模块化柔性加工系统及应用

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出版者:
作者:许玲萍 编
出品人:
页数:221
译者:
出版时间:2010-7
价格:26.00元
装帧:
isbn号码:9787302227564
丛书系列:
图书标签:
  • 读书
  • 模块化
  • 柔性加工
  • 加工系统
  • 智能制造
  • 工业自动化
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具体描述

《模块化柔性加工系统及应用》针对机械制造业机电一体化应用岗位的要求,按照任务驱动模式编写,是校企结合的产物,主要涉及对生产线设备进行安装、编程、调试、故障诊断和排除等方面的知识和技能,内容涵盖了机械、电气、电子、气动、PLC控制、机器人和计算机通信技术等,具有实用、管用、够用的特点。

《模块化柔性加工系统及应用》可作为高职高专及大中专院校机电类专业的教材,也可作为企业机电一体化控制技能的培训教材,还可供相关专业的工程技术人员参考使用。

好的,这是一份关于《模块化柔性加工系统及应用》一书的简介,严格按照您的要求,不包含该书的具体内容,并力求详实、自然。 --- 图书简介:面向智能制造时代的高效能制造系统构建与优化 在当前全球制造业向数字化、智能化转型的浪潮中,传统的刚性生产线已难以适应市场对产品多样化、快速响应和定制化日益增长的需求。如何构建一套能够快速重构、灵活应对订单变化、同时保证高效率和高质量的制造系统,成为现代工程领域的核心挑战之一。本书籍正是在这一背景下,深入探讨了新一代先进制造体系的构建理念、关键技术集成以及实际应用策略。 本书聚焦于那些致力于提升制造系统适应性与敏捷性的前沿技术与方法论。它不是一本专注于特定设备操作手册的指南,而是一部为系统规划者、工艺工程师和制造管理者提供的战略性参考读物。其核心关注点在于系统层面的设计哲学与集成化管理框架的构建,旨在指导读者超越单纯的设备选型,转向对整个生产流程的全局优化。 第一部分:制造系统演进与需求分析 本部分首先对当前工业生态系统的演变进行了宏观梳理。详细分析了“大规模定制化”(Mass Customization)的产业驱动力如何重塑了传统流程的边界。系统性地探讨了需求波动性、产品生命周期缩短以及小批量、多品种生产模式对制造柔性的迫切要求。内容涵盖了从市场需求预测到生产计划制定的全链条信息流,重点阐述了在面对不确定性时,制造系统如何从“固定投入、固定产出”的僵化模式向“动态配置、弹性响应”的转变。 此外,还深入剖析了不同类型的制造需求场景,例如高端装备制造中的复杂零部件加工、消费电子产品中的快速迭代换线需求,以及医疗器械等高精度、低批量领域的特殊工艺集成挑战。这部分为后续的系统设计提供了坚实的理论基础和需求导向。 第二部分:先进制造单元的构建与集成原理 本卷是全书的技术核心,重点关注构成高性能制造系统的基本功能单元及其互联互通的规范。这部分内容并非罗列具体机床的性能参数,而是深入研究功能模块化的工程实现路径。 书中详细讨论了如何定义和抽象制造任务,并将其映射到具有特定处理能力的标准化工作站或单元。重点阐述了接口标准化的重要性,包括物理接口(如自动物料搬运系统的对接标准)、信息接口(数据通信协议与语义一致性),以及操作接口(人员与系统交互的统一规范)。 特别地,本部分探讨了如何通过跨学科的集成技术来实现高级功能。这包括但不限于:如何将精密传感技术、在线测量技术与加工过程紧密耦合,实现实时的质量反馈与自适应修正;如何设计易于插拔、快速替换的工艺模块,以应对不同产品的工艺链需求;以及如何构建一个可被外部控制系统透明调用的功能“黑箱”。 第三部分:制造资源的高效调度与优化理论 一个灵活的制造系统只有在智能调度的支持下才能真正发挥其效能。本部分将焦点从物理系统的构建转向了信息流与控制策略的优化。 详细介绍了现代制造环境中,面对多约束(时间、资源、工艺限制)的复杂调度问题,所采用的数学建模与启发式求解算法。内容侧重于动态资源分配策略,即如何在系统运行时,根据实时到达的工单和当前设备状态,动态地重新分配任务。讨论了诸如基于代理(Agent-Based)的分布式控制方法,以及如何利用高级规划(Advanced Planning and Scheduling, APS)系统来提升整体系统的吞吐量和资源利用率。 此外,还系统梳理了如何量化评估柔性系统的性能指标,例如重新配置时间、系统扩展性、以及面对故障时的恢复能力(Reconfigurability and Robustness),这些指标为决策者提供了科学的评估工具。 第四部分:数字化赋能与系统生命周期管理 本书的最后一部分将视角投向了制造系统的长期运行与可持续发展。现代制造系统的价值不仅在于其初始配置的优越性,更在于其在整个生命周期内持续演进的能力。 本部分深入探讨了数字孪生(Digital Twin)技术在制造系统规划、仿真、运行和退役全过程中的应用框架。阐述了如何通过构建高保真的虚拟模型,来预先验证新的工艺流程或系统布局的有效性,从而大幅降低实际部署的风险和成本。 同时,书中也关注了数据驱动的运维策略。讲解了如何从系统收集的海量操作数据中提取有价值的信息,用于预测性维护(Predictive Maintenance)、工艺参数的持续优化以及供应链的协同管理。这部分内容强调了构建一个自我学习、自我优化的制造生态系统的长期愿景。 总结 本书旨在为致力于构建未来工厂的工程师和管理者提供一套清晰、前瞻性的方法论框架。它引导读者思考的不是“我们应该买什么样的机器”,而是“我们应该设计一个什么样的系统,以便它能适应未来十年内可能出现的任何制造挑战”。通过对系统集成、动态调度和数字化赋能的深入剖析,本书为实现高效、敏捷和可持续的先进制造提供了坚实的理论基石和实践指导。

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