Computer-Aided Manufacturing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Chang, Tien-Chien/ Wysk, Richard A./ Wang, Hsu-Pin

出品人:

页数:684

译者:

出版时间:2005-7

价格:$ 229.39

装帧:HRD

isbn号码:9780131429192

丛书系列:

图书标签:

• 计算机辅助制造
• CAM
• 数控加工
• 制造工程
• 工业自动化
• 生产技术
• 机械工程
• 工艺流程
• 精密制造
• 现代制造

好的，根据您的要求，我将为您撰写一本名为《机械制造过程中的智能优化与控制》的图书简介，该书内容与《Computer-Aided Manufacturing》（计算机辅助制造）无关，但力求详细、专业，避免任何模板化或AI痕迹。 --- 图书名称：机械制造过程中的智能优化与控制 内容简介 《机械制造过程中的智能优化与控制》 是一部深入探讨现代高端制造业中，如何融合前沿人工智能技术、先进控制理论与复杂制造过程管理的前瞻性专著。本书旨在弥合理论研究与实际生产系统之间存在的鸿沟，为工程师、研究人员以及致力于工业4.0转型的企业决策者提供一套系统化、可操作的智能制造解决方案框架。 本书并非聚焦于传统的CAD/CAM体系结构，而是将视角投向 “制造的认知与决策” 层面。在信息物理系统（CPS）日益成为主流的背景下，机械制造的复杂性已不再仅仅是几何模型或工艺路径的计算，而是演变为对实时数据流的深度理解、对动态环境的快速适应，以及对全局效益的最大化追求。 全书结构围绕 “数据驱动的建模、认知驱动的决策、闭环反馈的控制” 三大核心支柱展开，共分为六个主要部分，涵盖了从底层传感与数据采集到顶层柔性生产调度的全链条智能升级。 --- 第一部分：现代制造系统的异构数据基础与深度感知 本部分奠定了智能制造所需的基石——高质量、多维度的数据。我们摒弃了仅依赖离散MOM报告的旧有模式，转而聚焦于 制造现场的“数字孪生”数据流构建。 关键内容包括： 1. 高频过程数据的实时采集与清洗： 探讨了超声波、热成像、振动分析等非接触式传感器在极端加工条件下的应用，并详细阐述了基于边缘计算（Edge Computing）的实时数据预处理技术，以应对TB级/小时的数据洪流。 2. 多尺度、多模态数据的融合机制： 重点研究如何将物理模型（如有限元分析结果）、历史工单数据、在线传感器数据（温度、应力、表面粗糙度探针反馈）在统一的时间戳框架下进行融合，构建出具备时间-空间一致性的“制造态势感知模型”。 3. 信号处理中的特征工程与降维： 针对复杂机械运动中产生的冗余或噪声信号，引入了深度学习驱动的自动特征提取方法，如基于卷积神经网络（CNN）的时频分析，以高效识别影响加工质量的关键物理变量。 --- 第二部分：基于机器学习的制造过程认知与预测 认知是优化的前提。本部分的核心在于如何让制造系统“理解”当前的状态、预测未来的变化，并识别潜在的缺陷模式。 关键内容包括： 1. 残余应力与几何误差的概率建模： 引入高斯过程回归（GPR）和贝叶斯网络，对多工序累积误差进行概率分布预测，而非简单的点估计。这使得决策者能够量化风险。 2. 工具磨损的剩余寿命预测（RUL）： 针对高价值刀具，我们详细分析了深度学习模型（如LSTM与Transformer架构）在处理非线性、时变磨损信号方面的优势，并讨论了模型的可解释性（XAI）在解释磨损突变点时的应用。 3. 在线缺陷诊断与分类： 探讨了利用生成对抗网络（GAN）增强真实缺陷样本库，以训练出高鲁棒性的深度分类器，实现对加工过程中的微裂纹、切削振动异常等瞬态事件的毫秒级准确识别。 --- 第三部分：制造参数空间的智能优化算法 这是本书的理论核心，专注于如何利用认知模型指导决策，实现性能指标（如精度、效率、能耗）的全局最优。