机械设计专家系统研究与实践

机械设计专家系统研究与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:中国铁道出版社
作者:吴慧中
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1994-03-01
价格:25.0
装帧:
isbn号码:9787113016340
丛书系列:
图书标签:
  • 机械设计
  • 专家系统
  • 人工智能
  • 知识工程
  • CAD/CAM
  • 设计自动化
  • 工程知识
  • 智能设计
  • 机械工程
  • 系统设计
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具体描述

《智能制造前沿技术:新一代工业控制系统与数据驱动优化》 图书简介 本书深入剖析了面向未来工厂的智能制造核心技术体系,聚焦于新一代工业控制系统(ICS)的架构设计、数据处理范式以及基于先进算法的生产流程优化。全书内容紧密围绕如何利用信息物理系统(CPS)、工业物联网(IIoT)和大数据分析能力,实现制造过程的柔性化、透明化和自主决策能力。 第一部分:新一代工业控制系统架构与基础 本部分详细阐述了传统分布式控制系统(DCS)向基于服务架构(SOA)和云边协同的下一代工业控制系统(NGCIS)的演进路径。我们首先对工业控制网络的安全模型和冗余设计进行了深入探讨,重点分析了TSN(时间敏感网络)在确保低延迟、高可靠性实时通信中的关键作用。 模块化控制与软件定义: 探讨了如何将控制逻辑从固定硬件中解耦,转向基于软件定义的控制平台。内容涵盖了IEC 61499标准在实现跨平台、可重构控制功能块方面的应用,以及如何构建面向特定产品或工艺的快速部署模型。 边缘计算与实时数据融合: 深入研究了边缘层(Edge Layer)在数据预处理、本地实时控制和安全隔离中的重要性。书中提供了多种边缘计算节点的设计方案,包括高性能嵌入式系统和基于容器化技术的部署策略,强调了传感器数据到有效控制指令的快速转换机制。 高可靠性与功能安全: 详细解析了SIL(安全完整性等级)在现代控制系统设计中的应用,讨论了如何通过冗余架构、故障诊断与隔离技术,满足严苛的功能安全标准(如IEC 61508)。 第二部分:工业数据采集、治理与语义化 本部分聚焦于海量、异构工业数据的有效采集、清洗、存储与语义化表示,这是实现数据驱动决策的基础。 IIoT数据采集架构: 比较了OPC UA、MQTT、AMQP等不同工业通信协议在不同应用场景下的适用性。重点讲解了如何设计高效的采集网关,以应对来自PLC、SCADA和MES系统的多源异构数据流。 数据湖与时序数据库应用: 针对工业数据高时间频率和时间序列特性,本书系统性地介绍了专为工业场景优化的时序数据库(Time-Series Database, TSDB)的选型、性能调优及查询优化技术。同时,探讨了构建面向全生命周期管理的工业数据湖的策略。 工业本体论与语义互操作性: 强调了数据“意义”的重要性。系统阐述了如何利用本体论(Ontology)技术对设备、工艺步骤、测量变量进行规范化描述,从而实现不同信息系统之间(如CAD/CAE与MES/ERP)的无缝语义互操作,打破信息孤岛。 第三部分:数据驱动的生产优化与决策支持 本部分是全书的核心,探讨了如何利用先进的数据分析和机器学习技术,实现对复杂生产过程的预测性维护、质量控制和能效优化。 先进过程控制(APC)的再思考: 区别于传统的模型预测控制(MPC),本章重点介绍了基于数据驱动的智能APC方法。这包括使用神经网络模型替代物理模型,以及混合模型(物理模型与数据模型的融合)的构建与在线辨识技术。 预测性维护(PdM)的深度实施: 提供了从特征工程到模型部署的完整PdM流程。详细分析了健康指标(Health Indicators, HI)的构建方法,以及如何利用生存分析和剩余使用寿命(RUL)预测算法,实现从故障“发生后”向“发生前”的维护模式转变。内容涵盖了传感器异常检测、数据不平衡处理等实际挑战。 质量溯源与缺陷智能诊断: 阐述了如何结合机器视觉技术和过程参数数据,构建端到端的质量追溯链。重点介绍了多变量统计过程控制(MVSPC)在识别关键工艺参数对最终产品质量影响方面的应用,以及基于因果推断的缺陷自动诊断模型。 能源管理与碳足迹优化: 探讨了如何将能源消耗数据与生产计划相结合,构建能源负载预测模型。内容涉及利用强化学习算法来寻找最优的设备启停和负荷分配策略,以在保证生产进度的前提下,最小化单位产品能耗和碳排放。 第四部分:人机交互与数字孪生集成 本部分关注于面向操作员和工程师的透明化界面设计,以及数字孪生(Digital Twin)技术在仿真、调试和运营中的集成应用。 沉浸式人机交互(HMI/MMI): 讨论了AR/VR技术在车间操作指导、远程协助和复杂设备检修中的实际应用案例。重点在于如何将复杂的控制数据和诊断信息,以直观、非侵入式的方式呈现给现场人员。 数字孪生体的构建与校准: 详细拆解了数字孪生的核心要素:物理模型、运行数据、仿真逻辑和连接机制。阐述了如何通过在线数据流持续校准仿真模型,确保孪生体与物理实体的高度一致性,并利用孪生体进行“What-If”场景分析和控制策略预演。 本书旨在为工业自动化工程师、系统集成商以及致力于智能工厂转型的企业技术人员,提供一套全面、深入且具有高度实践指导意义的技术框架和实施路径。它侧重于控制理论的数字化升级、数据驱动的生产决策,而非侧重于具体的机械结构设计或传统的CAD/CAE理论。

