绿色微纳电子学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:科学

作者:王阳元 编

出品人:

页数:637

译者:

出版时间:2010-7

价格:98.00元

装帧:

isbn号码:9787030279507

丛书系列:

图书标签:

• 微纳电子学
• 绿色电子学
• 纳米技术
• 电子器件
• 材料科学
• 低功耗设计
• 可持续发展
• 新兴技术
• 半导体
• 环境友好

好的，这是一本名为《智能制造与数字孪生技术实践》的图书简介，详细描述了其核心内容和目标读者群，完全不涉及《绿色微纳电子学》的相关主题。 --- 图书简介：《智能制造与数字孪生技术实践》 一、本书定位与核心价值 《智能制造与数字孪生技术实践》 是一本面向工业界工程师、技术管理者以及高等院校相关专业师生的深度技术专著。本书旨在全面、系统地阐述以数字孪生（Digital Twin）为核心的智能制造体系的构建、关键技术应用及产业化落地路径。在当前全球制造业加速向数字化、网络化、智能化转型的浪潮中，本书紧密结合最新的工业4.0和工业互联网标准，提供一套可操作、可借鉴的理论框架和实践指南。 本书的独特价值在于其对理论深度与工程实践的平衡把握。它不仅深入剖析了支撑数字孪生的底层技术，如高精度建模、实时数据采集与融合、先进控制算法等，更通过大量的工业案例研究（Case Study），展示了如何在复杂的离散制造、流程制造和混合制造环境中成功部署和应用数字孪生系统，从而实现生产效率的大幅提升、质量控制的精细化以及运营成本的有效降低。 二、内容结构与章节详解 全书共分为七大部分，二十个章节，逻辑结构清晰，层层递进，确保读者能够从基础概念逐步深入到复杂系统的集成应用。 第一部分：智能制造基础与转型战略（第1-3章） 本部分为全书的理论基石，确立了智能制造的时代背景和战略意义。 第1章：全球制造业转型浪潮与智能工厂愿景：探讨工业革命的演进，阐述智能制造的核心特征，分析当前企业面临的数字化转型挑战与机遇。 第2章：工业互联网架构与数据驱动决策：详细介绍工业互联网的“设备层-网络层-平台层-应用层”标准架构，重点分析数据采集、清洗与标准化在智能制造中的关键作用。 第3章：数字孪生概念的深度解析：系统梳理数字孪生的定义、核心要素（物理实体、虚拟模型、连接机制、数据流）及其在产品生命周期管理（PLM）、制造过程管理（MPM）和售后服务中的应用潜力。 第二部分：数字孪生的核心建模技术（第4-7章） 该部分聚焦于构建高保真虚拟模型的关键技术，这是数字孪生的技术难点和核心竞争力所在。 第4章：多物理场耦合建模与仿真技术：介绍基于有限元法（FEM）、离散元法（DEM）等工具，如何实现对复杂物理过程（如热、力、流体）的精确仿真，为数字孪生提供高精度基准模型。 第5章：面向实时性的轻量化建模方法：讨论如何平衡模型的精度与计算效率，介绍基于参数化建模、简化代理模型（Surrogate Models）和机器学习降维技术在实时孪生中的应用。 第6章：三维可视化与沉浸式交互技术：深入讲解基于Unity/Unreal等引擎的高保真渲染技术，以及虚拟现实（VR）/增强现实（AR）在孪生模型人机交互中的应用。 第7章：几何与拓扑模型的标准化与互操作性：分析STEP、X3D、GLTF等主流工业数据格式，探讨在异构系统间实现模型无缝交换和数据一致性的策略。 第三部分：实时数据采集、融合与同步（第8-10章） 有效的实时数据流是数字孪生“活化”的关键。本部分着重于传感器技术和数据集成。 第8章：工业物联网（IIoT）与边缘计算：阐述OPC UA、MQTT等工业通信协议的应用，以及边缘计算在数据预处理、低延迟控制和安全隔离中的部署模式。 