中国模具工程大典(第3卷)

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出版者:电子工业
作者:李德群
出品人:
页数:952
译者:
出版时间:2007-3
价格:98.00元
装帧:
isbn号码:9787121037139
丛书系列:
图书标签:
  • 模具
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具体描述

《中国模具工程大典》共9卷,包括现代模具设计方法、模具材料及热处理、塑料与橡胶模具设计、冲压模具设计、锻造模具设计、粉末冶金零件模具设计、压力铸造与金属型铸造模具设计、铸造工艺装备设计、模具制造等。

  本书为第3卷,塑料与橡胶模具设计。主要内容包括塑料模设计基础、注射模设计、压模与传递模设计等。目的是为广大工程技术人员提供先进的塑料与橡胶模具设计理论、方法、典型结构、经验公式和数据等,增强工程技术人员对塑料与橡胶模具设计的创新意识。

  本书主要供具有中等技术水平以上的广大工程人员在综合研究和处理塑料与橡胶模具设计的各类技术问题时,起备查、提示和启发的作用,也可供理工科院校的有关师生参考。

好的,以下是为您创作的图书简介,内容聚焦于其他主题,旨在与《中国模具工程大典(第3卷)》的领域(模具工程)有所区别,力求详尽、自然。 --- 《数字孪生赋能的智能制造系统优化与前瞻研究》图书简介 前言:构建面向未来的制造范式 在信息技术与工业深度融合的时代浪潮中,制造业正经历一场深刻的变革。传统的生产模式在面对高度个性化需求、快速迭代的产品周期以及严苛的质量控制标准时,显得力不从心。本书正是应运而生,聚焦于当前工业界和学术界最前沿、最具颠覆性的技术——数字孪生(Digital Twin)——如何赋能智能制造系统的全面优化、实时监控与前瞻性决策。我们试图超越传统的自动化和信息化范畴,探讨一种基于模型驱动、数据驱动、高度自适应的未来工厂形态。 第一部分:数字孪生基础理论与构建框架 本部分深入剖析了数字孪生的核心概念、技术栈及其在工业4.0语境下的理论基础。 1.1 数字孪生的内涵界定与技术谱系 我们首先对“数字孪生”进行了精确的界定,区分了它与仿真(Simulation)、虚拟现实(VR)和物理信息系统(CPS)的区别与联系。深入探讨了数字孪生所依赖的五大核心支柱技术:物联网(IoT)/边缘计算、大数据分析、人工智能(AI)、模型驱动的仿真技术以及云计算/雾计算架构。 1.2 孪生模型的层次化构建 构建一个有效的数字孪生体并非一蹴而就,它需要精细化的模型分层。本书提出了一个多粒度、多维度的孪生模型构建框架,涵盖: 物理实体层模型: 基于CAD/CAE/PLM数据,描述设备的几何结构、材料特性和静态性能。 行为状态层模型: 利用传感器数据(振动、温度、电流等)实时映射物理设备的工作状态、运行轨迹和资源消耗。这是实现“实时同步”的关键。 过程逻辑层模型: 基于流程挖掘(Process Mining)和业务规则引擎,模拟整个生产流程、供应链协同和调度策略。 知识与智能层模型: 集成专家知识、历史数据训练的预测模型(如剩余寿命预测、故障诊断模型),为决策提供智能支撑。 1.3 异构数据融合与高保真映射 智能制造的数据来源极其分散,包括SCADA系统、MES系统、ERP系统、以及数以万计的传感器节点。