焊接工裝夾具設計及應用（第2版） 下載 mobi epub pdf 電子書 2026

編輯推薦

　　

　　《焊接工裝夾具設計及應用（第2版）》內容是作者多年一綫工作經驗的總結，理論與實踐結閤緊密。本書是目前開設相關專業的院校非常需要的教材，而可替代的産品很少。第一版銷售就很好，第二版在內容上做瞭更新、補充，有瞭更大的提升。

內容簡介

　　《焊接工裝夾具設計及應用（第2版）》主要內容包括焊件的定位原理及定位器設計；焊接工裝夾具；焊接工裝夾具的動力裝置；焊接工裝夾具的設計方法；焊接變位機械，包括焊件變位機械、焊機變位機械、焊工變位機械的特點及應用；焊接機器人與焊件變位機械的特點、精度及控製要求等；焊接工裝夾具應用實例，包括汽車裝焊夾具、自動化焊接工裝等。《焊接工裝夾具設計及應用（第2版）》注重內容的係統性和科學性，在重點介紹基本原理的同時，突齣實用性；介紹瞭一些新技術成果；對應用於焊接生産中的實例進行分析，便於學生聯係實際，舉一反三，增強工程意識；采用現行國傢標準和行業標準；每章末列有習題與思考題。
　　《焊接工裝夾具設計及應用（第2版）》可作為高等工科院校焊接技術與自動化專業、材料成形及控製工程專業的教材和專業課程設計以及畢業設計參考書，也可供相關專業師生和從事焊接工裝設計的工程技術人員參考。

目錄

緒論
一、焊接工裝的組成與分類
二、焊接工裝的作用
三、焊接工裝的特點
四、焊接機械裝備的設計原則和應注意的問題
五、焊接工裝與焊接生産過程低成本機械化和自動化

第一章 焊件的定位原理及定位器設計
第一節 焊件的定位原則
一、六點定則原理
二、焊件在夾具中的定位方法
三、 N-2-1定位原理
第二節 定位方法及定位器與夾具體
一、基準的概念
二、焊件以平麵定位
三、焊件以圓孔定位
四、焊件以外圓柱定位
五、組閤錶麵的定位
六、型麵的定位
七、定位器
八、夾具體
第三節 焊接工裝夾具定位方案的設計方法及步驟
一、定位基準的確定
二、定位器結構及布局的確定
三、定位原理的應用
四、確定定位器的材料及技術要求
習題與思考題

第二章 焊接工裝夾具
第一節 對夾緊裝置的基本要求
一、夾緊裝置的組成
二、夾緊裝置的分類
三、夾緊裝置的基本要求
第二節 焊件所需夾緊力的確定
一、闆材焊接時夾緊力的確定
二、梁式構件焊接時所需夾緊力的確定
三、定位及夾緊符號的標注
第三節 手動夾緊機構
一、手動夾緊機構的分類及特點
二、楔塊夾緊機構
三、螺鏇夾緊機構
四、圓偏心夾緊機構
五、彈簧夾緊機構
第四節 復閤夾緊機構
一、杠杆夾緊機構
二、杠杆-鉸鏈夾緊機構
三、偏心輪-杠杆夾緊機構
第五節 柔性夾緊機構
一、柔性夾具
二、組閤夾具
三、專用夾具
四、焊接專用組閤夾具實例分析
習題與思考題

第三章 焊接工裝夾具的動力裝置
第一節 氣壓傳動裝置
一、氣壓傳動係統的特點
二、汽缸的類型及其齣力計算
第二節 液壓傳動裝置
一、液壓傳動裝置的特點
二、液壓缸的類型及其齣力計算
第三節 氣動和液壓傳動裝置的選擇
第四節 磁力、真空夾緊裝置
一、磁力夾緊裝置
二、真空夾緊裝置
第五節 電動夾緊裝置
一、概述
二、電動機容量的選擇
習題與思考題

第四章 焊接工裝夾具的設計方法
第一節 焊接工裝夾具的設計原則
一、工藝性原則
二、經濟性原則
三、可靠性原則
四、藝術性原則
第二節 焊接工裝夾具的設計步驟與內容
一、焊接工裝夾具的設計步驟
二、裝配及焊接夾具的設計
習題與思考題

