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出版者:重庆大学出版社

作者:曾黄麟

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2004-6

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787562431756

丛书系列:

图书标签:

• 智能计算
• 人工智能
• 机器学习
• 深度学习
• 数据挖掘
• 算法
• 云计算
• 大数据
• 模式识别
• 优化算法

《数字孪生：从理论到实践的构建与应用》 书籍简介 在信息技术飞速发展的今天，数字孪生（Digital Twin）已不再是科幻小说中的概念，而是成为推动工业、城市管理乃至生命科学领域深刻变革的核心驱动力之一。本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有高度实践指导价值的数字孪生体系构建指南。我们不再仅仅探讨理论模型的构建，而是聚焦于如何将复杂的物理实体，通过多源异构数据的融合、高保真模型的创建以及实时反馈机制的建立，映射到数字世界中，并最终实现对物理世界的预测、优化和控制。 本书的核心脉络围绕“数据采集—模型构建—仿真验证—智能反馈”这一完整的数字孪生生命周期展开，力求在理论深度与工程应用之间找到最佳的平衡点。 --- 第一部分：数字孪生的基石与概念革新 在深入技术细节之前，本书首先对数字孪生的演进历史进行了梳理，明确了其与传统仿真、CIM（计算机集成制造）以及物联网（IoT）的本质区别和深度融合点。 1.1 概念的精确界定与分层架构： 我们详细阐述了数字孪生的五大核心要素：物理实体、数字模型、连接机制、数据处理以及应用服务。通过清晰的架构图，读者可以理解不同层次组件之间的相互依赖关系，避免对数字孪生产生碎片化的认知。特别强调了数字孪生不仅仅是一个三维模型，而是一个持续进化的、动态的、具备双向通信能力的实体。 1.2 驱动力与应用场景的拓扑分析： 本部分系统分析了驱动数字孪生发展的关键技术驱动力，包括边缘计算的普及、5G网络带来的低延迟高带宽保障，以及高性能计算（HPC）对复杂模型求解能力的提升。随后，通过对航空航天、高端制造、智慧能源和城市规划四大领域的案例剖析，展示了数字孪生如何实现从“事后分析”到“事前预警”的范式转变。 1.3 数据主权与安全框架： 数字孪生体的价值高度依赖于其捕获和处理的数据。因此，本章深入探讨了数据采集过程中的标准化问题，包括时间同步、空间参照系的统一，以及数据在不同模型间迁移时的语义一致性维护。同时，鉴于数字孪生体对关键基础设施的渗透，数据安全和隐私保护不再是可选项，而是基础性要求。我们提出了基于联邦学习和差分隐私的孪生数据共享安全框架。 --- 第二部分：高保真模型构建的技术路径 数字孪生的核心难点在于如何构建一个能精准复现物理实体行为的数字模型。本书将这一过程拆解为几何建模、物理建模和行为建模三个维度进行深入讲解。 2.1 从点云到实体：多模态数据的几何重建： 本章聚焦于如何利用激光雷达、无人机倾斜摄影、以及工业CT扫描等获取的原始数据，进行高效的去噪、配准与网格化处理。我们详细介绍了基于深度学习的语义分割技术在复杂环境（如城市基础设施）几何重构中的应用，确保生成的数字模型不仅外观逼真，且具有可操作的拓扑结构。 2.2 多物理场耦合与高保真仿真： 这是数字孪生的“大脑”部分。我们超越了单一物理场仿真（如仅考虑结构或仅考虑热力学），重点讲解了有限元分析（FEA）、计算流体力学（CFD）与多体动力学（MBD）的集成方法。书中提供了如何利用代理模型（Surrogate Models）加速复杂多物理场问题的迭代求解，特别是在需要实时反馈的场景中，如何通过降阶建模（Reduced Order Modeling, ROM）在保证精度的前提下，实现毫秒级的计算响应。 2.3 行为与生命周期建模： 数字孪生必须能够体现实体的演化过程。本节阐述了如何将材料的老化模型、疲劳裂纹扩展模型、以及磨损机制纳入数字模型中。我们引入了基于状态机和事件驱动的建模方法，用以描述系统在特定外部激励下的非线性响应和故障演化路径，构建出具备“时间维度”的孪生体。 --- 第三部分：连接、融合与实时反馈机制 一个静态的模型称不上孪生，实时性与双向交互能力是区分传统仿真与数字孪生的关键。 3.1 工业物联网（IIoT）与边缘计算的协同： 本部分详细分析了传感器数据到云端模型的传输架构。我们着重介绍了边缘计算在数据预处理、本地快速决策和减少网络延迟中的关键作用。书中提供了基于MQTT、OPC UA等工业协议的数据采集范例，并探讨了如何设计高效的“心跳”机制，以确保数字模型与物理实体之间的同步性。 3.2 数据同化与模型校准（Calibration）： 即使是最精密的初始模型，也会因环境波动或制造公差而偏离实际。本章是本书的工程实践核心之一。我们讲解了卡尔曼滤波（Kalman Filtering）及其扩展形式（如EKF, UKF）在数据同化中的应用，用于实时修正模型参数。对于非线性系统，我们介绍了基于贝叶斯优化和遗传算法的自动校准流程，确保数字孪生体能够“自学习”并持续地向物理实体靠拢。 3.3 孪生驱动的闭环控制系统： 最终目标是将孪生的洞察转化为对物理世界的控制指令。本书探讨了如何利用数字孪生平台进行“What-If”分析和预演，并在最优策略被验证后，通过安全网关向物理执行器发出控制信号。重点分析了在远程操作、协同作业等场景下，如何利用孪生体进行故障隔离和安全接管策略的制定。 --- 第四部分：高级应用与未来展望 4.1 跨域数字孪生体的集成： 现代复杂系统往往由多个子系统构成，每个子系统可能拥有自己的数字孪生。本章探讨了如何建立“系统之系统”（SoS）的数字孪生框架，实现跨专业、跨层级的模型集成与信息交互，例如在智慧城市中，如何将交通系统孪生、能源网络孪生与建筑结构孪生进行有效耦合。 4.2 人机交互与可视化交互设计： 即使模型再强大，如果人无法直观理解，其实用性也会大打折扣。本书探讨了沉浸式技术（VR/AR）在数字孪生可视化中的应用，如何将复杂的仿真结果以直观的、空间化的方式呈现给工程师和决策者，实现对虚拟实体的“手拿”式检查和交互。 本书的编写风格严谨、结构清晰，力求做到理论的严密推导与工程案例的紧密结合。阅读完本书，读者将不仅理解数字孪生的“是什么”，更掌握了构建、运营和维护一个高价值数字孪生系统的“怎么做”。它面向系统架构师、高级研发工程师、工业自动化专家以及所有致力于推动产业数字化转型的专业人士。

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