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出版者:

作者:石真语

出品人:

页数:170

译者:

出版时间:2010-6

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787512304390

丛书系列:

图书标签:

• 管理
• 个人成长
• 职场技能
• 沟通技巧
• 影响力
• 情商
• 领导力
• 人际关系
• 自我提升
• 成功学
• 思维模式

《数字孪生：从概念到实践的全面指南》 书籍简介 随着工业 4.0 和物联网 (IoT) 技术的飞速发展，数字孪生 (Digital Twin) 已经从一个前沿概念迅速演变为重塑制造业、城市规划、医疗健康乃至航空航天等众多领域的关键使能技术。本书《数字孪生：从概念到实践的全面指南》旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的知识体系，系统阐述数字孪生的底层逻辑、核心技术栈、构建方法论以及在不同行业中的实际应用案例。 本书摒弃了晦涩的理论说教，专注于提供可操作的框架和清晰的实施路径。它不仅面向希望理解数字孪生潜力的决策者和管理者，更面向需要动手构建和维护数字孪生系统的工程师、数据科学家和系统架构师。 --- 第一部分：数字孪生的基石与内涵 本部分将为读者打下坚实的理论基础，明确数字孪生的定义、演进历程及其与传统仿真模型的根本区别。 第一章：解构数字孪生：定义、历史与价值驱动力 清晰的定义与边界： 本章首先区分数字孪生与传统三维模型、仿真（Simulation）和虚拟现实（VR/AR）的本质差异。数字孪生强调的是实时连接性、双向数据流以及生命周期管理能力。 演进路线图： 从早期的产品生命周期管理 (PLM) 概念，到 NASA 用于支持太空任务的虚拟模型，追溯数字孪生技术的发展脉络。 核心价值主张： 深入剖析数字孪生如何驱动运营效率提升（OEE）、预测性维护（PdM）、优化产品设计迭代速度，以及实现复杂系统的实时风险评估。 第二章：构建数字孪生的技术支柱 数字孪生的实现依赖于多项前沿技术的深度集成。本章详细分解支撑这一复杂系统的技术堆栈。 数据采集与互操作性： 重点探讨工业传感器、边缘计算设备 (Edge Computing) 在海量、异构数据采集中的作用。分析 MQTT、OPC UA 等工业通信协议如何实现数据在物理世界与数字世界之间的无缝传输。 建模与可视化： 阐述如何利用 CAD/CAE 数据构建高保真度的几何模型，并结合实时数据流（如 CFD、FEA 结果）驱动模型的动态行为。探讨实时渲染技术（如 Unreal Engine 或 Unity）在可视化交互层面的应用。 连接性与云边协同架构： 深入讨论基于云平台（如 AWS IoT TwinMaker、Azure Digital Twins 或私有化平台）的孪生数据模型 (TDM) 搭建，以及边缘侧如何进行预处理和本地决策。 --- 第二部分：数字孪生的设计、开发与部署 本部分是本书的核心实操部分，侧重于指导读者如何系统性地设计和部署一个完整的数字孪生项目。 第三章：数字孪生生命周期管理 (DT-LCM) 方法论 一个有效的数字孪生不是一次性项目，而是需要伴随其物理实体生命周期的持续演进。 概念化与需求定义： 如何识别“哪些需要被孪生”？确定孪生体的目的（监控、诊断、预测、优化）和所需的保真度 (Fidelity)。 模型集成与数据对齐： 解决数据源分散、时间戳不同步等现实难题。介绍数据治理在孪生体构建中的核心地位。 验证、确认与校准 (VC&A)： 强调模型与物理实体间的一致性验证流程，确保数字孪生结果的可靠性和可信度。 第四章：从状态到行为：核心建模技术详解 数字孪生超越了静态模型，其精髓在于描述系统“如何运作”。 基于物理的建模 (Physics-Based Modeling)： 详细介绍如何嵌入有限元分析 (FEA) 和计算流体力学 (CFD) 模型，以模拟应力、热传递和流体动力学。 数据驱动的行为建模： 当物理规律过于复杂或未知时，如何利用机器学习（如时间序列分析、循环神经网络 RNNs）从历史运行数据中学习和预测系统行为。 混合建模策略： 实践中往往需要结合物理模型与数据模型，以平衡准确性、计算成本和实时性。本章提供混合建模的设计模式。 第五章：实现智能决策：集成高级分析与自动化 数字孪生的最终目标是驱动超越人力的优化和自动化。 预测性分析的集成： 如何利用孪生体模拟未来情景，预测设备故障时间点（RUL - Remaining Useful Life），并提前触发维护工单。 闭环优化与控制： 探讨数字孪生如何作为“试错平台”，在虚拟环境中测试控制参数或策略，然后安全地将最优指令反馈给物理实体（如优化生产线节拍或调整能源消耗）。 安全与弹性设计： 针对孪生体网络安全、数据隐私和系统故障的应急预案设计。 --- 第三部分：行业应用与未来趋势 本部分聚焦于数字孪生在特定垂直行业的深度落地案例，展示其变革潜力。 第六章：制造业与智能工厂的实现 生产线孪生： 如何建立涵盖机器人、传送带、CNC 机床的协同数字孪生，实现柔性制造和动态调度优化。 产品设计与测试的加速： 利用数字孪生模拟产品在极端条件下的表现，大幅减少昂贵且耗时的物理原型测试。 供应链可视化： 将工厂层面的孪生体延伸至整个物流网络，实现从原材料到最终交付的端到端透明化。 第七章：智慧城市与基础设施管理 城市级孪生体的挑战与机遇： 探讨能源网、交通系统和公共安全等多个子系统如何在一个宏观的城市孪生框架下协同工作。 能耗与环境优化： 利用建筑物的数字孪生实时调控 HVAC 系统，实现节能目标。 应急响应模拟： 模拟洪水、火灾等突发事件，训练应急队伍并优化资源部署路径。 第八章：医疗健康与生命科学的前沿应用 “人体器官数字孪生” (Organ Twin)： 探讨如何基于患者的生理数据、影像学资料构建个性化的器官模型，用于手术规划和药物反应预测。 医院运营优化： 建立医院内部的人员流动、设备使用和患者路径的数字孪生，提升资源分配效率。 第九章：数字孪生的未来展望 互操作性标准化的迫切性： 讨论全球行业组织（如工业互联网联盟 IIC）在推动跨平台数字孪生兼容性方面的努力。 AI 与自主决策的深度融合： 展望下一代数字孪生将更多地依赖于强化学习 (RL) 来实现完全自主的系统管理。 数字孪生经济学： 分析投资回报周期、运营模式转变以及企业如何构建基于孪生能力的新服务和收入流。 --- 目标读者 工程技术人员、系统集成商、数据科学家。 工厂运营经理、生产总监、设备维护工程师。 希望将数字化转型提升到新层次的 IT 和 OT 部门领导者。 高等院校相关专业的师生。 本书特色 本书最大的价值在于其实践导向。书中穿插了大量的“实施要点”、“架构图解”和“陷阱规避提示”，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。通过对主流工业软件、开源框架和云服务平台的比较分析，读者将获得构建下一代智能系统的必要工具箱。

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做企业和做人一样，做人要的是德高望重，企业讲的就是个公信力。书中的观点是大家都能看到想到的。没有什么特别独到之处。

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