第9章：传感器技术在过程监控中的应用：涵盖非接触式测量（激光雷达、机器视觉）和嵌入式传感器的选型、部署与数据质量评估方法。 第10章：多源异构数据的融合与时序对齐：研究时间序列数据库（TSDB）的应用，介绍卡尔曼滤波、扩展信息融合算法，确保物理世界数据与虚拟模型状态的精确同步。 第四部分：孪生模型的驱动与状态预测（第11-13章） 本部分深入探讨如何利用先进算法驱动孪生模型，实现对未来状态的预测和优化。 第11章：基于机器学习的状态监测与故障诊断：介绍深度学习（如CNN, LSTM）在设备运行数据分析中的应用，构建设备健康管理（PHM）模块。 第12章：数字孪生驱动的预测性维护（PdM）：结合可靠性工程理论，展示如何利用孪生模型模拟剩余使用寿命（RUL）并自动生成维护工单。 第13章：优化调度与闭环控制策略：探讨如何将数字孪生作为“沙盒”环境，测试和验证先进的优化算法（如遗传算法、强化学习），并安全地将最优策略反馈给物理生产线。 第五部分：特定场景的孪生应用实践（第14-16章） 本部分提供针对不同制造环节的实战案例分析，增强读者对技术落地的理解。 第14章：产品数字孪生（PDT）在设计验证中的应用：以航空发动机叶片为例，展示如何通过PDT追踪产品从设计、制造到服役全生命周期的性能数据。 第15章：制造过程数字孪生（MPT）的优化部署：聚焦柔性生产线的布局优化、节拍时间平衡和在制品（WIP）的实时可视化管理。 第16章：车间级运营管理数字孪生（MOM-DT）：讨论如何集成MES、ERP数据，构建全局视角下的能耗分析、物流路径优化和安全应急演练系统。 第六部分：平台构建与安全保障（第17-18章） 构建一个稳定、可扩展的数字孪生系统需要强大的平台支撑和严格的安全策略。 第17章：数字孪生平台架构选型与集成：对比主流工业云平台（如西门子MindSphere, PTC ThingWorx）和自建平台的优劣，重点讲解数据模型管理层和服务集成层的设计原则。 第18章：工业数据安全与可信计算：分析数字孪生系统面临的网络攻击风险，介绍基于区块链、同态加密等技术对关键模型和敏感数据的保护策略。 第七部分：未来趋势与生态构建（第19-20章） 第19章：孪生技术与前沿技术的融合展望：探讨数字孪生与人工智能大模型（LLMs）、量子计算在复杂系统优化中的潜在协同效应。 第20章：构建数字孪生生态系统与人才培养：总结实施数字孪生的组织变革要素，并为高校和企业提出人才能力图谱建议。 三、目标读者 本书面向以下群体： 1. 企业技术骨干与IT/OT融合工程师：需要掌握如何将理论知识转化为实际的生产线优化方案。 2. 制造企业中高层管理者：旨在理解数字孪生技术的投资回报率（ROI）和战略部署路径。 3. 高校相关专业（机械工程、自动化、计算机科学）的师生：作为教材或深度参考资料，了解学科前沿的工程应用。 4. 工业软件、传感器和系统集成解决方案提供商：寻求技术创新和产品升级的理论支撑。 四、本书特点总结 深度实践导向：书中大量的技术选型和架构设计均基于实际工业项目经验。 技术覆盖全面：涵盖了从底层数据采集到上层决策优化的全栈技术链条。 前瞻性强：不仅聚焦当前主流应用，更对未来十年工业智能化发展趋势进行了科学预测。 图表丰富：配有大量系统架构图、流程图和数据可视化示例，便于理解复杂概念。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

浏览完毕

评分☆☆☆☆☆

浏览完毕

评分☆☆☆☆☆

浏览完毕

评分☆☆☆☆☆

浏览完毕

评分☆☆☆☆☆

浏览完毕