Notes for Manufacturing Instructors : Mastering Problem-Solving on the Blackboard (Materials Forming, Machining and Tribology)

個数：

ポイントキャンペーン

Notes for Manufacturing Instructors : Mastering Problem-Solving on the Blackboard (Materials Forming, Machining and Tribology)

Carou, Diego (EDT)/ Davim, J. Paulo (EDT)

ウェブストア価格 ¥48,898（本体¥44,453）
Springer, Berlin; Springer（2026/04発売）
外貨定価 EUR 181.89
ゴールデンウィークポイント2倍キャンペーン対象商品（～5/6）
ポイント 888pt

在庫がございません。海外の書籍取次会社を通じて出版社等からお取り寄せいたします。
通常6～9週間ほどで発送の見込みですが、商品によってはさらに時間がかかることもございます。
【重要ご説明事項】
1. 納期遅延や、ご入手不能となる場合がございます。
2. 複数冊ご注文の場合は、ご注文数量が揃ってからまとめて発送いたします。
3. 美品のご指定は承りかねます。

●3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて

【入荷遅延について】
世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。

◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。

◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。

製本 Hardcover:ハードカバー版
商品コード 9783032146274

Full Description

This book provides a comprehensive study of manufacturing processes through a numerical and problem-solving approach. It covers key topics such as additive manufacturing, casting, machining, metal forming, plastic forming, powder metallurgy, as well as various joining processes, including welding. The chapters are written around problem statements and the methodology and calculations required to find their solutions, including the theoretical background. Additionally, the book aims to provide insights into the use of artificial intelligence by instructors to enhance their teaching and lecturing. The book also addresses innovation, sustainability, and industrial relevance as key elements of modern manufacturing education.

Introduction.- Design for sustainability.- DFMA.- Design for additive manufacturing.- Conventional machining turning, drilling or milling CNC programing.- Non conventional machining.- Powder metallurgy.- Metal forming.- Finishing processes.- Foundry.- Mechanical fastening.- Adhesive joining.- Welding processes.- Coordinate measuring machines methodologies. Tolerancing.- Design of experiments.- Machine learning.- Conclusions.