具体描述
《机械安全工程》以安全系统的基本理论和安全工程技术人员应具备的思维方式为主线，在阐述各类机械在安全方面的基本知识和共性问题的基础上，以危险性较大的机械和以起重运输机械为代表的机电类特种设备以及相应的作业过程为主要对象，介绍各类危险机械和机电类特种设备的组成及工作原理，分析识别机械危险有害因素及作用机理，机械事故发生原因、条件、过程及规律，阐述进行机械安全风险评价的理论与程序，通过机电类特种设备典型事例分析，较全面地体现出机械安全技术的体系和内容。
《机械安全工程》是“全国高校安全工程专业本科规划教材”之一，院校安全工程专业及其相关专业的教材，也可作为安全监察人员、安全工程技术人员、企业管理人员、环境保护工程技术人员，以及机械设备制造操作技术人员的参考用书。
好的，为您提供一份关于《机械安全工程》一书内容不包含在内的、内容详尽且富有专业性的图书简介。 --- 《现代先进制造技术与系统集成：面向工业4.0的数字化转型》 图书简介 图书信息： 书名： 现代先进制造技术与系统集成：面向工业4.0的数字化转型 作者： [此处可填写真实作者姓名或研究团队名称] 出版社： [此处可填写真实出版社名称] 出版日期： [此处可填写真实出版年份] ISBN： [此处可填写真实ISBN] 页数： 约780页 定价： [此处可填写真实定价] 图书定位与目标读者： 本书系统深入地探讨了在第四次工业革命（工业4.0）浪潮下，先进制造技术如何与信息物理系统（CPS）、物联网（IoT）、大数据分析及人工智能（AI）深度融合，实现制造系统的全面数字化、网络化和智能化升级。本书不仅是理解现代高端制造技术范式的理论基石，更是指导企业实施数字化转型战略的实用参考手册。 本书面向对象包括： 1. 高校师生： 机械工程、自动化、工业工程、计算机科学等相关专业的高年级本科生、研究生及一线教师。 2. 工程技术人员： 从事智能工厂规划、生产系统设计、自动化集成、质量控制和维护工程的技术骨干。 3. 企业管理者： 寻求技术升级、优化运营效率和构建未来工厂蓝图的决策者和项目负责人。 本书核心内容概述： 本书结构严谨，分为五大部分，共二十章，层层递进，全面覆盖了从底层物理技术到顶层系统集成的全景图。 第一部分：工业4.0的理论基石与技术驱动力 本部分着重于构建读者对新一代制造范式的认知框架。 第一章：工业革命的演进与工业4.0的内涵 详细分析了从蒸汽机到信息化的历次工业革命，精准界定工业4.0的核心特征——互联性、透明性、去中心化决策。探讨了社会对智能制造的需求驱动力，包括个性化定制、柔性生产及可持续发展目标。 第二章：信息物理系统（CPS）在制造中的架构与应用 深入解析CPS的构成要素——计算、通信与物理过程的有机结合。重点阐述了CPS如何作为智能工厂的神经中枢，实现对生产资源的实时感知、分析和控制。讨论了时间敏感网络（TSN）在确保CPS实时通信中的关键作用。 第三章：工业物联网（IIoT）的数据采集与边缘计算 系统介绍面向工业环境的传感器技术、无线通信标准（如5G、LPWAN在工厂中的部署）。重点剖析了边缘计算（Edge Computing）的必要性，说明其如何在数据源头进行预处理，降低云端压力，并实现对关键工艺的毫秒级响应。 第二部分：先进制造技术集成与深化 本部分聚焦于构成智能制造核心的几大关键技术领域。 第四章：增材制造（AM）的工艺优化与批次生产 超越传统3D打印的概念，本书探讨了选区激光熔化（SLM）、电子束熔化（EBM）等金属增材制造技术在复杂零部件结构设计、材料性能控制及供应链缩短方面的应用。讨论了增材制造流程中的质量监控和后处理标准化挑战。 第五章：高精度数控（HPCNC）与切削过程的数字化孪生 详细阐述了新一代高动态性能数控系统的结构特点，包括多轴联动、自适应控制算法。重点讲解了如何利用有限元分析（FEA）和过程数据，构建高保真度的切削过程数字孪生模型，用于预测刀具磨损和表面完整性。 第六章：先进机器人技术与人机协作（Cobots） 本书区别于一般机器人学教材，专注于人机协作的安全性设计、任务分配策略和直观编程界面。探讨了力矩传感、视觉引导系统在复杂装配任务中实现的柔顺交互机制。 第七章：机器视觉与非接触式质量检测 系统介绍面向高速产线的2D/3D视觉系统，包括结构光、激光雷达在工件定位、缺陷识别中的应用。