第五章 焊接變位機械
第一節 概述
一、焊接變位機械的分類
二、焊接變位機械應具備的性能
第二節 焊件變位機械
一、焊接變位機
二、焊接滾輪架
三、焊接翻轉機
四、焊接迴轉颱
第三節 焊機變位機械
一、焊接操作機
二、電渣焊立架
第四節 焊工變位機械
一、焊工升降颱的結構
二、焊工升降颱的驅動及主要參數
三、肘臂式和套筒式焊工升降颱
習題與思考題

第六章 焊接機器人與焊件變位機械
第一節 焊接機器人
一、焊接機器人概述
二、焊接機器人的組成及腕、臂部的傳動控製特徵
三、采用焊接機器人的注意事項
第二節 焊接機器人用的焊件變位機械
一、焊件變位機械與焊接機器人的運動配閤及精度
二、焊件變位機械的結構及傳動
三、弧焊機器人焊接工裝夾具的設計原則
四、焊接機器人工作站應用
習題與思考題

第七章 焊接工裝夾具實例
第一節 汽車裝焊夾具
一、汽車裝焊夾具的特點
二、車門裝焊夾具
三、車身裝焊夾具
第二節 自動化焊接工裝
一、汽車消聲器縱縫自動化焊接工裝
二、馬鞍埋弧自動焊專機
習題與思考題
參考文獻

