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出版者:清华大学出版社

作者:Bassam Halabi

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-01-01

价格:44.0

装帧:

isbn号码:9787302010937

丛书系列:

图书标签:

• 互联网
• 路由
• 网络结构
• 数据通信
• 网络协议
• TCP/IP
• 网络工程
• 计算机网络
• 路由算法
• 网络设计

深度解析现代数字孪生技术及其前沿应用 图书名称：《数字孪生：从理论基石到产业变革》 图书简介： 本书全面、深入地探讨了数字孪生（Digital Twin）技术的全景图，旨在为工程技术人员、信息科学研究者以及寻求数字化转型的企业高管提供一份详实的操作指南和战略蓝图。我们摒弃了对该概念的浮于表面的介绍，转而聚焦于驱动数字孪生从概念走向实际落地的核心科学原理、关键使能技术，以及在不同复杂系统中的工程化实现路径。 第一部分：数字孪生的理论基石与核心架构 本部分首先界定了数字孪生在工业4.0、智慧城市和生命科学等领域的精确内涵，明确区分了传统仿真模型、虚拟化（Virtualization）与数字孪生之间的本质区别。我们重点阐述了数字孪生的“三要素”模型——物理实体、虚拟模型和连接机制——如何通过闭环反馈系统实现跨域协同。 数据驱动的建模范式： 深入分析了从基于物理定律的机理模型到基于数据驱动的系统识别（System Identification）模型的演进。详细介绍了如何利用多物理场耦合理论（Multi-physics Coupling Theory）构建高保真虚拟映射，并着重讨论了多尺度建模（Multi-scale Modeling）的挑战与解决方案，尤其是在微观结构与宏观性能之间的桥接技术。 实时同步与信息融合： 探讨了确保孪生体与实体间保持高同步性（Fidelity and Latency）的关键技术。这包括先进传感器技术（如光纤光栅、MEMS传感器）的数据采集策略、边缘计算（Edge Computing）在数据预处理中的作用，以及如何利用时间同步协议（如PTP）保障跨系统数据流的一致性。 本体论与知识图谱： 强调了数字孪生不仅仅是几何和物理数据的简单映射，更是一种知识的结构化表达。我们详细介绍了如何构建领域特定的本体（Ontology）来描述孪生体内部组件的关系、功能和约束条件，并讨论了知识图谱在实现孪生体自主推理和决策支持中的核心地位。 第二部分：关键使能技术栈的深度剖析 数字孪生的实现高度依赖于一系列前沿信息技术的集成。本部分将这些技术拆解，进行逐一的、聚焦于工程应用的深入讲解。 高级仿真与可视化技术： 不仅仅停留在传统的有限元分析（FEA）和计算流体力学（CFD），我们更关注大规模、高动态系统的实时仿真（Real-time Simulation）技术，例如基于图形处理器（GPU）的并行计算架构（CUDA/OpenCL）在加速复杂模型求解中的应用。同时，探讨了沉浸式技术（AR/VR/MR）在人机交互界面（HMI）中的集成，实现对孪生体的直观操作与状态感知。 物联网（IoT）与工业互联网（IIoT）： 详细分析了支撑海量设备数据接入和管理的工业级通信协议栈（如OPC UA, MQTT, TSN），以及如何构建安全、可信赖的数据传输骨干网。讨论了分布式账本技术（DLT/Blockchain）在确保数据溯源性和系统完整性方面的潜在价值。 人工智能在孪生体中的应用： 这是实现“智能孪生”（Intelligent Twin）的关键。我们系统梳理了AI在以下三个层面的应用： 1. 状态监测与预测性维护（PdM）： 运用深度学习模型（如LSTM、Transformer）对传感器时间序列数据进行异常检测和剩余使用寿命（RUL）预测。 2. 自适应控制与优化： 介绍如何利用强化学习（Reinforcement Learning）训练控制器，使孪生体能够根据实时环境变化，反向指导物理实体的最佳操作策略。 3. 模型校准与自主进化： 探讨如何利用贝叶斯优化等方法，在实体运行过程中持续迭代和修正虚拟模型的参数，确保其长期有效性。 第三部分：跨行业应用的工程实践与挑战 本书的第三部分将理论与实践紧密结合，展示数字孪生在不同复杂系统中的具体应用案例，并揭示其在落地过程中必须克服的工程化瓶颈。 智能制造与供应链优化： 以柔性生产线为例，展示如何构建车间级孪生体，实现生产调度、能耗管理和质量追溯的闭环控制。探讨供应链孪生在应对突发事件（如自然灾害、物流中断）时的鲁棒性设计。 智慧基础设施与城市管理： 聚焦于大型结构健康监测（SHM）系统，如何集成传感数据、环境模型与生命周期评估（LCA）。讨论城市级孪生体在交通流模拟、能源网格优化和应急响应中的应用框架。 生命健康与精准医疗： 介绍“人体器官孪生体”（Human Body Organ Twins）的概念，如何结合医学影像学数据、基因组信息和生理信号，为个性化治疗方案提供仿真验证平台。 工程化挑战与未来趋势： 深入分析当前阻碍大规模部署的核心问题，包括：数据孤岛的打破、跨企业/跨部门的数据治理难题、孪生体系统的网络安全防护策略（特别是对虚拟模型的攻击面分析），以及建立统一的数字孪生标准和互操作性框架的紧迫性。最后，对量子计算、自主系统融合等下一代技术对数字孪生发展的深远影响进行了前瞻性展望。 本书结构严谨，技术细节丰富，旨在帮助读者构建起一个全面、扎实的数字孪生技术知识体系，从而在推进自身业务的数字化、智能化转型中，掌握核心的技术工具和战略视角。

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