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| 編輯推薦： |
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本书将数字孪生理论、技术、应用有机结合，既满足不同读者的阅读需求，又具有较强的工程实践指导价值。
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| 內容簡介： |
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本书将生产现场的数字孪生方法、数字孪生技术、数字孪生应用三部分内容有机结合，在介绍了数字孪生理论与技术的基础上，以多种典型生产现场的数字孪生实践为例，深入浅出地介绍了数字孪生的理论基础、应用思路及开发经验。
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| 關於作者： |
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上海市智能制造及机器人重点实验室主任，上海市智能装备技术重点实验室副主任，上海大学机械工程一流学科智能制造方向带头人，首批“智能制造工程”专业负责人，中国机械工程学会高级会员
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| 目錄：
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目录
前言
第一部分 生产现场的数字孪生方法
第1章 数字孪生理论
1.1 数字孪生定义及内涵 / 2
1.1.1 数字孪生的提出 / 2
1.1.2 数字孪生的定义 / 4
1.1.3 数字孪生的内涵 / 6
1.1.4 数字孪生的特征 / 7
1.2 数字孪生相关概念 / 8
1.2.1 数字孪生与智能制造 / 8
1.2.2 数字孪生与CPS / 8
1.2.3 数字孪生与仿真 / 9
1.2.4 数字孪生、数字样机和MBSE / 14
1.2.5 数字孪生、数字主线和资产管理壳 / 16
1.2.6 相关概念对比总结 / 20
1.3 数字孪生的应用价值与适用准则 / 23
1.3.1 数字孪生的应用价值 / 23
1.3.2 数字孪生的适用准则 / 25
参考文献 / 26
第2章 数字孪生模型
2.1 数字孪生模型概述 / 30
2.1.1 数字孪生三维模型 / 30
2.1.2 数字孪生四维模型 / 30
2.1.3 数字孪生五维模型 / 31
2.1.4 数字孪生八维模型 / 32
2.2 面向产品生命周期的数字孪生模型 / 33
2.2.1 设计阶段的数字孪生模型 / 33
2.2.2 制造阶段的数字孪生模型 / 35
2.2.3 服务阶段的数字孪生模型 / 37
参考文献 / 38
第3章 数字孪生车间
3.1 制造车间的发展历程 / 41
3.1.1 自动化车间 / 41
3.1.2 数字化车间 / 43
3.1.3 智能化车间 / 47
3.2 数字孪生车间的架构与特征 / 49
3.2.1 数字孪生车间的系统组成 / 49
3.2.2 数字孪生车间的演化机理 / 52
3.2.3 数字孪生车间的运行机制 / 55
3.2.4 数字孪生车间的特征 / 57
3.3 数字孪生车间的发展与展望 / 58
3.3.1 数字孪生车间的发展 / 58
3.3.2 数字孪生车间的展望 / 59
参考文献 / 60
第二部分 生产现场的数字孪生技术
第4章 数据采集与数据融合技术
4.1 生产现场数据的来源与分类 / 65
4.2 数字孪生车间的数据采集与传输技术 / 67
4.2.1 数字孪生车间的数据采集与传输框架 / 67
4.2.2 数字孪生车间的数据采集技术 / 69
4.2.3 数字孪生车间的数据传输技术 / 73
4.3 数字孪生车间的数据管理技术 / 75
4.3.1 多源异构数据的存储技术 / 76
4.3.2 数据预处理技术 / 79
