冲压模具实用结构图册 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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页数:783

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出版时间:2009-9

价格:98.00元

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isbn号码:9787111268086

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冲压
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模具结构
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具体描述

《冲压模具实用结构图册》共8章，第1章为冲模结构形式与合理选用，针对冲模结构因“件”而变、因“件”而异的特点，提出合理选用模具结构基本原则。第2章至第8章，分别就各种冲裁模、弯曲模、拉深模、成形模、立体成形(体积冲压)模、复合模和多工位级进模，采用图例结构表达为主、文字叙述为辅，多层次、多品种，由简到繁，由少到多(指工序)，量大面广地介绍了各种实用模具结构700多个。通过对每幅实用图例中的制件工艺分析和对模具结构原理、特点、动作过程以及设计要点的剖析，帮助和提示读者从中学什么、用什么及怎样用。图例中有一些奇特、精小、复杂模具结构，例如薄料(厚度0.02mm)落料模、小孔(φ0.4mm)冲模、小间隙冲压、硬质合金模具、聚氨酯橡胶模具等，可供借鉴。

好的，以下是一本不包含《冲压模具实用结构图册》内容的、关于另一主题的详细图书简介： --- 图书名称：《深度学习：理论、算法与应用实践》图书简介本书旨在为读者提供一个全面、深入且系统化的学习路径，以掌握现代人工智能领域的核心技术——深度学习。不同于侧重于特定框架或工具的速成指南，本书立足于数学原理、模型结构和算法机制的深度剖析，为希望在理论层面打下坚实基础并能应用于复杂工程实践的研究人员、工程师和高级学生提供了一部权威的参考教材。全书结构清晰，内容涵盖了从基础的数学准备到前沿的生成模型，共分为五大部分，二十章内容。第一部分：基础理论与数学基石 (Fundamental Theory and Mathematical Foundations) 本部分首先回顾了读者在机器学习和线性代数方面所需的基础知识，为后续的深度学习内容打下必要的数学支撑。第一章：概率论与信息论回顾本章重点梳理了贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）与最大后验估计（MAP）在模型推断中的应用。深入讨论了熵、交叉熵、KL散度在衡量信息量和模型拟合优度方面的作用，这些是理解损失函数设计的核心概念。第二章：优化方法与梯度下降的演进详细介绍了微积分在模型训练中的核心地位——梯度计算。除了基础的随机梯度下降（SGD），本章对动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp、以及目前工业界广泛使用的Adam优化器进行了机制层面的剖析，探讨了它们在收敛速度和超参数敏感性上的权衡。第三章：线性代数与矩阵运算着重讲解了特征值分解、奇异值分解（SVD）在数据降维（如PCA）和理解高维空间中的数据结构中的应用。强调了张量（Tensor）这一核心数据结构在现代深度学习框架中的表示和高效计算原理。第二部分：经典神经网络架构与理论 (Classic Neural Network Architectures and Theory) 本部分是本书的核心理论部分，系统地介绍了神经网络的基本构建块和核心训练机制。第四章：多层感知机（MLP）的构建与反向传播详细推导了误差反向传播（Backpropagation）算法的完整链式法则，解释了其在高效计算所有参数梯度中的关键作用。讨论了激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择对梯度流动的影响。第五章：正则化技术与过拟合的对抗深入探讨了L1/L2正则化、Dropout、早停法（Early Stopping）等技术如何通过约束模型复杂度来提高泛化能力。特别分析了Batch Normalization（批归一化）的机制及其在加速训练和稳定网络中的关键作用。第六章：卷积神经网络（CNN）的原理与深度系统介绍了卷积层、池化层（Pooling）的数学操作，以及感受野（Receptive Field）的概念。重点剖析了经典网络如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet（残差连接的引入）和Inception模块的设计思想，强调了深度对特征层次提取的能力。第七章：循环神经网络（RNN）与序列建模讲解了RNN处理时间序列数据的内在机制，包括其在处理长期依赖问题上的局限性。深入剖析了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）中“门”的精确数学模型及其如何解决梯度消失问题。第三部分：进阶模型与前沿技术 (Advanced Models and Cutting-Edge Techniques) 本部分将读者带入更复杂的模型范式和当前的研究热点。第八章：注意力机制与Transformer架构本章是本书的亮点之一，详细解释了自注意力（Self-Attention）机制如何克服RNN的序列依赖性。完整推导了Transformer模型的编码器-解码器结构，重点阐述了多头注意力（Multi-Head Attention）和位置编码（Positional Encoding）的设计精妙之处。第九章：迁移学习与预训练模型讨论了在大规模数据集上预先训练模型（如BERT、GPT系列思想的雏形）的策略。讲解了如何高效地进行微调（Fine-tuning）、特征提取以及参数高效的适配方法。第十章：图神经网络（GNN）基础介绍了GNN处理非欧几里得结构数据的必要性。系统讲解了图卷积网络（GCN）中的信息聚合操作，以及如何将空间信息编码到节点嵌入向量中。第十一章：模型可解释性（XAI）在模型日益复杂的背景下，本章探讨了如何理解模型的决策过程。详细介绍了如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）、特征可视化等技术，以揭示网络内部特征的提取方向。第四部分：深度学习的应用实践 (Practical Applications of Deep Learning) 本部分侧重于如何将理论知识应用于解决实际问题，并探讨了在特定领域的核心算法。第十二章：计算机视觉核心任务涵盖了目标检测（如Faster R-CNN, YOLO系列的基本思想）、图像分割（U-Net结构）以及图像生成（GANs的基础回顾）在视觉任务中的应用。第十三章：自然语言处理的应用范式深入讲解了文本分类、命名实体识别（NER）和机器翻译（NMT）的典型深度学习解决方案。分析了不同模型（如Bi-LSTM-CRF vs. Transformer）在这些任务上的性能优势。第十四章：强化学习与决策过程将深度学习与控制论结合，介绍了马尔可夫决策过程（MDP）。详述了价值迭代、策略梯度方法（如REINFORCE）以及深度Q网络（DQN）的核心算法流程。第十五章：生成对抗网络（GANs）的深入分析详细剖析了原始GAN的训练不稳定问题，并全面介绍了WGAN（Wasserstein GAN）、DCGAN等改进版本，侧重于其在图像合成和数据增强中的应用。第五部分：高效训练与部署 (Efficient Training and Deployment) 本部分聚焦于如何将复杂的模型投入实际生产环境，解决计算资源和延迟的挑战。第十六章：分布式训练策略讨论了在大规模数据集和模型参数下，如何进行数据并行和模型并行的训练策略。重点介绍同步SGD和异步SGD的实现细节。第十七章：模型量化与稀疏化为了降低模型部署的内存和计算需求，本章详细介绍了模型权重和激活值的低精度表示（如INT8量化）技术，以及权重剪枝和结构化稀疏化的方法。第十八章：计算图与编译优化解释了现代深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）内部如何构建和执行计算图。讲解了JIT（即时编译）和图优化技术，如何将模型编译成高效的硬件执行代码。第十九章：硬件加速基础简要介绍了GPU和TPU等并行计算架构对深度学习训练和推理速度的巨大提升。讨论了内存带宽和计算吞吐量对模型选择的影响。第二十章：模型部署与边缘计算涵盖了模型推理服务的架构设计，包括模型服务化框架（如Triton Inference Server的原理）和针对移动/嵌入式设备的模型裁剪与优化。 --- 目标读者：本书适合于具有扎实微积分、线性代数和基础概率论知识的计算机科学、电子工程、应用数学等专业的研究生、博士生，以及希望从原理层面深入理解深度学习技术的算法工程师和资深软件开发者。掌握本书内容，读者将不仅能熟练运用现有框架，更能独立设计、改进和调试复杂的深度学习模型。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