重点分析了深度学习（CNNs）在复杂表面缺陷分类中的模型训练与部署实践。 第三部分：智能工厂的数据分析与决策 本部分是实现“智能”的关键，侧重于数据转化为价值的过程。 第八章：制造大数据架构与数据治理 阐述了制造行业特有的数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）的构建原则。强调了数据标准化、清洗与融合的重要性，为上层分析奠定基础。 第九章：预测性维护（PdM）的算法与实施 详述了基于振动、温度、电流等多源传感器数据，应用时间序列分析、故障诊断模型（如基于SVM、LSTM的分类回归）。提供了一套完整的从数据采集到维护指令生成的PdM闭环流程。 第十章：生产优化：基于强化学习的调度策略 深入探讨了如何利用强化学习（RL）解决高度动态变化的柔性作业车间调度问题（FJSP）。对比了传统启发式算法与基于Agent的深度Q网络（DQN）在最小化完工时间、平衡负载方面的性能差异。 第十一章：供应链的数字化协同与区块链应用 分析了集成化的供应链管理（SCM）对提高端到端透明度的需求。重点讨论了区块链技术在确保零部件溯源、知识产权保护和跨企业数据共享方面的潜在价值和技术挑战。 第四部分：系统集成与虚拟调试 本部分关注如何将分散的技术要素整合成一个高效、可靠的整体系统。 第十二章：数字孪生（Digital Twin）的构建与生命周期管理 详细阐述了数字孪生的多层次模型（物理模型、行为模型、数据模型）的构建方法论。展示了如何通过仿真验证，实现对物理实体在设计、运行和报废全生命周期的预测和优化控制。 第十三章：制造执行系统（MES）的高级功能与集成框架 超越传统MES的功能描述，重点探讨了MES如何与ERP（企业资源计划）和PLM（产品全生命周期管理）进行双向、实时数据交互。分析了基于微服务架构的MES平台设计。 第十四章：虚拟调试（Virtual Commissioning）的工作流 系统介绍了在物理设备安装前，如何利用仿真软件（如Process Simulate, Unity）对PLC逻辑、机器人轨迹和生产节拍进行预先验证。量化了虚拟调试在缩短现场调试时间和降低风险方面的经济效益。 第十五章：网络安全在智能工厂中的防护策略 鉴于互联性带来的风险，本章专门讨论了OT（操作技术）网络的安全挑战。内容包括IEC 62443标准解读、网络分段、入侵检测系统（IDS）在工控网络中的部署与响应机制。 第五部分：面向未来的制造模式与可持续性 本部分展望了制造系统的未来发展方向。 第十六章：大规模定制（Mass Customization）的柔性生产线设计 探讨了如何通过模块化设备、快速换模技术和智能物料配送（AGV/AMR系统）来支撑产品配置爆炸带来的生产复杂性。 第十七章：增效与减排：可持续制造的量化评估 从能源消耗、原材料利用率、废弃物管理角度，介绍生命周期评估（LCA）在制造环节的应用。讨论了如何利用AI优化工艺参数以实现“绿色制造”。 第十八章：边缘智能与去中心化控制 探讨了在没有中央云端连接的情况下，基于边缘设备（如智能控制器）实现局部最优决策的技术路径，增强了系统的鲁棒性和抗中断能力。 第十九章：人机交互（HMI）的下一代界面设计 关注沉浸式技术（AR/VR）在维护指导、远程协作和复杂流程培训中的应用，提升操作人员的认知负荷管理能力。 第二十章：工业标准、法规遵循与未来展望 总结了全球主要的智能制造标准体系（如OPC UA、ISA-95），并对量子计算在材料科学模拟中的潜在影响进行了前瞻性探讨。 本书特色： 深度与广度并重： 既涵盖了工业4.0的宏观战略，也深入到具体的算法和系统集成细节，避免了流于表面的概念堆砌。 实践导向强： 穿插了大量来自全球领先制造业的实际案例分析（Case Studies），并提供了算法伪代码和系统架构图示。 跨学科融合： 成功地将机械工程、控制理论、计算机科学和数据科学的核心知识融会贯通。 前沿性： 重点突出了数字孪生、强化学习调度、边缘AI等当前研究和产业应用的热点方向。 通过研读本书，读者将能够全面掌握现代先进制造技术的核心原理和系统集成方法，为推动自身所在领域的数字化转型提供坚实的技术基础和清晰的实施路径。 ---
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