具体描述
本书主要介绍了目前我国各级医院常用的光电比色计、分光光度计、生化分析仪、酶标仪、尿液分析仪、酸度计、钾钠分析仪、血气分析仪、血细胞计数器、电泳仪、色谱仪和质谱仪等仪器的原理、使用及维修，重点对各类医用检验仪器的故障维修思路及方法作了系统的介绍，并给出大量的故障检修实例，有利于读者掌握基本的维修理论及方法，积累维修经验。每一类仪器选择目前医院最常见的机型重点介绍，同时结合一些新机型介绍医用检验仪器技术及方法的最新进展，并给出了未来的发展趋势。
本书具有先进性、系统性、实用性的特点，可作为生物医学工程、医疗仪器维修等专业的教材，检验技师培训的教材，也可作为维修人员的工具书和医院检验科工作人员的参考资料。
跨越时代的工业革命：现代机械设计中的新材料与智能控制 本书聚焦于当前制造业转型的核心驱动力：先进材料科学在机械结构设计中的应用，以及嵌入式系统与人工智能在精密控制系统中的集成。 它旨在为工程师、研究人员和高级技术学生提供一个深入理解如何利用新兴技术革新传统机械系统的理论框架与实践指导。 本书将不再着墨于传统的医学影像设备、生物传感器或实验室分析仪器的原理与维护，而是将视角投向了更宏大、更具颠覆性的工业制造和自动化领域。我们相信，理解材料性能的极限与智能算法的潜力，是构建下一代高精度、高效率、高可靠性工业装备的关键。 第一部分：先进结构材料的突破与应用（New Frontiers in Structural Materials） 本部分深入探讨了那些正在重塑航空航天、高端汽车制造乃至精密机床等行业的革命性材料。我们将侧重于材料的微观结构与宏观性能之间的内在联系，并重点解析其在复杂载荷环境下的应用潜力。 第一章：高性能复合材料的结构设计范式转变 传统的金属材料在强度重量比和耐疲劳性方面已接近理论极限。本章详述了碳纤维增强聚合物（CFRP）、陶瓷基复合材料（CMC）以及金属基复合材料（MMC）的最新发展。重点内容包括： 1. 多尺度建模与失效预测： 介绍如何利用有限元分析（FEA）结合损伤力学模型，精确预测纤维/基体界面脱粘、基体开裂等复杂失效模式，尤其是在极端温度和高频振动条件下的寿命评估。 2. 自修复与传感复合材料： 探讨将形状记忆合金（SMA）纤维或压电陶瓷颗粒集成到结构基体中，实现结构健康监测（SHM）和主动减振的功能化复合材料。 3. 增材制造（AM）对复合材料成型的影响： 深入分析激光烧结（SLS/SLM）和定向能量沉积（DED）技术如何改变连续纤维增强热塑性复合材料的铺层设计和内部孔隙率控制，从而优化结构各向异性的性能。 第二章：极端环境下的新型金属合金与拓扑优化 本章关注的是在高温、高压或强腐蚀环境下仍能保持稳定性能的金属材料。 1. 高熵合金（HEA）的设计哲学： 解析HEA如何通过晶体结构的设计（如面心立方、体心立方或复杂多相结构）实现前所未有的硬度、韧性与抗蠕变性能的平衡。我们将详细阐述高通量计算筛选和机器学习在发现新HEA配方中的作用。 2. 增材制造对冶金工艺的革新： 探讨选区激光熔化（SLM）制造钛合金和镍基超合金时，熔池的快速凝固速率如何影响晶粒尺寸、微观偏析和残余应力分布。如何通过后处理（如热等静压HIP）来消除打印缺陷并实现性能提升。 3. 拓扑优化在轻量化结构中的应用： 介绍基于应变能密度泛函的拓扑优化算法，如何结合增材制造的自由度，设计出具有仿生结构特征的、重量最轻但承载能力最优的零部件（如齿轮箱壳体、连接臂等）。 第二部分：智能感知与精密运动控制系统（Intelligent Sensing and Precision Motion Control） 本部分的核心在于阐述如何将实时数据采集、先进控制算法和高精度执行机构相结合，以实现传统机械系统难以企及的动态性能与环境适应性。 第三章：高精度传感器的原理、融合与数据预处理 脱离了传统医疗诊断设备对特定生物标志物的灵敏度需求，本章专注于工业环境中的高动态、高带宽、高抗干扰性传感器技术。 1. 非接触式高精度位移测量技术： 详细解析激光干涉仪、电容式传感器和光栅编码器在纳米级定位系统中的应用原理、精度限制和环境补偿技术（如温度和气流折射率校正）。 2. 多源异构数据的实时融合： 介绍卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）以及粒子滤波（PF）等算法在融合来自加速度计、陀螺仪和视觉系统的冗余信息，以获得鲁棒、高频的系统状态估计。 3. 嵌入式信号调理与抗干扰设计： 讨论如何设计低噪声前端电路、采用适当的屏蔽和接地技术，以应对工业现场强电磁干扰（EMI）对微弱模拟信号测量的影响。 第四章：基于模型预测控制（MPC）的自适应运动规划 现代工业机器人和数控机床需要应对负载变化、摩擦非线性和外部扰动，传统的PID控制已显不足。 1. 非线性系统辨识与状态空间建模： 探讨如何利用系统辨识工具（如参数估计、子空间方法）为高速电机、摩擦力矩和机械柔性建立精确的数学模型，特别是如何对库仑摩擦和反作用力矩进行在线估计。 2. 模型预测控制（MPC）的实现： 深入讲解MPC如何利用在线优化技术，在满足执行器约束（如电压、电流限制）的同时，实时计算最优控制输入，以最小化未来的预测误差。我们将重点分析有限控制地平与无限控制地平下的算法差异及其在实时性上的权衡。 3. 强化学习在动态轨迹优化中的潜力： 介绍如何利用深度Q网络（DQN）或近端策略优化（PPO）算法，让控制器通过与物理系统的（或高保真仿真环境）的交互，自主学习出在复杂、未知工况下的最优控制策略，实现真正的自适应控制。 第三部分：工业4.0与数字化孪生（Industry 4.0 and Digital Twin） 本部分展望了先进制造的未来，即物理实体与虚拟模型深度耦合的生态系统。 第五章：高保真数字孪生的构建与应用 本书的最后一部分将结构材料性能与智能控制算法的输出结合起来，构建出能够指导实际生产和维护的虚拟实体。 1. 多物理场耦合仿真平台： 介绍如何整合结构力学、热力学和电磁学的仿真模块，构建一个能够模拟真实设备运行状态的数字孪生体。重点分析如何处理跨域边界条件和数据传递的同步性问题。 2. 预测性维护（PdM）的数据驱动策略： 探讨如何利用数字孪生体对历史运行数据进行“反向模拟”，通过深度学习模型识别出早期退化特征（如轴承微小振动模式的变化），从而在设备故障发生前精准预测剩余使用寿命（RUL）。 3. 操作系统的虚拟调试与集成： 阐述在虚拟环境中对PLC、运动控制器和上位机SCADA系统进行全面联调的重要性，这能极大缩短新产线部署时间并消除现场集成风险。 总结： 本书为读者构建了一个从材料科学基础到先进控制理论，再到前沿数字化集成方法的完整知识体系。它提供的不是对现有技术的简单罗列，而是对未来工业装备设计理念的深刻洞察与技术路径的详尽解析。通过对这些核心技术的掌握，读者将能够设计和实现更具竞争力、适应性更强的新一代精密机械与自动化系统。
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