机械系统设计及其控制技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:化学工业

作者:丁继斌

出品人:

页数:263

译者:

出版时间:2007-3

价格:34.00元

装帧:

isbn号码:9787502559212

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• 建模与仿真
• 工业自动化

《智能制造中的优化算法与系统集成》 本书深入探讨了在当前智能制造浪潮下，优化算法在提升生产效率、降低成本、保障产品质量方面的关键作用，并聚焦于如何将这些算法有效地集成到复杂的制造系统中。 第一部分：智能制造的理论基石与挑战 智能制造的内涵与发展趋势： 详细阐述智能制造的定义、核心理念（如互联互通、数据驱动、柔性化生产、个性化定制等）及其在全球产业变革中的地位。分析从工业1.0到工业4.0的发展脉络，展望智能制造未来的发展方向，例如人工智能在生产过程中的深度应用、数字孪生技术对全生命周期的赋能，以及可持续发展在制造模式中的重要性。 当前智能制造面临的关键挑战： 聚焦于智能制造在实际落地过程中遇到的瓶颈，包括异构系统的数据集成难题、海量数据的处理与分析能力不足、实时决策的精确性要求、以及人机协作的安全性与效率优化等。本书将梳理这些挑战，为后续算法的引入和系统集成提供理论基础和问题导向。 第二部分：先进优化算法在制造领域的应用 本部分将系统介绍一系列在智能制造中具有广泛应用前景的先进优化算法，并详细解析其原理、特点以及在具体制造场景下的应用方法。 面向生产调度的优化算法： 遗传算法（GA）与粒子群算法（PSO）： 介绍这些启发式算法在解决复杂的作业车间调度、流水线调度、资源分配等问题上的原理。通过具体案例，展示如何设定适应度函数、编码方式、种群大小、迭代次数等关键参数，以获得最优或近似最优的调度方案。 模拟退火算法（SA）与蚁群算法（ACO）： 阐述SA在处理NP-hard调度问题上的应用，以及ACO模拟蚂蚁觅食行为解决路径优化、任务分配等问题的机制。重点分析这些算法在处理大规模、高维度优化问题时的优势与局限性。 约束规划与整数规划： 介绍如何利用数学建模方法，将生产调度问题转化为约束满足问题（CSP）或混合整数规划（MIP）问题，并结合相应的求解器（如CPLEX, Gurobi）来获得精确解。讨论在实际生产中，如何平衡求解精度与计算时间。 面向质量控制与优化的算法： 机器学习驱动的质量预测与异常检测： 深入讲解监督学习算法（如支持向量机SVM、随机森林RF、神经网络NN）在产品质量预测、缺陷分类中的应用。探讨无监督学习算法（如聚类、主成分分析PCA）在识别生产过程中的异常模式、挖掘潜在质量问题的能力。 深度学习在图像识别与缺陷检测中的应用： 详细介绍卷积神经网络（CNN）在产品外观缺陷检测、尺寸测量等视觉检测任务中的原理和实现。展示如何构建和训练高性能的CNN模型，以及其在自动化质量检测线上的部署。 贝叶斯优化与模型更新： 介绍如何利用贝叶斯优化方法对制造过程参数进行智能调整，以最小化缺陷率或最大化良品率。探讨如何通过实时数据反馈，动态更新质量模型，实现持续的质量改进。 面向资源管理与能效优化的算法： 能源调度与负荷预测： 分析如何运用优化算法对生产设备的能源消耗进行实时调度，以平衡生产需求与能源供给，降低峰谷电费。介绍基于时间序列分析和机器学习的设备能耗预测方法。 供应链与物流优化： 讲解如何利用图论算法、路径优化算法（如Dijkstra, A）等解决原材料采购、库存管理、成品配送等供应链环节的优化问题，提升整体物流效率。 第三部分：智能制造系统的集成与实践 本部分将重点关注如何将上述优化算法融入实际的智能制造系统，解决系统集成层面的挑战。 工业物联网（IIoT）平台的设计与构建： 详细阐述IIoT平台在数据采集、传输、存储、处理和可视化方面的关键功能。介绍常用的IIoT通信协议（如MQTT, OPC UA）以及边缘计算和云计算在IIoT架构中的作用。 数据融合与预处理技术： 强调异构数据源（如传感器数据、MES数据、ERP数据）的融合方法，包括数据清洗、去噪、标准化、特征提取等预处理步骤，为算法输入提供高质量的数据基础。 算法与MES/ERP系统的集成： 探讨如何通过API接口、中间件等技术，将优化算法引擎与制造执行系统（MES）和企业资源计划（ERP）系统进行无缝集成。展示集成后，如何实现生产计划的动态调整、资源的智能分配、以及生产进度的实时监控与反馈。 数字孪生在优化决策中的应用： 介绍数字孪生技术如何构建物理生产过程的虚拟模型，并通过实时数据驱动的仿真，为优化算法提供更加逼真的模拟环境，从而验证和优化算法的性能，并实现“what-if”场景分析。 人机协作与决策支持： 讨论如何设计直观的用户界面，将算法的优化结果以易于理解的方式呈现给操作人员或管理者，辅助他们做出更明智的决策。同时，探讨人机协作模式下，如何平衡自动化与人工干预，发挥各自优势。 系统部署、监控与维护： 讲解智能制造优化系统在实际部署过程中需要考虑的工程问题，包括硬件选型、网络安全、容错设计等。以及系统上线后的性能监控、持续优化与迭代更新机制。 本书力求理论联系实际，通过丰富的案例分析和实践指导，帮助读者深入理解优化算法在智能制造中的价值，掌握系统集成的方法和技术，从而有效地推动企业向智能化、高效化的生产模式转型。

