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航空航天智能數控加工技術 版權信息
- ISBN：9787030782960
- 條形碼：9787030782960 ; 978-7-03-078296-0
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
航空航天智能數控加工技術 內容簡介
根據航空航天制造的特點及其對智能制造的需求，重點介紹智能制造的技術基礎，并從智能制造新技術和智能制造新模式兩個方面展開。在智能制造技術基礎部分，介紹了*基礎的一些相關概念和技術，側重數據驅動，尤其是基于小樣本數據的機器學習，融合機理和因果的近期新研究方法。智能制造新技術部分重點是從金屬構件數控加工、復材構件固化和增材制造3個方面介紹，主要是結合相關科研成果。智能制造新模式重點是和航空航天密切相關的新模式，主要是梳理現有研究和應用。本書在對技術介紹的過程中會強調技術的演進，體現創新思維和批判性思維。
航空航天智能數控加工技術 目錄
目錄第1章 概論11.1 制造技術概述11.1.1 科學、技術與工程11.1.2 制造技術的概念41.1.3 世界制造技術發展戰略51.2 航空航天制造技術91.2.1 航空航天制造的特點91.2.2 航空航天制造關鍵技術111.3 航空航天智能制造技術的內涵141.3.1 智能制造的一般概念141.3.2 航空航天智能制造的特點151.3.3 智能數控加工技術的概念與內涵161.4 本章小結171.5 課后習題17參考文獻17第2章 智能數控加工技術基礎182.1 人工智能技術的數學基礎182.1.1 概率論基本概念和重要公式182.1.2 常用概率分布212.1.3 參數估計232.1.4 假設檢驗252.1.5 距離度量272.1.6 數據分布度量282.1.7 關聯分析、相關分析與方差分析302.1.8 數據采樣方法332.1.9 空間352.1.10 特征值與特征向量372.1.11 奇異值分解382.1.12 梯度與鏈式法則392.1.13 很優化方法402.1.14 泛函與變分412.1.15 數據降維432.2 人工智能關鍵技術462.2.1 基本概念472.2.2 傳統機器學習算法522.2.3 貝葉斯推斷學習框架542.2.4 深度學習562.2.5 強化學習592.2.6 遷移學習622.2.7 元學習642.2.8 數據和機理融合建模652.2.9 數據和因果融合建模662.2.10 參數辨識702.3 智能數控加工感知技術722.3.1 面向智能數控加工的傳感技術732.3.2 制造系統狀態感知772.3.3 制造對象狀態感知782.3.4 制造過程狀態感知792.4 數據處理與分析技術802.4.1 數據清洗812.4.2 信號特征提取812.4.3 數據存儲與計算832.5 數字化制造技術基礎842.5.1 CAD技術852.5.2 CAE技術862.5.3 CAPP技術872.5.4 CAM技術892.5.5 CNC技術902.5.6 MBD技術912.5.7 CAX集成技術922.5.8 CAM/CNC集成技術932.5.9 數控機床誤差補償技術942.5.10 數控加工檢測一體化技術952.5.11 智能數控機床952.6 網絡化制造技術基礎962.6.1 OPC UA962.6.2 DNC972.6.3 CPS982.6.4 多源異構數據同步關聯992.6.5 數字孿生1012.6.6 工業互聯網1022.6.7 云制造1032.7 本章小結1052.8 課后習題105參考文獻105第3章 智能數控編程技術1073.1 引言1073.2 加工特征定義1083.2.1 加工特征定義的基本方法1083.2.2 典型加工特征定義方法1093.2.3 加工動態特征定義與建模1133.2.4 同一加工特征的定義1153.3 加工特征自動識別1173.3.1 加工特征自動識別的基本方法1173.3.2 基于全息屬性鄰接圖的加工特征自動識別1183.3.3 數據驅動的加工特征定義與識別1223.4 數據驅動的工藝參數自動決策1243.4.1 基于屬性圖的零件工藝參數樣本特征表示1243.4.2 基于圖神經網絡的工藝參數決策模型1263.5 自動數控編程驅動信息獲取1273.5.1 自動數控編程驅動信息需求分析1273.5.2 