ESI虛擬樣機技術及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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ESI中國 著

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• 産品開發
• 工程仿真
• 材料力學
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店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 知識産權齣版社

ISBN：9787513015288

商品編碼：29738974746

包裝：簡裝

齣版時間：2013-05-01

基本信息

書名:ESI虛擬樣機技術及應用

：98.00元

售價：71.5元,便宜26.5元,摺扣72

作者:ESI中國

齣版社：知識産權齣版社

齣版日期：2013-05-01

ISBN：9787513015288

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：簡裝

開本：12k

商品重量：0.922kg

編輯推薦

本書可供航空航天、交通、鋼鐵製造、模具製造、電子信息等行業的研發團隊、相關專業的技術人員參考。

內容提要

　　《ESI虛擬樣機技術及應用：2012年ESI中國用戶峰會論文選集》介紹瞭ESI虛擬樣機技術在碰撞衝擊安全性、振動噪聲、復閤材料、鑄造、鈑金成型、焊接、流體力學多物理場等應用領域的*研究成果，內容涉及核電、軌道交通、汽車製造、飛行器、海洋平颱建設等的有限元分析、模擬分析、仿真分析。《ESI虛擬樣機技術及應用：2012年ESI中國用戶峰會論文選集》可供航空航天、交通、鋼鐵製造、模具製造、電子信息等行業的研發團隊、相關專業的技術人員參考。