随着发达国家将制造业纷纷转移到我国，使我国塑料模具工业面临空前发展机遇。中国制造业冠军联盟负责人、金模网首席信息官罗百辉表示，在外资的带动下，在高技术驱动和支柱产业应用需求的推动下，我国塑料模具形成了一个巨大的产业链条，从上游的原辅材料工业和加工、检测设备...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期在设计一线工作的工程师，我深知一套优秀的设计文档的重要性，尤其是对于复杂机械部件而言。冲压模具无疑就是其中极具代表性的一类。我一直希望能够拥有一本集大成般的参考资料，能够涵盖各类常见冲压模具的典型结构，并且提供详尽的图纸和标注。我关注的重点在于，书中能否提供关于模具零部件的详细规格，例如尺寸、公差、配合方式，甚至是材料的推荐和热处理的参数。我还希望书中能够深入剖析不同类型模具（如落料模、冲孔模、弯曲模、成形模等）的设计逻辑和结构特点，并能展示一些经典的设计案例。从生产制造的角度来看，我还会特别留意书中关于模具的加工工艺、装配流程以及调试要点的介绍。例如，对于一些关键部位的加工精度要求，以及在装配过程中需要注意的细节，这些信息对于指导实际生产，提高模具的可靠性和稳定性至关重要。我希望这本书能够成为我手中一份宝贵的工具书，当我遇到具体的设计问题时，能够从中找到参考和解决思路，从而优化我的设计方案，提升工作效率。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就像是为我量身定做的，我一直对精密制造和机械加工领域抱有浓厚的兴趣，尤其是在冲压工艺方面，虽然我不是这个领域的专业人士，但对于其背后的精巧设计和制造流程充满了好奇。我一直想找一本能够系统性地介绍冲压模具结构的书籍，不仅要讲解理论知识，更希望有直观的图纸和详细的解释，让我能够一步步地理解模具的每一个组件是如何协同工作的，以及它们在实际生产中扮演的角色。我希望这本书能像一位经验丰富的老师傅，耐心细致地为我揭示冲压模具的奥秘，从最基础的组成部分，到复杂的配合关系，再到不同类型模具的特点和应用。我期待着书中能够包含丰富多样的图示，最好能有不同角度的剖视图，以及零件之间的分解图，这样我才能更清晰地把握模具的内部构造和工作原理。我也会关注书中对材料选择、热处理工艺以及表面处理等关键环节的介绍，这些都会直接影响到模具的性能和使用寿命。总而言之，我希望能通过这本书，将抽象的理论转化为具象的认知，让我在脑海中勾勒出冲压模具的完整蓝图，为我日后更深入的学习和探索打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是一名机械工程专业的学生，正值学习生涯的关键时期，对于冲压模具这个课程，我一直感到有些抽象和难以理解。课本上的理论知识虽然重要，但往往缺乏直观的展示，使得我在脑海中难以形成清晰的图像。我渴望找到一本能够真正“落地”的教材，它能够将枯燥的公式和原理，通过生动形象的图解展现出来。我希望这本书的结构清晰，从最基础的模具构成开始，逐步深入到更复杂的组件和功能。比如，关于凹模和凸模的设计，它们是如何根据零件形状进行精确加工的？关于导向装置，它们在模具中起着怎样的作用，又有哪些不同的形式？我特别希望书中能够提供不同角度的剖视图，让我能够清晰地看到模具内部的零件是如何组合在一起的，以及它们是如何在冲压过程中进行相互作用的。同时，我也希望书中能有一些关于模具制造过程的介绍，哪怕是简要的描述，也能帮助我理解理论与实践之间的联系。我想通过阅读这本书，将书本上的知识与实际的模具结构联系起来，从而加深理解，为我今后的学习和实践打下良好的基础。

