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出版者:

作者:林作新

出品人:

页数:147

译者:

出版时间:2009-11

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787503854613

丛书系列:

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• 实验设计
• 统计学

好的，为您提供一份关于一本名为《数字孪生：理论、技术与应用》的图书的详细简介。 --- 数字孪生：理论、技术与应用 导言：开启物理世界与数字世界的无缝连接 在信息技术飞速发展的今天，我们正站在一个由数据驱动的全新时代的门槛上。从工业制造到城市规划，从医疗健康到环境保护，如何更高效、更精确地理解、预测和优化复杂的物理系统，成为了横亘在各个领域面前的重大挑战。 《数字孪生：理论、技术与应用》正是为应对这一挑战而诞生的权威著作。本书系统、深入地探讨了“数字孪生”（Digital Twin）这一革命性的概念——即在数字空间中为物理实体、系统或流程创建一个动态的、实时的、高保真的虚拟镜像。它不仅仅是简单的三维模型或仿真，而是一个包含数据、模型、算法和反馈机制的完整生命周期管理平台。 本书旨在为工程技术人员、研究学者、企业决策者以及高年级本科生和研究生提供一个全面的认知框架和实用的技术指南，帮助读者掌握构建、部署和利用数字孪生系统的核心能力。 第一部分：数字孪生的理论基石与概念演进 本部分聚焦于构建数字孪生的理论基础，厘清其与传统仿真、建模和虚拟现实（VR/AR）的本质区别。 第一章：数字孪生的定义、起源与核心要素 详细阐述数字孪生的起源故事，从NASA早期的“镜像系统”概念追溯至工业4.0时代的概念成熟。我们精确界定了数字孪生的四大核心要素：物理实体、虚拟模型、连接机制（数据流）和运行机制（分析与反馈）。本章通过案例对比，清晰地区分了“数字模型”、“数字样机”和“数字孪生体”的层级差异。 第二章：支撑数字孪生的关键技术栈 数字孪生不是单一技术的集成，而是多项前沿技术协同作用的结果。本章深入剖析了支撑数字孪生运行的技术栈： 1. 物联网（IoT）与传感器技术： 如何实现高频、多维度、可靠的实时数据采集。 2. 云计算/边缘计算： 探讨数据处理和模型运算的架构选择，以及边缘计算在低延迟孪生应用中的关键作用。 3. 大数据分析与人工智能（AI/ML）： 阐述如何利用机器学习算法从海量实时数据中提取洞察力、进行状态评估和预测性维护。 4. 高级建模与仿真技术： 介绍多物理场耦合仿真、系统级建模（如Modelica）在构建高保真虚拟模型中的应用。 第三章：数字孪生的生命周期与架构模型 数字孪生并非静态的，它伴随物理实体经历设计、建造、运行和退役的全过程。本章提出了一个通用的数字孪生生命周期模型，并详细介绍了主流的孪生架构：从基础的产品孪生（Product Twin）到复杂的系统/流程孪生（System/Process Twin），直至覆盖整个价值链的数字孪生生态系统。特别讨论了“孪生数据模型”（DTM）在确保跨平台互操作性中的作用。 第二部分：数字孪生的关键技术实现与建模方法 本部分转向实践层面，深入探讨如何将理论转化为可操作的技术方案。 第四章：高保真建模与数据融合技术 构建一个有效的数字孪生，模型精度至关重要。本章聚焦于如何处理异构数据源，构建多尺度、多物理场的集成模型。内容包括：几何信息（CAD/点云）的实时更新、物理规律的数学描述、以及如何通过数据驱动方法校准和优化基于第一性原理的物理模型，确保虚拟模型与现实的动态一致性。 第五章：实时数据同步与通信协议 数据的实时性和可靠性是数字孪生的生命线。本章详细分析了适用于工业场景的通信协议（如MQTT、OPC UA）的特点和适用性。重点阐述了时间同步、数据清洗、异常检测以及保障数据安全与隐私的工程实践方法。 第六章：面向预测与决策的智能分析层 数字孪生的价值最终体现在其决策支持能力上。本章深入探讨了如何利用数字孪生平台进行： 状态监控与故障诊断： 基于异常检测和模式识别，实现早期预警。 预测性维护（PdM）： 建立剩余使用寿命（RUL）预测模型。 “What-If”场景分析与优化： 在虚拟环境中安全地测试不同工况、参数调整或流程变更的影响，并推荐最优操作方案。 第三部分：数字孪生在核心领域的深度应用 本部分通过详尽的行业案例，展示数字孪生技术在不同领域的落地效果和带来的变革。 第七章：智能制造与工业互联网 数字孪生在“工业4.0”中扮演了核心角色。本书详细介绍了设备级孪生、生产线孪生和工厂级孪生的构建方法。案例分析涵盖了柔性制造系统的优化调度、质量追溯、远程运维以及如何利用孪生技术实现定制化、小批量生产的高效管理。 第八章：智慧城市与基础设施管理 城市是一个极其复杂的巨系统。本章讨论了城市级数字孪生的构建挑战，包括多部门数据集成、海量空间数据的处理。具体应用案例包括：交通流动态仿真与优化、能源管网的能耗预测与平衡、应急响应的虚拟预演，以及如何通过孪生平台辅助城市规划决策。 第九章：航空航天、能源与医疗健康 针对特定高风险领域，数字孪生提供了前所未有的安全保障和性能提升空间。 航空航天： 飞机部件的结构健康监测（SHM）与全寿命周期管理。 能源（电网/油气）： 发电资产的远程诊断、电网故障的快速定位与恢复模拟。 医疗健康： “人体数字孪生”（Human Digital Twin）在药物研发、个性化治疗方案制定和手术规划中的初步探索与伦理考量。 第四部分：挑战、趋势与未来展望 第十章：数字孪生的实施障碍与风险管理 尽管前景广阔，数字孪生的落地仍面临诸多挑战，包括：高昂的初始投资、数据标准化难题、安全与信任问题、以及专业人才的短缺。本章提供了应对这些挑战的策略性建议和风险缓解框架。 第十一章：数字孪生的未来发展方向 展望未来，数字孪生将与元宇宙（Metaverse）、数字线程（Digital Thread）以及自主系统更紧密地融合。本书探讨了自适应孪生、群体智能孪生以及跨域孪生协同的前沿研究方向，预示着物理世界与数字世界将实现更深层次的融合与共生。 --- 《数字孪生：理论、技术与应用》是一本集理论深度、技术广度和应用实践于一体的参考书。它不仅仅描述了“是什么”，更教会读者“怎么做”，是推动下一代工业、城市和系统智能化的必备指南。通过系统学习本书内容，读者将能够把握数字孪生这一关键技术，在激烈的技术竞争中占据先机。