4.4 多源数据融合技术 / 87
4.4.1 多源数据融合流程 / 88
4.4.2 多源数据融合技术分类 / 89
参考文献 / 91
第5章 数字孪生建模与智能交互技术
5.1 多尺度、多领域数字孪生建模技术 / 94
5.1.1 多尺度几何建模 / 94
5.1.2 多领域数字孪生建模 / 95
5.1.3 生产现场运行逻辑建模 / 97
5.2 多源异构数据虚实映射技术 / 101
5.2.1 工业通信协议 / 101
5.2.2 同步映射和匹配映射 / 104
5.3 基于VR、AR、MR的智能交互技术 / 107
5.3.1 基于VR的智能交互技术 / 107
5.3.2 基于AR的智能交互技术 / 108
5.3.3 基于MR的智能交互技术 / 109
5.4 系统集成与测试技术 / 110
5.4.1 系统集成 / 110
5.4.2 系统测试 / 111
参考文献 / 114
第6章 基于数字孪生的数据分析与智能决策技术
6.1 生产过程的数据建模技术 / 117
6.1.1 数字主线 / 117
6.1.2 知识图谱 / 118
6.1.3 数据建模语言 / 124
6.2 工业大数据分析技术 / 127
6.2.1 特征工程 / 127
6.2.2 数据挖掘 / 131
6.3 生产过程的智能决策技术 / 138
6.3.1 统计推理 / 138
6.3.2 生物进化与群智能 / 139
6.3.3 人工神经网络 / 142
6.3.4 综合评价方法 / 146
参考文献 / 149
第三部分 生产现场的数字孪生应用
第7章 生产现场数字孪生应用概述
7.1 数字孪生应用概述 / 153
7.1.1 电力系统领域应用 / 153
7.1.2 航空领域应用 / 154
7.1.3 航天领域应用 / 155
7.1.4 航运领域应用 / 156
7.1.5 汽车制造领域应用 / 157
7.1.6 医疗领域应用 / 159
7.1.7 智慧城市领域应用 / 161
7.1.8 供应链领域应用 / 162
7.1.9 智慧农业领域应用 / 163
7.1.10 智慧建筑领域应用 / 164
7.2 国内企业数字孪生应用实践 / 166
7.2.1 海尔卡奥斯工业互联网平台 / 166
7.2.2 三一重工数字孪生应用 / 169
7.3 国外企业数字孪生应用实践 / 171
7.3.1 空中客车公司数字孪生应用 / 171
7.3.2 GE数字孪生应用 / 172
7.3.3 Sim&Cure医疗数字孪生应用 / 174
参考文献 / 174
第8章 数字孪生装配车间工艺参数优化
8.1 汽车后桥装配工艺优化问题分析 / 177
8.1.1 装配质量控制需求分析 / 17
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| 內容試閱：
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丛书前言
当今世界正经历百年未有之大变局。国家综合实力由工业保障，工业发展由工业软件驱动，工业软件正在重塑工业巨人之魂。
习近平总书记在2021年5月28日召开的两院院士大会、中国科协第十次全国代表大会上发表了重要讲话：“科技攻关要坚持问题导向，奔着最紧急、最紧迫的问题去。要从国家急迫需要和长远需求出发，在石油天然气、基础原材料、高端芯片、工业软件、农作物种子、科学试验用仪器设备、化学制剂等方面关键核心技术上全力攻坚，加快突破一批药品、医疗器械、医用设备、疫苗等领域关键核心技术。”
国家最高领导人将工业软件定位于“最紧急、最紧迫的问题”，是“国家急迫需要和长远需求”的关键核心技术，史无前例，开国首次，彰显了国家对工业软件的高度重视。机械工业出版社此次领衔组织出版这套“工业软件丛书”，秉持系统性、专业性、全局性、先进性的原则，开展工业软件生态研究，探索工业软件发展规律，反映工业软件全面信息，汇总工业软件应用成果，助力产业数字化转型。这套丛书是以实际行动落实国家意志的重要举措，意义深远，作用重大，正当其时。
