Handbook of Visual Languages for Instructional Design pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Botturi, Luca (EDT)/ Stubbs, S. Todd (EDT)

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:

价格:1832.00元

装帧:

isbn号码:9781599047294

丛书系列:

图书标签:

• 设计
• 视觉语言
• 教学设计
• 可视化学习
• 认知负荷
• 多媒体学习
• 交互设计
• 教育技术
• 用户界面
• 信息设计
• 学习科学

好的，这是一份针对您提供的书名《Handbook of Visual Languages for Instructional Design》的反向描述，即一份描述了不包含该主题内容的详尽图书简介： 科技前沿与计算思维：面向下一代工业自动化与智能制造的系统集成指南 本书导览： 本手册专注于深入探讨工业自动化、先进制造技术以及集成系统架构的最新发展与实践应用。它并非聚焦于教学设计中的视觉语言，而是将目光投向了实体世界中机器、数据流与生产流程的数字化重塑。本书旨在为系统集成工程师、高级自动化专家、工业物联网（IIoT）架构师以及相关领域的科研人员提供一个全面的技术参考和实操蓝图。 核心主题与章节概述： 第一部分：工业 4.0 基础与数字孪生（Digital Twin）的架构建模 本部分将详尽阐述实现智能工厂的底层逻辑和关键使能技术。我们跳脱出界面和感知层面，直接进入到物理世界与数字世界的精确映射。 第一章：跨域数据模型的标准化与互操作性 本章批判性地分析了当前工业数据模型（如 OPC UA, ISA-95/S99, PackML）在处理大规模、异构设备集成时的局限性。重点探讨了如何利用本体论（Ontology Engineering）和语义网技术，构建面向复杂生产过程的统一、可推理的知识图谱，而非仅仅是数据的传输协议。我们将详细介绍基于 RDF 和 OWL 的方法论，用于描述设备的动态状态、功能约束以及工艺依赖关系。 第二章：高保真数字孪生的构建与仿真 本章深入探讨了构建高保真（High-Fidelity）数字孪生所需的计算资源与算法。内容涵盖了从 CAD/CAE 模型到实时运行数据的映射过程。重点关注于多物理场仿真（Multi-physics Simulation）与运行数据融合的技术，特别是如何利用时间序列分析和状态估计（State Estimation）算法来校准和驱动孪生模型，确保其与物理实体保持同步精度。本章不涉及用户界面或交互设计，而是专注于模型本身的精度、收敛性和计算效率。 第三章：边缘计算与分布式决策系统的设计 智能制造对延迟（Latency）的要求极高。本部分详细剖析了将计算能力下沉至生产线边缘的重要性。章节内容包括：边缘节点的设计标准（如 IEC 61131-7 的扩展应用）、基于 Kubernetes 容器化的分布式控制应用部署策略，以及如何设计一套容错的、去中心化的决策框架，以应对网络中断或局部故障。讨论将侧重于资源受限环境下的算法优化，例如轻量级机器学习模型的部署。 第二部分：先进传感、控制与机器人集成 本部分聚焦于构成自动化系统的“肌肉”和“神经”的技术细节，强调硬件层面的集成挑战与算法的实时性。 第四章：高精度传感器数据处理与噪声抑制 本章全面回顾了先进制造中使用的非接触式和接触式传感器的技术规格、数据采集速率及校准流程。我们将详述卡尔曼滤波（Kalman Filtering）、扩展卡尔曼滤波（EKF）以及粒子滤波（Particle Filtering）在处理高频、多源传感器数据中的应用，特别是针对振动、温度和应力数据的实时降噪与状态重建。 第五章：实时操作系统（RTOS）与确定性网络协议 本书深入探讨了确保控制系统确定性的关键技术。内容涵盖了 EtherCAT、Time-Sensitive Networking (TSN) 等确定性以太网协议的帧结构、时间同步机制（如 IEEE 802.1AS），以及在裸机或嵌入式 Linux 环境下，如何配置和调优实时操作系统内核（如 FreeRTOS, Xenomai）以满足微秒级的响应要求。本章完全侧重于底层通信和操作系统内核的调优，不涉及任何高层级的用户交互。 第六章：多机器人协同路径规划与碰撞避免 本章侧重于复杂的机械臂和移动机器人系统集成。重点讨论基于图搜索（Graph Search）和采样（Sampling-based）的离线路径规划算法（如 RRT）。在实时协同方面，本章详细阐述了基于势场法（Potential Fields）和基于优化的在线轨迹重规划技术，以应对动态障碍物和任务分配的实时变化。算法分析将侧重于计算复杂度和实时可行性。 第三部分：安全、质量保障与可持续性（Sustainment） 本部分关注工业系统在投入实际运行后所面临的安全合规、质量控制和全生命周期管理挑战。 第七章：工业网络安全：威胁建模与纵深防御 本章将工业控制系统（ICS）的安全视为一个系统工程问题。内容包括 Purdue 模型的安全域划分、对常见攻击向量（如中间人攻击、DoS 攻击对 PLC 逻辑的注入）的分析，以及如何实施基于白名单的应用程序控制和异常检测系统。重点在于协议层面的安全加固和安全审计的实施，完全排除人为因素或培训层面的讨论。 第八章：基于人工智能的质量预测与过程优化 本章探讨了如何将深度学习模型应用于质量控制。涵盖了卷积神经网络（CNN）用于表面缺陷检测的迁移学习策略，以及循环神经网络（RNN/LSTM）用于预测批次产品性能偏差。本章的核心是模型的训练、验证、可解释性（如 LIME/SHAP 在工业数据上的应用）和在线集成，以实现闭环的参数调整。 第九章：全生命周期资产管理与预测性维护（PdM） 本章聚焦于如何利用传感器数据和历史运行记录，构建资产健康指数（Health Index）。内容涉及故障模式与影响分析（FMEA）的数字化转化，以及基于生存分析（Survival Analysis）的剩余使用寿命（RUL）预测模型。我们探讨了如何将这些预测结果无缝集成到企业资源规划（ERP）和维护管理系统（CMMS）中，以实现主动而非被动的维护调度。 结论： 本书为读者提供了一个全面、深入的技术栈视图，用于理解、设计和部署下一代高度自动化和智能化的工业系统。我们致力于提供硬核的工程实现方法、前沿的算法应用和严格的系统集成标准，确保读者能够掌握构建“智能工厂”所必需的技术深度。

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