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读后感

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这本书的标题《机械设计专家系统研究与实践》,触及了我作为一名初创公司技术负责人的一大痛点:如何在有限的资源下,快速实现高质量的设计。我们公司致力于开发一种新型的智能家居设备,其中包含许多精密的机械部件。虽然我们有一支充满活力的设计团队,但大家都是年轻的工程师,在处理一些复杂的工程问题时,往往需要大量的时间去查阅资料、请教前辈,甚至反复试错。我一直在寻找一种能够将那些资深工程师的经验“固化”下来,并能被整个团队快速利用的技术。我非常期待这本书能够提供这样的解决方案。我希望书中能够详细介绍如何构建一个实用的机械设计专家系统,特别是针对我们这种需要快速迭代产品的初创公司。这意味着系统不仅要强大,还要易于部署和维护,并且能够与我们现有的CAD/CAM软件无缝集成。我关注书中对“实践”部分的具体指导,希望能看到一些关于如何快速搭建一个原型系统、如何有效地进行知识获取和验证、以及如何根据产品需求进行定制化开发的具体方法。我希望书中能够提供一些关于如何在项目初期就引入专家系统,以规避潜在的设计风险,并加速产品上市进程的案例。如果这本书能够为我们提供一套切实可行的“智能设计”路线图,并帮助我们打造一个高效、智能的设计流程,那将对我们的公司发展起到至关重要的作用。

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刚拿到这本《机械设计专家系统研究与实践》,就有一种沉甸甸的学术感扑面而来。虽然我并非直接从事机械设计工作,但作为一名长期关注科技前沿动态的行业观察者,我一直对人工智能在各领域的深度融合充满兴趣。机械设计作为工业的基础,其智能化升级无疑具有里程碑式的意义。这本书的出现,恰恰填补了我对这个细分领域认知的空白。我好奇的是,书中是如何将“专家系统”这样一个相对成熟的人工智能分支,巧妙地应用于机械设计的具体流程中的?是采用了基于规则的系统,还是更先进的机器学习模型?书中是否会详细阐述知识获取、知识表示、推理机制等核心要素,并给出具体的实现案例?我特别关注书中对“研究与实践”的侧重,这意味着它不仅仅是理论的探讨,更包含了实际的部署和应用经验。我期望书中能够提供一些关于如何评估专家系统性能的指标,以及在实际应用中遇到的挑战和解决方案。例如,在面对海量设计数据时,如何有效地提取和组织知识?在用户交互方面,如何设计出既智能又易于操作的界面?这本书的出现,让我看到传统工业向智能化转型的一个具体而生动的缩影,它不仅可能改变机械工程师的工作方式,更有可能推动整个制造业的效率和创新能力迈上新台阶。我迫不及待地想深入了解书中的技术细节,并思考它对其他领域智能化转型的借鉴意义。