本丛书分为产业研究与生态建设、技术产品、支撑环境三大类。
在工业软件的产业研究与生态建设大类中，列入了工业技术软件化专项研究、工业软件发展生态环境研究、工业软件分类研究、工业软件质量与可靠性测试、工业软件的标准和规范研究等内容，希望从顶层设计的角度让读者清晰地知晓，在工业软件的技术与产品之外，还有很多制约工业软件发展的生态因素。例如工业软件的可靠性、安全性测试，还没有引起业界足够的重视，但是当工业软件越来越多地进入各种工业品中，成为“软零件”“软装备”之后，工业软件的可靠性、安全性对各种工业品的影响将越来越重要，甚至就是“一票否决”式的重要。至于制约工业软件发展的政策、制度、环境，以及工业技术的积累等基础性的问题，就更值得予以认真研究。
工业软件的技术产品大类是一个生机勃勃、不断发展演进的庞大家族。据不完全统计，工业软件有近2万种。面对如此庞大的工业软件家族，如何用一套丛书来进行一场“小样本、大视野、深探底”的表述，是一个巨大的挑战。就连“工业软件”术语本身，也是在最初没有定义的情况下，伴随着工业软件的不断发展而逐渐产生的，形成了一个“用于工业过程的所有软件”的基本共识。如果想准确地论述工业软件，从范畴上说，要从国家统计局所定义的“工业门类”出发，把应用在矿业、制造业、能源业这三大门类中的所有软件都囊括进来，而不能仅仅把目光放在制造业一个门类上；从分类上说，既要顾及现有分类（如CAX、MES等），也要着眼于未来可能的新分类（如工研软件、工管软件等）；从架构上说，既要顾及传统架构（如ISA95）的软件，也要考虑到基于云架构（如SaaS）的订阅式软件；从所有权上说，既要考虑到商用软件，也要考虑到自用软件（in-house software）；等等。本丛书力争做到从不同的维度和视角，对各种形态的工业软件都能有所展现，勾勒出一幅工业软件的中国版图，尽管这种展现与勾勒，很可能是粗线条的。
工业软件的支撑环境是一个不可缺失的重要内容。数据库、云技术、材料属性库、图形引擎、过程语言、工业操作系统等，都是支撑各种形态的工业软件实现其功能的基础性的“数字底座”。基础不牢，地动山摇，遑论自主，更无可控。没有强大的工业软件所需要的运行支撑环境，就没有强大的工业软件。因此，工业软件的“数字底座”是一项必须涉及的重要内容。
在基础篇中，本书首先提出了对“新工业”的认识和理解，指出工业知识与工业软件是“新工业”重要的生产要素与生产工具，同时又是生产产物的重要组成部分，而知识工程则是连接工业知识与工业软件的桥梁。
在此背景下，体系篇进一步介绍了认知“知识”，特别是工业知识的“金字塔模型”，知识工程的体系，特别是知识体系的内涵，以及对其进行评估的知识工程成熟度模型。
对工业知识的基础概念和体系架构进行清晰阐述之后，技术篇从技术层面介绍工业知识的采集、加工和表达，以及软件化、模型化和平台化。这形成了面向工业应用的知识工程平台。最后，本篇对各个阶段所用到的技术、工具和相关方法展开了详尽的介绍，包括基于知识平台进行工业知识的应用与创新的整个过程。
实践篇围绕如何为企业或组织实施知识工程的问题，提出了实施知识工程的方法论DAPOSI。该方法论的介绍充分融合了近两年我们自身的经验总结和实践。此方法论包括六个阶段:定义阶段（Define）、分析阶段（Analyze）、定位阶段（Position）、构建阶段（Organize）、模拟阶段（Simulate）、实施阶段（Implement）。DAPOSI方法论在不同行业和企业落地，需要根据其业务现状、信息化程度等形成适合本行业、本组织的落地实践方案，因此在本篇中同时提出了知识工程落地实践的基本策略，以及在各行业落地的典型案例，以期为读者提供有益借鉴。
知识工程“让工业植入软件基因，让制造装上知识引擎”!本书旨在能够为更多人了解工业软件发展和企业数字化转型尽绵薄之力。希望读者能够在阅读后提出宝贵的意见和建议。
最后，衷心感谢赵敏老师、郭朝晖老师、王美清老师、冯升华老师、杨春晖老师等为本书提供素材和宝贵建议。他们对于工业知识软件化的核心观点也在本书中有所体现。
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