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ESI中国 著

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店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 知识产权出版社

ISBN：9787513015288

商品编码：29738974746

包装：简装

出版时间：2013-05-01

基本信息

书名:ESI虚拟样机技术及应用

：98.00元

售价：71.5元,便宜26.5元,折扣72

作者:ESI中国

出版社：知识产权出版社

出版日期：2013-05-01

ISBN：9787513015288

字数：

页码：

版次：1

装帧：简装

开本：12k

商品重量：0.922kg

编辑推荐

本书可供航空航天、交通、钢铁制造、模具制造、电子信息等行业的研发团队、相关专业的技术人员参考。

内容提要

　　《ESI虚拟样机技术及应用：2012年ESI中国用户峰会论文选集》介绍了ESI虚拟样机技术在碰撞冲击安全性、振动噪声、复合材料、铸造、钣金成型、焊接、流体力学多物理场等应用领域的*研究成果，内容涉及核电、轨道交通、汽车制造、飞行器、海洋平台建设等的有限元分析、模拟分析、仿真分析。《ESI虚拟样机技术及应用：2012年ESI中国用户峰会论文选集》可供航空航天、交通、钢铁制造、模具制造、电子信息等行业的研发团队、相关专业的技术人员参考。

目录

作者介绍

文摘

序言

探索未来制造的基石：数字化转型时代的工程革新 本书并非专注于某个特定技术，而是围绕着当前制造业正经历的深刻变革——数字化转型——展开一系列深入探讨。我们将一同审视，在这个信息技术飞速发展的时代，传统工程方法所面临的挑战，以及如何通过系统性的思维和先进的工具，构建起更加智能、高效、灵活的制造体系。 第一章：理解数字化的浪潮与制造业的未来 本章将带领读者穿越数字化的宏大叙事，理解信息技术如何从根本上重塑我们的工作和生活方式，并聚焦于其对制造业产生的颠覆性影响。我们将回顾制造业发展的几个关键阶段，从工业革命的机械化，到信息时代的自动化，再到当前以数据为核心的智能化转型。 数字化浪潮的驱动力： 探讨计算能力的指数级增长、数据存储成本的飞跃、互联网的普及以及算法的不断创新，这些共同构成了推动数字化转型的强大力量。我们将深入分析物联网（IoT）、大数据分析、云计算、人工智能（AI）等核心技术如何渗透到制造的每一个环节。 制造业面临的挑战： 剖析全球化竞争加剧、客户需求个性化与定制化趋势、产品生命周期缩短、环保法规日益严格、以及传统生产模式的效率瓶颈等问题。理解这些挑战是认识数字化转型的必要性与紧迫性的前提。 未来制造的愿景： 勾勒出未来智能工厂的图景：高度自动化、柔性生产线、实时数据驱动决策、供应链的协同优化、以及人机协作的和谐共存。我们将探讨“工业4.0”的核心理念，如互联互通、信息透明、技术协同和分布式决策，并展望其在不同行业的应用前景。 数字化转型的影响： 分析数字化转型对企业组织架构、人才培养、商业模式创新以及企业文化带来的深远影响。我们将强调，数字化不仅仅是技术的升级，更是组织和思维模式的重塑。 第二章：数据驱动的决策：从信息到洞察 本章将深入探讨数据在现代制造中的核心地位，以及如何有效地收集、处理、分析和利用数据，将其转化为驱动企业决策的强大力量。我们将理解，在这个数据爆炸的时代，如何从海量信息中挖掘有价值的洞察，是保持竞争优势的关键。 数据的来源与收集： 详细介绍在制造过程中可能产生的数据类型，包括生产过程数据（传感器读数、设备状态、工艺参数）、质量检测数据、物料追溯数据、供应链协同数据、以及客户反馈数据等。我们将探讨各种数据采集技术，如传感器网络、RFID、条形码、MES（制造执行系统）等。 大数据处理与管理： 讲解大数据处理的基本流程，包括数据清洗、转换、集成、存储以及数据仓库和数据湖的概念。我们将介绍分布式计算框架（如Hadoop）和 NoSQL 数据库等技术在处理海量数据方面的应用。 数据分析与挖掘： 深入讲解各种数据分析技术，从描述性分析（如统计分析、报表生成）到诊断性分析（如根因分析），再到预测性分析（如趋势预测、故障预警）和规范性分析（如优化建议）。