具体描述
本书为国外高校电子信息类优秀教材(英文影印版)之一。
本书介绍了完整的VLSI设计过程——从物理设计到系统结构，为VLSI系统设计者提供了这一过程的全面介绍，同时对硬件描述语言VHDL进行了深入的讨论。
本书可作为电子工程、计算机专业本科生教材，也可作为相关领域工程技术人员的参考书。
现代VLSI电路设计（非此书内容） 图书名称： 智能制造系统中的数字孪生技术应用与挑战 内容简介： 本著作深入探讨了数字孪生（Digital Twin, DT）技术在现代智能制造系统中的前沿应用、核心理论框架以及当前面临的关键挑战。随着工业4.0的深入推进，如何实现物理实体、虚拟模型与服务三者间的实时、动态、双向映射，成为提升制造系统柔性、效率与可靠性的核心议题。本书旨在为工业界工程师、系统架构师以及高等院校相关专业的研究人员提供一份全面且具有实践指导意义的参考。 第一部分：数字孪生的理论基石与架构演进 本部分首先对数字孪生的概念、核心属性及其与传统仿真、建模技术的本质区别进行了清晰界定的阐述。我们回顾了数字孪生概念的起源，重点解析了其“实时性、同步性、可预测性”三大核心支柱。 孪生模型的层次结构： 详细剖析了数字孪生从数据层（传感器、物联网）、模型层（物理模型、行为模型、规则模型）到服务层（可视化、预测维护、优化决策）的构建逻辑。我们引入了“分层化孪生模型（Hierarchical DT Model）”的概念，以应对复杂工业流程中不同粒度需求的映射。 数据驱动的建模范式： 探讨了如何有效融合第一性原理模型（如有限元分析、流体力学模拟）与数据驱动模型（如深度学习、高斯过程回归）。重点关注了如何利用时序数据融合技术（如卡尔曼滤波的扩展应用）来校准和驱动高保真度的虚拟模型，确保其与物理实体状态的精确同步。 信息物理系统（CPS）与数字孪生的关系： 明确界定了CPS作为实现数字孪生的底层基础设施和执行单元的角色。本书特别分析了面向异构系统集成的通信协议栈（如OPC UA、MQTT与TSN的协同应用），为构建大规模、跨地域的孪生体网络奠定基础。 第二部分：面向关键制造环节的数字孪生应用 本部分聚焦于数字孪生在智能制造流程中的具体应用场景，着重展示其带来的革命性价值。 产品全生命周期管理中的孪生应用： 深入分析了数字孪生在产品设计阶段的虚拟验证、制造过程中的实时监控与质量预测，以及售后服务中的远程诊断与性能优化。我们提出了一种基于“产品孪生体（Product Twin）”与“过程孪生体（Process Twin）”协同的闭环反馈机制，以实现“设计即制造，制造即服务”的理念。 柔性生产线的优化调度与控制： 讨论了如何利用生产线孪生体进行复杂的排程优化。通过引入强化学习（Reinforcement Learning, RL）算法，使孪生系统能够在虚拟环境中快速迭代调度策略，并在毫秒级延迟内将最优解反馈至物理生产设备，有效应对小批量、多品种的柔性制造需求。 预测性维护（PdM）与资产性能管理（APM）： 这是数字孪生最成熟的应用领域之一。本书细致梳理了从振动信号、热成像数据中提取健康指标（Health Indicators, HI）的方法。重点介绍了基于孪生模型的剩余使用寿命（RUL）高精度预测模型，并讨论了如何通过“数字孪生驱动的维护干预”来最小化停机时间与维护成本。 第三部分：构建高效孪生系统的关键技术与挑战 高效、可靠的数字孪生系统部署并非易事，本部分集中讨论了实现大规模、高性能孪生所需的关键技术栈以及必须克服的障碍。 边缘计算与云端协同架构： 探讨了数据预处理、实时反馈控制必须在边缘侧完成（低延迟需求），而复杂全局优化、长期趋势分析则应在云端进行（高算力需求）的混合架构设计。我们详细分析了数据在边缘-云端迁移过程中的安全、一致性与带宽优化策略。 互操作性与标准化的挑战： 识别出当前工业界在不同设备和软件平台间数据模型不统一的问题。本章评估了如MESA国际协会、工业互联网联盟（IIC）等组织在推动孪生体描述语言（DTDL）和语义互操作性方面的工作进展，并提出了应对异构环境的“适配器工厂”设计思路。 安全、隐私与信任机制： 随着制造系统越来越依赖虚拟模型进行决策，确保孪生模型不受攻击、数据传输不被篡改至关重要。本部分深入研究了利用区块链技术构建孪生体操作日志的不可篡改性，以及在数据共享环境中实现差分隐私的保护机制。 模型的不确定性管理： 认识到任何模型都是对现实的近似，如何量化和管理模型误差（Model Uncertainty）是保证决策可靠性的关键。本书介绍了贝叶斯推理方法在量化模型不确定性上的应用，并指导读者如何在风险可接受的范围内，根据不确定性程度调整控制策略的激进程度。 总结与展望： 本书最后部分总结了数字孪生技术从概念走向大规模落地的关键驱动力，并展望了下一代制造系统的发展方向，包括自适应学习孪生体、跨供应链的生态系统孪生等前沿研究热点。本书旨在为读者提供一个清晰的路线图，以应对智能制造时代对系统复杂性和实时决策能力提出的更高要求。
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