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  • 正版 工业互联网技术与应用 邓春红 潘涛 何帮喜 高等职业教育系列教材 9787111718192 机械工 业出版社
  • 新商品上架
    • 作者: 无著
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2022-09
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    • 作者: 无著
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2022-09
    • ISBN:9789013962482
    • 版权提供:机械工业出版社


    商品名称:

    工业互联网技术与应用

    作      者:

    邓春红  潘涛   何帮喜

    市  场 价:

    49.00

    ISBN  号:

    9787111718192

    出版日期:

     

    页      数:

    226

    开      本:


    出  版 社:

     机械工业出版社


    前言

    项目1 认识工业互联网1

    学习目标1

    岗位能力素养1

    项目情景1

    知识储备1

    1.1 初识工业互联网1

    1.1.1 工业互联网的起源1

    1.1.2 工业互联网的定义2

    1.1.3 工业互联网的发展现状3

    1.1.4 工业互联网带来的变革6

    1.1.5 工业互联网的前景与挑战6

    拓展提升7

    1.2 工业互联网技术解密7

    1.2.1 工业4.0与工业互联网7

    1.2.2 工业互联网的体系架构8

    1.2.3 工业互联网的关键技术8

    拓展提升10

    项目训练12

    项目实施12

    项目验收23

    项目小结24

    课后作业24

    项目2 电动机拖动技术的应用25

    学习目标25

    岗位能力素养25

    项目情景25

    知识储备25

    2.1 认识直流电动机25

    2.1.1 电动机概述25

    2.1.2 直流电动机26

    拓展提升29

    2.2 步进电动机31

    2.2.1 步进电动机的工作原理31

    2.2.2 步进电动机的基本结构31

    2.2.3 步进电动机的控制方式32

    拓展提升32

    项目训练34

    项目实施34

    项目验收44

    项目小结44

    课后作业44

    项目3 气动控制技术的应用45

    学习目标45

    岗位能力素养45

    项目情景45

    知识储备45

    3.1 认识气动控制技术45

    3.1.1 气动控制技术45

    3.1.2 气动系统在新领域中的应用47

    拓展提升48

    3.2 气压传动系统的组成51

    3.2.1 气压发生装置51

    3.2.2 气压控制装置56

    3.2.3 气压执行装置58

    拓展提升61

    项目训练64

    项目实施64

    项目验收68

    项目小结68

    课后作业69

    项目4 传感器的部署与应用70

    学习目标70

    岗位能力素养70

    项目情景70

    知识储备70

    4.1 认识传感器70

    4.1.1 传感器技术简介70

    4.1.2 传感器的基本特性71

    4.1.3 传感器在工业互联网中的

    应用74

    4.1.4 传感器技术的发展74

    拓展提升75

    4.2 常见传感器75

    4.2.1 光电式传感器76

    4.2.2 电容式传感器77

    4.2.3 磁性传感器77

    4.2.4 光纤传感器78

    拓展提升79

    项目训练82

    项目实施82

    项目验收88

    项目小结88

    课后作业88

    项目5 PLC的应用与开发89

    学习目标89

    岗位能力素养89

    项目情景89

    知识储备89

    5.1 数控车床主轴电动机的PLC

             控制实例89

    5.1.1 -起动电路89

    5.1.2 SCL程序设计90

    拓展提升91

    5.2 双速电动机的控制93

    5.2.1 双速电动机控制电路93

    5.2.2 双速电动机控制分析94

    拓展提升94

    项目训练96

    项目实施96

    训练一:送料分拣控制系统96

    训练二:称重与包装系统104

    训练三:码垛系统116

    项目验收125

    项目小结125

    课后作业125

    项目6 工业互联网中的数据库服务127

    学习目标127

    岗位能力素养127

    项目情景127

    知识储备127

    6.1 认识MongoDB数据库127

    6.1.1 MongoDB数据库127

    6.1.2 MongoDB在工业互联网中

                 的作用129

    拓展提升129

    6.2 MongoDB数据库的应用131

    6.2.1 MongoDB的数据类型131

    6.2.2 MongoDB的基本操作131

    拓展提升136

    项目训练137

    项目实施137

    项目验收143

    项目小结143

    课后作业143

    项目7 工业互联网中的Web开发144

    学习目标144

    岗位能力素养144

    项目情景144

    知识储备144

    7.1 Web前端框架基础144

    7.1.1 认识React144

    7.1.2 React基础知识145

    7.1.3 antd147

    7.1.4 RESTful API148

    拓展提升148

    7.2 React事件处理151

    7.2.1 事件处理151

    7.2.2 向事件处理程序传递参数153

    7.2.3 React表单与事件154

    拓展提升156

    项目训练159

    项目实施159

    项目验收178

    项目小结178

    课后作业178

    项目8 Docker容器技术及应用179

    学习目标179

    岗位能力素养179

    项目情景179

    知识储备179

    8.1 了解Docker技术的相关概念179

    8.1.1 认识Docker技术179

    8.1.2 Docker的特点181

    8.1.3 关于Docker的三个基本概念181

    拓展提升182

    8.2 Docker镜像的操作方法185

    8.2.1 镜像服务加速器185

    8.2.2 镜像的基本操作186

    拓展提升189

    8.3 Docker容器的操作方法191

    拓展提升195

    8.4 Docker中网络的连接使用197

    8.4.1 外部访问容器197

    8.4.2 容器的互联198

    拓展提升199

    项目训练200

    项目实施200

    项目验收205

    项目小结206

    课后作业206

    项目9 AI部署与云平台搭建207

    学习目标207

    岗位能力素养207

    项目情景207

    知识储备207

    9.1 TensorFlow的安装207

    9.1.1 人工智能的应用实例207

    9.1.2 认识TensorFlow208

    9.1.3 TensorFlow的下载与安装209

    拓展提升213

    9.2 编写TensorFlow程序216

    拓展提升216

    9.3 TensorFlow Serving的安装216

    9.3.1 TensorFlow Serving简介216

    9.3.2 TensorFlow Serving的安装217

    拓展提升217

    项目训练218

    项目实施219

    项目验收224

    项目小结225

    课后作业225

    参考文献226

     

    本书主要涵盖工业互联网、电动机拖动技术的应用、气动控制技术的应用、传感器的部署与应用、PLC的应用与开发、工业互联网中的数据库服务、工业互联网中的Web开发、Docker容器技术及应用、AI部署与云平台搭建等内容。

    本书采用项目式模块化教学法,每个项目模块包含若干知识点和一个训练项目,将理论知识与实践内容相融合,充分体现以学生能力提升为本位的教学理念,具备较强的实用性和实战性。

    本书可作为高职院校工业互联网技术及其相关专业的教材,也可作为工业互联网爱好者的自学用书和专业技术人员的培训用书。

    为方便教学,本书有电子课件、素材、源代码、课后作业答案、模拟试卷及答案等教学资源,凡选用本书作为授课教材的老师,均可通过电话(010-88379564)或QQ(2314073523)咨询。

     

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