具体描述
《金属加工与实训:钳工实训》是中等职业教育课程改革国家规划新教材，是根据教育部于2009年发布的《中等职业学校金属加工与实训教学大纲》，同时参考国家职业标准中级工具钳工的考核要求编写的。《金属加工与实训:钳工实训》以就业为导向，以钳工基本技能任务为引领，通过5个综合项目，讲述了錾、锯、锉、螺纹加工、常用工量具使用等钳工技能。
《金属加工与实训:钳工实训》在内容上，贯彻“循序渐进”、“少而精”及“以例代理”和“以图代理”的原则，有利于学生自学和教师授课。《金属加工与实训:钳工实训》在结构上，从中职学生基础能力出发，遵循专业理论的学习规律和技能的形成规律，按照由易到难的顺序，设计一系列项目（任务），使学生在任务引领下学习钳工技能及相关的理论知识，以避免理论教学与实践相脱节。《金属加工与实训:钳工实训》在形式上，通过[问题]、[注意]、[说明]以及下划线等形式，引导学生思考，突出关键部分和重点、难点。为便于教学。
《金属加工与实训:钳工实训》可作为中等职业学校机械类和近机类各专业实训教材，也可以作为培训机构和企业的培训教材，以及相关技术人员的参考用书。
《先进制造技术与智能控制》 书籍简介 本书旨在系统阐述当代先进制造技术的发展脉络、核心原理及其在现代工业生产中的实际应用，并深入探讨智能控制系统在优化制造流程、提升产品质量与生产效率方面的关键作用。内容覆盖面广，理论深度适中，注重前沿技术的结合与工程实践的指导性。 第一部分：现代制造技术基础与发展趋势 本部分首先回顾了传统制造技术的基本概念，随后聚焦于当前制造业变革的核心驱动力——先进制造技术。 1. 数字化与网络化制造环境： 深入解析了从CAD/CAM/CAE到CAPP（计算机辅助工艺设计）的集成化流程。重点探讨了产品数据管理（PDM）和企业资源规划（ERP）在制造企业中的集成应用，阐述了如何构建一个高效、信息驱动的数字化车间。讨论了工业物联网（IIoT）在采集、传输和分析制造现场数据方面的技术实现，为后续的智能分析奠定基础。 2. 增材制造（3D打印）技术深度解析： 详细介绍了主流的增材制造技术，包括选择性激光熔化（SLM）、电子束熔化（EBM）、材料喷射成形（Material Jetting）以及高能束熔融沉积技术（WAAM）。针对每种技术的工作原理、适用材料（金属、陶瓷、高分子材料）的特性差异，以及在复杂结构件制造、快速原型制作和工装夹具定制中的优势与局限性进行了深入对比分析。特别关注了增材制造过程中的残余应力控制、后处理技术（如热等静压HIP）对最终性能的影响。 3. 高性能切削与特种加工技术： 尽管本书不聚焦于基础的金属切削机理，但本章着重于现代高效率、高精度加工的新型技术。内容涵盖了高速和超高速加工（HSC/UHSC）中的刀具路径规划、颤振抑制策略以及切削力预测模型。特种加工方面，详细介绍了电火花加工（EDM）的先进控制方法，特别是基于脉冲参数优化和电极材料选择对加工效率和表面完整性的影响；激光加工技术则侧重于高精度打孔、切割和表面改性（如激光熔覆）的物理过程与工艺窗口控制。 4. 柔性制造系统（FMS）与自动化单元： 阐述了FMS的设计理念，如何通过机床、机器人和物料搬运系统的灵活组合，实现多品种、小批量的经济化生产。分析了自动上下料、刀具自动更换以及工件在线测量在提高系统柔性中的关键作用。 第二部分：智能控制系统与优化 本部分是本书的核心内容之一，聚焦于如何利用现代控制理论与信息技术，实现制造过程的智能化和自适应性。 1. 制造过程中的传感器技术与数据采集： 深入研究了用于实时监测加工状态的关键传感器，包括力/扭矩传感器、振动传感器、声发射（AE）传感器以及非接触式（如光学、红外）温度和尺寸测量系统。重点阐述了传感器信号的预处理技术，如滤波、降噪和特征提取方法，以确保输入控制系统的信号具有高可靠性。 2. 现代过程控制理论在制造中的应用： 探讨了基于模型的控制方法，例如先进的PID控制变种（如Smith预估器）在补偿系统延迟方面的应用。着重介绍了自适应控制（Adaptive Control）在面对刀具磨损或材料批次变化时，自动调整控制参数以维持性能的机制。此外，对基于模型的预测控制（MPC）在复杂多变量耦合的制造系统中，进行前瞻性优化调控的原理进行了详细的数学描述和算例分析。 3. 状态监测、故障诊断与预测性维护（PHM）： 本章讲解了如何利用监测数据构建系统的健康状态评估模型。引入了基于信号处理的故障特征提取方法（如小波分析、经验模态分解EMD），以及模式识别算法（如支持向量机SVM、人工神经网络ANN）在识别加工状态（正常、磨损、崩刃）中的应用。重点阐述了预测性维护的框架，即如何根据剩余使用寿命（RUL）预测模型，制定最优的维护策略，避免非计划停机。 4. 人工智能与机器学习在制造优化中的前沿应用： 本部分引入了深度学习（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）在复杂非线性制造数据分析中的潜力。讨论了强化学习（Reinforcement Learning, RL）在优化机器人路径规划、参数自适应调整等决策制定过程中的前沿研究与实践案例。探讨了如何利用数字孪生（Digital Twin）技术，构建物理实体制造过程的虚拟映射，通过在孪生体上进行仿真和策略迭代，反哺和优化真实生产线的运行。 第三部分：质量保证与系统集成 1. 在线质量控制与反馈： 介绍了几种关键的在线测量技术，如激光跟踪仪、关节式测量机（CMM）的集成应用。阐述了如何将测量数据实时反馈到控制回路中，实现对机床误差源（如热漂移、刀具磨损）的在线补偿和闭环控制，以确保最终产品的几何精度和表面质量。 2. 制造系统的安全与可靠性工程： 讨论了在高度自动化的制造环境中，确保系统安全运行的必要性。内容包括功能安全标准（如ISO 13849）在自动化设备中的实施，以及系统冗余设计在高风险环节中的应用，保证系统在发生局部故障时仍能维持基本功能或安全停机。 总结 本书汇集了制造工程、控制科学与信息技术的前沿成果，为读者构建了一个理解和应用未来智能工厂所需核心技术的知识体系。其目标是培养具备跨学科视野的高端工程技术人才，能够在新一轮工业革命的浪潮中，主导和实现高效、灵活、高可靠性的先进制造系统的设计、集成与优化。全书结构严谨，理论与应用并重，适合作为高等院校相关专业高年级本科生、研究生教材，以及工业界工程师进行技术深造和前沿知识学习的参考读物。
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