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頁數:174

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出版時間:1970-1

價格:20.00元

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isbn號碼:9787508460338

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機基礎
• 大學教材
• 實踐教程
• 計算機應用
• 編程入門
• 信息技術
• 高等教育
• 實驗指導
• 學習輔導
• 計算機科學

好的，這是一份圖書簡介，內容與《大學計算機基礎實踐教程》無關，力求詳實且自然： --- 《數字孿生：從理論到工業級應用實踐》 導言：重塑物理世界的數字鏡像 在工業4.0和智能製造浪潮席捲全球的今天，數據不再僅僅是記錄曆史的工具，而是驅動未來決策和係統優化的核心資産。《數字孿生：從理論到工業級應用實踐》 是一本深度聚焦於數字孿生（Digital Twin）技術棧的權威指南。本書旨在係統性地梳理數字孿生的底層理論基礎、關鍵技術架構，並提供大量詳盡的、可落地的工業級應用案例與實施路徑，幫助讀者構建和運維下一代智能係統的數字映射。 本書摒棄瞭對概念的泛泛而談，轉而深入探討數字孿生體（Digital Twin Entity）從物理實體捕獲、數據融閤、模型構建、仿真推演到反饋控製的完整生命周期管理。我們堅信，真正的數字孿生不僅僅是三維模型的簡單可視化，而是基於實時數據驅動的、具備預測性分析和自主決策能力的虛擬實體。 第一部分：數字孿生的理論基石與架構解析 (The Theoretical Foundation and Architecture) 本部分為讀者奠定堅實的理論基礎，確保對數字孿生技術棧的理解是立體和深入的。 第一章：定義與範式演進 我們將追溯數字孿生的起源，區分其與傳統仿真、CAD/CAE模型、物聯網（IoT）可視化之間的本質區彆。重點解析美國空軍的“數字綫程”概念、NASA的“物理模型-數據模型-虛擬模型”三元結構，以及當前工業界廣泛采納的五維數字孿生參考模型（Physical/Virtual/Data/Service/People）。本章將詳細闡述數字孿生的成熟度模型，從初級的“描述性孿生”逐步過渡到最高級的“自主決策孿生”。 第二章：核心技術棧與互操作性 數字孿生的實現依賴於一係列前沿技術的有機集成。本章深入剖析支撐數字孿生的四大支柱： 1. 感知層技術： 工業物聯網（IIoT）、傳感器網絡、邊緣計算（Edge Computing）在數據采集與預處理中的作用，強調時間同步與數據質量管理（DQM）。 2. 模型層技術： 涵蓋多尺度建模（Multi-scale Modeling）、基於物理的模型（Physics-based Modeling, PBM）、基於數據的模型（Data-driven Modeling, DDM）以及混閤建模（Hybrid Modeling）的融閤策略。重點介紹麵嚮對象建模語言（如UML、SysML）在定義孿生體結構中的應用。 3. 連接與集成層： 探討工業通信協議（如OPC UA、MQTT）在數據傳輸中的安全性和實時性保障，以及知識圖譜（Knowledge Graph）在構建語義互操作性中的關鍵作用。 4. 計算與仿真層： 介紹高性能計算（HPC）與雲計算/霧計算在復雜係統實時仿真中的部署策略。 第二章的重點在於“互操作性”。我們通過實際案例展示如何構建一個標準化的數據接口層，確保不同廠商、不同代際的物理資産數據能夠無縫地映射到統一的數字孿生空間中。 第二部分：構建與部署：數字孿生的工程實施 (Construction and Deployment: Engineering Implementation) 本部分完全側重於工程實踐，為讀者提供從概念驗證（PoC）到大規模部署的路綫圖。 第三章：數字資産的生命周期管理 (Digital Asset Lifecycle Management, DALM) 數字孿生體的創建並非一蹴而就，它必須伴隨物理資産的整個生命周期。本章詳細闡述瞭DALM的四個關鍵階段： 設計階段： 如何利用CAD/PLM數據驅動初始模型構建。 製造/集成階段： 實時集成生産過程數據，確保“數字主綫”（Digital Thread）的連續性。 運維階段： 實時監控、狀態評估與故障診斷。 退役階段： 數據歸檔與知識沉澱。 第四章：高保真仿真與預測性分析 構建高保真的數字孿生體，關鍵在於其預測能力。本章細緻講解瞭如何將機理模型與AI/ML算法相結閤，實現對未來狀態的精確預測。我們將重點討論： 逆嚮工程與模型校準（Calibration）： 如何利用曆史運行數據對復雜的物理模型參數進行迭代優化，以消除“模型漂移”（Model Drift）。 不確定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）： 評估預測結果的可靠性，並將其反饋給決策係統。 時空數據同步： 針對大規模分布式係統，如何實現空間位置數據與時間序列數據的精確對齊。 第五章：從可視化到沉浸式交互 雖然數字孿生超越瞭簡單的三維展示，但高效的人機交互界麵至關重要。本章探討瞭先進的可視化技術在數字孿生中的應用，包括：增強現實（AR）/虛擬現實（VR）在現場維護和遠程協作中的集成，以及基於地理信息係統（GIS）的孿生體空間化管理。 第三部分：前沿應用與未來展望 (Cutting-Edge Applications and Future Outlook) 本部分通過深入的行業案例，展示數字孿生技術在解決復雜現實問題中的巨大潛力。 第六章：智能製造與生産綫優化 聚焦於離散製造和流程工業中的應用。案例包括：柔性生産綫的動態調度優化、高精度設備的關鍵部件健康管理（PHM）、以及虛擬調試（Virtual Commissioning）如何大幅縮短新産綫部署周期。 第七章：智慧城市與基礎設施管理 數字孿生如何應用於宏觀尺度的復雜係統？本章探討瞭建築信息模型（BIM）與地理信息係統（GIS）的融閤，用於城市能耗優化、交通流仿真、以及災害應急響應的預演。重點分析數據孤島在城市級孿生體構建中帶來的挑戰及解決方案。 第八章：挑戰、風險與治理 數字孿生是極高價值的資産，但也伴隨著巨大的風險。本章係統分析瞭實施過程中的主要瓶頸：數據安全與隱私保護（特彆是OT/IT融閤後的安全邊界）、標準化的缺失、以及高昂的初期投入與維護成本。我們提供瞭風險緩解策略和治理框架，指導企業建立負責任的數字孿生實踐。 結語：邁嚮自主智能係統 本書最終展望瞭數字孿生技術嚮“自主智能係統”（Autonomous Intelligent Systems）演進的方嚮，即孿生體不僅能模擬，還能在人類乾預最少的情況下，通過閉環反饋機製，主動優化和重構其物理對應物。 目標讀者： 本書麵嚮工業界的研究人員、係統架構師、運維工程師、企業數字化轉型（DX）負責人，以及計算機科學、機械工程、自動化控製等相關專業的高年級本科生和研究生。閱讀本書，您將獲得從宏觀戰略到微觀實現的全麵指導，真正掌握構建下一代工業基礎設施的核心鑰匙。 ---

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