具体描述
《零件造型与加工》为国家级职业教育培训规划教材，由劳动保障部培训就业司推荐。《零件造型与加工》根据劳动和社会保障部颁发的金蓝领技师教育培训教学计划和教学大纲，由劳动和社会保障部教材办公室组织编写。主要内容包括盘类零件、特型面类零件、配合零件、螺纹类零件、轴套类零件、典型零件、支架、吊钩、特型零件、离合器、模具型芯、连杆、相机壳体、复杂零件及模具型腔的造型与加工。
好的，这是一份关于不包含《零件造型与加工》内容的图书简介，我们聚焦于其他领域的专业书籍，力求内容详实、专业。 --- 图书系列：《先进制造技术与数字赋能》—— 聚焦工业 4.0 时代的跨学科前沿探索 本系列图书旨在深入剖析面向 21 世纪“工业 4.0”和“中国制造 2025”战略背景下，先进制造领域的核心技术演进、系统集成、质量控制以及智能化转型路径。它并非侧重于传统机械制造过程中的具体零部件几何形状设计与切削、成型等加工工艺，而是将视野拓宽至整个制造生态系统的优化、数据驱动的决策制定以及新兴制造范式的构建。 第一卷：智能决策与制造系统集成 本卷聚焦于如何将信息技术、自动化技术与制造流程深度融合，实现生产过程的透明化、柔性化和自主化。 核心内容概述： 1. 制造执行系统（MES）的架构与优化： 本部分详细阐述了新一代 MES 在离散型和流程型制造环境中的关键作用。内容涵盖了从车间层面的数据采集（SCADA/PLC 接口）、生产调度管理（APS/JIT）、质量追溯系统（QMS 模块）到与 ERP/PLM 系统的集成策略。重点讨论了如何利用微服务架构和容器化技术，构建高可用、易于扩展的 MES 平台，以应对快速变化的市场需求。 2. 工业物联网（IIoT）与边缘计算在生产线上的应用： 本章深入探讨了传感器技术、无线通信（如 5G、TSN）在采集设备运行状态数据方面的部署标准和协议栈（如 OPC UA）。核心在于边缘计算在实时性要求极高的场景中（如闭环控制、瞬时故障预警）如何分担云计算的压力，实现低延迟的数据处理和决策响应。我们提供了多案例分析，展示了如何通过构建数字孪生模型（Digital Twin）的初期数据层，实现对物理资产的远程健康监测与预测性维护（PdM）。 3. 柔性制造系统（FMS）与重构： 本卷详细分析了 FMS 的系统构成，包括柔性加工单元（FPU）、物料搬运系统（AGV/AMR）的路径规划算法以及主控系统的集成逻辑。不同于单一零件的固定工艺路线，本卷关注于生产线在面对多品种、小批量订单时的动态重构能力，涉及先进的生产调度算法（如基于强化学习的调度优化）。 --- 第二卷：先进材料与增材制造的系统工程 本卷跳出了传统材料力学范畴，专注于新兴材料的性能评估、过程控制以及其与增材制造（AM）技术的结合所带来的系统级变化。 核心内容概述： 1. 高性能复合材料的设计与失效分析： 本部分侧重于先进复合材料（如碳纤维增强聚合物、金属基复合材料）的宏观力学行为、界面结合理论以及疲劳损伤机制。内容涉及非破坏性检测（NDT）技术在复合材料内部缺陷识别中的应用，如超声波扫描和热成像技术，以确保结构件的可靠性。 2. 增材制造（AM）的工艺物理与过程控制： 本卷全面覆盖了当前主流的增材制造方法（如 SLM/EBM、DED、Binder Jetting）的物理基础。它详细分析了激光熔池的动力学行为、粉末铺展的均匀性控制，以及由此产生的残余应力、孔隙率和各向异性等关键质量缺陷的成因。重点介绍了实时过程监控技术（如原位光谱分析）在确保“首层质量”和“全截面致密度”中的作用。 3. 增材制造的后处理与使能技术： 在增材制造完成后，后续的热处理、表面精加工和尺寸修正至关重要。本章阐述了为释放材料的最佳性能而设计的热等静压（HIP）参数优化，以及如何利用高能束流进行定向重熔以改善晶粒结构。同时，讨论了增材制造部件的系统级认证标准和全生命周期管理框架。 --- 第三卷：面向质量的智能计量与过程验证 本卷的核心在于如何利用高精度测量技术和数据科学，构建一个主动、预测性的质量保证体系，而非仅仅依赖最终检验。 核心内容概述： 1. 计量学在数字化车间中的地位： 本部分探讨了三坐标测量机（CMM）、光学扫描仪、激光跟踪仪等高精度测量设备的数据采集规范与误差补偿模型。内容重点在于如何将这些测量数据与 CAD 模型进行高效比对（GD&T 评估），并实现测量数据的云端化存储与共享。 2. 在线过程质量控制（IPQC）与传感器融合： 本章深入研究了如何将传感器技术嵌入到生产线中，实现对关键工艺参数（如焊接电流、涂层厚度、注塑压力）的实时监控。通过多传感器数据融合技术，建立过程稳定性指标（如 Cp/Cpk 的实时推算），在偏差发生之前发出预警信号。 3. 统计过程控制（SPC）的现代化升级： 传统的 SPC 图表（如 $ar{X}-R$ 图）被更复杂的统计模型所补充和增强。本卷介绍了基于时间序列分析和机器学习算法的异常检测模型，用于识别那些传统控制图难以捕捉的微小、持续的工艺漂移现象，确保制造过程始终处于统计受控状态。 --- 结语： 本系列图书面向高级工程师、研发人员、制造系统集成商以及相关专业的高年级学生。它提供的是一套系统性、前瞻性的知识框架，指导读者如何跨越单一技术壁垒，构建一套面向未来、高度自动化和数据驱动的先进制造体系。本书强调的是“系统思维”和“跨界融合”，是理解和推动下一代智能工厂建设的必备参考资料。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有