智能網教程

智能網教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

出版者:北京郵電大學齣版社
作者:王柏
出品人:
頁數:216
译者:
出版時間:2000-7
價格:28.00元
裝幀:
isbn號碼:9787563504237
叢書系列:
圖書標籤:
  • 智能網關
  • 物聯網
  • 智能傢居
  • 嵌入式係統
  • 網絡協議
  • 通信技術
  • 開發教程
  • 實踐指南
  • 邊緣計算
  • Linux
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具體描述

《智能網教程》全麵係統地介紹瞭智能網的基本原理、關鍵技術及智能網的發展趨勢。主要包括:智能網的基本概念、智能網對移動及寬帶通信網的影響,智能網與電信管理網的綜閤,智能網技術與計算機技術相結閤的最新技術進展,如智能網與因特網的綜閤、分布計算技術在智能網中的應用、主動網絡技術、電信信息網絡體係結構TINA等內容。

《數字孿生:從概念到實踐的全麵指南》 本書聚焦於數字孿生技術的深度解析、構建方法論以及其在現代工業、城市管理和復雜係統優化中的前沿應用。 第一部分:數字孿生的核心理論與演進 第一章:數字孿生的起源與演化 本章將追溯數字孿生(Digital Twin)概念的早期萌芽,從NASA在阿波羅計劃中使用的“配對係統”到工業4.0浪潮下的技術集成。我們將詳細闡述數字孿生與傳統仿真模型、虛擬現實(VR)及增強現實(AR)之間的本質區彆和相互關係。重點分析數字孿生如何從單一實體映射,發展成為一個包含物理實體、虛擬模型、連接數據和服務的動態、實時反饋係統。 第二章:數字孿生的關鍵構成要素 深入剖析一個功能完備的數字孿生係統所必需的五大核心組件: 1. 物理實體(The Physical Asset): 描述被建模對象的精確物理特徵和操作環境。 2. 虛擬模型(The Virtual Representation): 涵蓋幾何模型、物理定律模型(如有限元分析/CFD)、行為邏輯模型以及知識模型。 3. 連接層(The Connectivity Layer): 探討物聯網(IoT)、傳感器技術、5G/邊緣計算在數據采集、傳輸和實時同步中的作用和架構選擇。 4. 數據管理與分析平颱: 介紹如何處理海量、多源、異構的孿生數據,包括數據清洗、標準化、時間序列數據庫的應用,以及AI/ML算法在數據驅動洞察中的集成。 5. 雙嚮反饋機製(The Feedback Loop): 闡釋虛擬模型如何通過分析結果,指導和優化物理實體的運行,實現閉環控製和預測性維護。 第三章:數字孿生的建模範式與標準 本章側重於數字孿生的“如何建”的問題。介紹主流的建模方法論,包括自底嚮上(基於傳感器數據和底層物理)和自頂嚮下(基於係統需求和業務流程)的建模路徑。探討本體論(Ontology)在構建語義一緻的孿生模型中的重要性,以及當前國際上正在製定的相關標準(如ISO/CD 23247等)對互操作性的影響。分析不同粒度(Component, Asset, System, Process Twin)的建模策略選擇。 第二部分:構建與集成技術 第四章:傳感器技術與實時數據融閤 詳述支撐數字孿生實時性的關鍵技術。涵蓋非侵入式和侵入式傳感器的選型、部署策略及數據采集頻率的確定。重點討論數據融閤技術,包括卡爾曼濾波、傳感器網絡數據去噪和異常檢測,以確保輸入到虛擬模型的“源數據”的準確性和可靠性。 第五章:高性能計算與虛擬環境構建 數字孿生對計算資源提齣瞭極高要求。本章探討如何利用高性能計算(HPC)、雲計算(Cloud Computing)和邊緣計算(Edge Computing)架構,實現復雜物理模型的實時或近實時解算。深入解析三維可視化技術(如PBR渲染、LOD管理)在構建沉浸式、高保真虛擬環境中的應用。 第六章:數據驅動的智能增強 闡述如何將人工智能技術深度嵌入數字孿生框架以實現高級功能: 預測性分析: 利用時間序列預測模型預測設備故障時間點(RUL)。 狀態評估與診斷: 運用深度學習進行模式識彆,對設備運行狀態進行實時健康評估。 優化決策: 基於強化學習算法,在虛擬環境中測試並推薦最佳操作參數,避免對物理係統造成風險。 第三部分:行業應用與未來趨勢 第七章:智能製造中的生産孿生 聚焦於數字孿生在“工業4.0”中的實踐。講解如何構建車間級、産綫級乃至工廠級的生産孿生。應用實例包括:優化生産調度、提高柔性製造能力、虛擬調試(Virtual Commissioning)新産綫,以及通過孿生體進行能耗優化和質量追溯。 第八章:智慧城市與基礎設施管理 探討數字孿生如何賦能城市級管理。從城市數據平颱(CDP)的構建到基礎設施(交通、管網、建築群)的建模。分析其在交通流動態仿真、應急響應規劃、城市能耗負荷預測以及建築全生命周期管理(BIM到DT的轉換)中的具體應用場景和麵臨的挑戰。 第九章:數字孿生的安全、倫理與治理 隨著孿生係統權限的提升,安全和治理問題日益突齣。本章討論孿生數據和模型的網絡安全風險(如模型篡改、數據泄露),以及如何通過區塊鏈技術增強數據的可信度和溯源性。同時,探討在自動化決策中,人為乾預的邊界和倫理責任的劃分。 第十章:麵嚮未來的孿生技術展望 展望數字孿生技術的下一階段發展。包括: 群體孿生(Swarm Twins): 多個獨立孿生體之間的協同與協作。 認知孿生(Cognitive Twins): 具備更高層次自我學習和適應能力的新一代孿生係統。 互操作性與數字綫程(Digital Thread): 探討如何通過統一的數據流,連接産品生命周期的各個階段,實現真正的“端到端”數字連續性。 本書旨在為工程師、係統架構師、項目經理以及相關領域的研究人員,提供一套從理論基礎到工程實現的、係統化、可操作的數字孿生構建與應用藍圖。

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