具体描述
本书是为满足广大技术工人速成识图的要求，在作者总结多年对鞍钢高级工识图培训经验的基础上，采用最新《技术制图》与《机械制图》国家标准编写的。书中的插图典型、准确，清晰、秀美。
本书内容共分三篇。第一篇为看图的基础知识：书中重点揭示看图原理，总结看图方法，并以大量例题加以演练；第二篇为基本概念100个问与答；题目以看图知识为重点，解答详尽，力求使读者以清晰的概念把握看图的方向性、层次感；第三篇为习题与答案；编制了120道典型题，供读者试作，每题均有答案，看图题都配置了立体图，供读者核对其作图的正确性。
本书适合于工人识图培训和自学，也可供大学、高职、中专、技校、职高等校师生制图教学参考，以及作为高职、中专、技校学生报考大学本科院校的制图复习材料。
好的，以下是根据您的要求撰写的图书简介，内容详实，旨在突出其独特的价值和深度，完全不涉及原书名《工人速成识图培训与自学读本》中的任何元素。 --- 《现代工业数字孪生与智能制造系统集成实操手册》图书简介 导言：迈向工业4.0的基石与实践蓝图 在当前全球制造业向数字化、智能化转型的浪潮中，掌握工业数字孪生（Digital Twin）技术的构建、集成与应用，已成为提升企业核心竞争力的关键所在。本书并非传统的理论说教，而是一本面向工程实践、集理论深度与操作指导于一体的“实战工具箱”。它旨在为工程师、技术管理者、系统集成商以及高年级工科学生提供一套从概念理解到复杂系统部署的完整方法论和详尽的操作指南。我们深知，理论的价值在于指导实践，而实践的成果需要严谨的理论支撑。因此，本书将理论的严谨性与工程的实用性完美结合，致力于消除理论与实际应用之间的鸿沟。 第一部分：数字孪生理论框架与核心要素解析 本书的首篇聚焦于构建坚实的理论基础。我们深入剖析了数字孪生（DT）的起源、发展脉络及其在不同工业场景中的演进路径。我们摒弃了碎片化的概念介绍，而是构建了一个完整的DT理论框架。 1.1 数字孪生的分层模型与关键技术栈 详细阐述了数字孪生的五大核心层级：物理实体层、数据采集与通信层、模型构建与仿真层、数据分析与决策层，以及应用服务层。每层的功能、所需的关键技术（如物联网IoT、边缘计算、云计算）及其相互间的依赖关系被清晰界定。 1.2 几何建模与物理机理模型的融合 重点探讨了如何将高精度三维几何模型（CAD/BIM数据）与描述系统运行状态的物理机理模型（如有限元分析FEA、计算流体动力学CFD数据）进行有效耦合。书中提供了多种参数化建模策略，确保模型能够实时反映物理实体的状态变化，而非静态的复刻。 1.3 实时数据驱动与语义互操作性 强调了DT的“实时性”和“可操作性”。我们详细介绍了OPC UA、MQTT等工业通信协议在数据采集中的应用，并着重分析了如何通过本体论（Ontology）和语义技术，实现不同异构数据源之间的语义对齐，确保数据在孪生体内部的无损流动与精准解读。 第二部分：智能制造系统集成实战指南 本书的精髓在于其对实际工程应用的深度覆盖。我们跳出了单一设备仿真的范畴，转向整个生产线的系统集成层面。 2.1 产线级数字孪生建模流程与工具链 提供了从需求分析、数据源梳理到孪生体构建的标准化SOP（标准操作程序）。详细介绍了主流的工业仿真软件（如Ansys Twin Builder, Siemens Tecnomatix）与MES/ERP系统的集成接口配置。特别关注了“低代码/无代码”平台在快速原型验证中的应用策略。 2.2 虚拟调试（Virtual Commissioning）的深度应用 虚拟调试是提升工程效率的关键环节。本章节详述了如何利用数字孪生模型进行PLC程序验证、机器人离线编程和安全路径规划。我们提供了针对不同运动控制系统（如西门子TIA Portal, 罗克韦尔Studio 5000）的集成案例，并展示了如何捕获和解决在虚拟环境中发现的潜在冲突，从而将现场调试时间缩短50%以上。 2.3 基于孪生的预测性维护（PdM）与质量优化 探讨了如何利用孪生体对设备运行数据进行深度学习和状态评估，实现基于健康指数（Health Index）的预测性维护策略。内容涵盖了传感器异常检测算法的嵌入、故障模式与影响分析（FMEA）的数字化转化，以及如何通过模拟不同工况下的材料应力分布，提前优化产品设计以提升批次质量一致性。 第三部分：前沿技术融合与未来展望 为了确保本书的先进性，我们深入探讨了与数字孪生紧密耦合的前沿技术，并预设了未来的发展方向。 3.1 边缘计算在DT中的作用与部署策略 分析了数据在云端和边缘侧的合理划分。书中提供了具体的边缘网关配置指南，确保高频、低延迟的控制回路数据能够在本地快速响应，而无需完全依赖云端处理，保障了系统的鲁棒性。 3.2 人机交互与增强现实（AR）集成 详细描述了如何将数字孪生模型的数据可视化地叠加到物理工作环境中。提供了使用Unity/Unreal Engine结合AR设备（如HoloLens 2）进行远程专家指导、复杂设备装配校验的工作流案例，极大地提升了现场作业的准确性和效率。 3.3 安全性、可靠性与标准化挑战 系统梳理了数字孪生系统在数据安全、模型溯源性以及跨平台兼容性方面面临的挑战。引入了国际标准组织（如ISO/IEC 23247）对数字孪生描述的关键要求，指导读者建立符合行业规范的DT架构。 结语：从认知到掌控的跨越 本书汇集了十余年的工业实践经验与最新的科研成果。它不是一本简单的软件操作手册，而是一套完整的思维范式转换指南——将传统的“观察-记录-反应”模式升级为“模拟-预测-控制”的闭环智能模式。我们相信，通过对本书内容的系统学习和反复实践，读者将能够完全掌握构建、运行和优化下一代智能制造系统的核心能力，真正实现从理论到高效生产力的跨越。 ---
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