前言/序言

現代機械製造中的智能控製係統設計與實踐 本書麵嚮機械工程、自動化、控製科學等領域的工程師、技術人員以及相關專業的高年級學生，深入剖析瞭當代機械製造中智能控製係統的核心原理、設計方法與工程應用。全書結構嚴謹，內容前沿且詳實，旨在提供一套全麵、實用的智能控製係統構建與優化指南。 --- 第一部分：智能控製係統基礎理論與架構 本部分奠定讀者理解現代機械製造智能化的理論基礎，重點闡述瞭傳統控製理論嚮智能化轉型的關鍵驅動力與技術路綫。 第一章 現代機械製造的智能化趨勢與挑戰 本章首先迴顧瞭工業自動化從機電一體化到信息物理係統（CPS）的演進曆程。詳細分析瞭在工業4.0背景下，機械係統對實時性、柔性和自適應能力提齣的更高要求。重點探討瞭當前智能控製在數據采集延遲、模型不確定性、硬件兼容性以及異構係統集成方麵所麵臨的主要技術瓶頸。本章通過對比傳統PID控製與現代智能算法在復雜工況下的性能差異，強調瞭引入高級智能方法作為提升係統競爭力的必然性。 第二章 智能控製係統的基本組成與分層架構 本章係統地介紹瞭智能控製係統的通用架構，通常劃分為感知層、決策層和執行層。感知層的討論深入到高精度傳感器技術，包括機器視覺（如三維結構光、ToF相機）在狀態監測中的應用，以及柔順性傳感器（如力/力矩傳感器、壓電傳感器）如何為係統提供高保真度的物理交互信息。決策層是係統的核心，詳細闡述瞭從模糊邏輯、神經網絡到深度強化學習的演變路徑。執行層則關注高動態響應伺服驅動器、精密執行機構（如直綫電機、壓電驅動器）的選型、接口標準與實時控製策略的實現。特彆分析瞭基於CPS架構的分布式控製網絡協議（如EtherCAT、TSN）。 第三章 過程建模的智能化方法 精確的模型是智能控製的基礎。本章超越瞭傳統的白箱（物理模型）方法，著重講解黑箱與灰箱建模技術。 係統辨識與參數估計： 介紹遞歸最小二乘法（RLS）、卡爾曼濾波（KF）及其擴展形式（EKF, UKF）在非綫性、時變係統參數實時辨識中的應用。 基於數據驅動的建模： 深入探討瞭基於神經網絡（如NARX模型、LSTM網絡）的非綫性係統建模技術，重點關注如何處理高維輸入和樣本稀疏性問題。 不確定性建模： 闡述瞭區間分析、多值邏輯和D-S證據理論在處理傳感器噪聲和模型誤差方麵的應用，為後續的魯棒控製設計打下基礎。 --- 第二部分：核心智能控製算法與設計 本部分是全書的技術核心，詳細介紹瞭當前主流且具備工程應用潛力的智能控製算法。 第四章 軟測量與模糊邏輯控製器的設計 本章首先解決瞭許多復雜機械係統中關鍵性能指標（如材料的殘餘應力、磨損程度）難以直接在綫測量的問題，重點講解瞭軟測量技術（Soft Sensing）。隨後，深入剖析瞭模糊邏輯控製（FLC）的設計流程，包括模糊集的構建、隸屬度函數的選擇與優化、模糊規則庫的建立。通過實際案例，演示瞭如何利用專傢知識和係統運行數據，構建齣既有較好魯棒性又易於解釋的模糊控製器。 第五章 基於神經網絡的自適應與優化控製 本章聚焦於神經網絡在係統辨識和控製器設計中的集成應用。 自整定與自適應控製： 詳細介紹瞭基於反嚮傳播（BP）和梯度下降算法的自適應神經控製器（ANC）的結構，探討瞭如何利用在綫學習機製補償係統參數變化和外部擾動。 模型參考自適應控製（MRAC）與神經網絡的結閤： 講解瞭如何用神經網絡近似參考模型或誤差動態，實現對復雜非綫性係統的漸近跟蹤。 神經模糊係統（ANFIS）： 探討瞭ANFIS如何有機結閤模糊邏輯的解釋性和神經網絡的學習能力，用於構建高性能的混閤智能控製器。 第六章 深度強化學習（DRL）在機械控製中的前沿應用 本章是針對最新技術趨勢的深入探討。DRL是實現真正自主決策的關鍵技術。 DRL基礎理論迴顧： 簡要迴顧瞭馬爾可夫決策過程（MDP）、Q學習、策略梯度方法（如REINFORCE, A2C）。 深度Q網絡（DQN）與連續動作空間控製： 重點講解瞭Actor-Critic架構（如DDPG, TD3, SAC）如何用於驅動機械臂的軌跡規劃與力控任務，處理控製信號為連續值的挑戰。 安全強化學習： 鑒於機械係統的安全關鍵性，本章專門討論瞭如何在DRL訓練過程中引入約束（如使用勢函數、安全層），確保在探索階段係統不會進入危險狀態。 --- 第三部分：工程實踐、仿真與驗證 本部分將理論知識與實際工程應用緊密結閤，重點關注係統的落地實施。 第七章 仿真環境搭建與模型驗證 本章指導讀者如何利用主流仿真工具（如MATLAB/Simulink、CoSimia）構建高保真的機械係統數字孿生模型。詳細介紹瞭： 多物理場耦閤仿真： 如何在仿真中集成多體動力學（MBD）、有限元分析（FEA）和控製算法模塊，實現對係統摩擦、熱影響和結構柔性的精確模擬。 硬件在環（HIL）測試平颱的構建： 闡述瞭HIL測試在驗證智能控製器魯棒性、實時性能和故障診斷能力中的不可替代性，並給齣瞭工業級HIL係統的配置指南。 第八章 智能控製器的嵌入式實現與實時部署 本章關注如何將訓練好的復雜智能模型部署到實際的嵌入式控製器上。 模型輕量化與優化： 討論瞭模型剪枝、量化、知識蒸餾等技術，以適應實時操作係統（RTOS）和嵌入式計算平颱的資源限製。 高性能計算平颱選型： 對比瞭FPGA、GPU（如NVIDIA Jetson係列）和高性能DSP在加速神經網絡推理和復雜算法運算方麵的優劣。 實時性保障： 深入探討瞭周期性任務調度、中斷處理優先級和確定性通信協議在確保控製環路實時閉環時間方麵的關鍵技術。 第九章 智能故障診斷與容錯控製 智能係統不僅要高效運行，還要具備“健康”的自我感知能力。 基於殘差的故障檢測： 結閤學習到的係統模型，設計殘差生成器，利用統計過程控製（SPC）原理進行早期故障預警。 基於學習的異常識彆： 使用自編碼器（Autoencoders）或隔離森林（Isolation Forest）對高維傳感器數據進行無監督學習，識彆齣與正常運行模式偏離的未知故障模式。 容錯策略的觸發與切換： 講解瞭在檢測到故障後，如何平滑地將控製權從主控製器切換到預備的容錯控製器（如基於魯棒的控製策略），確保係統在部分功能喪失的情況下仍能安全穩定運行。 --- 總結： 本書理論深度與工程實用性兼備，通過詳盡的案例分析和清晰的結構組織，為讀者提供瞭從理論理解、算法選擇到工程部署的全流程技術指導，是深入理解和實踐現代機械製造領域智能控製技術的必備參考書。