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《机械设计专家系统研究与实践》的书名,让我产生了一种强烈的共鸣。我是一名在海外求学的机械工程博士生,我的研究方向是利用人工智能技术来解决复杂工程问题。在文献调研的过程中,我了解到专家系统在机械设计领域的应用潜力巨大,但同时也在寻找一些能够提供深入理论分析和丰富实践案例的权威性著作。我期待这本书能够成为我的重要参考。我希望书中能够提供对专家系统在机械设计中应用的最新研究进展的全面梳理,包括但不限于知识表示技术、推理策略、学习机制、人机交互等方面。我希望书中能够深入探讨专家系统在解决机械设计中的关键问题,例如多学科耦合分析、非线性优化、创新性概念设计等方面的挑战与机遇。同时,“实践”部分是我尤为看重的。我希望书中能够提供详细的算法实现、系统架构设计,以及一些具有代表性的工程案例分析。例如,书中是否会介绍如何构建一个用于复杂结构拓扑优化的专家系统,或者如何设计一个能够辅助进行新材料选择和应用的专家系统?我希望这本书能够为我提供启发性的研究思路,并帮助我解决在博士论文研究过程中遇到的理论和实践难题。如果书中能够提供一些关于未来专家系统在机械设计领域发展趋势的预测和展望,那将对我的研究方向选择和长远规划具有重要意义。

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这本书的封面设计有一种工业机械的厚重感,同时也透着一股科技的未来感,这恰恰是我对“机械设计专家系统”的想象。我是一名正在攻读机械工程硕士学位的研究生,我的研究方向是智能制造,而专家系统无疑是实现这一目标的关键技术之一。我一直想深入了解专家系统在机械设计这一具体场景下的应用,因为机械设计涉及大量的领域知识、经验判断以及复杂的几何与物理约束,这似乎是专家系统大显身手的绝佳舞台。我非常期待这本书能够提供清晰的理论框架和严谨的研究方法。我想知道书中是如何界定“专家”的,又将如何将这些专家的知识转化为计算机能够理解和运用的形式。是基于规则的推理,还是更具弹性的模糊逻辑或神经网络?我特别关注书中对“研究”部分的阐述,希望能看到一些前沿的理论探索,例如如何利用深度学习技术来自动学习机械设计的知识,或者如何构建能够处理不确定性和冲突信息的混合专家系统。同时,“实践”部分也是我关注的重点,我希望书中能够提供具体的算法实现、系统架构设计,以及实际的工程案例分析。例如,书中是否会展示如何构建一个用于优化特定机械部件(如齿轮、轴承)设计的专家系统,或者如何利用专家系统来辅助进行故障诊断和预测性维护?我希望这本书能够为我的研究提供理论指导和实践参考,帮助我更好地理解和应用专家系统技术,并为我在智能制造领域的研究贡献新的视角。

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《机械设计专家系统研究与实践》这个书名,让我联想到很多经典的工程案例,以及那些在设计过程中遇到的无数次推翻和重来的经历。我是一名在一家汽车零部件公司工作的资深工程师,从事机械设计工作已经超过十五年了。在这漫长的职业生涯中,我见证了机械设计从手工绘图到CAD/CAE的巨大变革,但始终觉得在设计过程中,很多关键的决策仍然高度依赖于个人的经验和直觉。我们公司的年轻工程师们,虽然掌握了先进的软件工具,但在面对一些复杂的设计难题时,往往显得力不从心,需要耗费大量的时间去试错。我希望这本书能够为我们提供一种系统化的解决方案。我期待书中能够详细阐述专家系统的构建流程,特别是如何有效地从经验丰富的工程师那里“提取”那些宝贵的知识,并将它们转化为可执行的规则或模型。我希望书中能够给出一些实操性的建议,例如如何设计合理的知识表示方法,如何构建高效的推理引擎,以及如何进行系统的验证和优化。我特别关注书中的“实践”案例,希望能看到一些真实工业场景下的应用,比如在发动机、变速箱或者底盘等复杂系统的设计中,专家系统是如何发挥作用的。我希望书中能够分享在实际应用过程中可能遇到的挑战,例如如何处理知识的冲突、如何保持系统的可维护性,以及如何将专家系统无缝集成到现有的设计流程中。如果这本书能够帮助我们建立一个能够辅助设计、加速创新、并有效传承经验的专家系统,那将对我们公司和整个行业都具有巨大的价值。

