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出版者:高等教育出版社

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:8.0

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isbn号码:9787040026801

丛书系列:

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• 工业统计
• 统计学
• 工业工程
• 质量控制
• 数据分析
• 过程控制
• 六西格玛
• 实验设计
• 可靠性工程
• 生产管理

机械制造工艺基础 作者： 张文德 出版社： 机械工业出版社 页数： 580页 定价： 98.00元 --- 内容简介： 《机械制造工艺基础》是一部系统阐述现代机械制造领域核心知识的专业教材与工具书。本书紧密围绕“如何将工程图纸转化为合格的、具有规定精度和表面质量的零部件”这一核心任务展开，深入剖析了从原材料选择、工序设计到最终检验的全过程。 本书首先从制造系统的基本概念入手，详细介绍了组成现代制造系统的各个要素，包括人、机、料、法、环，并探讨了制造系统集成化的发展趋势，特别是数字化车间和智能制造背景下的工艺规划挑战。 第一部分 阐述了材料的机械性能与选择。 重点介绍了金属材料（钢铁、有色金属）的晶体结构、相变规律及其对加工性能的影响。书中详尽对比了不同材料在切削、锻造、铸造等加工方式下的表现，提供了基于工程应用场景的材料选择指导原则，强调了材料的性价比与可靠性评估。 第二部分 深入探讨了制造工艺的基础理论与方法。 在切削加工原理部分，本书详细分析了切削变形、切削力、切削温度的形成机理，并引入了先进的刀具材料与涂层技术。对车削、铣削、钻削、镗削等基本加工方法的几何参数、运动关系、加工误差来源进行了全面的数学建模和分析。特别增设了高速切削与干式切削的前沿技术章节，讨论了如何通过提高切削参数来显著提高生产效率并降低环境负荷。 铸造工艺部分，涵盖了砂型铸造、金属型铸造及特种铸造方法（如熔模铸造、压力铸造）的原理与应用。重点分析了铸件的凝固收缩、内部缺陷的形成机理及其预防措施，强调了先进的计算机辅助工艺设计（CAPP）在模拟铸造过程中的作用。 成形工艺（塑性加工）是本书的重点之一。书中详尽介绍了锻压工艺（包括自由锻、模锻）的力学基础、模具设计原则和残余应力控制。对于钣金加工，系统讲解了冲压、折弯、拉深等工序的极限分析、模具结构和凸模与凹模间隙的优化计算。 第三部分 聚焦于零件的精度与表面完整性控制。 公差与配合是连接设计与制造的桥梁。本书遵循最新的国际标准（ISO/ASME），详细解释了尺寸公差、形状和位置公差（GD&T）的实际意义及其在精密装配中的应用。书中通过大量工程案例，演示了如何从装配要求反推合理的加工精度等级。 表面完整性章节，不仅讨论了表面粗糙度的量化参数（Ra, Rz, Rq），更深入分析了切削、磨削、研磨过程中产生的表层微观组织变化、残余应力和疲劳性能退化。对于高精度和功能性表面（如耐磨、抗腐蚀表面），本书介绍了电火花加工（EDM）、激光加工、超精密车削等先进制造方法的工艺参数选择。 第四部分 涵盖了先进制造技术与过程控制。 本书引入了数控加工（CNC）和加工中心的结构原理及编程基础（G代码、M代码）。详细阐述了如何进行刀具路径的优化、装夹系统的设计以及加工过程中的实时补偿技术，以应对复杂曲面和高精度零件的制造需求。 磨削与特种加工部分，重点介绍了砂轮的选择、磨削烧伤的判据和预防，以及超声波加工、电化学加工等非传统加工方法的适用范围与工艺特点。 工艺规划与管理：本书最后部分讨论了如何建立科学的工艺路线，包括工序排序、设备选型和工时定额的编制。强调了制造过程的数字化和信息化，介绍了基于模型（MBD）的工艺信息传递方法，为读者理解现代工业4.0环境下的精益制造提供了理论框架。 本书特色： 1. 理论与实践紧密结合： 大量引用了国家标准和行业规范，并配有丰富的工程实例和习题，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 2. 强调系统思维： 不局限于单一工序的介绍，而是将零件制造视为一个有机的、相互关联的系统工程。 3. 内容覆盖全面： 涵盖了机械制造领域几乎所有的主流传统与先进的加工工艺，是机械设计、制造工程、材料科学等相关专业学生及工程师的理想参考书。 本书旨在培养读者对制造过程的深刻理解，掌握优化工艺参数、提高产品质量和生产效率的专业技能，是提升我国制造业核心竞争力的重要技术储备读物。

