数控车床6

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isbn号码:9787887096265
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  • 数控车床
  • CNC
  • 加工
  • 机械制造
  • 金属切削
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具体描述

现代机械制造技术前沿探索:基于人工智能与物联网的智能工厂集成系统构建 图书名称: 现代机械制造技术前沿探索:基于人工智能与物联网的智能工厂集成系统构建 作者: 王建国, 李明, 张伟 出版社: 机械工业出版社 页数: 约680页 定价: 188.00元 --- 内容简介: 在“工业4.0”和“中国制造2025”的宏大背景下,全球制造业正经历一场深刻的变革。这场变革的核心驱动力,正是以人工智能(AI)、物联网(IoT)、大数据分析和云计算为代表的新一代信息技术与先进制造技术的深度融合。本书并非聚焦于单一的数控机床操作或编程,而是将视角提升至整个智能工厂的宏观集成层面,系统性地阐述如何利用前沿技术构建一个高度自动化、柔性化、数据驱动的新型制造生态系统。 本书是为机械工程、自动化、计算机科学以及工业管理领域的专业人士、高级工程师、研究人员以及高年级本科生和研究生量身打造的深度技术专著。它旨在填补当前市场上现有教材多集中于传统数控技术、CAD/CAM基础操作,而缺乏对数字化车间和智能工厂整体架构、关键使能技术和实施路径的系统性论述的空白。 第一部分:智能制造的理论基石与系统架构 本书伊始,首先对智能制造的内涵、发展历程及其面临的挑战进行了深入的剖析。我们详细界定了“智能工厂”与“数字化车间”的概念区别与联系,并提出了一套面向实际应用的分层解耦式智能工厂参考架构(H-SAF 2.0)。该架构将系统划分为感知层(传感器、数据采集)、网络层(工业通信协议、边缘计算)、平台层(工业大数据平台、数字孪生模型构建)和应用层(智能调度、质量追溯、预测性维护)。 我们重点探讨了工业物联网(IIoT)在复杂制造环境中的应用难题与解决方案。书中详述了OPC UA、TSN(时间敏感网络)等关键工业通信协议的最新发展,以及如何利用边缘计算(Edge Computing)对海量实时数据进行初步处理和决策,从而减轻云端压力,确保高精度、低延迟的实时控制需求。 第二部分:人工智能赋能的制造过程优化 本书的核心内容之一在于深入解析人工智能技术在制造流程各个环节的具体落地应用。我们避免了对AI理论的冗余讲解,而是直接切入制造场景的应用案例和算法实现。 1. 智能质量检测与缺陷识别: 详细介绍了基于深度学习的机器视觉系统在复杂表面缺陷(如微裂纹、刀痕、表面粗糙度异常)的自动识别与分类。书中提供了卷积神经网络(CNN)、目标检测算法(如YOLOv7/v8在工业相机图像上的优化部署)的实战案例,并探讨了小样本学习(Few-shot Learning)在缺乏海量缺陷样本时的应对策略。 2. 柔性化生产调度与资源优化: 针对多品种、小批量生产模式带来的调度难题,我们引入了基于强化学习(Reinforcement Learning, RL)的动态生产调度模型。通过构建虚拟的工厂环境(仿真),代理(Agent)学习在机器故障、紧急订单变更等突发情况下,如何最大化设备利用率和最小化在制品(WIP)库存。 3. 预测性维护(PdM)的实践: 阐述了如何融合振动、温度、电流等多源传感器数据,利用时序分析和异常检测算法,对关键制造设备(如主轴、伺服系统、冷却单元)的健康状态进行实时评估。书中提供了基于LSTM和Transformer模型的剩余使用寿命(RUL)预测模型构建流程,并探讨了维护决策支持系统的集成方法。 第三部分:数字孪生与虚拟调试的集成实践 数字孪生(Digital Twin)是连接物理世界与信息世界的桥梁。本书花了大量篇幅讲解如何构建高保真、实时同步的数字孪生模型。这不仅包括几何模型,更重要的是对制造过程的物理模型、运行状态模型和业务逻辑模型的集成。 我们详细介绍了如何利用Unity/Unreal等可视化引擎结合实时仿真软件(如AMESim、Adams)构建虚拟的物理环境,并将IIoT平台采集的实时数据映射到数字孪生体上。重点讨论了“虚拟调试”(Virtual Commissioning)的流程,即在物理设备尚未安装或改造完成之前,利用孪生体对PLC逻辑、机器人路径规划和HMI界面进行全面测试和优化,极大地缩短了产线部署周期。 第四部分:数据安全、工业大数据平台与未来趋势 在高度互联的智能工厂中,数据安全与平台统一性是基础保障。书中分析了针对OT(运营技术)网络的安全威胁模型,并提出了基于零信任架构(Zero Trust Architecture)的工业网络安全防护策略。 最后,本书展望了未来制造技术的发展方向,包括人机协作(Cobots)的深度融合、生成式AI在工艺参数设计中的潜力,以及供应链的智能化协同。 本书特色: 1. 理论与实践紧密结合: 每一章节都配有丰富的工程案例分析和关键算法的伪代码或MATLAB/Python实现思路,强调技术的可操作性。 2. 架构视角宏大: 全书围绕“系统集成”展开,超越了对单个设备(如CNC)的局限性描述,着眼于整个制造生态系统的优化。 3. 技术前沿性: 重点覆盖了当前工业界热议的AI、IoT、数字孪生等前沿热点技术在制造领域的最新应用进展。 适用读者: 致力于推进企业数字化转型的工程技术人员和管理者。 工业自动化、机器人、机械工程、控制科学等专业的高年级学生及研究生。 工业软件开发工程师、系统集成商的技术骨干。 通过阅读本书,读者将能够系统性地掌握构建新一代智能工厂所需的理论知识、技术工具和集成方法论,为我国制造业的高质量发展提供坚实的技术支撑。

