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出版者:

作者:Kisielnicki, Jerzy

出品人:

页数:766

译者:

出版时间:2008-1

价格:1250

装帧:

isbn号码:9781599049557

丛书系列:

图书标签:

• 虚拟化
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《数字孪生：重塑物理世界的未来》 简介： 本书深入探讨了“数字孪生”（Digital Twin）技术的底层逻辑、核心构成、前沿应用及其对未来产业格局的深远影响。我们不再满足于对物理实体进行简单的监测和数据记录，而是致力于在虚拟空间中构建一个与其完全同步、具备实时反馈能力的精确镜像。本书旨在为工程技术人员、决策者以及技术爱好者提供一个全面而深刻的视角，理解如何利用这一革命性的工具来优化设计、预测性能、实现主动维护，并最终推动工业4.0迈向更高阶段。 第一部分：数字孪生的基石——概念与原理 数字孪生并非一个单一的技术，而是一个由数据科学、物联网（IoT）、人工智能（AI）和高性能计算（HPC）交织而成的复杂生态系统。本章首先清晰界定了数字孪生的概念，将其与传统仿真模型（Simulation）和虚拟原型（Virtual Prototype）进行严格区分。 1.1 孪生的三个核心维度： 我们详细阐述了数字孪生的三个关键组成部分：物理实体（现实世界的资产）、虚拟模型（高保真度的数字表示）和连接层（实时数据流）。我们聚焦于“实时同步”这一核心特征，解释了数据是如何从物理世界通过边缘计算节点安全、低延迟地传输至数字模型的。 1.2 支撑技术栈的深度解析： 物联网（IoT）与传感器融合： 探讨了在极端工业环境中部署高精度、低功耗传感器的挑战与解决方案。重点分析了时间同步、数据清洗和标准化协议（如OPC UA、MQTT）在构建可靠孪生体中的作用。 模型保真度（Fidelity）： 这是区分“模型”与“孪生体”的关键。我们深入讨论了如何结合多物理场仿真（如结构力学、流体力学、热力学）与机器学习算法，确保虚拟模型不仅能反映当前状态，还能准确模拟潜在的物理行为。涵盖了从几何精确模型到基于数据的代理模型（Surrogate Models）的选择策略。 数据架构与云边协同： 论述了数据湖、数据中台在存储和管理海量孪生数据中的角色，并分析了云计算、雾计算和边缘计算在处理实时反馈和本地决策中的任务分配。 第二部分：构建与生命周期管理 一个成熟的数字孪生体需要经历从概念设计到退役的完整生命周期管理。本部分着重于实践层面的构建流程与维护策略。 2.1 从设计到部署（Design to Deploy）： 介绍了如何利用“设计孪生”（Design Twin）指导产品开发，通过迭代优化来降低物理原型制造的次数。重点分析了参数化建模技术，确保模型能够灵活响应设计变更。 2.2 运行与监测（Operation and Monitoring）： 阐述了如何将数字孪生集成到现有的操作技术（OT）系统中。内容包括：构建实时可视化仪表板、开发异常检测算法（基于深度学习的时间序列分析）以及实现虚拟调试（Virtual Commissioning），以最大限度减少停机时间。 2.3 预测性维护与优化： 这是数字孪生的核心价值所在。我们详细分析了基于状态的维护（CBM）如何升级为预测性维护（PdM）。通过对比模型预测控制（MPC）与传统PID控制的优势，展示了孪生体如何提前数周预测设备故障点、优化能耗曲线，并生成最优的维修工单。 第三部分：跨行业的前沿应用案例剖析 数字孪生已经超越了航空航天和制造业的传统范畴，正在重塑城市管理、医疗健康和能源分配等多个领域。 3.1 智能制造与工业4.0的引擎： 柔性生产线优化： 以汽车装配线为例，展示了如何构建生产流程的孪生体，模拟不同产品批次切换时的瓶颈转移和资源调度效率。 资产性能管理（APM）： 聚焦于大型、高价值资产（如燃气轮机、风力发电机组）的健康评估，通过疲劳寿命预测确保资产的可靠性最大化。 3.2 智慧城市与基础设施： 交通流管理： 探讨了城市交通网络的数字孪生如何整合来自摄像头、GPS和信号灯的数据，实时调整配时方案，缓解拥堵。 建筑能效（Smart Buildings）： 阐述了如何利用建筑信息模型（BIM）与实时环境数据结合，动态调节暖通空调（HVAC）系统，实现能源消耗的精细化控制。 3.3 医疗健康领域的突破： “人”的数字孪生（Human Digital Twin）： 虽然仍处于早期发展阶段，但本书讨论了器官级别（如心脏、肺部）的仿真模型如何用于手术规划、药物反应预测，为精准医疗提供虚拟试验平台。 第四部分：挑战、安全与未来展望 任何颠覆性技术的普及都伴随着技术、伦理和标准的挑战。 4.1 数据治理与互操作性难题： 强调了在多厂商、多系统环境下实现数据格式统一和语义互操作性的紧迫性。探讨了本体论（Ontology）在构建通用孪生数据标准中的作用。 4.2 网络安全与信任问题： 鉴于数字孪生体包含了企业的核心资产信息和运营逻辑，其成为网络攻击的敏感目标。我们深入分析了针对传感器数据注入、模型篡改和通信链路窃听的防御策略，强调“零信任”架构在孪生生态系统中的重要性。 4.3 走向自主系统： 展望了数字孪生向完全自主决策演进的路径。下一代孪生体将更深度地集成强化学习（Reinforcement Learning），使其能够在复杂的、未预设的场景中进行自我优化和决策，真正实现物理与数字世界的闭环控制。 本书以严谨的学术态度和丰富的工程案例，为读者描绘了数字孪生技术如何从一个前沿概念，发展成为驱动下一轮工业和社会变革的核心驱动力。它不仅是一本技术指南，更是一份面向未来的战略蓝图。

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