目錄

作者介紹

文摘

序言

探索未來製造的基石：數字化轉型時代的工程革新 本書並非專注於某個特定技術，而是圍繞著當前製造業正經曆的深刻變革——數字化轉型——展開一係列深入探討。我們將一同審視，在這個信息技術飛速發展的時代，傳統工程方法所麵臨的挑戰，以及如何通過係統性的思維和先進的工具，構建起更加智能、高效、靈活的製造體係。 第一章：理解數字化的浪潮與製造業的未來 本章將帶領讀者穿越數字化的宏大敘事，理解信息技術如何從根本上重塑我們的工作和生活方式，並聚焦於其對製造業産生的顛覆性影響。我們將迴顧製造業發展的幾個關鍵階段，從工業革命的機械化，到信息時代的自動化，再到當前以數據為核心的智能化轉型。 數字化浪潮的驅動力： 探討計算能力的指數級增長、數據存儲成本的飛躍、互聯網的普及以及算法的不斷創新，這些共同構成瞭推動數字化轉型的強大力量。我們將深入分析物聯網（IoT）、大數據分析、雲計算、人工智能（AI）等核心技術如何滲透到製造的每一個環節。 製造業麵臨的挑戰： 剖析全球化競爭加劇、客戶需求個性化與定製化趨勢、産品生命周期縮短、環保法規日益嚴格、以及傳統生産模式的效率瓶頸等問題。理解這些挑戰是認識數字化轉型的必要性與緊迫性的前提。 未來製造的願景： 勾勒齣未來智能工廠的圖景：高度自動化、柔性生産綫、實時數據驅動決策、供應鏈的協同優化、以及人機協作的和諧共存。我們將探討“工業4.0”的核心理念，如互聯互通、信息透明、技術協同和分布式決策，並展望其在不同行業的應用前景。 數字化轉型的影響： 分析數字化轉型對企業組織架構、人纔培養、商業模式創新以及企業文化帶來的深遠影響。我們將強調，數字化不僅僅是技術的升級，更是組織和思維模式的重塑。 第二章：數據驅動的決策：從信息到洞察 本章將深入探討數據在現代製造中的核心地位，以及如何有效地收集、處理、分析和利用數據，將其轉化為驅動企業決策的強大力量。我們將理解，在這個數據爆炸的時代，如何從海量信息中挖掘有價值的洞察，是保持競爭優勢的關鍵。 數據的來源與收集： 詳細介紹在製造過程中可能産生的數據類型，包括生産過程數據（傳感器讀數、設備狀態、工藝參數）、質量檢測數據、物料追溯數據、供應鏈協同數據、以及客戶反饋數據等。我們將探討各種數據采集技術，如傳感器網絡、RFID、條形碼、MES（製造執行係統）等。 大數據處理與管理： 講解大數據處理的基本流程，包括數據清洗、轉換、集成、存儲以及數據倉庫和數據湖的概念。我們將介紹分布式計算框架（如Hadoop）和 NoSQL 數據庫等技術在處理海量數據方麵的應用。 數據分析與挖掘： 深入講解各種數據分析技術，從描述性分析（如統計分析、報錶生成）到診斷性分析（如根因分析），再到預測性分析（如趨勢預測、故障預警）和規範性分析（如優化建議）。我們將介紹機器學習、深度學習等先進算法在數據挖掘中的應用。 可視化與報告： 強調數據可視化在理解復雜數據、發現隱藏模式以及溝通洞察方麵的重要性。我們將介紹各種可視化工具和圖錶類型，以及如何構建有效的商業智能（BI）報告，將數據洞察轉化為 actionable insights。 數據驅動的決策流程： 闡述如何將數據分析結果融入到企業的日常運營決策中，例如生産計劃的優化、質量控製的改進、設備維護的預測、庫存管理的精準化，以及市場策略的製定。 第三章：智能互聯的生産：構建數字孿生工廠的基礎 本章將聚焦於如何通過構建智能互聯的生産係統，實現生産過程的透明化、柔性化和高效化。我們將探討物聯網、邊緣計算以及信息物理係統（CPS）在連接實體世界與數字世界中的作用，為構建更加智能的工廠奠定基礎。 物聯網（IoT）在製造中的應用： 詳細介紹各種工業物聯網（IIoT）設備的部署，如智能傳感器、可穿戴設備、AGV（自動導引車）、智能機器人等，以及它們如何實現設備間的互聯互通和數據的實時采集。 邊緣計算的價值： 探討邊緣計算如何在靠近數據源的設備端進行實時數據處理和分析，從而減少延遲、提高響應速度，並降低對雲端資源的依賴，尤其適用於對實時性要求極高的工業場景。 信息物理係統（CPS）： 深入理解CPS的概念，即物理設備與計算元素的深度融閤，以及信息流與物理流的緊密耦閤。我們將分析CPS如何實現對物理過程的監控、控製和優化，從而構建高度自主和智能的生産係統。 實時數據監控與聯動： 講解如何利用IIoT和CPS技術，實現對生産綫、設備狀態、物料流動、人員活動等各個環節的實時監控，並根據實時數據進行動態調整和聯動。 柔性生産與個性化製造： 分析智能互聯係統如何支撐柔性生産綫的構建，使其能夠快速適應産品變更、批量調整以及個性化定製的需求，從而提升企業的市場響應能力。 安全與可靠性： 討論在構建智能互聯係統時，數據安全、網絡安全以及係統可靠性所麵臨的挑戰，以及相應的應對策略。 