评分☆☆☆☆☆

对于我们这些常年与金属打交道，并且经常需要设计和制造复杂工装夹具的人来说，一套全面、权威的冲压模具结构图册，简直就是我们梦寐以求的宝藏。我一直在寻找一本能够提供丰富案例，并且结构化清晰的参考资料。我特别关注的是书中能否包含各种不同应用场景下的模具设计实例，从简单的单工序模到复杂的复合模、级进模，甚至是一些特种模具。我希望书中不仅能展示模具的整体结构，还能对关键部件的设计细节进行深入剖析，例如，关于卸料板、推件器、复位杆等辅助装置的设计原理和结构形式。从实用性角度出发，我还会关注书中对模具材料选择、热处理工艺以及表面处理技术的介绍，这些都会直接影响到模具的耐用性和生产效率。此外，我更希望书中能提供一些关于模具的选型指南，以及在实际生产中可能遇到的常见问题和解决对策。我想通过这本图册，能够不断地学习和积累经验，从而提升自己在模具设计和制造领域的专业能力，解决更复杂、更具挑战性的工程问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对机械制造怀有极大热情，但又缺乏系统性专业背景的爱好者，我一直在寻找能够引领我入门冲压模具领域的“领路人”。我希望这本图册能够像一本通俗易懂的百科全书，用最直观的方式，为我揭示冲压模具的神秘面纱。我期待书中能够用大量的插图和图示，清晰地展示各种冲压模具的基本组成部分，比如模架、凹模、凸模、导向系统等等。我希望通过这些图，能够理解它们各自的功能和作用，以及它们是如何协同工作，完成金属材料的塑性变形过程。我也希望书中能够介绍一些常见的冲压工艺，并展示与之相匹配的模具结构，例如，如何通过特定的模具设计来完成冲孔、落料、弯曲等操作。我最希望的是，这本书能够不拘泥于理论的枯燥，而是以一种非常“接地气”的方式，让我能够理解模具设计的逻辑和思路。我希望它能帮助我建立起对冲压模具的整体认知，让我能够初步分辨不同类型模具的特点，甚至在我看到实际的模具时，能够大致理解其工作原理，为我日后更深入的学习和探索打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