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这本书的参考价值和前瞻性是我最为看重的部分。在章节末尾或重要理论阐述之后，作者通常会附带一个“延伸阅读”或“未来趋势”的简短总结，这体现了作者对该领域发展的敏锐洞察力。例如，在讨论到轻量化设计时，它不仅提及了碳纤维复合材料的应用，还探讨了拓扑优化算法如何与生成式设计软件结合，以突破传统材料和工艺的限制。这种对行业前沿的关注，使得这本书不仅仅是一本回顾现有技术的工具书，更像是一份指引未来研发方向的路线图。它激励读者跳出当前已有的设计规范，去思考下一个十年机械系统可能达到的技术高度，对于处于职业上升期的工程师和研究生来说，这种前瞻性的视野是无价的宝贵财富。

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这本书的语言风格简直是工程文献中的一股清流。它避免了那种晦涩难懂、充斥着大量生僻术语的学术腔调，而是用一种非常务实和精确的口吻进行阐述。阅读过程中，我感觉自己不是在听一位遥不可及的教授讲课，而是在和一位经验丰富的总工程师进行深入的交流。作者在解释复杂机械运动学和动力学关系时，经常会穿插一些工程界的“经验之谈”或者“设计陷阱”的提醒，这些小小的“花絮”不仅调节了阅读的枯燥感，更重要的是，它们是知识体系中那些隐藏的、但至关重要的部分。这种既专业又亲和的叙事方式，大大降低了跨学科读者的学习门槛，使得原本可能让人望而却步的深入理论也变得触手可及，真正做到了知识的普及与深度的平衡。

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这本书的装帧设计实在让人眼前一亮，封面的设计风格带着一种低调的科技感，那种深蓝与灰色的搭配，以及线条的勾勒，让人立刻联想到精密机械的内部结构。纸张的质感也很棒，拿在手里沉甸甸的，不是那种轻飘飘的感觉，体现了出版社对书籍本身的重视。内页的排版清晰明了，字体大小适中，间距处理得很合理，即便是初学者也能轻松阅读。尤其值得称赞的是，书中大量的图表和插图绘制得非常精美且专业，它们并非简单的示意图，而是深入到了结构细节的剖析，很多复杂的机械原理通过这些直观的图形得到了极好的阐释。我在阅读其他相关书籍时，常常需要反复翻阅和对比才能理解某些概念，但这本书在这方面的处理非常出色，图文结合得天衣无缝，极大地提升了阅读体验和学习效率。这种对细节的关注，让一本技术类书籍也拥有了很高的审美价值。

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从目录结构来看，这本书的逻辑编排简直是教科书级别的典范。它采取了一种非常清晰的、由宏观到微观的递进式结构。首先建立起系统层面的概念框架，然后逐步深入到单个部件的选型、建模和仿真分析。令人赞叹的是，它对控制理论在机械系统中的集成应用部分处理得尤为到位。作者并没有将控制部分割裂开来，而是紧密围绕机械系统的动态特性展开讨论，比如如何根据系统的固有频率和阻尼比来选择合适的PID参数，或者如何利用先进的模糊控制策略来应对非线性负载。这种“机械先行，控制随行”的组织方式，完美契合了现代高端装备对机电一体化的要求，让读者能够清晰地看到一个完整、自洽的智能机械系统是如何从零开始构建起来的。

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我对这本书的内容深度感到非常惊喜。它并非停留在机械设计的基础理论层面，而是很快就切入了实际应用和前沿技术。书中对现代制造工艺，比如增材制造（3D打印）在复杂机械结构优化中的应用，有着独到的见解和详细的案例分析，这在同类教材中是比较少见的。作者似乎非常注重理论与实践的结合，每一个设计原则的提出，后面都会紧跟着一个贴近工业现实的工程实例来佐证其有效性。我尤其喜欢其中关于失效分析和可靠性设计的章节，它没有采用过于枯燥的数学推导，而是通过对实际设备故障案例的剖析，引导读者思考如何从设计源头规避风险，这种“从错误中学习”的路径设置，对于工程人员来说，远比纯理论说教来得深刻和实用。它真正体现了“设计是解决问题的过程”这一核心理念。

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