123,123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書圍繞特種閥門的數(shù)字創(chuàng)新設(shè)計(jì)、智能制造和智能運(yùn)維三大技術(shù)方向，聚焦于數(shù)字化性能分析、智能制造、云計(jì)算及智能故障診斷等智能化前沿技術(shù)，系統(tǒng)地介紹了設(shè)計(jì)、制造和運(yùn)維一體化的閥門數(shù)智化工程，以及閥門全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)智化升級(jí)的關(guān)鍵技術(shù)。其主要內(nèi)容包括：數(shù)智化概述、特種閥門數(shù)智化概述、特種閥門數(shù)字化設(shè)計(jì)技術(shù)、特種閥門仿真技術(shù)、特種閥門優(yōu)化設(shè)計(jì)、智能制造與特種閥門制造、特種閥門智能制造技術(shù)、智能運(yùn)維與特種閥門運(yùn)維、特種閥門故障狀態(tài)數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理技術(shù)、面向特種閥門的智能故障診斷技術(shù)、特種閥門智能運(yùn)維系統(tǒng)。本書內(nèi)容新穎，實(shí)用性強(qiáng)，緊貼閥門領(lǐng)域研究前沿，可為特種閥門的后續(xù)研究提供技術(shù)支持，有較高的參考價(jià)值和啟迪性。

作者簡(jiǎn)介

　　錢錦遠(yuǎn)，浙江大學(xué)副教授、博士生導(dǎo)師，浙江大學(xué)-中核科技高性能控制閥聯(lián)合研發(fā)中心副主任。長(zhǎng)期從事特種閥門研究工作。兼任中國(guó)儀器儀表學(xué)會(huì)控制閥專業(yè)委員會(huì)副總干事，中國(guó)機(jī)械工程學(xué)會(huì)流體傳動(dòng)與控制分會(huì)特種流控專業(yè)委員，全國(guó)閥門標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)委員等。先后承擔(dān)國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃子課題等省部級(jí)以上項(xiàng)目10余項(xiàng)，發(fā)表論文100余篇，授權(quán)國(guó)家發(fā)明專利30余件?？蒲谐晒@浙江省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)、中國(guó)儀器儀表學(xué)會(huì)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)、機(jī)械工業(yè)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)等，于2021年入選中國(guó)科協(xié)青年人才托舉工程。金志江，浙江大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，浙江省新世紀(jì)151 人才，長(zhǎng)期從事高性能特種閥門理論研究與技術(shù)開發(fā)工作?，F(xiàn)任浙江省重點(diǎn)科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，兼任全國(guó)安全泄壓裝置標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)委員、中國(guó)壓力容器學(xué)會(huì)管道技術(shù)委員會(huì)委員兼副秘書長(zhǎng)、中國(guó)腐蝕與防護(hù)學(xué)會(huì)承壓設(shè)備專業(yè)委員會(huì)委員。近五年來，承擔(dān)與閥門相關(guān)的國(guó)家重大科技專項(xiàng)、國(guó)家自然科學(xué)基金、浙江省重大科技專項(xiàng)等項(xiàng)目30余項(xiàng)；作為第一完成人獲浙江省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)“復(fù)雜工況減溫減壓關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用”1 項(xiàng)；發(fā)表SCI論文30 余篇；授權(quán)國(guó)家發(fā)明專利10 余件；參與制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)1 部；出版專著一本。