自動數控編程驅動幾何信息處理1283.6 智能數控加工軌跡規劃技術1313.6.1 數控加工刀具軌跡規劃基本概念與方法1313.6.2 驅動幾何的數字圖像參數域構建方法1333.6.3 基于圖像卷積的飛機結構件型腔銑削刀軌整體規劃方法1363.6.4 基于圖像變形的鏡像銑高速銑削軌跡整體規劃方法1413.6.5 基于圖像分割的曲面高速銑削軌跡分區規劃方法1463.7 智能數控編程系統與實例分析1503.8 本章小結1533.9 課后習題153參考文獻153第4章 大型結構件加工變形智能控制技術1544.1 引言1544.1.1 定位與夾緊1554.1.2 裝夾裝置1564.1.3 加工變形控制方法1574.2 浮動裝夾自適應加工方法與工藝裝備1584.2.1 浮動裝夾自適應加工原理1584.2.2 浮動裝夾自適應加工工藝關鍵技術分析1604.2.3 浮動裝夾模式下的定位原理1614.2.4 浮動裝夾工藝裝備1624.3 基于浮動裝夾的結構件加工變形狀態監測方法1654.3.1 結構件加工變形監測方法1654.3.2 結構件加工過程中變形力的準確測量方法1654.4 監測數據驅動的加工變形控制工藝自適應調整方法1674.4.1 基于在線監測數據的主動預應力變形控制方法1674.4.2 面向變形控制的零件余量動態分配方法1684.4.3 面向雙面結構件加工變形控制的加工順序協同優化方法1714.4.4 基于元強化學習的精加工余量優化方法1734.5 本章小結1754.6 課后習題175參考文獻176第5章 切削力智能預測與監測技術1775.1 引言1775.1.1 切削力預測技術1785.1.2 切削力監測技術1795.2 機理與數據混合驅動的切削力離線預測技術1815.2.1 基于數字圖像表征的切削幾何建模1815.2.2 機理與數據混合驅動的切削力離線預測建模1845.3 基于數控系統內部監測信號的機理與數據混合驅動切削力監測方法1875.3.1 數控系統內部監測信號-切削力機理建模1875.3.2 基于機理的結構化深度神經網絡1905.3.3 仿真與實驗分析1915.4 本章小結1985.5 課后習題199參考文獻199第6章 加工穩定性智能預測技術2006.1 引言2006.1.1 切削力建模2016.1.2 刀尖動力學建模2016.1.3 穩定性分析方法2026.1.4 銑削動力學模型2036.2 基于遷移學習的刀尖模態參數預測方法2066.2.1 刀尖模態參數的獲取2076.2.2 用于刀尖模態參數預測的遷移學習算法2136.2.3 實驗對比與驗證分析2166.3 數據和機理融合的銑削穩定性分析方法2186.3.1 融入機理的貝葉斯推斷框架2186.3.2 實驗對比與驗證分析2216.4 本章小結2246.5 課后習題224參考文獻225第7章 刀具磨損智能預測技術2267.1 引言2267.1.1 機理模型法2277.1.2 數據驅動法2287.1.3 數據與機理融合的預測模型法2287.2 刀具磨損預測數據采集與分析2287.2.1 刀具狀態數據采集及分析2287.2.2 刀具檢測2297.3 基于元學習的變工況刀具磨損預測方法2317.4 數據和機理融合的穩定預測方法2337.5 實例驗證與分析2357.5.1 驗證設計與介紹2357.5.2 驗證結果與分析2377.6 本章小結2397.7 課后習題239參考文獻240第8章 大型曲面構件自適應加工技術2418.1 引言2418.1.1 大型曲面構件原位檢測問題2428.1.2 刀具軌跡誤差補償問題2448.2 多源融合式型面原位檢測技術2468.2.1 多源融合式曲面原位測量方法2468.2.2 基于加權殘差逼近的多源融合方法2478.2.3 基于Stacking的多源融合方法2498.2.4 實驗驗證2508.3 基于曲面誤差分區的刀軌自適應移植技術2568.3.1 曲面誤差區域定義2568.3.2 刀軌自適應移植方法2588.3.3 實驗驗證2648.4 本章小結2678.5 課后習題268參考文獻268
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航空航天智能數控加工技術 作者簡介
1999.9 - 2004.6 南京航空航天大學 航空宇航制造工程 博士
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