我们将介绍机器学习、深度学习等先进算法在数据挖掘中的应用。 可视化与报告： 强调数据可视化在理解复杂数据、发现隐藏模式以及沟通洞察方面的重要性。我们将介绍各种可视化工具和图表类型，以及如何构建有效的商业智能（BI）报告，将数据洞察转化为 actionable insights。 数据驱动的决策流程： 阐述如何将数据分析结果融入到企业的日常运营决策中，例如生产计划的优化、质量控制的改进、设备维护的预测、库存管理的精准化，以及市场策略的制定。 第三章：智能互联的生产：构建数字孪生工厂的基础 本章将聚焦于如何通过构建智能互联的生产系统，实现生产过程的透明化、柔性化和高效化。我们将探讨物联网、边缘计算以及信息物理系统（CPS）在连接实体世界与数字世界中的作用，为构建更加智能的工厂奠定基础。 物联网（IoT）在制造中的应用： 详细介绍各种工业物联网（IIoT）设备的部署，如智能传感器、可穿戴设备、AGV（自动导引车）、智能机器人等，以及它们如何实现设备间的互联互通和数据的实时采集。 边缘计算的价值： 探讨边缘计算如何在靠近数据源的设备端进行实时数据处理和分析，从而减少延迟、提高响应速度，并降低对云端资源的依赖，尤其适用于对实时性要求极高的工业场景。 信息物理系统（CPS）： 深入理解CPS的概念，即物理设备与计算元素的深度融合，以及信息流与物理流的紧密耦合。我们将分析CPS如何实现对物理过程的监控、控制和优化，从而构建高度自主和智能的生产系统。 实时数据监控与联动： 讲解如何利用IIoT和CPS技术，实现对生产线、设备状态、物料流动、人员活动等各个环节的实时监控，并根据实时数据进行动态调整和联动。 柔性生产与个性化制造： 分析智能互联系统如何支撑柔性生产线的构建，使其能够快速适应产品变更、批量调整以及个性化定制的需求，从而提升企业的市场响应能力。 安全与可靠性： 讨论在构建智能互联系统时，数据安全、网络安全以及系统可靠性所面临的挑战，以及相应的应对策略。 第四章：人工智能赋能制造：智能化升级的核心驱动力 本章将深入探讨人工智能（AI）在现代制造业中的广泛应用，理解AI如何通过学习、推理和决策能力，为制造过程带来前所未有的智能化水平，解决复杂问题，并催生新的商业价值。 机器学习在制造中的应用： 讲解机器学习的分类、回归、聚类等基本算法，以及它们在故障预测、质量缺陷检测、工艺参数优化、能源消耗预测等方面的应用。 深度学习的突破： 介绍深度学习在图像识别（如视觉检测）、自然语言处理（如文档分析）、以及复杂系统建模中的强大能力，以及其如何应用于产品设计、生产过程监控和供应链管理。 机器人与自动化： 探讨AI如何赋能机器人，使其具备更强的感知、决策和协作能力，实现更高级别的自动化，如智能装配、搬运、检测等。 预测性维护与设备健康管理： 详细分析AI在预测性维护中的应用，通过分析设备运行数据，提前预警潜在故障，从而减少非计划停机时间，降低维护成本。 智能质量控制： 讲解AI如何通过视觉检测、传感器数据分析等手段，实现对产品质量的自动化、高精度检测，及时发现和纠正缺陷，提升产品合格率。 生产过程优化与调度： 分析AI如何通过对生产数据的学习和分析，动态优化生产计划、调度资源、调整工艺参数，以达到提高生产效率、降低能耗、减少浪费的目标。 AI伦理与可解释性： 讨论在使用AI技术时需要考虑的伦理问题，如数据隐私、算法偏见，以及提升AI模型的可解释性，增强用户对AI决策的信任。 第五章：系统集成与协同：构建端到端的数字化价值链 本章将聚焦于如何将分散的数字化技术和工具有机地集成起来，构建起一个端到端的数字化价值链，实现企业内部各部门以及与外部合作伙伴之间的无缝协同，提升整体运营效率和市场竞争力。 企业资源计划（ERP）与制造执行系统（MES）的协同： 阐述ERP系统在企业资源规划和管理方面的重要性，以及MES系统在生产过程执行和监控中的作用。重点讲解如何将两者有效集成，实现计划与执行的紧密联动。 产品生命周期管理（PLM）的集成： 探讨PLM系统在产品设计、研发、制造、服务等全生命周期中的数据管理和流程协同作用，以及如何将其与MES、ERP等系统集成，实现产品数据的统一和贯通。 供应链协同管理： 分析如何利用数字化技术，构建可视化的、实时的供应链管理平台，实现与供应商、客户之间的信息共享、协同计划和风险管控，提升供应链的韧性和效率。 