adaptive computing in design and manufac pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Parmee, I. C.; Parmee, I. C.;

出品人:

页数:404

译者:

出版时间:

价格:2204.27

装帧:

isbn号码:9781852338299

丛书系列:

图书标签:

• Adaptive Computing
• Design
• Manufacturing
• Engineering
• Algorithms
• Optimization
• Artificial Intelligence
• CAD/CAM
• Automation
• Systems Engineering

好的，这是一本名为《先进制造中的智能控制与优化》的图书的详细简介，该书着重于现代工业生产中如何利用尖端控制理论、人工智能和数据驱动方法来提升制造系统的效率、灵活性和鲁棒性。 --- 图书简介：《先进制造中的智能控制与优化》 导言：智能制造时代的控制范式转变 随着工业4.0和智能制造浪潮的席卷，传统制造系统正面临前所未有的挑战：产品定制化需求激增、生产周期压缩以及对零缺陷率的严苛要求。本专著《先进制造中的智能控制与优化》旨在系统性地探讨如何利用最新的信息技术、控制理论和优化算法，构建出具备自感知、自决策和自执行能力的下一代智能制造系统。本书超越了经典的、基于精确模型的控制方法，深入研究了在不确定性、时变性和复杂系统交互作用下，如何实现高效、可靠的生产过程控制与系统级优化。 本书的撰写基于对当前先进制造技术（如大规模并行生产、异构设备集成、供应链协同）的深刻理解，旨在为研究人员、系统工程师以及企业决策者提供一套全面且实用的理论框架和工程实践指南。 第一部分：制造系统的建模与数字化表征 本部分奠定了智能控制的基础，关注于如何精确、实时地描述复杂的物理制造环境。 第一章：多尺度、多物理域系统的建模挑战 详细讨论了从微观层面（如材料加工的物理化学反应）到宏观层面（如柔性装配线级的资源调度）的系统建模需求。重点分析了传统基于白箱模型的局限性，并介绍了混合系统建模方法，特别是如何有效地集成基于物理的（First-Principles）模型与基于数据的（Data-Driven）模型。内容包括状态空间表示的扩展、偏微分方程组在连续制造过程中的应用，以及如何处理高维、非线性的动态特性。 第二章：基于数字孪生的制造过程表征 数字孪生（Digital Twin）是实现智能控制的基石。本章深入探讨了构建高保真数字孪生的关键技术。内容涵盖了实时数据采集、模型校准与同步机制，以及如何利用孪生模型进行“What-If”分析和预测性维护。特别关注了多物理量数据融合技术在提升孪生模型精度方面的作用，以及如何为控制决策提供低延迟、高可靠性的虚拟测试平台。 第三章：不确定性与信息缺失下的鲁棒建模 在实际生产中，传感器噪声、执行器漂移和环境波动是常态。本章专注于处理这些不确定性。详细介绍了概率模型、模糊逻辑以及基于集合的（Set-Based）建模方法，用以量化和约束系统行为的不确定性范围。探讨了如何构建能够适应模型不确定性的保守控制器设计方案。 第二部分：智能控制算法的理论与应用 本部分是本书的核心，聚焦于如何利用人工智能和先进控制理论来驱动制造过程的实时决策与反馈。 第四章：基于强化学习的自适应过程控制 深入研究了深度强化学习（DRL）在复杂制造任务中的应用，如机器人路径规划、复杂装配序列决策和高精度加工参数自适应调整。内容覆盖了从DQN、A2C到PPO等主流算法在离散事件系统和连续控制问题上的适应性改造。重点讨论了如何解决DRL在工业环境中面临的样本效率低、安全约束难以保证的挑战，引入了安全强化学习（Safe RL）的概念。 第五章：混合系统与事件驱动的优化控制 现代生产线是典型的混合系统，包含连续动态（如机械运动）和离散事件（如工件到达、设备故障）。本章探讨了如何设计能够统一处理这两类状态的控制策略。详细阐述了基于模型预测控制（MPC）在离散事件系统中的扩展应用，以及如何结合离散优化技术（如整数规划）来实现全局最优的调度与控制协同。 第六章：基于深度学习的状态感知与故障诊断 强调了数据驱动的状态监测在提升系统鲁棒性中的作用。本章介绍如何利用卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）和图神经网络（GNNs）从高维传感器数据（如振动、声学、热成像）中提取有效特征。内容不仅限于故障的早期检测，还包括故障的根源分析和剩余使用寿命（RUL）的精准预测。 第三部分：系统级优化与协同决策 本部分将视角从单台设备提升至整个生产网络，探讨全局最优的实现路径。 第七章：生产调度与资源分配的优化理论 本章聚焦于如何在多目标（如吞吐量最大化、能耗最小化、延迟最小化）的约束下，解决复杂的车间调度问题。介绍了启发式算法、元启发式算法（如遗传算法、粒子群优化）以及精确的混合整数线性规划（MILP）求解技术。特别探讨了动态重调度（Dynamic Rescheduling）的策略，以应对突发的生产中断。 第八章：分布式控制与多主体协同优化 在高度柔性的制造单元中，各个子系统往往需要自治决策并相互协作。本章阐述了多主体系统（Multi-Agent Systems, MAS）的架构设计，用于实现分布式控制和协同优化。内容包括分布式一致性算法、基于博弈论的资源竞争解决机制，以及如何在不依赖中心化控制器的前提下，确保系统整体的性能指标。 第九章：面向能效与可持续性的控制优化 随着可持续制造的要求日益提高，能源消耗已成为关键的优化目标。本章探讨了如何将能源模型融入到控制框架中。介绍了能源负载的预测性调度、不同生产任务间的能源权衡策略，以及如何利用实时电价信号来优化生产计划，实现经济效益与环境效益的协同优化。 结语：未来展望与研究方向 本书最后总结了当前智能制造控制领域的前沿挑战，包括可解释性人工智能（XAI）在工业控制中的落地、超低延迟边缘计算对控制带宽的提升、以及如何构建真正具备自我学习和自我修复能力的制造生态系统。本书的深度和广度，为推动下一代智能制造系统的理论研究和工程实践提供了坚实的参考。

