Precision Spindle Metrology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Marsh, Eric R.

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页数:0

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价格:169.5

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isbn号码:9781932078770

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先进制造过程中的精密测量与误差分析 本书全面深入地探讨了现代精密制造领域中，对关键设备和工件进行高精度测量的理论基础、实用技术以及误差分析方法。本书旨在为机械工程、制造技术、计量学以及相关领域的工程师、研究人员和高级技术人员提供一本权威的参考指南。 --- 第一部分：精密测量的基础与理论框架 第一章：现代制造对测量的需求与挑战 本章首先回顾了全球制造业向超精密化、微型化和复杂化发展的趋势，着重分析了这种趋势对过程控制和质量保证提出的严苛要求。我们探讨了纳米级甚至亚纳米级精度的必要性，以及传统测量手段在面对新型材料（如复合材料、陶瓷）和复杂几何形状时所暴露出的局限性。内容涵盖了误差的分类（系统误差、随机误差、偶然误差）及其在不同制造阶段的累积效应，强调了“在制品测量”的重要性。 第二章：计量学基础与误差理论的深化 本章深入探讨了误差理论的数学基础，超越了基础统计学的应用。重点介绍了贝叶斯方法在测量数据处理中的应用，以及蒙特卡洛模拟在预测测量不确定度范围方面的作用。我们详细阐述了测量链中各个环节（传感器、数据采集系统、信号处理算法）对最终测量结果准确性的贡献。此外，本章还引入了测量设备的校准与溯源体系，确保所有测量结果均可追溯至国家或国际标准，满足ISO/IEC 17025等相关标准的要求。 第三章：先进传感器技术原理 本章聚焦于支撑现代精密测量的核心技术。内容涵盖了非接触式测量技术和接触式探针系统的最新进展。 光学测量系统： 详细分析了激光干涉测量技术在位移和角度测量中的应用，包括双频激光器的稳定性要求和环境因素（如温度、气压）对光程的影响补偿。同时，深入探讨了白光干涉测量（WLI）和共聚焦显微镜在表面形貌三维重建中的原理、局限性以及图像处理算法的选择。 电容式与电感式传感器： 探讨了这些高灵敏度传感器在微小位移检测中的工作机制，特别是在振动抑制和高频响应方面的优化设计。 接触式探针技术： 分析了精密测针的材料选择、尖端几何形状对接触力学的影响，以及三坐标测量机（CMM）中探针校准和球径补偿的精密算法。 --- 第二部分：关键制造过程中的在位监测与质量控制 第四章：机床几何误差的识别与补偿 本章将测量技术应用于机床本体的精度保证。详细介绍了检测机床结构误差（如导轨的直线度、平面度、垂直度偏差）的专业方法，如激光干涉仪在机床轴向运动误差测试中的标准流程。重点讨论了基于误差建模的主动补偿技术，包括如何将静态误差模型与动态误差模型相结合，实时修正数控系统（CNC）的运动指令，以提升加工精度。 第五章：表面完整性与形貌的量化评估 本章关注工件最终质量的关键指标——表面形貌。内容涵盖了从宏观粗糙度（Ra, Rz）到微观纹理和轮廓偏差的全面评估。我们详细介绍了原子力显微镜（AFM）和扫描探针显微镜（SPM）在纳米尺度表面分析中的应用，并强调了参数选择对结果解读的重要性。此外，还包括了对加工过程中产生的残余应力、微裂纹等表面损伤的无损检测技术。 第六章：先进加工过程的实时反馈控制 本章探讨了如何将测量系统集成到高速切削、精密磨削和增材制造（3D打印）等动态加工环境中。 切削力与刀具磨损监测： 分析了通过力传感器、声发射（AE）信号实时监测刀具与工件相互作用的方法，并建立刀具寿命预测模型。 增材制造的层间质量控制： 重点介绍利用红外热成像和高频光学扫描技术，实时监测熔池温度分布和层间融合情况，及时发现并纠正缺陷，如气孔和未熔合区。 --- 第三部分：数据处理、不确定度评估与系统集成 第七章：计量数据的统计分析与可靠性验证 本章深入探讨了如何处理大量采集的计量数据。内容包括：使用卡尔曼滤波算法进行多源数据融合以提高信噪比；如何通过最小二乘法、最小最大化方法对测量数据进行拟合和优化；以及如何应用格拉斯曼（Grubbs' Test）和Dixon's Q检验来识别和剔除异常值。本章严格遵循GUM (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement) 原则，详细指导读者进行A类和B类不确定度的量化、合并以及扩展不确定度的计算。 第八章：精密测量系统的集成与自动化 本章关注如何构建高效、自动化的计量验证平台。内容包括：如何设计柔性测量单元（FMS）的布局；选择合适的数据总线（如Ethernet/IP, PROFINET）进行实时数据交换；以及开发定制化的软件接口，实现测量数据与制造执行系统（MES）的无缝对接。强调了远程诊断和预防性维护在保证测量系统长期稳定运行中的关键作用。 第九章：面向未来的计量学：人工智能与机器学习的应用 本章展望了计量领域的前沿发展。探讨了如何利用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）从复杂的图像数据（如显微照片、激光扫描点云）中自动提取特征并进行缺陷分类。研究了机器学习算法在预测设备漂移和优化测量路径方面的潜力，旨在实现从“被动检测”到“主动预测性计量”的转变，从而最大限度地提高整个制造过程的效率和产品质量。 --- 本书的特点： 本书结构严谨，理论与实践紧密结合。每一章节都配有详实的案例分析，展示了如何将复杂的计量理论应用于解决实际生产问题。本书的深度和广度，使其成为精密测量领域从业人员提升专业技能的必备工具书。 目标读者： 计量工程师、质量控制经理、数控编程与调试专家、制造系统集成工程师，以及从事精密仪器和设备研发的高校师生。

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