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我是一个习惯于通过阅读文学作品来理解世界的读者，对那种冷冰冰的理论书籍感到难以亲近。然而，这本《研究方法》却展现出一种令人惊讶的“叙事感”。它没有采用那种刻板的学术腔调，而是大量运用了富有画面感的比喻和生动的故事来阐释抽象的概念。比如，它将抽样偏差比喻成“只看河流上层水流而不去探究深层水文的考察”，让我一下子就抓住了核心问题。这种“故事化”的写作风格，极大地降低了方法论的门槛，让原本枯燥的概率分布和误差估计变得容易理解和记忆。它似乎更注重培养研究者的“直觉”和“洞察力”，而不是仅仅要求死记硬背公式。对于我这种更偏向人文社科、需要捕捉细微差别的研究者来说，这种强调“理解而非记忆”的教学方式，是至关重要的。这本书读起来不像是在学习一门技术，更像是在接受一种全新的、更具批判性的观察世界的方式的训练。

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我以一个纯粹的社会学研究者的角度来看待这本书，不得不说，它在方法论的批判性反思方面做得尤为出色，远超我过去接触过的几本主流教材。这本书并没有满足于仅仅教会读者“如何做”，更深入地探讨了“为什么我们这样做好，以及这种做法可能隐藏了哪些权力结构或认知偏见”。比如，它对后实证主义和诠释学的结合运用进行了非常细致的讨论，这使得我对观察法和民族志的理解提升到了一个新的高度。作者并没有回避方法论的争议性，反而将其视为研究进步的动力，这给我极大的启发。我特别欣赏其中关于伦理考量的部分，它不仅仅是简单地提及知情同意，而是探讨了在跨文化研究中，研究者的主体性和被研究者的主体性如何相互作用、互相塑造的复杂过程。读完这部分，我开始重新审视自己过去的项目中对“客观性”的执着追求，认识到真正的严谨性，恰恰来自于对自身局限性和偏见的清醒认识。这本书更像是一部“方法论的辩论集”，它鼓励我们去质疑既有的范式，而不是盲目遵从。

