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页数:338

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出版时间:2010-6

价格:36.00元

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isbn号码:9787122078735

丛书系列:

图书标签:

• AutoCAD
• 机械制图
• 教程
• 2009
• 制图软件
• 工程制图
• 实用
• 入门
• 机械设计
• CAD

深入解析三维建模与数字孪生：当代工程实践前沿 本书聚焦于当代工程领域最具变革性的技术方向：参数化三维建模的深度应用、复杂系统的数据驱动仿真，以及数字孪生（Digital Twin）技术的构建与实践。我们旨在为读者提供一套超越传统二维绘图范式的、面向未来工业4.0和智能制造需求的技术指南。 全书内容不涉及任何关于AutoCAD 2009版本的使用方法、特定机械制图规范（如国标GB/T的详细章节）或任何历史版本软件的功能介绍。我们完全专注于当前主流的、基于现代内核的CAD/CAE/PLM集成环境下的高级应用。 --- 第一部分：现代参数化设计理论与工具集（约400字） 本部分将彻底革新读者对“设计”的理解，从基于几何对象的绘制转向基于约束和意图驱动的建模。 1. 参数化建模的哲学基础与环境选择： 我们首先探讨参数化设计与传统几何建模的根本区别。核心在于“设计意图”的捕获和表达。详细介绍如何利用约束驱动（Constraint-Driven）和关系驱动（Relation-Driven）的理念来构建模型。内容涵盖： 特征（Feature-Based）建模的深层解析： 不仅是拉伸、扫掠，而是如何定义和管理历史树（Feature Tree）的依赖关系，实现高效的“设计意图回溯”与修改。 拓扑关系管理： 如何在复杂的装配体中维持零部件之间的精确空间和逻辑关系，避免因局部修改导致的全局模型崩溃。 主流参数化平台对比分析： 简要对比当前市场上领先的参数化建模内核（如基于历史/无历史的内核差异），重点分析其在大型复杂曲面处理上的优势。 2. 高级曲面造型与逆向工程的初步结合： 本章深入探讨超越基础实体建模的复杂曲面技术，这对于汽车、航空航天等行业的设计至关重要。 NURBS与T-Splines的实际应用： 讲解非均匀有理B样条（NURBS）在自由曲面设计中的数学基础，以及如何通过T-Splines实现更直观的有机造型。 从点云到精确模型的转换： 介绍如何利用扫描数据（点云）驱动初始模型生成，重点在于数据清理、特征提取和曲面拟合的误差控制。 --- 第二部分：工程仿真与多物理场耦合分析（约550字） 设计不仅仅是形状的确定，更是性能的验证。本部分将完全围绕计算机辅助工程（CAE）展开，重点在于如何将设计模型无缝转化为可分析的计算模型。 1. 有限元分析（FEA）的高级应用： 本书不再复述基础的应力分析，而是深入到复杂载荷和材料模型的处理。 非线性分析的实践： 详述几何非线性（大变形）、材料非线性（塑性、蠕变）和接触非线性问题（多点接触、摩擦）的求解策略、收敛性判断及后处理关键点。 动态响应与模态分析： 讲解如何准确计算结构的固有频率和振型，以及如何进行瞬态响应分析和随机载荷下的疲劳评估。 网格自适应与优化： 介绍基于误差估计的自动网格细化技术，确保计算精度与效率的最佳平衡。 2. 传热学与流体力学（CFD）的集成： 探讨如何评估产品在热载荷和流体作用下的行为。 共轭传热分析（CHT）： 针对电子设备散热、发动机冷却等涉及固体与流体交界面传热的复杂问题进行详细建模与求解。 湍流模型选择与边界条件设定： 深入比较RANS模型（如$k-epsilon$, $k-omega$ SST）在不同工程问题中的适用性，以及如何准确模拟进出口条件和壁面条件。 3. 多物理场耦合的挑战与前沿： 讲解如何处理涉及多个物理领域相互影响的系统。例如，电磁-结构耦合（电磁力导致结构形变）或热-结构耦合（温度变化导致材料性能和几何尺寸改变）的建模流程与求解器选择。 --- 第三部分：数字孪生与系统级集成（约550字） 这是本书最核心的部分，聚焦于如何利用现代数据科学和物联网技术，构建产品的虚拟对应体——数字孪生。 1. 数字孪生的架构与数据流： 本章阐述数字孪生从概念到落地的技术栈要求。 数据采集与集成层： 介绍工业物联网（IIoT）传感器数据、操作数据（SCADA/MES）与物理模型（CAD/CAE）的实时对齐机制。重点讨论数据清洗、时序对齐与异构数据源的标准化。 模型的动态化与生命周期管理： 如何将静态的CAD模型转化为能够实时响应物理状态的动态模型。探讨PLM（产品生命周期管理）系统在数字孪生数据管理中的核心作用，确保虚拟模型始终与最新的物理实体状态保持同步。 2. 仿真模型的实时化与预测性维护： 构建数字孪生的最终目标是实现预测和优化。 高保真模型降阶（Model Order Reduction - MOR）： 介绍如何将耗时的大型FEA/CFD模型简化为可以在嵌入式系统或实时服务器上运行的代理模型（Surrogate Model），用于毫秒级的状态预测。 机器学习在孪生体中的应用： 探讨如何使用深度学习（如LSTM网络）融合历史运行数据和实时传感器数据，校准和修正基于物理规律建立的仿真模型（Physics-Informed Neural Networks, PINNs的基础应用），从而提高预测精度。 3. 系统集成与决策支持： 数字孪生如何赋能工程决策。 “What-If”场景分析： 利用孪生体进行高风险操作的预演，例如极端载荷测试或新的控制策略验证，而无需触碰真实的物理资产。 优化闭环： 介绍如何从孪生体获得的洞察，自动反馈给控制系统，实现生产或运行参数的自适应优化，标志着从传统控制向智能决策的跨越。 --- 总结： 本书面向对先进工程仿真、系统级集成和工业数字化转型有迫切需求的工程师、研究人员和高级技术人员。它提供的是一套面向未来的、跨学科的解决方案框架，旨在掌握如何利用当代强大的计算工具，构建、验证并运维高度复杂的现代工程系统。全书的重点是“意图”、“性能验证”、“数据驱动”和“实时交互”，是迈向智能制造和工业互联网时代的必备参考。

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