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这本书的内容真是令人大开眼界，特别是它对**人机交互界面设计**的探讨。作者没有仅仅停留在传统的软件工程视角，而是深入挖掘了在复杂系统设计过程中，如何通过直观、适应性强的界面来降低认知负荷。我尤其欣赏其中关于**动态反馈机制**的案例分析，那部分描述了系统如何根据用户的实时操作模式和错误倾向，自动调整信息呈现的密度和复杂性。书中提出的“情境感知式”设计原则，简直是为当前快速迭代的物联网设备量身定做的。举例来说，它详细阐述了一个工厂车间中的AR辅助装配系统，该系统能够识别操作员疲劳的早期迹象，并立即简化显示的步骤图，用更少的文字和更多的动态高亮来引导。这种前瞻性的思考，超越了现有许多仅关注静态用户体验手册的著作。它让我们思考，未来的“设计”不再是一次性的蓝图绘制，而是一个持续学习和自我优化的过程，要求设计师具备跨学科的洞察力，理解行为心理学与计算效率之间的微妙平衡。阅读体验流畅，虽然技术细节不少，但行文的逻辑清晰，能引导初学者逐步理解这些高级概念，而非仅仅停留在术语的堆砌上。这本书为那些致力于打造真正“智能”而非仅仅“自动化”产品的工程师和设计师，提供了宝贵的理论基础和实践指导。