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《机械设计专家系统研究与实践》这个书名,立刻勾起了我对“知识工程”和“智能制造”这两个热门话题的浓厚兴趣。我是一名专注于研究人工智能在制造业应用的新闻记者,经常需要深入了解各种前沿技术如何改变传统行业。机械设计作为制造业的核心环节,其智能化升级一直是我的关注焦点。我非常好奇,这本书是如何将“专家系统”这个相对传统的AI技术,与“机械设计”这个充满活力的领域结合起来的?书中是否会探讨如何将专家系统与最新的AI技术,如机器学习、深度学习相结合,以克服传统专家系统的局限性?我特别关注书中对“研究”部分的阐述,希望能看到一些关于专家系统在机械设计领域前沿应用的研究成果,比如在参数化设计、拓扑优化、材料选择、制造工艺规划等方面的创新应用。同时,“实践”部分也是我希望深入了解的。我期待书中能够提供一些具体的工业案例,展示专家系统是如何被成功部署并带来实际效益的。例如,在航空航天、汽车制造、高端装备等领域,专家系统是如何帮助企业提高设计效率、降低研发成本、提升产品性能的?我希望这本书能够为我提供一些深入的采访素材和独到的报道视角,帮助我向公众更清晰地解读人工智能如何赋能机械设计,以及智能制造的未来发展趋势。

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这本书的封面设计非常吸引人,深邃的蓝色背景搭配简洁有力的银色字体,瞬间就勾起了我对“机械设计”这个领域的好奇心。我是一名即将步入大三的机械设计专业学生,一直以来都觉得机械设计是一个既有深度又极具挑战的学科。虽然在课堂上学习了很多基础理论和设计方法,但总感觉在实际应用中,知识点之间的联系不够紧密,很多时候会陷入“只见树木不见森林”的困境。我常常幻想,如果能有一个聪明的助手,能够在我遇到难题时提供即时、准确的指导,那该是多么美妙的事情。这本书的标题——《机械设计专家系统研究与实践》——正是我内心深处渴望的答案。它似乎预示着一个智能化的设计时代即将来临,而这本书正是开启这个时代的钥匙。我迫不及待地想翻开它,去探索那些隐藏在机械设计背后的智慧,了解如何将理论知识转化为实际可行的解决方案。我特别期待书中能够详细讲解“专家系统”在机械设计中的具体应用,例如如何构建一个能够模拟资深工程师思维过程的系统,如何处理复杂的设计约束和优化问题,以及如何通过机器学习和人工智能技术来提升设计的效率和质量。我对书中可能包含的案例研究也充满了期待,希望能看到真实的工业应用场景,学习成功的经验和避免可能出现的陷阱。这本书不仅是一本技术书籍,更像是一扇窗,让我窥见机械设计未来的发展方向,也为我未来的职业生涯规划提供了新的思路。我希望通过阅读这本书,能够更深刻地理解机械设计领域的精髓,培养更强的解决实际问题的能力,并为未来的智能制造贡献自己的力量。