圖書目錄

序
前言
第1章　數(shù)智化概述1
1.1　數(shù)智化概念1
1.1.1　數(shù)智化的背景1
1.1.2　數(shù)智化的定義2
1.2　國(guó)內(nèi)外數(shù)智化工業(yè)的發(fā)展與應(yīng)用狀況5
1.2.1　國(guó)外數(shù)智化工業(yè)的發(fā)展與應(yīng)用5
1.2.2　國(guó)內(nèi)數(shù)智化工業(yè)的發(fā)展與應(yīng)用12
1.2.3　國(guó)內(nèi)外數(shù)智化工業(yè)現(xiàn)狀比較15
1.3　數(shù)智化新時(shí)代19
1.3.1　從自動(dòng)化到數(shù)智化轉(zhuǎn)型19
1.3.2　數(shù)智化時(shí)代的新特征21
參考文獻(xiàn)24
第2章　特種閥門數(shù)智化概述25
2.1　特種閥門數(shù)智化的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)25
2.1.1　特種閥門數(shù)智化的現(xiàn)狀與發(fā)展25
2.1.2　特種閥門數(shù)智化的挑戰(zhàn)27
2.2　特種閥門數(shù)智化轉(zhuǎn)型30
2.2.1　特種閥門數(shù)智化轉(zhuǎn)型背景30
2.2.2　特種閥門數(shù)智化轉(zhuǎn)型策略30
2.2.3　閥門企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的核心要素36
2.2.4　特種閥門數(shù)智化轉(zhuǎn)型展望39
參考文獻(xiàn)41
第3章　特種閥門數(shù)字化設(shè)計(jì)技術(shù)42
3.1　特種閥門數(shù)字化設(shè)計(jì)概述42
3.1.1　設(shè)計(jì)流程42
3.1.2　主流工業(yè)CAD設(shè)計(jì)系統(tǒng)44
3.1.3　特種閥門的MBD模型48
3.2　特種閥門裝配工藝規(guī)劃50
3.2.1　虛擬裝配概述50
3.2.2　裝配要素建模51
3.2.3　虛擬裝配約束52
3.2.4　裝配工藝規(guī)劃55
3.3　基于Web的三維設(shè)計(jì)與協(xié)同56
3.3.1　設(shè)計(jì)文件分布式存儲(chǔ)57
3.3.2　設(shè)計(jì)過程云協(xié)同管理59
參考文獻(xiàn)60
第4章　特種閥門仿真技術(shù)62
4.1　特種閥門仿真技術(shù)概述62
4.1.1　特種閥門仿真分析種類62
4.1.2　特種閥門仿真分析流程63
4.2　面向特種閥門的仿真分析技術(shù)65
4.2.1　特種閥門仿真理論基礎(chǔ)65
4.2.2　流場(chǎng)仿真分析68
4.2.3　流固耦合仿真分析75
參考文獻(xiàn)82
第5章　特種閥門優(yōu)化設(shè)計(jì)83
5.1　特種閥門拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)83
5.1.1　特種閥門拓?fù)鋬?yōu)化概述83
5.1.2　特種閥門的輕量化85
5.1.3　閥芯拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化88
5.2　特種閥門的多目標(biāo)優(yōu)化94
5.2.1　多目標(biāo)優(yōu)化概述94
5.2.2　DOE的設(shè)計(jì)流程95
5.2.3　特種閥門的優(yōu)化設(shè)計(jì)算法95
5.3　特種閥門多學(xué)科優(yōu)化96
5.3.1　特種閥門數(shù)字化成形工藝97
5.3.2　特種閥門力學(xué)性能優(yōu)化99
參考文獻(xiàn)101
第6章　智能制造與特種閥門制造102
6.1　智能制造技術(shù)概述102
6.1.1　工業(yè)4.0的內(nèi)涵103
6.1.2　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)涵106
6.1.3　中國(guó)智能制造的內(nèi)涵109
6.2　特種閥門制造業(yè)發(fā)展現(xiàn)況及趨勢(shì)112
6.2.1　閥門行業(yè)發(fā)展現(xiàn)況及制約因素113
6.2.2　閥門行業(yè)各類問題與短板115
6.2.3　閥門行業(yè)未來的發(fā)展趨勢(shì)116
6.3　智能制造共性技術(shù)118
6.3.1　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)118
6.3.2　信息物理生產(chǎn)系統(tǒng)121
6.3.3　數(shù)字主線122
6.3.4　工業(yè)大數(shù)據(jù)126
6.3.5　機(jī)器學(xué)習(xí)127
6.4　特種閥門智能制造戰(zhàn)略129
6.4.1　智能制造規(guī)劃129
6.4.2　智能制造研發(fā)計(jì)劃130
參考文獻(xiàn)132
第7章　特種閥門智能制造技術(shù)134
7.1　特種閥門的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)與信息集成134
7.2　特種閥門制造的尺寸精度工程技術(shù)138
7.3　面向特種閥門的虛擬工廠技術(shù)140
7.4　特種閥門制造大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)142
7.5　特種閥門智能制造案例介紹145
參考文獻(xiàn)156
第8章　智能運(yùn)維與特種閥門運(yùn)維157
8.1　智能運(yùn)維的相關(guān)概念158
8.1.1　運(yùn)行維修模式158
8.1.2　智能運(yùn)維關(guān)鍵技術(shù)159
8.2　特種閥門的智能運(yùn)維162
參考文獻(xiàn)163
第9章　特種閥門故障狀態(tài)數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理技術(shù)165
9.1　特種閥門故障狀態(tài)數(shù)據(jù)采集165
9.1.1　泄漏狀態(tài)數(shù)據(jù)采集165
9.1.2　振動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)采集171
9.1.3　噪聲狀態(tài)數(shù)據(jù)采集173
9.2　狀態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)176
9.2.1　傅里葉變換177
9.2.2　小波變換178
9.2.3　經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解183
參考文獻(xiàn)186
第10章　面向特種閥門的智能故障診斷技術(shù)188
10.1　智能故障診斷技術(shù)概述188
10.2　基于模型的智能故障診斷技術(shù)190
10.2.1　基于模型的智能故障診斷技術(shù)的原理和分類191
10.2.2　基于狀態(tài)估計(jì)方法的調(diào)節(jié)閥故障診斷技術(shù)193
10.3　基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能故障診斷技術(shù)194
10.3.1　基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷方法概述194
10.3.2　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電液伺服閥的智能故障診斷技術(shù)199
10.3.3　基于支持向量機(jī)的閥門泄漏故障診斷202
10.4　基于知識(shí)的智能故障診斷技術(shù)204
10.4.1　基于知識(shí)的方法概述205
10.4.2　閥門系統(tǒng)故障診斷知識(shí)庫的建立209
10.4.3　基于故障樹分析的調(diào)節(jié)閥故障診斷211
參考文獻(xiàn)214
第11章　特種閥門智能運(yùn)維系統(tǒng)215
11.1　故障預(yù)測(cè)與健康管理概述215
11.2　特種閥門故障預(yù)測(cè)與健康管理研究方法216
11.2.1　基于物理模型的方法217
11.2.2　基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法218
11.2.3　基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法219
11.3　特種閥門故障預(yù)測(cè)技術(shù)220
11.3.1　故障預(yù)測(cè)方法221
11.3.2　故障預(yù)測(cè)模塊設(shè)計(jì)222
11.4　面向特種閥門的健康管理224
11.4.1　特種閥門維修策略225
11.4.2　核電閥門的維修決策支持系統(tǒng)227
11.5　特種閥門智能運(yùn)維系統(tǒng)實(shí)例229
11.5.1　基于LoRa的智能閥控云監(jiān)測(cè)系統(tǒng)229
11.5.2　基于物聯(lián)網(wǎng)的智能泵閥控制平臺(tái)229
參考文獻(xiàn)233