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我一直觉得，统计学在工程领域的应用，最忌讳的就是“为统计而统计”，成了纯粹的数学游戏。然而，这本书的作者显然有着深厚的工程背景，他完美地搭建了统计理论与工程实践之间的桥梁。书中对“测量系统分析（MSA）”的讲解，简直是教科书级别的典范。他不仅详细阐述了重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）的概念，更关键的是，他清晰地指出了在实际工厂环境中，如何设计实验来分离测量误差和过程变异，这在很多质量管理体系审核中都是一个难点。更让我眼前一亮的是，作者对于不同类型误差源的定性和定量分析工具进行对比，比如，他会对比ANOVA方法和简单极差图在评估量具性能时的优劣，并给出了明确的适用场景建议。这种精妙的权衡和对比，体现了作者对工业决策复杂性的深刻理解。

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从宏观角度来看，这本书不仅仅是关于如何计算数字，它更像是一套关于如何建立“数据驱动的决策文化”的完整方法论。我发现，书中反复强调的并非是某一个单一的统计指标有多么优越，而是强调建立一个持续改进的反馈闭环系统。作者在全书的最后部分，将前面学到的所有工具——从基础的描述性统计，到复杂的回归模型，再到过程控制——有机地串联起来，形成了一个从“发现问题”、“分析原因”、“实施控制”到“验证效果”的完整闭环。这种系统性的思维训练，让我意识到，工业统计的真正价值在于驱动变革，而不是仅仅做一份漂亮的报告。它教会我如何用数据的语言与管理层有效沟通，如何将技术指标转化为可量化的商业效益，这种思维的提升，是阅读任何单项技术手册都无法比拟的。

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这本书的深度和广度超出了我的预期，它绝对不是那种停留在基础概念层面打转的入门手册，而是一本扎根于实际工业场景的实战指南。我尤其欣赏作者对“异常检测”和“SPC（统计过程控制）”部分的深入探讨。很多同类书籍只是简单介绍了西格玛限和控制图的绘制方法，但这本书却花了大量的篇幅去解析在不同行业，比如半导体制造和化工流程中，如何根据工艺特点来定制最适合的控制策略。我发现，作者在论述中频繁引用了大量的案例数据，这些数据并非那种完美符合理论模型的理想化数据，而是充满了真实世界中的“噪音”和“抖动”，这使得书中的方法论更具可信度和可操作性。读完后，我感觉自己对如何从海量的生产数据中‘淘金’，找到隐藏在稳定表象下的潜在风险点，有了一个质的飞跃，这对于提升生产线的稳定性和产品一致性，是极其关键的一环。

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这部书的装帧和排版简直是工业艺术品，封面那种深沉的磨砂质感，拿在手里沉甸甸的，一看就知道不是那种轻飘飘的速成读物。我原本以为这种类型的专业书籍会充斥着晦涩难懂的公式和密密麻麻的图表，让人望而生畏，但实际上，作者在信息呈现的逻辑性上做得非常出色。翻开内页，排版干净利落，留白恰到好处，即便是第一次接触这个领域的读者，也能比较顺畅地跟上作者的思路。特别是章节之间的过渡，没有那种突兀的割裂感，仿佛是在听一位经验丰富的工程师娓娓道来，从宏观的生产流程概览，到微观的质量控制细节，每一步都讲解得清晰透彻。我对其中关于“过程能力分析”那几章印象深刻，作者没有直接抛出复杂的数学推导，而是先用几个贴近实际生产线上的小故事作为引子，让我立刻能明白这些统计工具在实际中到底能解决什么问题，这种‘讲故事’式的教学方法，极大地降低了学习的心理门槛。

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这本书的语言风格非常独特，它既保持了学术的严谨性，又不失工程师之间交流的那种直截了当和务实精神。很少有技术书籍能做到在不牺牲专业性的前提下，让读者感到如此的“亲切”。例如，在介绍如何处理非正态分布数据时，作者没有像传统教材那样只是罗列变换公式，而是用了一个生动的比喻，将数据分布比作一条蜿蜒的河流，解释为什么要“疏导”它才能更好地测量其流量。这种将抽象概念具象化的能力，是这本书最大的魅力所在。此外，书中对于软件工具的使用建议也十分到位，它不偏袒任何一家商业软件，而是重点讲解了背后的统计逻辑，使得读者即便更换了不同的分析平台，其核心思维框架依然能够牢固地支撑工作。

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