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出版者:机械工业出版社

作者:刘旭

出品人:

页数:148

译者:

出版时间:2013-11

价格:29.00

装帧:平装

isbn号码:9787111443094

丛书系列:

图书标签:

• 精益生产
• 管理学
• 管理
• 精益生产
• 精益管理
• 持续改进
• 效率提升
• 流程优化
• 成本控制
• 价值流
• 消除浪费
• 丰田生产系统
• 管理科学

《数字孪生：构建未来世界的虚拟镜像》 —— 跨越物理与数字的界限，开启智能决策的新纪元 【图书核心定位】 本书并非探讨传统意义上的企业管理优化或精益化流程改进，而是深入剖析一项颠覆性的前沿技术——数字孪生（Digital Twin）。它将详细阐述数字孪生如何通过高保真、实时同步的虚拟模型，彻底重塑产品设计、系统运行、城市规划乃至复杂工业生态的决策、预测与优化能力。 【内容结构与深度剖析】 本书共分为六个逻辑递进的部分，旨在为读者提供从基础概念到高级应用的全面、系统性的知识体系。 --- 第一部分：数字孪生的概念基石与技术演进 本部分聚焦于奠定数字孪生理解的理论基础和历史背景。 1. 概念的清晰界定： 我们将严格区分数字孪生与传统仿真（Simulation）、模型（Model）和虚拟现实（VR/AR）的区别。数字孪生不仅仅是静态的3D模型，而是物理实体（Physical Twin）、虚拟模型（Virtual Twin）、连接数据流（Data Link）和双向反馈机制（Feedback Loop）的有机统一体。 2. 历史溯源与成熟度模型： 追溯数字孪生概念的早期萌芽，分析NASA在航天领域的应用雏形，并引入行业通用的数字孪生成熟度模型（如L0至L5），帮助读者定位当前技术所处的阶段和未来的发展方向。 3. 支撑技术栈的全面解析： 数字孪生得以实现的五大关键技术支柱将被详尽剖析： 物联网（IoT）与边缘计算： 如何实现高频、低延迟的数据采集和初步处理。 高精度建模与语义网技术： 探讨参数化建模、BIM/CAD集成以及知识图谱在构建虚拟实体语义层中的作用。 大数据分析与人工智能（AI/ML）： 如何利用历史和实时数据训练预测模型，实现对物理实体行为的深度洞察。 高性能计算（HPC）与云计算： 支撑复杂系统大规模实时同步所需的计算资源架构。 --- 第二部分：数字孪生的构建方法论与生命周期管理 本部分侧重于“如何做”——即构建一个功能完备的数字孪生的工程实践流程。 1. 需求定义与孪生体级别划分： 强调在项目初期，必须根据决策需求（如性能监测、故障诊断、寿命预测）来定义孪生体的粒度（Component Level, Asset Level, System Level, Process Level）。错误的粒度定义将直接导致投入产出比失衡。 2. 数据采集与模型校准（Calibration）： 详细介绍传感器选型、数据清洗与预处理技术。重点阐述如何利用先进的迭代算法，确保虚拟模型参数与物理实体状态的实时动态一致性，这是孪生体“活起来”的关键。 3. 孪生体的生命周期管理（DT Lifecycle）： 数字孪生是一个动态实体，它必须随物理实体的演进而更新。我们将探讨从设计（Design Twin）到制造（Prototype Twin），再到运行（Operating Twin）和最终退役（Decommissioning Twin）的全生命周期数据闭环管理策略。 4. 安全性与可信度框架： 探讨在数据传输和模型运行中，如何保障数字孪生的数据安全、模型防篡改以及决策输出的合规性与可解释性（XAI）。 --- 第三部分：前沿应用场景深度聚焦 本部分通过丰富的案例，展示数字孪生在不同垂直领域的颠覆性应用。 1. 智能制造与工业4.0： 虚拟调试（Virtual Commissioning）： 在虚拟环境中对生产线进行完整的功能和逻辑测试，大幅缩短现场调试时间。 预测性维护（PdM 2.0）： 结合疲劳模型和实时工况，预测零部件的剩余有效寿命（RUL），从被动维护升级为主动干预。 工艺流程优化： 模拟不同生产参数组合对最终产品质量的影响，实现“零废品率”的目标探索。 2. 智慧城市与基础设施管理： 城市级数字孪生（Urban Digital Twin）： 整合交通流、能源消耗、环境监测数据，用于应急响应规划、基础设施压力测试和可持续发展策略制定。 建筑性能优化： 模拟建筑内部的气流、热量分布，优化暖通空调（HVAC）系统能耗。 3. 航空航天与复杂系统： 载人航天任务的地面备份与模拟： 确保地面控制中心能完全复现航天器的实时状态，进行极端情况的预演。 飞机健康管理（PHM）： 实时监测机身结构应力，评估飞行安全裕度。 --- 第四部分：数字孪生与人工智能的深度融合 本部分探讨AI如何赋能数字孪生，使其从“映射”工具进化为“决策引擎”。 1. 基于模型的强化学习（MBRL）： 在安全可控的虚拟环境中，利用强化学习算法训练控制策略，然后将最优策略部署到物理实体上，实现自主优化。 2. 认知孪生体（Cognitive Twin）： 当数字孪生体不仅能反映“是什么”和“将发生什么”，还能理解“为什么”时，它便进化为认知孪生体。这依赖于知识图谱和复杂推理引擎的引入。 3. 生成式模型与数据增强： 利用生成对抗网络（GANs）等技术，在数据稀疏或发生灾难性故障时，生成逼真的、用于模型训练的合成数据。 --- 第五部分：组织变革与实施挑战 数字孪生的引入不仅是技术升级，更是组织结构和思维模式的重塑。 1. 跨职能协作模型的建立： 数字孪生打破了设计、工程、运营部门之间的信息孤岛。本章阐述如何建立以“孪生体”为核心的跨学科团队协作框架。 2. 投资回报率（ROI）的量化评估： 提出一套针对数字孪生项目的投入产出分析模型，重点关注风险降低、效率提升和新服务创造的间接价值。 3. 标准化与互操作性的障碍： 讨论当前行业内不同供应商和平台之间数据接口不统一的现实困境，以及面向未来的开放标准（如Open Design Alliance, OGC）的重要性。 【结语】 《数字孪生：构建未来世界的虚拟镜像》旨在为工程师、技术主管、战略规划师提供一份清晰的路线图，指导他们如何驾驭这场从物理世界向数字世界延伸的深刻变革，最终实现对复杂系统的完全掌控与超前洞察。本书不提供流程优化的捷径，而是揭示构建高保真数字镜像，实现未来智能化的硬核技术路径。

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