本部分重点研究如何利用先进的数据融合算法(如卡尔曼滤波的扩展应用、概率图模型)对这些异构数据进行清洗、对齐与融合,确保数字孪生体对物理实体具有高保真度(High Fidelity)的映射能力,避免“信息孤岛”对孪生效果的削弱。 第二部分:基于孪生的智能制造系统优化 本部分将理论转化为实践,探讨数字孪生在制造流程中的具体应用与优化手段。 2.1 生产线动态优化与调度 传统调度方法往往基于静态或简化的动态模型,难以应对突发的设备故障或订单变更。我们展示了如何利用数字孪生体进行“虚拟演练”(Virtual Rehearsal)。 实时预演: 在孪生环境中,根据当前工况和未来需求预测,快速迭代调度算法(如遗传算法、强化学习调度策略),并在虚拟环境中验证其鲁棒性和效率提升潜力。 自适应重规划: 当物理产线发生非预期事件时,孪生系统自动触发预设的应对策略,并将最优的调整方案实时反馈给控制系统,实现生产的“无缝自适应”。 2.2 预测性维护与资产性能管理(APM) 传统的维护模式(事后维护或定期维护)成本高昂且效率低下。本书详细介绍了如何构建基于孪生的APM体系: 健康状态建模: 结合物理模型和机器学习算法(如LSTM、Transformer网络),对关键部件的退化曲线进行精准建模。 故障根因分析: 当传感器数据出现异常波动时,孪生系统可以回溯历史数据和模型参数,快速定位潜在的故障源头,并模拟不同干预措施(如调整运行参数、更换零部件)的效果,指导维护人员进行精准干预。 2.3 质量控制与工艺参数的闭环优化 产品质量的波动往往是工艺参数(如温度、压力、速度)微小变化累积的结果。本章强调了孪生体在质量控制中的“先知”作用: 参数敏感性分析: 在孪生环境中,可以安全地对工艺参数进行极端测试,识别影响最终产品质量的最敏感参数组合。 正向与逆向工程: 对于不合格产品,可以利用孪生体模拟制造过程,反推出导致缺陷的工艺参数偏差;反之,对于特定性能指标,孪生系统可以计算出最优的初始工艺设置。 第三部分:前瞻性研究与未来趋势 本部分着眼于数字孪生技术未来的发展方向,特别是与新兴技术的集成应用。 3.1 跨域协同与供应链孪生 现代制造不再是孤立的工厂活动,而是涉及全球供应链的复杂网络。本书探讨了如何将数字孪生扩展到“供应链孪生”和“产品生命周期孪生”: 物流与库存的动态平衡: 结合外部市场需求预测,孪生系统可以实时模拟物流瓶颈和库存风险,指导采购与交付计划。 产品使用阶段的反馈: 收集客户使用阶段的产品运行数据,反馈至设计和制造孪生体,形成真正的“设计-制造-使用-维护”的闭环迭代。 3.2 可解释性AI(XAI)在孪生系统中的作用 随着AI模型在决策中的比重增加,确保决策过程的透明度和可信度至关重要。我们将探讨如何将XAI技术融入数字孪生系统,使得当系统做出重大调整建议时,操作人员能够理解其背后的推理逻辑,从而建立对智能系统的信任,特别是在高风险、高价值的生产场景中。 3.3 标准化、安全与互操作性挑战 最后,本书客观分析了推广数字孪生所面临的现实挑战,包括缺乏统一的建模标准、跨平台数据交换的互操作性难题,以及保障高度互联系统免受网络攻击的安全防护机制。我们提出了针对性强、具有前瞻性的解决方案思路。 总结 本书面向工业界的高级工程师、系统集成商、制造业决策者以及相关专业的硕博研究生。它不仅提供了数字孪生技术的理论深度,更侧重于其实际落地与系统优化中的工程方法和高级应用案例。阅读本书,读者将掌握一套构建和利用数字孪生体,以实现制造系统质的飞跃的关键知识体系。