云平台与集成架构： 讲解云计算在提供统一平台、降低IT成本、支持数据共享和应用部署方面的优势。介绍各种集成架构，如API（应用程序编程接口）、微服务等，以实现不同系统之间的数据交换和功能调用。 数字化孪生（Digital Twin）的构建与应用： 深入理解数字孪生的概念，即通过收集真实世界对象的实时数据，在虚拟世界中构建其精确的数字模型，并利用该模型进行模拟、预测、优化和控制。我们将探讨数字孪生在产品设计、生产优化、设备维护、运营管理等方面的应用场景。 互操作性与标准化： 强调在系统集成过程中，不同系统、不同设备之间的互操作性是关键。我们将探讨相关的行业标准和协议，以及如何确保系统的开放性和兼容性。 人才与组织变革： 指出在构建数字化价值链的过程中，人才的培养和组织结构的调整同样至关重要。需要建立具备跨领域知识和协同能力的团队，打破部门壁垒，形成整体协作的文化。 第六章：数字化转型的挑战与未来展望 本章将对数字化转型过程中可能遇到的挑战进行梳理，并对未来的发展趋势进行展望，为读者提供更全面的视角和更具前瞻性的思考。 实施挑战： 探讨在数字化转型过程中可能遇到的技术难题、数据安全与隐私问题、组织内部的阻力、人才短缺、投资回报不确定性以及标准不统一等实际挑战。 成本与ROI： 分析数字化转型所需的投入，并探讨如何进行有效的投资回报（ROI）评估，确保转型的可持续性。 人才培养与技能升级： 强调培养具备数据科学、AI、物联网、系统集成等复合型人才的重要性，以及持续学习和技能升级的必要性。 网络安全与数据治理： 深入分析日益严峻的网络安全威胁，以及如何建立 robust 的数据治理体系，保护企业数据资产的安全与合规。 可持续发展与绿色制造： 探讨数字化技术在推动可持续发展、实现绿色制造方面的潜力，例如通过优化能源消耗、减少废弃物、提高资源利用率等。 未来的技术趋势： 展望元宇宙（Metaverse）在工业领域的潜在应用，如沉浸式培训、远程协作、虚拟装配等。以及边缘智能、自主系统、以及更加泛在的连接等未来发展方向。 战略规划与持续改进： 强调数字化转型是一个持续演进的过程，需要企业制定清晰的战略规划，并不断进行评估、调整和优化，以适应快速变化的市场环境。 本书旨在为读者提供一个系统性的框架，帮助理解数字化转型如何成为现代制造业发展的核心驱动力。通过对数据、互联、智能以及系统集成的深入剖析，我们希望能够激发读者对未来制造的思考，并为企业在数字化转型浪潮中找到清晰的方向和可行的路径提供有价值的参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面采用了富有质感的哑光纸张，配色沉稳大气，透露出一种专业且严谨的气息。拿到手里分量十足，页边距设计合理，字体清晰易读，排版布局考究，看得出出版社在细节上确实下了不少功夫。我特别欣赏它在章节划分上的逻辑性，每一部分的主题都界限分明，过渡自然流畅，使得即便是初次接触这类技术主题的读者，也能循序渐进地掌握核心概念。书中的插图和图表制作精良，线条流畅，数据可视化做得非常到位，很多复杂的系统结构图，通过这些直观的视觉辅助，瞬间就变得清晰明了，这对于理解抽象的工程原理至关重要。我感觉作者在内容编排上，非常注重读者的阅读体验，而不是简单地堆砌知识点，这种对细节的关注，让阅读过程变成了一种享受，而不是负担。光是翻阅目录和前言，就足以感受到作者深厚的学术功底和严谨的治学态度，这本书绝对是技术类书籍中难得的佳作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度和广度令人印象深刻，尤其是在数学建模和算法优化这一块，展现了作者超凡的洞察力。它并没有回避那些复杂的数学推导，反而将其作为理解系统行为的基石，用一种清晰、有条理的方式层层剥开，即便是涉及高阶微分方程和状态空间描述的部分，也处理得非常得当，确保了技术背景稍弱的读者也能跟上节奏。更难能可贵的是，作者在介绍完基础模型后，立即引入了如何利用现代计算资源对其进行高效求解和参数辨识的策略。我注意到书中提到了一种新型的迭代收敛算法，它在处理非线性系统的不确定性时表现出了远超传统方法的鲁棒性和速度，这绝对是当前研究领域的一个前沿热点。这种前瞻性的内容整合，使得这本书不仅仅是回顾现有技术，更是在指引未来的研究方向，对于希望在相关领域深耕的科研人员来说，无疑是一盏明灯。

