Cuốn sách truy cập mở này tóm tắt kết quả của dự án nghiên cứu Châu Âu “Sản xuất ảo dựa trên mô hình đôi để mô phỏng và điều khiển quy trình máy công cụ” (Twin-Control).

Các nhà sản xuất máy công cụ thành công ngày nay phải cung cấp cho khách hàng những máy móc có hiệu suất và độ chính xác cao. Điều này chỉ có thể đạt được nhờ sự trợ giúp của các phần mềm hiện đại trong nghiên cứu, xây dựng, sản xuất và kiểm soát chất lượng. Xu hướng phát triển hướng tới các máy xây dựng mô-đun. Việc áp dụng các công cụ hiện đại và cấu trúc ụ trước tiến bộ đã làm tăng tốc độ cắt, do đó tăng đáng kể năng suất của máy.

Designed for quick access on the job, Machine Tools Handbook explains in detail how to carry out basic and advanced machine tool operations and functions, providing a wealth of machine tool exercises to test and improve the performance of machinists.

This Practical Book Shows You How. By Using Concrete Examples, Minimal Theory, And Two Production-Ready Python Frameworks―Scikit-Learn And Tensorflow―Author Aurélien Géron Helps You Gain An Intuitive Understanding Of The Concepts And Tools For Building Intelligent Systems

Provides basic knowledge of machine tools. Basic programs of numerically controlled machining machines. Introducing new technology and manufacturing process of machine tools.

This book thoroughly illustrates the causes of various phenomena and their effects on machining practice. The authors include several descriptions of modern analytical methods, outlining the strengths and weaknesses of the various modeling approaches.

This book provides a comprehensive description of machining technologies related to metal shaping by material removal techniques, from the basic to the most advanced, in today’s industrial applications. It is a fundamental textbook for undergraduate students enrolled in production, materials and manufacturing, industrial, and mechanical engineering programs

The book is targeted at information systems practitioners, programmers, consultants, developers, information technology managers, specification writers, data analysts, data modelers, database R&D professionals, data warehouse engineers, data mining professionals. The book will also be useful for professors and students of upper-level undergraduate and graduate-level data mining and machine learning courses who want to incorporate data mining as part of their data management knowledge base and expertise.