柴油重卡维护维修方法与实例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:人民邮电

作者:朱则刚//杨新明//肖永清

出品人:

页数:225

译者:

出版时间:2009-9

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787115200303

丛书系列:

图书标签:

• bvbcv
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• 技术手册

《数字孪生技术在智能制造中的前沿应用》 —— 跨越物理与数字鸿沟，驱动工业4.0深度变革 本书导读： 在当前全球制造业向数字化、网络化、智能化转型的浪潮中，数字孪生（Digital Twin）技术已不再是停留在概念阶段的前沿设想，而是成为推动工业4.0从理论走向实践的核心驱动力。本书《数字孪生技术在智能制造中的前沿应用》旨在系统、深入地剖析数字孪生技术在当代复杂制造系统中的理论基础、关键实现路径、前沿算法模型，并通过大量详实的工业案例，展现其在产品全生命周期管理、优化生产效率、提升设备预测性维护等方面的巨大潜力。 本书面向工业自动化工程师、制造系统架构师、精益生产管理者以及对工业数字化转型有深入研究需求的科研人员和高年级本科生、研究生。我们力求避免空泛的理论叙述，聚焦于如何将先进的传感器数据、云计算、边缘计算、人工智能与高保真度的虚拟模型相结合，构建出能够实时反馈、精准预测、自主优化的智能制造环境。 --- 第一部分：数字孪生技术的基础架构与理论基石 本部分内容聚焦于构建数字孪生系统的“骨架”。我们首先会界定数字孪生的核心要素——物理实体、虚拟模型、连接机制与数据流，并清晰区分其与传统仿真、CBE（基于组件的工程）等技术的本质区别。 1.1 数字孪生的多维分层模型： 深入探讨如何构建一个多层次的数字孪生体系，从描述物理资产状态的“描述性孪生” (Descriptive Twin)，升级到能够模拟运行过程的“性能孪生” (Performance Twin)，直至最终实现自我学习与优化的“规范性孪生” (Prescriptive Twin)。重点剖析描述模型（如CAD/CAE模型）如何与实时运行数据进行动态耦合。 1.2 数据驱动的实时同步机制： 实时性是孪生的生命线。本章详细阐述物联网（IoT）数据采集层的架构，重点分析如何利用OPC UA、MQTT等工业协议进行高效、低延迟的数据传输。同时，本书将深入讲解数据清洗、预处理与时序数据库（TSDB）的应用策略，确保虚拟模型与物理世界的“毫秒级”同步精度。 1.3 仿真与建模的深度融合： 探讨不同层级的仿真技术在构建孪生模型中的作用。包括：基于物理定律的机理建模（如有限元分析FEA、计算流体力学CFD），以及如何将这些高保真模型嵌入到实时框架中。同时，介绍基于大数据和机器学习的“数据驱动模型”的构建方法，实现对复杂非线性系统的有效映射。 --- 第二部分：数字孪生在产品与工艺生命周期中的应用 本部分将探讨如何将数字孪生应用于制造过程的各个关键阶段，实现端到端的优化。 2.1 产品设计与验证的虚拟测试场： 聚焦于设计阶段的“数字主线”。介绍如何利用孪生技术对产品概念进行快速迭代和虚拟验证，预测其在极端工况下的行为表现。重点解析参数化设计工具（如Parametric Modeling）与孪生模型的集成，实现“设计即孪生”的理念。 2.2 智能生产线的实时优化与调度： 这是数字孪生应用的核心领域。本书详细阐述如何构建整个车间或产线的“过程孪生”。内容涵盖：利用孪生模型进行吞吐量瓶颈分析、动态路径规划、以及在虚拟环境中测试不同排产策略（如JIT、看板系统）的效率差异，指导物理生产线的实时重构和优化，减少停机时间和在制品（WIP）积压。 2.3 供应链的可见性与韧性增强： 将数字孪生的概念延伸至供应链管理。探讨如何构建端到端的供应链孪生模型，实时追踪关键物料的地理位置、库存状态和潜在风险点。通过模拟外部冲击（如港口延误、自然灾害），评估供应链的脆弱性，并提前制定替代方案，实现供应链的动态弹性管理。 --- 第三部分：前沿算法与高级功能实现 本部分深入技术“内核”，探讨支撑高级数字孪生功能所需的先进计算技术。 3.1 基于AI的预测性维护（PdM）与健康管理（PHM）： 详细阐述如何利用孪生模型作为AI算法的“沙盒”。分析深度学习模型（如LSTM、Transformer）如何从振动、温度等传感器数据中学习设备的“健康基线”，并通过孪生模型进行故障模式的模拟和演化预测。重点讲解如何将预测结果直接映射回物理设备的操作参数，实现闭环控制。 3.2 边缘计算与孪生体的协同工作： 随着数据量的爆炸式增长，完全依赖云端的实时性受到挑战。本书讨论了“边缘孪生”的概念，即在现场控制器或边缘服务器上运行轻量级、高频响应的孪生模型副本。分析边缘计算与中心云端孪生体在数据分层处理、故障快速响应以及模型迭代更新中的协同架构。 3.3 人机交互与沉浸式体验： 探讨如何利用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术与数字孪生进行交互。内容涵盖：操作员如何通过AR眼镜实时叠加来自孪生模型的诊断信息、维修指导或性能参数；以及如何使用VR界面进行远程设备调试和复杂装配流程的预演，显著降低人为失误率。 --- 第四部分：实施挑战、安全防护与未来展望 4.1 实施中的主要障碍与策略： 坦诚分析企业在采纳数字孪生时面临的现实挑战，包括数据孤岛的整合、异构系统间的互操作性难题、初始高昂的建模成本以及跨部门协作壁垒。提供实用的路线图和分阶段实施的策略建议。 4.2 孪生体的网络安全与数据主权： 随着物理世界与数字世界的紧密连接，安全风险同步放大。本书专门章节讨论针对工业控制系统（ICS）的攻击面分析，以及如何通过模型加密、访问权限控制和差分隐私技术，确保数字孪生模型及其所依赖的敏感生产数据的安全与合规性。 4.3 迈向自主进化系统： 展望数字孪生技术的未来发展方向，特别是与自主系统（Autonomous Systems）的融合。探讨下一代孪生技术如何实现自我校准、模型自动优化，并最终驱动“黑灯工厂”中决策的完全自动化，实现真正的“自适应制造”。 --- 本书特色： 理论与实践并重： 每个关键技术点后都附带详细的工程化案例分析，展示模型参数的选取和实际部署的注意事项。 技术栈全面覆盖： 不仅关注建模，更覆盖了数据获取（IoT）、数据处理（云计算/边缘计算）、智能决策（AI/ML）及人机交互（VR/AR）的全技术栈。 前瞻性强： 重点剖析当前工业界正在攻克的难题，如模型可信度验证（Trustworthiness）和跨域集成。 通过研读本书，读者将能够系统掌握构建、部署和运营高保真数字孪生系统所需的知识体系，从而在新一轮的智能制造升级中抢占技术制高点。

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