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这本书的标题《机械设计专家系统研究与实践》立刻吸引了我,因为它精准地触及了我多年来在机械设计领域遇到的一个痛点:知识的传承与扩散。作为一名在设计一线摸爬滚打了十多年的工程师,我深知经验和技巧的重要性,但同时也面临着如何将这些“隐性知识”有效地传递给年轻一代的挑战。课堂上的理论知识固然重要,但很多关键的设计思路、判断依据、甚至是那些“直觉”式的决策,都很难通过书本完全传达。我非常期待这本书能够提供一种创新的解决方案。如果“专家系统”真的能够模拟资深工程师的决策过程,那么它将是解决知识断层、加速新人成长的绝佳工具。我希望书中能够详细介绍专家系统的构建过程,包括如何从专家那里提取知识,如何将这些零散的知识转化为结构化的规则或模型,以及如何设计一个能够与用户进行有效交互的推理引擎。我特别关注书中的“实践”部分,期望能看到一些真实的案例,例如在某个复杂零部件的设计过程中,专家系统是如何辅助工程师进行选材、布局、公差分析,甚至是如何自动生成初步的设计方案。我希望书中能够分享在实际应用过程中遇到的困难,比如如何处理模糊的知识、如何应对不断变化的工程需求,以及如何保证系统的可靠性和准确性。如果这本书能够提供一套行之有效的“知识工程”方法论,并辅以可操作的实践指南,那将对我来说是无价之宝。

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初读《机械设计专家系统研究与实践》的书名,我立刻被其“专家系统”和“机械设计”的结合所吸引。我是一名在高校从事教学工作的机械工程教授,多年来一直致力于将最新的技术和理念引入课堂,以培养适应未来工业发展需求的人才。在我看来,人工智能,特别是专家系统,是未来机械设计领域不可或缺的核心技术。然而,目前市面上相关的教材和专著,要么过于偏重理论,要么缺乏实际案例,很难将抽象的概念转化为直观的教学内容。我期待这本书能够填补这一空白。我希望书中能够清晰地阐述专家系统的基本原理,包括知识表示、推理机制、学习能力等方面,并结合机械设计领域的具体特点,给出深入的分析。例如,在进行载荷分析、应力计算、材料选择等设计环节,专家系统可以如何辅助决策?在面对多约束、多目标的复杂设计问题时,专家系统又将如何发挥其优化能力?我特别关注书中对“研究”和“实践”的平衡,希望它既能提供扎实的理论基础,又能包含丰富的实践指导。我期望书中能够提供一些用于构建和测试专家系统的工具或平台介绍,以及一些精心设计的教学案例,帮助学生理解并掌握相关技术。例如,可以设计一个用于辅助机械臂末端执行器选型的专家系统,或者一个用于优化减速器设计参数的专家系统。如果这本书能够为我提供高质量的教学素材和研究思路,那我将非常欣喜。

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这本书的封面设计,那种蓝与银的搭配,给我一种冷静、理性、又充满科技感的感觉,与“机械设计专家系统”的主题非常契合。我是一名在一家大型机械制造企业从事质量管理工作的工程师。多年来,我深切体会到,机械设计的质量直接关系到产品的可靠性和安全性,而设计过程中的一些“模糊地带”和“经验依赖”,常常是导致产品潜在缺陷的根源。我一直希望能找到一种方法,能够将那些隐藏在设计过程中的“隐性知识”显性化,并进行规范化管理。我希望这本书能够提供这样的解决方案。我非常期待书中能够详细介绍专家系统在机械设计中的应用,特别是如何通过专家系统来提高设计的标准化程度,减少人为因素的干扰,从而从源头上提升产品质量。我希望书中能够给出具体的指导,例如如何利用专家系统来辅助进行设计审查,如何自动检测设计中可能存在的安全隐患,或者如何根据已有的设计规范和标准,自动生成符合要求的初步设计方案。我特别关注书中关于“实践”的部分,希望能看到一些在实际生产环境中,专家系统如何被成功应用于质量控制和设计优化的案例。例如,在某个复杂部件的设计过程中,专家系统是如何帮助工程师发现潜在的应力集中问题,或者如何确保设计满足各项严格的性能指标?如果这本书能够为我们提供一套行之有效的“智能设计质量保障体系”,那将是我梦寐以求的。

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