第四章：人工智能賦能製造：智能化升級的核心驅動力 本章將深入探討人工智能（AI）在現代製造業中的廣泛應用，理解AI如何通過學習、推理和決策能力，為製造過程帶來前所未有的智能化水平，解決復雜問題，並催生新的商業價值。 機器學習在製造中的應用： 講解機器學習的分類、迴歸、聚類等基本算法，以及它們在故障預測、質量缺陷檢測、工藝參數優化、能源消耗預測等方麵的應用。 深度學習的突破： 介紹深度學習在圖像識彆（如視覺檢測）、自然語言處理（如文檔分析）、以及復雜係統建模中的強大能力，以及其如何應用於産品設計、生産過程監控和供應鏈管理。 機器人與自動化： 探討AI如何賦能機器人，使其具備更強的感知、決策和協作能力，實現更高級彆的自動化，如智能裝配、搬運、檢測等。 預測性維護與設備健康管理： 詳細分析AI在預測性維護中的應用，通過分析設備運行數據，提前預警潛在故障，從而減少非計劃停機時間，降低維護成本。 智能質量控製： 講解AI如何通過視覺檢測、傳感器數據分析等手段，實現對産品質量的自動化、高精度檢測，及時發現和糾正缺陷，提升産品閤格率。 生産過程優化與調度： 分析AI如何通過對生産數據的學習和分析，動態優化生産計劃、調度資源、調整工藝參數，以達到提高生産效率、降低能耗、減少浪費的目標。 AI倫理與可解釋性： 討論在使用AI技術時需要考慮的倫理問題，如數據隱私、算法偏見，以及提升AI模型的可解釋性，增強用戶對AI決策的信任。 第五章：係統集成與協同：構建端到端的數字化價值鏈 本章將聚焦於如何將分散的數字化技術和工具有機地集成起來，構建起一個端到端的數字化價值鏈，實現企業內部各部門以及與外部閤作夥伴之間的無縫協同，提升整體運營效率和市場競爭力。 企業資源計劃（ERP）與製造執行係統（MES）的協同： 闡述ERP係統在企業資源規劃和管理方麵的重要性，以及MES係統在生産過程執行和監控中的作用。重點講解如何將兩者有效集成，實現計劃與執行的緊密聯動。 産品生命周期管理（PLM）的集成： 探討PLM係統在産品設計、研發、製造、服務等全生命周期中的數據管理和流程協同作用，以及如何將其與MES、ERP等係統集成，實現産品數據的統一和貫通。 供應鏈協同管理： 分析如何利用數字化技術，構建可視化的、實時的供應鏈管理平颱，實現與供應商、客戶之間的信息共享、協同計劃和風險管控，提升供應鏈的韌性和效率。 雲平颱與集成架構： 講解雲計算在提供統一平颱、降低IT成本、支持數據共享和應用部署方麵的優勢。介紹各種集成架構，如API（應用程序編程接口）、微服務等，以實現不同係統之間的數據交換和功能調用。 數字化孿生（Digital Twin）的構建與應用： 深入理解數字孿生的概念，即通過收集真實世界對象的實時數據，在虛擬世界中構建其精確的數字模型，並利用該模型進行模擬、預測、優化和控製。我們將探討數字孿生在産品設計、生産優化、設備維護、運營管理等方麵的應用場景。 互操作性與標準化： 強調在係統集成過程中，不同係統、不同設備之間的互操作性是關鍵。我們將探討相關的行業標準和協議，以及如何確保係統的開放性和兼容性。 人纔與組織變革： 指齣在構建數字化價值鏈的過程中，人纔的培養和組織結構的調整同樣至關重要。需要建立具備跨領域知識和協同能力的團隊，打破部門壁壘，形成整體協作的文化。 第六章：數字化轉型的挑戰與未來展望 本章將對數字化轉型過程中可能遇到的挑戰進行梳理，並對未來的發展趨勢進行展望，為讀者提供更全麵的視角和更具前瞻性的思考。 實施挑戰： 探討在數字化轉型過程中可能遇到的技術難題、數據安全與隱私問題、組織內部的阻力、人纔短缺、投資迴報不確定性以及標準不統一等實際挑戰。 成本與ROI： 分析數字化轉型所需的投入，並探討如何進行有效的投資迴報（ROI）評估，確保轉型的可持續性。 人纔培養與技能升級： 強調培養具備數據科學、AI、物聯網、係統集成等復閤型人纔的重要性，以及持續學習和技能升級的必要性。 網絡安全與數據治理： 深入分析日益嚴峻的網絡安全威脅，以及如何建立 robust 的數據治理體係，保護企業數據資産的安全與閤規。 可持續發展與綠色製造： 探討數字化技術在推動可持續發展、實現綠色製造方麵的潛力，例如通過優化能源消耗、減少廢棄物、提高資源利用率等。 未來的技術趨勢： 展望元宇宙（Metaverse）在工業領域的潛在應用，如沉浸式培訓、遠程協作、虛擬裝配等。以及邊緣智能、自主係統、以及更加泛在的連接等未來發展方嚮。 戰略規劃與持續改進： 強調數字化轉型是一個持續演進的過程，需要企業製定清晰的戰略規劃，並不斷進行評估、調整和優化，以適應快速變化的市場環境。 本書旨在為讀者提供一個係統性的框架，幫助理解數字化轉型如何成為現代製造業發展的核心驅動力。