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我已经是行业里摸爬滚打了十多年的老工人了,手上换过好几代机床,各种手册、图集翻烂了。说实话,我对市面上那些泛泛而谈的“数控基础”书籍已经不太感兴趣了,很多内容都是对旧知识的简单重复,缺乏深度和前瞻性。然而,《数控车床6》在某些特定领域的深入探讨,确实让我眼前一亮。它没有把重点放在基础的开环和闭环控制原理上(那我们早就烂熟于心了),而是着重分析了现代高速切削中刀具磨损的动态模型,以及如何根据实时振动信号来优化进给量,以达到最高的表面粗糙度要求。特别是关于多轴联动复杂曲面加工的路径规划部分,作者引用的算法模型非常新颖,结合了有限元分析的思路来预测材料去除率,这在以往的教材中很少见到如此详尽的论述。我利用书中的一个优化公式,对一个棘手的螺旋槽加工任务进行了调整,最终将加工时间缩短了近18%,成品率也有显著提升。对于追求极致加工效率和质量的专业人员来说,这本书提供了很多值得深入挖掘的“干货”,它成功地跨越了入门与精通之间的那道鸿沟。

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阅读《数控车床6》的过程,体验更像是在参加一场紧凑而高效的专业培训研讨会,而不是枯燥的自学。这本书的叙事节奏感非常强,它似乎非常懂得如何调动读者的好奇心,总能在看似平淡的章节介绍后,突然抛出一个需要深度思考的技术难题。我发现这本书最出彩的地方在于它对“人机交互界面”的深入剖析。现在很多新机床的控制系统界面五花八门,操作逻辑各异,导致操作员的学习成本居高不下。这本书没有简单地描述某个特定品牌的操作界面,而是抽象总结了不同系统底层逻辑的共性与差异,并提供了一套通用的“界面快速适应策略”。这对于我们车间经常需要操作不同品牌数控车床的技术人员来说,简直是福音。每当遇到一个新的机床型号,我不再需要花费数天去适应,而是可以迅速找到其操作逻辑的“核心”,从而大大加快了生产线的切换速度。这本书的知识体系构建得非常科学,逻辑链条清晰,让人感觉每读一页都在知识结构上得到了向上攀升。

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这部《数控车床6》简直是为我这种初入行的新手量身定做的!我之前对数控编程那叫一个头大,感觉那些G代码和M代码就像天书一样,一堆字母和数字看着就犯懵。但这本书的编写风格非常注重实操性和直观性。它不是那种干巴巴的理论堆砌,而是从最基础的刀具设置、工件装夹讲起,每一步都配有清晰的图示和详细的步骤说明。我特别欣赏它对“程序逻辑”的梳理,作者似乎很清楚读者在哪个环节会卡住,所以对循环、子程序这些复杂概念的处理非常到位,常常用一些生活中的例子来做类比,让抽象的编程思维变得触手可及。我记得刚开始尝试编写一个简单的外圆加工程序时,总是报错,后来对照书里的“常见错误排查表”,才发现原来是坐标系原点设置出了问题。这本书的排查部分做得极其细致,几乎涵盖了新手可能遇到的所有“低级错误”,让人感觉手里拿着的不仅仅是一本书,更像是一个经验丰富的老技师随时待命指导。这本书极大地提升了我对数控车床操作的信心,让“机器”不再是冷冰冰的铁疙瘩,而是可以被我掌控和指挥的精密工具。我强烈推荐给所有刚接触数控机床,渴望快速上手的同行。

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坦白说,我本来对这个系列的第六部并没有抱有太高的期望,通常后续的教材容易陷入“吃老本”的窠臼,内容上更多是修修补补,缺乏颠覆性的创新。但《数控车床6》成功地将视角从传统的“编程与操作”拓展到了“制造系统集成”的层面。它开始探讨数控车床在现代智能制造(工业4.0)环境下的定位和功能扩展。书中用了一个专门的章节来讨论车床如何通过网络接口与MES(制造执行系统)进行实时数据交换,如何利用这些数据进行预测性维护和工艺参数的自适应修正。这对我来说是一个全新的维度。我尤其关注了其中关于“远程诊断与故障代码分析”的部分,作者提供了一套非常系统的诊断流程,而不是简单罗列错误代码的含义。这让我意识到,未来的数控操作者需要的不仅仅是动手能力,更重要的是对整个生产信息流的理解和掌控能力。这本书的格局之大,视野之广,让我感到自己不仅是在学习一项技能,更是在为迎接未来的智能工厂做准备,其前瞻性是无可替代的。

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这本书的装帧和图文排版水平是专业技术书籍中的一股清流。现在的教材常常为了追求内容信息量而牺牲了视觉体验,导致图文混杂,重点不突出。但《数控车床6》在版式设计上显然下了大功夫。它巧妙地运用了色彩编码和结构化的信息卡片来呈现关键信息。例如,所有关于安全规范和紧急停止程序的描述,都用醒目的红色边框和特定的图标标注出来,确保在任何紧急情况下都能一眼识别。更让我印象深刻的是,书中对三维仿真软件导出的加工轨迹图的解析,它不仅展示了最终效果,还用动态的视角图解说明了刀具在Z轴和X轴同步移动时,对工件侧壁形成的实际受力轨迹,这种可视化效果远胜于单纯的数学公式推导。我过去理解切削力分散问题总是模模糊糊,但在看了这本书中关于“切屑流形”的多个高质量截面图后,对如何调整切削参数来控制切屑的形态有了全新的认识。这种对细节的极致追求,让学习过程变得愉悦且高效。

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