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读后感

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用户评价

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从一个资深模具专家的角度来看,这套书无疑是一部里程碑式的著作,它系统地梳理了过去几十年模具工程的精髓。它所包含的知识的深度和广度,使得任何一个想成为行业领军人物的人都无法绕开。我尤其欣赏它对热固性塑料模具和高精度光学模具的分类论述,这些细分领域的专业内容在其他通用教材中是很难找到的。然而,作为一部力求包罗万象的“大典”,我认为在“绿色制造”和“可持续性”这个日益重要的议题上,可以做得更深入一些。例如,如何设计易于拆解和回收的模具组件?模具在使用寿命结束后,不同材料的分类处理流程是怎样的?当前的环保法规对模具材料和制造工艺提出了新的限制,书中对于如何进行环保型清洗剂的选择、水基切削液的应用替代方案等,讨论得较为保守。尽管这些内容可能不完全属于核心的“工程设计”范畴,但它们是决定一个企业未来竞争力的关键因素之一。希望未来的修订版能将可持续发展理念更紧密地融入到每一个设计和制造环节的分析之中,让这部经典之作在新时代的背景下焕发出新的生命力。

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我主要从事的是精密级进冲压模具的研发工作,所以对卷册中关于模具结构强度和卸冲压力分布的计算部分非常感兴趣。书中对材料的屈服强度和弹性模量在冲压过程中的动态变化描述得非常到位,特别是对“起皱”和“撕裂”现象的机理分析,我深以为是经典。但是,在现代高速冲压设备的应用背景下,我发现书中对于冲压过程中“振动控制”和“噪声抑制”的讨论略显不足。如今,冲压速度越来越快,模具与主机之间的耦合振动问题日益突出,这不仅影响了零件精度,也对模具寿命产生了巨大影响。我期待看到关于动态阻尼材料在模脚或垫块中的应用研究,或者如何利用模具内部的配重来平衡高速运动部件的惯性力。此外,对于模具的自动化上下料系统与模具本身的接口规范和集成设计,作为“大典”似乎也应该有所覆盖,毕竟现代冲压车间都是高度自动化的。这本书更像是给模具设计大师准备的百科全书,但对于致力于实现“智能制造”的冲压工程师来说,在面向动态、高速、互联的现代生产场景方面,仍有拓展的空间。

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作为一个刚入行不久的设计师,我更习惯于通过网络资源和软件教程来学习,这次特地买来这套“大典”,是想系统地补齐我的理论短板。我发现这本书的叙事风格非常严谨,引用了大量的早期经典文献和国家标准,这无疑奠定了其学术地位。它的优点在于构建了一个非常坚实的基础知识体系,让你明白“为什么”要这样做,而不是仅仅告诉你“怎么”做。但是,这种严谨性也带来了一个副作用,那就是阅读起来需要极大的耐心和时间投入,对于追求效率的现代工程师来说,可能门槛稍高。我注意到,书中对模具装配和调试过程中的公差配合分析着墨不多。在实际生产中,很多问题并非出在设计本身,而是出在加工精度和最终的装配微调上。例如,如何精确控制顶杆和回料阀的间隙以防止飞边,这部分在书中更多的是基于理想状态的几何计算,而实际操作中往往会因为刀具磨损、机床精度漂移等因素产生偏差。如果能增加一些关于“可制造性设计”(DFM)中关于精密装配的探讨,或者增加一些关于三坐标测量机在模具精度检验中的应用实例,将会对我们这些需要将图纸转化为实物的工程师帮助更大。

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初次接触这套书,是我的导师推荐的,说这是我们领域内不可多得的宝藏。我主要关注的是塑料注射成型模具的设计与制造部分,特别是对流道系统平衡和冷却水道布局的详细论述,简直是为我解决了好几个实际项目中的老大难问题。书中的图示清晰度很高,配合着大量的工程图例,使得那些抽象的力学分析和几何计算变得直观易懂。不过,我在阅读过程中有一个小小的困惑,那就是关于模具钢材的选择和热处理工艺的章节,虽然罗列了很多材料牌号,但在不同工作环境下,不同材料的实际使用寿命对比分析和失效案例的归纳总结似乎还不够丰富。比如,面对高温高压的长纤维增强材料,哪种模具钢的抗蠕变性能最优?书中虽有提及,但缺乏来自一线实际生产数据的强有力支撑。我期待能看到更多关于模具的“体检报告”——即从投入使用到报废的全生命周期数据分析,这样能帮助我们更好地进行成本核算和预防性维护计划。这本书的价值在于其系统的理论框架,但如果能增加更多贴近实际生产线磨损、腐蚀和疲劳的具体案例分析,哪怕是简短的侧边栏注释,都会极大地提升其实用性和可信度。

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这本书的封面设计得非常大气,采用了深沉的蓝灰色调,配以烫金的书名和卷号,透露出一种庄重和专业的气息。纸张的质感也相当不错,拿在手里沉甸甸的,感觉内容一定很扎实。我原本是抱着极大的期待来翻阅的,毕竟“工程大典”这几个字就代表着内容的权威性和广度。然而,当我试图寻找一些关于现代先进制造技术,比如增材制造(3D打印)在模具设计中的最新应用案例时,却发现这部分内容相对比较薄弱。书中对传统冲压、注塑模具的结构分析和设计原理讲解得非常透彻,特别是对于复杂曲面模具的拆分技巧,确实是教科书级别的范例。但是,在这个数字化和智能化飞速发展的时代,期待能看到更多关于CAE模拟优化、疲劳寿命预测以及模具制造过程中的数据驱动管理的内容。现在的模具行业已经不仅仅是经验的传承,更多的是基于数据的精准控制。希望未来的版本能在引入前沿技术趋势方面加大篇幅,让它真正成为指导未来十年模具行业发展的“大典”,而不仅仅是对现有成熟技术的集大成者。整体来说,对于基础理论的巩固和传统工艺的深入理解,这本书是无可替代的优秀参考资料,但对于追求技术前沿的工程师来说,可能需要搭配其他更侧重于“未来”的资料一同研读。

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