评分☆☆☆☆☆

我花了大量时间阅读了这本书中关于系统集成与仿真环境搭建的部分，真是受益匪浅。作者对现有主流仿真软件平台的功能和局限性进行了深入的剖析，尤其在描述如何构建一个高保真、可复用的虚拟测试平台时，提供了一套非常实用的方法论。他不仅仅停留在理论阐述，而是结合了多个实际工业案例，详细展示了从需求分析到模型库建立，再到集成测试全流程的实践步骤。其中关于数据接口标准化的论述，更是击中了行业痛点，提出了若干创新性的解决方案，极大地提高了跨部门、跨工具链协作的效率。我尝试按照书中的步骤，在我的研究项目中复现了其中一个小模块的搭建过程，发现其描述的步骤精确且可操作性极强，省去了我大量摸索的时间。这本书的价值就在于，它成功架设了一座从学术理论到工程实践的桥梁，让那些复杂的概念变得触手可及，对于一线工程师而言，简直是一本不可或缺的实战手册。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，让我对“虚拟化”在工程领域的作用有了更深层次的理解，它远超出了简单的三维可视化。作者成功地构建了一个多物理场耦合、多时间尺度协调的复杂系统视图。书中对于“数据驱动”与“物理模型”如何有机结合的阐述尤为精妙，这体现了当代仿真技术的最高要求——既要基于准确的物理定律，又要能快速适应不断变化的实际数据输入。我发现其中关于实时反馈机制的设计思想，极具启发性，它有效地解决了传统离线仿真与在线决策之间的鸿沟。读完后，我的思路被极大地拓宽了，它不再只是教我“如何做”，更多的是引导我去思考“为什么这么做”以及“未来还能怎么做得更好”。这本书的格局很大，它不仅仅是一本技术手册，更像是一部关于未来工程范式的宣言，充满了对技术变革的深刻洞察和前瞻性布局，值得反复研读和珍藏。

评分☆☆☆☆☆

我个人非常看重一本技术书籍对于实际工程问题的解决能力，而这本书在这方面无疑交出了一份令人信服的答卷。它并非空谈概念，而是聚焦于如何利用虚拟环境解决现实世界中难以观测、成本高昂或风险巨大的工程难题。例如，书中关于故障诊断和容错控制策略的虚拟验证部分，描述得细致入微，通过在虚拟环境中预设各种极端工况和边界条件，成功地对控制系统的鲁棒性进行了全面而充分的检验。这种“先在虚拟中犯错，再在现实中成功”的理念，是现代工程设计中至关重要的一环。我尤其欣赏它在案例分析中对“经验教训”的总结，这些是课堂上学不到的宝贵财富，它们直指行业痛点，让读者能立刻意识到该技术在实际应用中的价值所在。这本书就像一位经验丰富的老工程师，耐心地向你传授多年积累的实战智慧。