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这本《研究方法》简直是为我量身定制的指南！我一直在努力想把手头的几个项目推进到一个更科学、更有条理的阶段，但总感觉缺少一个坚实的理论框架来支撑我的操作。翻开这本书，首先被它清晰的逻辑结构和循序渐进的讲解方式所吸引。它不是那种干巴巴地罗列术语的教科书，而是真正地将研究的“灵魂”——如何提出好的问题，如何设计严谨的实验，如何进行有效的数据收集和分析——以一种非常生动的方式呈现出来。比如，书中对不同研究范式的深入剖析，让我这个过去只偏向定量分析的人，对定性研究的价值有了全新的认识。作者似乎非常理解初学者在面对“选择哪种方法最合适”时的那种迷茫，于是花了大量篇幅去对比不同方法的优劣和适用场景，甚至给出了大量的案例分析，这些案例不是那种教科书式的完美情境，而是充满了现实世界中的“陷阱”和“弯路”，这对于我这种实操者来说，简直太重要了。阅读过程中，我甚至忍不住在空白处记满了笔记，感觉自己仿佛正在跟随一位经验丰富的导师进行一对一的辅导。尤其对“信度和效度”的阐释，让我彻底明白了如何才能确保我的研究结果是可靠和有意义的，这不仅仅是学术要求，更是对未来决策负责任的态度。

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从一个侧重于应用性研究的行业专家的角度来看待这本《研究方法》，我最看重的是其对“混合研究设计”的强调和深入探讨。在现实的商业或政策评估中，单一的方法往往无法捕捉问题的全貌。这本书在不同章节之间搭建了坚实的桥梁，清晰地展示了如何将问卷调查的广度与深度访谈的厚度有效整合起来，形成一个相互验证、优势互补的研究体系。书中关于三角互证（Triangulation）的论述，不仅仅停留在概念层面，而是给出了非常具体的实施路径，比如如何设计一个“嵌入式”的混合研究，让定性和定量数据在不同的时间节点上相互作用，从而提供更丰富、更具说服力的结论。这种前瞻性的视角，对于我们这些需要向决策层提供坚实数据支持的专业人士来说，是不可或缺的。它教会我的不是如何满足学术期刊的要求，而是如何设计出能够真正解决现实问题、经得起多方质疑的“可靠的知识”。这本书的价值，在于它帮助我们跳出了“非此即彼”的思维定式，走向了更为成熟和全面的研究实践。

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作为一名刚踏入科学研究领域的研究助理，我最需要的就是一本能快速上手、同时又能打好扎实基础的工具书，而这本《研究方法》恰恰在这两方面取得了绝妙的平衡。我尤其欣赏它在统计分析章节的处理方式。很多方法论书籍要么统计部分过于简化，导致实际操作时一头雾水；要么就是过于侧重数学推导，让非量化背景的人望而却步。这本书却找到了一个完美的中间点。它详尽地解释了假设检验背后的逻辑——为什么我们要设定原假设和备择假设，以及P值在实际意义中究竟意味着什么，而不是简单地告诉我们“小于0.05就拒绝原假设”。此外，它还加入了关于使用特定软件进行数据分析的步骤指导，虽然不是详尽的软件操作手册，但提供了清晰的流程图和关键指令的解释，这极大地减少了我初次进行回归分析时的焦虑感。这本书的实用性体现在它考虑到了研究从选题到报告撰写的全生命周期，让我感觉每走一步都有据可依，不再像过去那样东拼西凑。

评分☆☆☆☆☆

本书以一则完美的台北大学博士论文为范例进行讲解，剖析博士论文的写做过程，包括论文的选题，研究目的，变量与定义，假设，文献检索，理论基础等方面，全面，使用。一些书籍注重说理，让人看时觉得有道理，但放下书还是糊里糊涂不知怎么用。看了那麽多论文写作的书，只有这本最实用，没有一句废话。可惜文中用于举例的博士论文一直未找到，求助有资源的同学！！！

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很好的概括

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很好的概括

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本书以一则完美的台北大学博士论文为范例进行讲解，剖析博士论文的写做过程，包括论文的选题，研究目的，变量与定义，假设，文献检索，理论基础等方面，全面，使用。一些书籍注重说理，让人看时觉得有道理，但放下书还是糊里糊涂不知怎么用。看了那麽多论文写作的书，只有这本最实用，没有一句废话。可惜文中用于举例的博士论文一直未找到，求助有资源的同学！！！