我们跳出了传统的试错法和单目标优化，转向多目标、约束下的复杂优化。 关键内容包括： 1. 多目标进化算法（MOEA）在工艺规划中的应用： 详细分析了NSGA-II、MOEA/D等算法在平衡加工时间与表面质量时的应用案例，并提出了针对大规模离散变量的改进型种群初始化策略。 2. 强化学习（RL）驱动的动态参数自适应： 重点介绍了基于Actor-Critic框架的在线自适应控制策略。系统通过与虚拟或实际加工环境的交互，学习最佳的进给率和主轴转速组合，以应对材料性能的波动或机床刚度的实时变化。 3. 基于代理模型的全局灵敏度分析： 针对高维度的工艺参数空间，使用代理模型（Surrogate Models）快速探索可行域，并结合Sobol指数等方法进行灵敏度分析，识别出真正影响最终质量的关键控制变量。 --- 第四部分：柔性制造系统（FMS）的调度与资源分配智能控制 现代产线要求高度的柔性与快速的重构能力。本部分关注的是宏观层面的智能调度与资源协调。 关键内容包括： 1. 面向约束的混合整数线性规划（MILP）与启发式算法的结合： 探讨如何利用精确求解器（如CPLEX/Gurobi）解决小规模、高约束的瓶颈问题，并结合遗传算法（GA）或模拟退火（SA）应对大规模、动态变化的生产任务分配。 2. 基于图神经网络（GNN）的作业流预测与瓶颈识别： 将整个生产线建模为动态图结构，利用GNN分析工件在不同加工单元间的依赖关系和传输延迟，提前预警潜在的等待时间累积。 3. 自重构与故障容错调度： 提出一种基于实时事件驱动的调度修正机制，当某个关键设备发生故障时，系统能立即生成最优的资源重定向方案，并将新的作业计划无缝下发至相关机床。 --- 第五部分：高精度运动控制与误差补偿的智能增强 本部分深入到机床的底层执行层面，探讨如何利用智能算法弥补传统伺服控制和机械结构固有限制的不足。 关键内容包括： 1. 热误差和结构误差的在线补偿： 介绍如何利用机器学习模型对热膨胀、主轴漂移等周期性和非周期性误差源进行建模，实现对CNC系统补偿表的实时迭代更新，提高长期运行精度。 2. 基于模型预测控制（MPC）的超高速进给策略： 详细阐述了如何构建考虑机床动态响应、颤振边界和执行器饱和约束的MPC控制器，实现在保证加工质量的前提下，最大化材料去除率（MRR）。 3. 机电耦合系统的稳定性分析与自适应调节： 针对高动态负载下的加工过程，采用Lyapunov稳定性理论与自适应控制相结合的方法，确保控制器参数在不同工况下都能维持系统最优的阻尼和刚度特性。 --- 第六部分：工业物联网（IIoT）与云边端协同架构的实践 最后一部分聚焦于支撑上述所有智能功能的底层IT/OT架构。 关键内容包括： 1. OPC UA与TSN（时间敏感网络）在制造现场的互操作性： 讨论如何建立可靠、确定性的数据通信骨干，确保控制指令和反馈信息的低延迟传递。 2. 边缘智能与云计算的职责划分： 明确界定哪些计算任务（如实时诊断、低延迟控制回路）必须在边缘侧完成，哪些（如全局模型训练、长期趋势分析）应上传至云端，并提供了数据同步与模型部署的有效策略。 3. 安全与可信赖的制造环境构建： 探讨针对工业控制协议（ICS）的网络安全威胁，以及如何利用区块链技术或同态加密确保制造数据的完整性和隐私性。 --- 本书特点： 高度的跨学科性： 深度融合了控制工程、运筹学、统计物理学和计算机科学的前沿成果。 聚焦于“决策智能”： 区别于传统的自动化描述，本书重点解决“如何做出最佳实时决策”的问题。 丰富的案例分析： 包含多个来自航空航天、精密模具行业的实际应用案例，验证了所提算法在复杂工程环境中的有效性。 《机械制造过程中的智能优化与控制》将是推动传统机加工向自主学习、自适应制造迈进的关键参考读物。

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