试验设计与混凝土无损检测技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国建材工业出版社

作者:庞超明

出品人:

页数:182

译者:

出版时间:2006-3

价格:18.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787802270282

丛书系列:

图书标签:

• 试验设计
• 混凝土
• 无损检测
• NDT
• 工程材料
• 结构健康监测
• 质量控制
• 试验技术
• 建筑工程
• 材料科学

智能制造时代的工业数据分析与应用 本书聚焦于当今制造业蓬勃发展的智能制造浪潮，深入探讨工业生产过程中产生海量数据的收集、处理、分析和应用。旨在为读者提供一套系统性的工业数据分析方法论和实践指导，帮助企业从数据中挖掘价值，优化生产流程，提升产品质量，实现智能化转型。 核心内容概述： 本书共分为三个主要部分，层层递进，由浅入深地阐述工业数据分析的全貌。 第一部分：工业数据基础与采集 本部分为读者打下坚实的理论基础，首先梳理了智能制造的核心理念和数据在其中的关键作用，强调了数据驱动决策的重要性。接着，详细介绍了工业数据的类型，包括但不限于传感器数据（温度、压力、振动、电流等）、设备运行状态数据、生产过程参数、产品质量检测数据、ERP/MES系统数据等。 针对不同类型的数据，本书详细阐述了数据采集的常用技术和方法。这包括： 传感器技术： 介绍了各类工业传感器的工作原理、选型原则以及在不同工业场景下的应用，如应变片、热电偶、压电传感器、加速度计等。 数据通信协议： 深入讲解了工业通信领域的核心协议，如Modbus、OPC UA、MQTT、Ethernet/IP等，分析其在异构系统间数据互联互通中的作用和优势。 物联网（IoT）技术： 探讨了如何利用物联网技术构建工业互联网平台，实现设备互联、数据实时采集和远程监控。 数据采集硬件： 介绍数据采集卡（DAQ）、PLC（可编程逻辑控制器）、RTU（远程终端单元）等硬件设备的功能和应用。 数据预处理技术： 强调了原始工业数据往往存在噪声、缺失值、异常值等问题，因此，本部分将详细讲解数据清洗、去噪（如滑动平均、低通滤波）、异常值检测（如统计方法、聚类方法）以及数据插补等技术，为后续分析奠定高质量数据基础。 第二部分：工业数据分析模型与算法 本部分是本书的核心，系统介绍了适用于工业场景的数据分析模型和算法。在讲解具体算法之前，本书会先梳理数据分析的基本流程，包括数据理解、数据准备、模型选择、模型训练、模型评估和模型部署。 重点介绍的分析模型和算法包括： 统计分析方法： 介绍了描述性统计（均值、方差、标准差）、推断性统计（假设检验、置信区间）、相关性分析、回归分析（线性回归、多元回归）等，用于理解数据的基本分布特征和变量间的关系。 机器学习算法： 监督学习： 分类算法： 如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、K近邻（KNN），用于故障诊断、产品良品/次品分类等。 回归算法： 如岭回归、Lasso回归、梯度提升回归（GBDT）、XGBoost，用于预测设备剩余寿命（RUL）、预测生产产量、优化工艺参数等。 无监督学习： 聚类算法： 如K-means、DBSCAN，用于设备运行状态的模式识别、客户细分、异常模式发现等。 降维算法： 如主成分分析（PCA）、t-SNE，用于高维数据可视化、特征提取、降低模型复杂度。 深度学习模型： 卷积神经网络（CNN）： 适用于图像识别、视觉缺陷检测等。 循环神经网络（RNN）/长短期记忆网络（LSTM）： 适用于时序数据分析，如预测设备故障、分析生产过程的动态变化。 自编码器（Autoencoders）： 用于异常检测、特征学习。 时间序列分析： 重点介绍ARIMA、SARIMA、Prophet等模型，用于分析和预测具有时间依赖性的工业数据，如生产负荷预测、能源消耗预测。 异常检测算法： 除了前面提到的基于统计和聚类的方法，还详细介绍Isolation Forest、One-Class SVM、基于深度学习的异常检测方法，专门用于识别生产过程中的非正常运行状态，提前预警潜在故障。 第三部分：工业数据应用与案例实践 本部分将理论与实践相结合，通过具体的案例展示工业数据分析如何在实际生产中创造价值。 智能设备故障诊断与预测性维护： 详细阐述如何利用传感器数据和机器学习模型，构建预测性维护系统，提前预警设备故障，减少非计划停机时间，降低维护成本。 产品质量智能检测与优化： 讲解如何通过图像识别、传感器数据分析等技术，实现产品质量的自动化检测，找出影响产品质量的关键因素，并据此优化生产工艺参数。 生产过程优化与效率提升： 分析如何通过对生产流程数据的深入挖掘，识别瓶颈环节，优化排产计划，提高生产效率，降低能耗。 能源管理与绿色制造： 探讨如何利用数据分析技术，对工厂的能源消耗进行精细化管理，识别节能潜力，助力企业实现绿色制造目标。 供应链协同与智能化： 简要介绍数据分析如何在供应链的各个环节发挥作用，提高协同效率和响应速度。 数据可视化与决策支持： 强调了将复杂的分析结果以直观易懂的方式呈现的重要性，介绍各种数据可视化工具（如Tableau, Power BI, ECharts）和仪表盘的设计原则，帮助管理层做出更明智的决策。 本书特色： 理论与实践并重： 既有扎实的理论基础，又提供了丰富的实际案例和应用场景。 面向工业场景： 聚焦于工业生产的特点和挑战，所介绍的技术和方法均具有实际操作性。 技术全面覆盖： 涵盖了从数据采集到模型应用的全流程，为读者提供一站式解决方案。 语言通俗易懂： 尽管涉及复杂技术，但力求用清晰、简洁的语言进行阐述，便于不同背景的读者理解。 前沿技术展望： 适当提及了工业大数据分析的未来发展趋势，如数字孪生、AIoT融合等。 通过阅读本书，读者将能够掌握在智能制造时代驾驭工业数据、赋能生产决策的核心能力，为企业的数字化转型和智能化升级提供强有力的支撑。