通過對數據、互聯、智能以及係統集成的深入剖析，我們希望能夠激發讀者對未來製造的思考，並為企業在數字化轉型浪潮中找到清晰的方嚮和可行的路徑提供有價值的參考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的理論深度和廣度令人印象深刻，尤其是在數學建模和算法優化這一塊，展現瞭作者超凡的洞察力。它並沒有迴避那些復雜的數學推導，反而將其作為理解係統行為的基石，用一種清晰、有條理的方式層層剝開，即便是涉及高階微分方程和狀態空間描述的部分，也處理得非常得當，確保瞭技術背景稍弱的讀者也能跟上節奏。更難能可貴的是，作者在介紹完基礎模型後，立即引入瞭如何利用現代計算資源對其進行高效求解和參數辨識的策略。我注意到書中提到瞭一種新型的迭代收斂算法，它在處理非綫性係統的不確定性時錶現齣瞭遠超傳統方法的魯棒性和速度，這絕對是當前研究領域的一個前沿熱點。這種前瞻性的內容整閤，使得這本書不僅僅是迴顧現有技術，更是在指引未來的研究方嚮，對於希望在相關領域深耕的科研人員來說，無疑是一盞明燈。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，讓我對“虛擬化”在工程領域的作用有瞭更深層次的理解，它遠超齣瞭簡單的三維可視化。作者成功地構建瞭一個多物理場耦閤、多時間尺度協調的復雜係統視圖。書中對於“數據驅動”與“物理模型”如何有機結閤的闡述尤為精妙，這體現瞭當代仿真技術的最高要求——既要基於準確的物理定律，又要能快速適應不斷變化的實際數據輸入。我發現其中關於實時反饋機製的設計思想，極具啓發性，它有效地解決瞭傳統離綫仿真與在綫決策之間的鴻溝。讀完後，我的思路被極大地拓寬瞭，它不再隻是教我“如何做”，更多的是引導我去思考“為什麼這麼做”以及“未來還能怎麼做得更好”。這本書的格局很大，它不僅僅是一本技術手冊，更像是一部關於未來工程範式的宣言，充滿瞭對技術變革的深刻洞察和前瞻性布局，值得反復研讀和珍藏。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭大量時間閱讀瞭這本書中關於係統集成與仿真環境搭建的部分，真是受益匪淺。作者對現有主流仿真軟件平颱的功能和局限性進行瞭深入的剖析，尤其在描述如何構建一個高保真、可復用的虛擬測試平颱時，提供瞭一套非常實用的方法論。他不僅僅停留在理論闡述，而是結閤瞭多個實際工業案例，詳細展示瞭從需求分析到模型庫建立，再到集成測試全流程的實踐步驟。其中關於數據接口標準化的論述，更是擊中瞭行業痛點，提齣瞭若乾創新性的解決方案，極大地提高瞭跨部門、跨工具鏈協作的效率。我嘗試按照書中的步驟，在我的研究項目中復現瞭其中一個小模塊的搭建過程，發現其描述的步驟精確且可操作性極強，省去瞭我大量摸索的時間。這本書的價值就在於，它成功架設瞭一座從學術理論到工程實踐的橋梁，讓那些復雜的概念變得觸手可及，對於一綫工程師而言，簡直是一本不可或缺的實戰手冊。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，封麵采用瞭富有質感的啞光紙張，配色沉穩大氣，透露齣一種專業且嚴謹的氣息。拿到手裏分量十足，頁邊距設計閤理，字體清晰易讀，排版布局考究，看得齣齣版社在細節上確實下瞭不少功夫。我特彆欣賞它在章節劃分上的邏輯性，每一部分的主題都界限分明，過渡自然流暢，使得即便是初次接觸這類技術主題的讀者，也能循序漸進地掌握核心概念。書中的插圖和圖錶製作精良，綫條流暢，數據可視化做得非常到位，很多復雜的係統結構圖，通過這些直觀的視覺輔助，瞬間就變得清晰明瞭，這對於理解抽象的工程原理至關重要。我感覺作者在內容編排上，非常注重讀者的閱讀體驗，而不是簡單地堆砌知識點，這種對細節的關注，讓閱讀過程變成瞭一種享受，而不是負擔。光是翻閱目錄和前言，就足以感受到作者深厚的學術功底和嚴謹的治學態度，這本書絕對是技術類書籍中難得的佳作。

評分☆☆☆☆☆

我個人非常看重一本技術書籍對於實際工程問題的解決能力，而這本書在這方麵無疑交齣瞭一份令人信服的答捲。它並非空談概念，而是聚焦於如何利用虛擬環境解決現實世界中難以觀測、成本高昂或風險巨大的工程難題。例如，書中關於故障診斷和容錯控製策略的虛擬驗證部分，描述得細緻入微，通過在虛擬環境中預設各種極端工況和邊界條件，成功地對控製係統的魯棒性進行瞭全麵而充分的檢驗。這種“先在虛擬中犯錯，再在現實中成功”的理念，是現代工程設計中至關重要的一環。我尤其欣賞它在案例分析中對“經驗教訓”的總結，這些是課堂上學不到的寶貴財富，它們直指行業痛點，讓讀者能立刻意識到該技術在實際應用中的價值所在。這本書就像一位經驗豐富的老工程師，耐心地嚮你傳授多年積纍的實戰智慧。