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这本书中关于**复杂系统诊断与故障预测**的部分，展现了极高的理论深度和工程实践价值。作者聚焦于那些由无数相互依赖组件构成的系统，比如航空电子设备或大型工业控制网络。他们没有采用传统的基于规则的故障检测，而是构建了**基于状态空间模型的“健康指数”**。这种方法论的核心在于，它能从海量的传感器数据流中，识别出那些极其微弱、但在系统崩溃前会显著变化的**“早期漂移信号”**。书中详细介绍了如何利用卡尔曼滤波和深度学习网络来区分真正的异常与正常的系统噪声。我特别欣赏作者对“可解释性AI”在故障诊断中的应用所做的努力，即如何确保系统不仅能告诉你“哪里会坏”，还能解释“为什么会坏”，这对于关键任务系统的维护人员至关重要。这种对系统**鲁棒性（Robustness）**的极致追求，体现在每一个算法的选择和参数的设定上。它为工程师提供了一种从“事后维修”转向“预测性维护”的范式转变，极大地提升了设备的安全裕度和运行寿命。整本书在这方面，无疑是该领域内的一座里程碑。

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我发现这本书在**可持续性和能源优化**方面的叙述，尤其符合当前全球对“绿色计算”的迫切需求。它并非泛泛而谈环保理念，而是将**实时计算能力**与**能源消耗的最小化**进行了严谨的数学建模。作者重点阐述了如何将建筑管理系统（BMS）与预测性天气模型结合，实现**能耗的动态预测与调度**。例如，书中对数据中心冷却系统的优化策略进行了详细拆解，展示了如何通过计算流体力学模型，提前数小时调整冷却塔的运行模式，以应对未来几个小时内计算负载的预期增加，从而避免了不必要的峰值能耗。这种**前馈控制**的理念在城市电网管理中的应用也被深入分析，强调了分布式能源（如屋顶太阳能）接入后，如何利用快速响应的计算算法来维持电网的频率和电压稳定。对于那些负责大型基础设施运营和能源策略制定的专业人士来说，这本书提供了将复杂的、非线性的能源系统转化为可计算、可优化的模型的实用方法论。它让“可持续设计”从一个口号，变成了可量化、可执行的工程目标。

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我对书中关于**供应链弹性与分布式决策模型**的那几个章节印象极为深刻。在当前的全球经济环境下，供应链的脆弱性已成为企业生存的关键瓶颈，而这本书没有回避这个难题，反而提供了一套基于**自适应控制理论**的解决方案框架。它详尽地描述了如何构建一个多层级的、能够自我修复的生产网络。这里的“自适应”并不仅仅指简单的库存调整，而是涉及到底层物理层面的资源调度算法，如何实时响应突发的物流中断或原材料价格剧烈波动。书中引用了多个真实的跨国制造案例，展示了如何通过**博弈论**的模型来优化不同节点的利益分配，确保整体网络的稳定性。最精彩的部分在于对“**数字孪生**”在模拟极端压力情境下的应用。作者展示了一套如何用计算模型来预演“黑天鹅事件”发生后的恢复路径，并提前部署预案的步骤。这对于那些身处高风险、高波动行业（如半导体或生物制药）的决策者来说，无疑是一份极具价值的工具书。它要求管理者从被动的反应者转变为主动的系统塑造者，理解计算能力如何成为抵御不确定性的终极武器。

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这本书在**材料科学与增材制造（3D打印）的交叉领域**所展现的洞察力，简直令人拍案叫绝。它没有局限于介绍现有的打印技术，而是将焦点放在了如何利用**计算模型来指导下一代材料的“设计”本身**。作者深入探讨了如何通过复杂的偏微分方程来模拟和预测特定微观结构（如晶格或纤维取向）在宏观载荷下的性能表现。这种自底向上的设计范式，彻底颠覆了传统的试错法。书中特别提到了一种**“拓扑优化”**方法，它能根据预设的力学要求（如轻量化和强度），自动生成最适合制造的复杂内部几何结构。书中对打印路径规划的讨论也极具启发性，如何利用实时传感器数据来微调激光功率或喷射速度，以补偿材料固化过程中的微小偏差，确保最终部件的性能达到理论最优值。对于材料工程师而言，这不仅仅是一本书，更是一本关于如何用算法来“编写”材料属性的权威指南。它清晰地描绘出，计算能力正在成为材料创新的核心驱动力，而非仅仅是性能验证的辅助工具。

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