具体描述
本书是根据高职高专教育教学要求编写的。主要内容包括：塑料模具的类型，塑料的成分、性能及用途，塑件结构，注射成型原理和工艺，注射模具的结构，注射成型设备及模具设计，挤出成型和气动成型原理、模具设计及成型设备，模具发展新技术新工艺。全书以应用为目的，将每一类型模具的成型原理、工艺过程与模具设计紧密结合，着重突出各类塑料模具的设计应用，同时注重知识的系统性和相关知识的相互衔接，详略得当，重点突出，便于教师组织教学。书中辅以大量的图片，便于形象地说明问题，同时还收集了目前先进塑料模具的典型案例，供读者借鉴参考。本书适合作为高职高专模具、机械、数控、玩具等专业的教材，还可作为机械、模具行业工程技术人员的参考书。
好的，这是一份关于其他主题图书的详细简介，字数约1500字： --- 《数字孪生：从概念到实践的全面指南》 第一部分：数字孪生的基石与演进 引言：重塑物理世界的数字镜像 在工业4.0和物联网（IoT）浪潮席卷全球的今天，一个革命性的概念正在重塑我们对设计、制造、运营乃至决策制定的理解——数字孪生（Digital Twin）。它不再是科幻小说中的想象，而是通过构建物理实体（资产、系统、流程）的精确虚拟副本，实现实时数据映射、模拟、预测与优化。本书《数字孪生：从概念到实践的全面指南》旨在为工程师、管理者、研究人员及技术决策者提供一个系统化、深入且实用的框架，揭示数字孪生的核心原理、技术栈、应用领域及其未来趋势。 第一章：数字孪生的起源与定义 本章将追溯数字孪生的历史脉络，从早期的仿真模型（Simulation Models）和虚拟样机（Virtual Prototypes）到NASA在阿波罗计划中使用的概念验证。我们将严格界定数字孪生的核心三要素：物理实体、虚拟模型和连接两者的数据流。清晰区分数字孪生与其他相关概念，如仿真、建模和数字化映射（Digital Mapping）的区别，强调其“实时同步”和“双向交互”的动态特性。 第二章：构建数字孪生的关键技术栈 数字孪生的实现依赖于一系列先进技术的融合。本章将深入探讨支撑数字孪生的技术基石： 物联网（IoT）与传感器技术： 数据采集的源头。重点分析边缘计算（Edge Computing）在实时数据预处理中的作用，以及如何设计高效、低延迟的数据采集策略。 高级建模与仿真技术： 探讨多物理场耦合建模（Multi-Physics Coupling）、基于第一性原理的建模（First-Principles Modeling）与基于数据的建模（Data-Driven Modeling）的结合。介绍有限元分析（FEA）、计算流体力学（CFD）等传统工具如何融入数字孪生环境。 云计算、大数据与人工智能（AI）： 数据存储、处理与分析平台。重点剖析机器学习（ML）和深度学习（DL）在状态预测、异常检测和自适应优化中的应用。 信息物理系统（CPS）与系统集成： 如何将异构的软硬件系统无缝集成，确保虚拟模型能够精确反映物理系统的复杂交互。 第二章内容详述： 我们不仅介绍“是什么”，更聚焦于“如何做”。例如，针对数据处理，我们将详细对比批处理与流式处理（Stream Processing）在实时孪生数据流中的适用场景，并提供不同数据协议（如MQTT, OPC UA）的选型参考。 --- 第二部分：数字孪生的生命周期与应用深度 第三章：数字孪生生命周期的五个阶段 一个成熟的数字孪生模型贯穿于物理资产的整个生命周期，从概念设计到退役报废。本章将该过程划分为五个关键阶段，并阐述在每个阶段中孪生体所扮演的角色： 1. 设计与规划阶段（Design & Planning）： 利用孪生体进行“假设分析”（What-If Scenarios），优化初始配置。 2. 制造与组装阶段（Manufacturing & Assembly）： 过程监控与质量控制，确保制造结果与设计意图一致。 3. 运营与维护阶段（Operation & Maintenance）： 核心阶段，实现状态监测、预测性维护（PdM）和实时性能优化。 4. 性能评估与改进阶段（Performance Evaluation）： 基于历史运行数据，迭代优化物理实体或孪生模型本身。 5. 退役与处置阶段（Decommissioning）： 协助规划安全、环保的资产退役流程。 第四章：行业应用案例的深入剖析 数字孪生已从航空航天等高精尖领域走向更广阔的应用场景。本章将通过详实的案例，展示其实际价值： 智能制造（Smart Manufacturing）： 以生产线为例，展示如何通过孪生体实现柔性制造系统的调度优化、夹具磨损预测和瓶颈消除。重点分析“生产数字孪生”与“产品数字孪生”的协同作用。 智慧城市与基础设施管理： 探讨城市级孪生（City-Scale Digital Twins）在交通流管理、能源网格优化和应急响应中的应用。分析如何整合地理信息系统（GIS）数据与实时传感数据。 复杂系统与设备维护： 重点介绍基于孪生体的预测性维护模型，如何将传统的基于时间的维护（Time-Based Maintenance）转变为基于状态的维护（Condition-Based Maintenance），显著降低停机成本。 医疗健康领域： 介绍“人体数字孪生”（Human Body Digital Twins）在个性化治疗方案设计和药物反应模拟中的潜力。 第四章内容详述： 案例分析将侧重于量化收益。例如，在某一制造案例中，通过孪生体的优化，设备平均无故障时间（MTBF）提高了多少百分比，能耗降低了多少，从而论证技术投资的回报率（ROI）。 --- 第三部分：实施挑战、安全与未来展望 第五章：数字孪生实施的现实挑战与风险管理 尽管前景广阔，数字孪生的落地并非坦途。本章将聚焦于实施过程中必须面对的几大核心挑战： 数据治理与互操作性： 如何处理海量、多样化、不同来源的数据，建立统一的数据模型标准，实现不同孪生体之间的数据交换。 模型保真度与验证： 如何在保证计算效率的同时，确保虚拟模型与物理实体之间具有足够高的“保真度”（Fidelity）。模型校准（Model Calibration）和不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）的方法论。 成本与资源投入： 初期高昂的软硬件投入、专业人才的缺乏以及持续的维护成本分析。 第六章：安全、伦理与数字孪生的未来 随着数字孪生在关键基础设施中的渗透加深，信息安全和伦理问题变得至关重要： 网络安全威胁： 孪生体作为物理系统的“数字钥匙”，一旦被恶意篡改，后果不堪设想。探讨如何对数据链路、云端模型及边缘设备进行深度安全防护。 伦理与责任界定： 当基于AI的孪生体做出错误决策导致物理损失时，责任应如何界定？探讨自动化决策的透明度（Explainable AI, XAI）在孪生系统中的重要性。 未来展望：迈向自治系统 本章最后展望数字孪生的下一代形态——自治数字孪生（Autonomous Digital Twins），即模型不仅能预测，还能在无需人工干预的情况下，通过双向通信闭环，直接向物理系统发送控制指令，实现真正的自我优化与修复。 --- 结语： 本书不仅仅是理论的汇编，更是一份实战手册。它旨在帮助读者从战略高度理解数字孪生的潜力，并在战术层面掌握构建、部署和管理高价值数字孪生模型的工具和方法论。通过本书的研习，读者将能够自信地引领组织进入下一代数字化转型前沿。
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