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坦率地说，这本书的案例分析部分做得相当扎实，它不仅仅是提供了几个孤立的成功案例作为样板，而是构建了一个完整的案例分析框架，从最初的工程需求分析、技术方案比选，到后期的实施过程中的数据处理和结果评估，形成了一个闭环的学习路径。每一个案例都配有大量的原始数据图表和现场照片，这让抽象的理论知识立刻有了具象的载体。我特别注意到，作者在处理一些失败或有争议的案例时，也保持了高度的客观性，坦诚地指出了当时决策的局限性和后续可以改进的方向，这种对局限性的坦诚，远比一味鼓吹成功更有教育意义。它教会我们，工程的本质就是对不确定性的管理，而书中所展示的分析过程，正是这种管理艺术的完美体现。这部分内容，是检验学习者是否真正掌握了知识应用能力的试金石。

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从阅读体验上来说，这本书的叙述风格着实令人耳目一新。它并非那种刻板、冰冷的教科书腔调，而是巧妙地融入了一些作者在实际工程现场积累的“野路子”和经验之谈。比如，在描述某种传感器在极端环境下的性能衰减时，作者不仅引用了标准测试数据，还穿插了一段关于现场快速校准的“诀窍”，这种经验的传递，极大地拉近了理论与实践的距离。我感觉就像是坐在经验丰富的工程师旁边，听他娓娓道来项目中的真实挑战和解决方案，而不是被动地接受抽象的概念灌输。这种亲切感和实用性，让那些原本枯燥的参数解读变得生动起来，极大地激发了我继续往下阅读的动力。它成功地在学术的严谨性和工程的实用性之间，找到了一种微妙而又平衡的平衡点，这在专业技术书籍中是相当难得的。

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我花了整整一个下午的时间，沉浸在这本著作的理论探讨部分，最大的感受是其逻辑的严密性和推导的彻底性。作者似乎没有放过任何一个可能引起歧义的环节，每一个假设的提出，每一步公式的演进，都提供了详尽的背景铺垫和数学支撑。它不像一些入门书籍那样，仅仅罗列结论，而是真正引导读者去理解“为什么是这样”。特别是关于某些高级统计学方法的应用描述，我发现它并没有避开那些晦涩难懂的数学基础，而是将其分解为可消化的模块，即便是需要调用高阶分析工具时，其讲解的深度也足以支撑你在实际操作中进行有效的优化和修正。这种对基础原理的坚守，使得这本书的知识体系具有极强的生命力和可迁移性，不会因为技术的快速迭代而迅速过时。对于致力于深入研究而非仅仅满足于表面操作的人来说，这种深度无疑是宝贵的财富，它教会的不是操作步骤，而是分析问题的思维框架。

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这本书在结构组织上展现了一种非常清晰的层级划分，从宏观的原理介绍，到中观的系统分类，再到微观的具体技术解析，每一步都如同建筑物的地基、主体、装饰般层层递进，没有出现知识点“打架”或者内容重复冗余的情况。我个人尤其欣赏它在章节末尾设置的“自检与拓展”环节。这些小节不仅仅是简单的回顾，而是设计了许多开放性的思考题，迫使读者不能满足于被动吸收，而是要主动将学到的知识与自己已有的经验进行碰撞和整合。这种设计极大地提升了学习的主动性，也为后续的深入研究方向指明了大致的路径。通过这种结构引导，读者可以很容易地根据自己的知识薄弱点进行有针对性的查漏补缺，而不是盲目地从头读到尾，体现了作者对读者学习路径的深切体谅。

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这本书的装帧设计相当考究，封面那种深沉的墨绿色调，搭配烫金的标题字体，初看就给人一种专业、严谨的学术气息。内页的纸张质感也十分出色，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳。排版布局上，作者显然下了不少功夫，图文穿插得非常自然，那些复杂的公式和实验流程图，在清晰的印刷下，即便初学者也能相对容易地捕捉到核心脉络。我尤其欣赏它在章节过渡部分的处理，每一次知识点的转换都衔接得非常流畅，没有那种生硬的突兀感，让人仿佛跟随一位经验丰富的导师，有条不紊地探索前沿领域。虽然我个人对某一特定章节的侧重点略有不同，但从整体的编排逻辑和视觉呈现来看，这本书绝对是市面上同类教材中，对读者友好度较高的一本。它不仅仅是一本知识的载体，更像是一件精心打磨的工艺品，体现了出版方对专业书籍应有品质的坚持。这种对细节的关注，往往是区分一本“合格”教材和一本“优秀”教材的关键所在，而这本书显然倾向于后者。

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