具体描述
For senior-level courses in quality methodology for engineering majors. This text contains virtually all the information an engineer would need to function as a quality engineer. The author covers management methods and statistical methods of quality in an integrative manner unlike other books on the subject, which focus primarily on one of the two areas of quality. Many real world examples, drawn from the author's consulting work, illustrate the use of quality methods. Mini projects help students understand and solve real problems.
好的，这是一本关于“高级制造过程控制与优化”的图书简介，内容将聚焦于现代工业生产中的复杂系统管理、预测性维护以及基于大数据的质量保证，完全不涉及《A First Course in Quality Engineering》中的基础内容。 --- 高级制造过程控制与优化：面向工业 4.0 的智能系统设计 作者： [此处留空，模拟专业著作的严谨性] 出版社： [此处留空，模拟专业著作的严谨性] 页数： 约 850 页 定价： [此处留空] 本书概述 在当今快速迭代的全球制造业环境中，单纯依靠统计过程控制（SPC）的基本工具已无法应对超高精度、高吞吐量和定制化生产所带来的挑战。《高级制造过程控制与优化：面向工业 4.0 的智能系统设计》是为资深工程师、过程科学家、研发主管以及致力于推动生产线迈向“自主制造”的决策者量身打造的深度参考手册。 本书彻底超越了传统质量工程的范畴，深入探讨了如何利用前沿的计算科学、传感器技术和复杂系统理论，构建和管理下一代柔性、自适应的制造生态系统。全书以“数据驱动的闭环优化”为主线，强调从物理世界到数字孪生的无缝转换，以及在端到端供应链中实现实时决策的能力。 核心内容模块与深度解析 本书分为五大部分，共十五章，每章均包含详实的案例研究和可部署的数学模型。 第一部分：复杂制造系统的建模与表征 (Chapters 1-3) 本部分奠定了理解现代制造系统动态行为的理论基础，重点关注传统线性模型失效后的替代方案。 第一章：高维过程状态空间分析： 讨论如何利用偏微分方程（PDEs）和随机微分方程（SDEs）来描述跨越时间和空间的物理过程（如热传导、材料塑性变形）。重点介绍卡尔曼滤波（Kalman Filtering）在状态观测中的扩展应用，特别是扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）在传感器噪声高、系统非线性的环境中的鲁棒性设计。 第二章：多尺度与多物理场耦合： 深入探讨在增材制造（AM）或精密机械加工中，微观结构演变如何影响宏观性能。引入有限元分析（FEA）与计算流体力学（CFD）的耦合仿真技术，以及如何将这些高保真模型嵌入实时控制回路中，而非仅仅用于离线验证。 第三章：制造系统的网络拓扑与鲁棒性： 将生产线视为复杂的网络结构。分析了节点故障（特定机床停机）如何通过网络传播，并提出基于图论和小世界网络模型的冗余路径规划和快速故障隔离策略。 第二部分：工业物联网（IIoT）与数据采集架构 (Chapters 4-6) 此部分着重于如何从物理设备中高效、安全地提取、清洗和结构化海量数据，为高级分析奠定基础。 第四章：边缘计算与时间敏感网络（TSN）： 探讨在资源受限的现场设备上执行实时数据预处理的技术。详细介绍了TSN在工业以太网中的应用，确保数据传输的毫秒级确定性，这是实现闭环控制的基础。 第五章：异构数据融合与时间同步： 解决来自不同传感器（振动、声学、视觉、电参数）在时间戳和语义上不一致的问题。引入贝叶斯网络和本体论（Ontology）方法，用于自动解释和整合不同来源的数据特征。 第六章：数据质量与特征工程的深度化： 聚焦于“脏数据”在预测模型中的致命影响。讨论如何应用自动编码器（Autoencoders）进行降噪和异常特征提取，以及如何利用卷积神经网络（CNNs）从原始波形数据中自动学习时间序列的有效特征。 第三部分：预测性维护与剩余寿命评估（RUL） (Chapters 7-9) 本部分是本书的核心应用领域，专注于从故障前兆中推断系统健康状态，实现资源的最优化调度。 第七章：基于健康指标（PHM）的特征工程： 详细阐述如何构建能够准确反映设备退化程度的指标，如峭度、峰度、均方根（RMS）等在不同运行模式下的动态基线设定。 第八章：概率性剩余寿命预测模型（Prognostics）： 深入研究隐马尔可夫模型（HMMs）和高斯过程回归（GPR）在处理不确定性维护时间窗中的应用。重点区分预测性维护与基于阈值的预防性维护之间的经济效益差异。 第九章：主动维护调度与资源优化： 结合预测结果，利用马尔可夫决策过程（MDPs）来制定最优的维护策略，考虑备件库存、维修人员排班和生产计划的耦合约束，以最小化停机成本和库存积压风险。 第四部分：自适应过程控制与模型预测控制（MPC） (Chapters 10-12) 此部分将视角从状态监控转向实时干预和优化。 第十章：模型预测控制（MPC）的高级结构： 详细解析非线性MPC（NMPC）和模型基准控制（MBC）在处理约束、时滞和模型失配问题时的实施细节。重点讨论如何处理优化问题的实时求解器选择（如内点法在嵌入式系统中的应用）。 第十一章：强化学习在过程优化中的部署： 探索利用深度Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）算法，使控制系统能够在无先验知识或模型不完全准确的情况下，通过与物理环境的交互学习最优控制策略。 第十二章：面向工艺窗口的自适应控制： 探讨如何动态调整过程参数（如温度梯度、进给速度）以适应原材料批次的轻微波动，确保产品始终落在目标质量规格的“可行工艺窗口”中央。 第五部分：数字孪生与闭环优化生态系统 (Chapters 13-15) 最后一部分展望未来，构建一个完全集成和自优化的制造环境。 第十三章：构建高保真数字孪生： 讲解数字孪生（Digital Twin）的层次化架构，包括物理模型层、模拟层和数据驱动层。强调如何通过数据同化（Data Assimilation）技术，持续校准和更新孪生模型的预测精度。 第十四章：基于数字孪生的闭环质量验证： 探讨如何利用数字孪生进行“假设情景”分析（What-if Scenarios），例如在虚拟环境中测试新的控制算法或原材料变更的影响，从而在不影响真实生产的情况下进行安全迭代。 第十五章：面向供应链的全局优化： 将先进过程控制扩展到跨工厂和跨供应商的层面。讨论如何利用分布式优化算法，在全局供应链需求波动下，动态地平衡各个生产节点的产能和质量目标。 本书的独特贡献 本书并非停留在理论介绍，而是提供了一套面向实施的框架。它要求读者具备扎实的微积分、线性代数和初步的机器学习基础。我们提供的不仅是概念，更有用于指导设计和部署工业级优化系统的结构化方法论，是推动制造企业实现真正智能化的关键参考资料。 ---
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有