下一代网络业务开放技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:刘韵洁

出品人:

页数:436

译者:

出版时间:2004-10-1

价格:39.80元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787121003684

丛书系列:

图书标签:

• 哈哈
• 网络开放
• 网络技术
• 下一代网络
• 业务创新
• 技术架构
• API
• 数字化转型
• 云原生
• 边缘计算
• 网络协议

好的，以下是一份不涉及《下一代网络业务开放技术》内容的图书简介，力求详尽和自然： --- 数字孪生：构建与应用的前沿探索 内容简介 本书系统而深入地探讨了“数字孪生”（Digital Twin）这一颠覆性概念的理论基础、关键技术栈、成熟构建流程以及在多个工业领域中的前沿应用。在信息物理系统（CPS）日益复杂、物联网（IoT）数据爆炸式增长的背景下，如何实现物理实体与其虚拟映射之间的实时、高保真交互，已成为推动工业4.0和智能制造迈向纵深的核心议题。《数字孪生：构建与应用的前沿探索》旨在为工程师、研究人员、技术管理者提供一套全面而实用的指导框架，帮助他们理解、设计并部署高效能的数字孪生系统。 第一部分：理论基石与概念辨析 本部分着重于奠定读者对数字孪生技术的深刻理解。我们首先追溯了数字孪生的历史演进，将其置于模拟仿真、虚拟现实（VR）和物理信息建模的宏观背景之下，明确区分了传统仿真模型、虚拟模型与真正意义上的数字孪生之间的本质差异。 核心内容包括： 1. 孪生体的层次结构： 详细阐述了数字孪生的三要素——物理实体、虚拟模型和两者之间的连接（数据流与反馈机制）。我们引入了基于成熟度模型的层次分类法，从基础的描述型孪生体（Descriptive Twin）到高级的规范性孪生体（Prescriptive Twin），清晰勾勒出技术发展的路径图。 2. 数据驱动的建模范式： 探讨了如何将传统基于第一性原理的机理模型（First-Principle Modeling）与基于海量运行数据的机器学习模型（Data-Driven Modeling）进行融合。重点分析了混合建模（Hybrid Modeling）在提升模型精度、适应复杂非线性系统方面的优势。 3. 本体论与语义互操作性： 面对异构设备和多源数据的挑战，本章深入研究了数字孪生系统中的本体构建技术。通过引入标准化的语义描述框架，确保不同来源的数据和模型能够实现有意义的交互和集成，这是构建大规模、跨领域孪生系统的先决条件。 第二部分：关键使能技术栈 数字孪生的实现依赖于一系列前沿技术的协同作用。本部分聚焦于支撑孪生体生命周期中数据采集、模型构建、可视化与决策支持的核心技术。 聚焦的技术模块： 1. 高精度实时数据采集与处理： 详述了工业物联网（IIoT）传感器网络的设计、边缘计算（Edge Computing）在数据预处理中的作用，以及如何利用时间序列数据库（TSDB）高效存储和检索高频工业数据。特别关注了数据清洗、去噪和时钟同步技术在保证孪生体“实时性”中的关键作用。 2. 复杂几何与行为建模技术： 探讨了如何利用参数化建模、拓扑优化方法构建高保真几何模型。在行为建模方面，深入剖析了多物理场耦合仿真（如流体-结构相互作用 FSI、热-力耦合）的求解策略，并介绍了基于复杂系统理论（如多智能体系统 MAS）构建动态行为模型的思路。 3. 可视化与人机交互界面（HMI）： 阐述了如何将静态模型转化为沉浸式的可视化体验。内容覆盖了高性能三维渲染技术、增强现实（AR）/虚拟现实（VR）在现场维护和远程协作中的集成方法，确保操作人员能够直观地理解孪生体状态并进行有效干预。 4. 安全与隐私保护机制： 鉴于数字孪生包含了企业的核心生产数据和知识产权，本章详细介绍了在数据传输、存储和模型计算过程中，应采用的加密技术、访问控制策略（如基于角色的访问控制 RBAC）以及联邦学习在保护数据隐私下的模型训练方法。 第三部分：全生命周期构建流程与管理 数字孪生并非一次性的项目，而是一个需要持续演化和维护的生命周期过程。本部分提供了从概念验证到规模化部署的系统化方法论。 流程与管理要素： 1. 需求驱动的设计框架： 强调在项目初期必须明确孪生体服务的具体业务目标（例如，预测性维护、工艺优化、远程调试），并以此为导向，确定所需的模型保真度、数据更新频率和仿真粒度，避免过度建模或信息不足。 2. 模型的迭代与校准（Calibration）： 详细描述了数字孪生模型从“构建”到“运行”过程中，如何通过对比物理实体与虚拟模型的输出差异，进行自动或半自动的参数调整和模型修正（如卡尔曼滤波、遗传算法校准）。 3. 孪生体的版本控制与演化管理： 随着物理设备硬件的更新换代和工艺流程的变更，孪生体模型必须同步演进。本章探讨了如何建立类似软件开发的DevOps流程来管理孪生体的不同版本，确保模型的可追溯性和可靠性。 第四部分：跨行业应用案例深度解析 本书最后一部分通过多个详尽的案例研究，展示了数字孪生技术在不同工业场景中的实际落地效果和商业价值。 重点案例分析： 智能制造与产线优化： 如何利用孪生体模拟柔性生产线的瓶颈，优化物料流和机器人路径规划，实现生产节拍的提升。 复杂基础设施的运维管理： 以大型桥梁、能源管道网络为例，展示如何通过集成环境传感器数据，实现结构的健康监测（SHM）和剩余寿命评估。 航空航天与产品数字继承： 探讨了如何为单个关键部件建立“产品数字孪生体”（PDT），贯穿设计、制造、使用到退役的全过程，为产品全生命周期管理提供决策支持。 能源系统： 案例分析了微电网的优化调度，如何通过孪生体实时模拟可再生能源（风能、太阳能）的波动性，并制定最优储能策略。 本书适合对象： 从事工业自动化、智能控制、机械工程、电子信息工程等相关专业的本科生、研究生。 工业企业中负责数字化转型、智能工厂规划和运营优化的工程师与技术骨干。 关注前沿工业技术发展和系统建模仿真的研究人员和咨询顾问。 通过阅读本书，读者将不仅掌握数字孪生所需掌握的技术工具集，更能建立起一种系统性的、面向未来的工程思维模式，有效推动物理世界与数字世界的深度融合。

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