《展望未来》单元测试（上） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:上海外教

作者:王丽 编

出品人:

页数:298

译者:

出版时间:2004-1

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787810951661

丛书系列:

图书标签:

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《数字孪生：从概念到实践》 图书简介 激发下一代工程与设计范式的核心指南 随着工业4.0、物联网（IoT）以及人工智能（AI）技术的深度融合，数字孪生（Digital Twin）已不再是单纯的理论概念，而是驱动现代工程、制造、城市管理乃至医疗健康等领域实现革命性变革的核心技术。 《数字孪生：从概念到实践》是一部深度剖析数字孪生技术体系的权威著作。本书旨在为读者提供一个全面、系统且极具操作性的知识框架，帮助工程师、研发人员、项目经理以及技术决策者掌握构建、部署和运维高效数字孪生系统的关键技能和战略思维。 本书摒弃了晦涩难懂的学术堆砌，专注于将复杂的理论转化为清晰的工程实践路径，确保读者能够将所学知识直接应用于解决现实世界中的复杂问题。 --- 第一部分：数字孪生的基石与理论框架 本部分奠定了理解数字孪生的理论基础，深入探讨了其定义、演进历史以及在不同行业中的战略定位。 第一章：数字孪生的定义、起源与发展脉络 清晰界定： 本章详细阐述了数字孪生的核心要素——物理实体、数字模型、双向连接与数据流。通过对比传统仿真、虚拟化与数字孪生的本质区别，明确了数字孪生在实时反馈和预测维护方面的独特价值。 历史回顾： 追溯数字孪生概念从NASA太空计划的“配对物理实体”模型到现代工业应用的发展历程，分析了驱动其成熟的关键技术突破（如传感器技术、云计算和边缘计算）。 孪生体层级划分： 根据复杂度和功能性，系统地划分出部件级、资产级、系统级和流程级数字孪生，帮助读者根据自身需求定位适用的孪生深度。 第二章：支撑数字孪生的关键技术栈 数字孪生是一个集成系统，其成功依赖于一系列互补技术的协同作用。本章将这些支撑技术进行结构化梳理： 数据采集与融合： 深入探讨工业传感器、边缘计算设备（Edge Computing）在实时数据采集中的作用，以及如何利用数据清洗和预处理技术确保输入数据的可靠性与时效性。 建模与仿真技术： 详细介绍基于物理（First-Principle）、数据驱动（Data-Driven）以及混合建模方法（Hybrid Modeling）在构建高保真数字模型中的应用。重点分析了有限元分析（FEA）、计算流体力学（CFD）等传统工具如何与现代建模技术集成。 连接与传输协议： 剖析适用于大规模物联网部署的通信协议（如MQTT、OPC UA）及其在保证数据安全与低延迟传输中的角色。 可视化与交互界面： 讨论如何利用增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和3D引擎技术，构建沉浸式、易于理解的人机交互界面，使用户能够直观地“看到”和“操作”孪生体。 --- 第二部分：构建与实施数字孪生解决方案 本部分是本书的核心实践指南，侧重于从规划到部署的全生命周期管理。 第三章：数字孪生系统的架构设计 一个健壮的数字孪生系统需要清晰的分层架构。本章提供了行业领先的架构蓝图： 三层架构模型： 详细解析物理层（感知与执行）、平台层（数据处理与模型管理）和应用层（服务与决策支持）的职责划分与接口定义。 云计算与边缘计算的协同策略： 探讨哪些计算任务应部署在边缘侧以保证实时性，哪些任务适合在云端进行大规模历史数据分析和复杂模型训练。 数据治理与模型版本控制： 强调数字孪生生命周期中数据质量和模型准确性的重要性。介绍了如何建立跨平台的数据湖和模型知识库，确保孪生体的“可追溯性”和“演进性”。 第四章：构建高保真资产级数字孪生体（Case Study Focus: 复杂机械系统） 本章聚焦于构建单个关键资产（如一台大型涡轮机、一条关键生产线）的数字孪生体。 从CAD到实时模型： 讲解如何将静态的CAD/BIM数据转化为可响应外部输入的动态模型。 参数化与校准： 阐述如何通过采集运行数据，利用迭代算法持续校准和优化数字模型中的关键参数，确保数字世界与物理世界状态的精确同步。 状态监测与早期预警： 结合机器学习算法，展示如何利用孪生体模拟“压力测试”，提前识别潜在的故障模式，并生成可操作的维护指令。 第五章：流程级数字孪生的集成与优化 超越单一资产，本章探讨如何将多个数字孪生体连接起来，形成覆盖整个价值链的流程孪生。 供应链与物流的孪生映射： 如何模拟复杂的物流网络，优化库存水平和运输路径。 工厂级仿真与排产优化： 利用流程孪生进行“What-if”分析，模拟不同生产计划对产能、能耗和瓶颈的影响，实现精益化调度。 跨域数据集成挑战： 解决不同系统（ERP、MES、SCADA）间数据标准不一致的问题，构建统一的语义层，使流程孪生能够有效集成异构数据源。 --- 第三部分：数字孪生的应用、挑战与未来展望 本部分着眼于数字孪生技术的落地应用、面临的现实障碍，以及其前沿的发展方向。 第六章：关键行业中的应用深度解析 本书精选了几个最具代表性的行业应用案例，深入剖析其ROI和实施策略： 智能制造（Smart Manufacturing）： 柔性生产线的实时监控、预测性维护（PdM）的落地案例，以及如何通过孪生体优化OEE（设备综合效率）。 智慧城市与基础设施管理： 探讨建筑信息模型（BIM）如何扩展为城市数字孪生（CIM），用于能源管理、交通流量控制和应急响应的优化。 能源与公用事业： 智能电网的动态平衡模拟、可再生能源资产（如风力发电场）的性能优化和寿命预测。 第七章：实施数字孪生的主要障碍与应对策略 数字孪生的大规模部署并非坦途。本章直面实践中的痛点： 数据安全与所有权： 探讨在多方协作环境中，如何设计安全边界和加密机制，保护敏感的运营数据。 高昂的初始投入与价值衡量： 提供了构建成本效益分析（Cost-Benefit Analysis）的模型，帮助企业量化投资回报，避免陷入“技术先行、价值滞后”的陷阱。 人才缺口与跨学科协作： 分析对建模专家、数据科学家和领域工程师的复合型人才需求，并给出内部培训和外部合作的建议。 第八章：展望：迈向自主决策的下一代孪生体 本书以对未来的深刻洞察收尾，描绘了数字孪生技术可能达到的前沿形态： 自主优化系统： 探讨数字孪生如何与强化学习（Reinforcement Learning）结合，实现无需人工干预的自我优化和故障自愈能力。 环境感知与数字生态系统： 展望更大尺度的、能够实时反映外部环境变化（如天气、市场波动）的“世界级”数字孪生。 伦理与监管考量： 简要讨论随着孪生体决策权力的增加，相关的数据伦理和责任划分问题。 --- 读者对象 工程技术人员： 希望将仿真和建模技能升级到实时、互联的数字孪生领域的工程师。 IT与OT架构师： 负责设计和集成工业控制系统与信息技术的专业人士。 企业高层与战略规划者： 寻求利用前沿技术实现数字化转型和运营卓越的决策制定者。 高校师生与研究人员： 需要一本涵盖理论深度与工程广度的权威参考教材。 《数字孪生：从概念到实践》不仅仅是一本技术手册，它更是一份引领您进入高度互联、智能驱动的未来工业时代的战略蓝图。通过掌握书中的知识体系，您将有能力设计并部署能够持续产生商业价值的下一代智能系统。

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