具体描述
智能传感器技术是一门正在蓬勃发展的涉及多种学科的现代传感器技术。本书内容广泛新颖，除了全面介绍智能传感器（系统）的概念、构成方式及其具有的功能外，还详细阐述了制作不同集成度智能传感器的集成化技术和智能化实现方法，以及基于模糊理论的新型智能传感器和已开始应用于工业自动化现场总线控制系统中的智能传感/变送器。此外，还详细介绍了日益发挥重要作用的神经网络技术。 本书内容叙述深入浅出，清晰易懂。书中列举了大量实例，以利理论联系实际，便于自学。 本书可作为大专院校师生，不同领域与部门中的科技工作者、工程技术人员学习、了解智能传感器（系统）的教学用书与自学参考书。
《数字孪生：赋能工业4.0与智慧城市构建》 内容提要： 本书深入探讨了数字孪生（Digital Twin）技术的起源、核心概念、关键支撑技术及其在不同工业领域和城市管理中的前沿应用。全书结构严谨，理论阐述清晰，结合大量实际案例，旨在为读者提供一套系统的数字孪生理论框架和实操指南。 第一部分：数字孪生基础理论与技术栈 第一章：数字孪生的时代背景与核心定义 本章首先追溯了数字孪生概念从NASA航空航天项目衍生至今的发展历程，并明确界定了其与传统仿真、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等技术的本质区别。重点阐述了数字孪生的“五大要素”：物理实体、虚拟模型、连接机制、数据流以及服务/反馈闭环。我们详细分析了数字孪生体的生命周期管理（从设计、建造到运行维护）中所扮演的角色，强调其动态、实时、可交互的特性是区别于静态模型的关键。 第二章：支撑数字孪生的关键技术体系 构建一个高效的数字孪生系统，需要多项前沿技术的深度融合。本章将技术栈划分为三个层次进行剖析： 1. 感知与连接层： 重点解析了物联网（IoT）技术如何实现物理实体数据的实时采集、清洗与传输。探讨了5G/6G网络在低延迟、高可靠性数据传输中的关键作用，并介绍了边缘计算在数据预处理和初步决策中的应用。 2. 建模与仿真层： 详细介绍了面向对象建模、基于物理建模（如有限元分析FEA、计算流体力学CFD）以及数据驱动的机器学习模型在构建高保真虚拟模型中的应用。探讨了如何使用三维可视化技术（如BIM/GIS）进行高精度空间映射。 3. 交互与决策层： 聚焦于如何利用人工智能（AI）和大数据分析对孪生体产生的大量时序数据进行深度挖掘，实现预测性维护、异常检测和优化控制。同时，探讨了人机交互界面（HMI）的设计原则，确保操作人员能够直观理解复杂系统的运行状态。 第二部分：工业领域的深度应用与价值实现 第三章：智能制造中的数字孪生建模 本章聚焦于数字孪生在离散制造和流程制造中的应用。在智能工厂层面，我们探讨了如何建立设备级、产线级乃至整个工厂级的数字孪生体。内容包括：基于孪生体的虚拟调试（Virtual Commissioning），大幅缩短新产线部署时间；通过孪生体进行工艺参数的实时优化，以提高良品率和能效；以及建立面向“产品全生命周期管理”（PLM）的数字主线。通过多个汽车制造和半导体生产的案例，展示了孪生体如何驱动从设计验证到现场运维的闭环改进。 第四章：能源与基础设施的预测性维护 在能源领域，如风力发电场、油气管道和智能电网中，设备故障的代价极高。本章详细介绍了如何构建基础设施的数字孪生体，用以实现高精度的状态监测和剩余寿命预测（RUL）。内容涵盖：传感器数据融合技术在状态评估中的应用、基于孪生体的“假设情景”（What-if Scenarios）分析，以及如何通过远程指令，利用孪生体的验证结果对物理设备进行安全、精确的远程调控。 第三部分：智慧城市与可持续发展 第五章：城市级数字孪生的架构与挑战 城市数字孪生是多尺度、多领域数据融合的终极体现。本章系统梳理了城市数字孪生的分层架构，包括地理空间底座（GIS）、物联网数据接入层、跨领域信息模型层以及上层应用服务层。我们深入分析了构建城市孪生面临的数据孤岛、标准不统一和隐私安全三大核心挑战，并提出了跨部门数据治理和联邦学习等潜在解决方案。 第六章：交通流优化与应急管理 城市交通是数字孪生最直观的应用场景之一。本章探讨了如何通过集成摄像头、雷达、路侧单元（RSU）采集的实时数据，构建城市交通流的动态孪生体。具体内容包括：基于孪生体的信号灯配时优化、拥堵预测及动态路径规划，以及在突发事件（如交通事故、极端天气）中，利用孪生体快速模拟疏散路径和资源调配的应急响应策略。 第七章：建筑环境与能耗管理 聚焦于建筑信息模型（BIM）与能源消耗数据的集成。本章展示了如何将单体建筑的数字模型升级为动态能源孪生体，实时监测HVAC、照明系统的运行效率。内容侧重于：通过孪生体识别建筑能耗的浪费点，并自动生成节能控制策略；以及在规划新建项目时，利用孪生体提前评估不同设计方案对城市整体碳排放的影响，助力实现碳达峰目标。 结论：数字孪生的未来展望与伦理考量 本书最后总结了数字孪生技术在通用人工智能（AGI）和自主决策系统中的未来发展潜力。同时，也辩证地探讨了随着系统复杂性增加，数据安全、模型可解释性以及决策责任归属等新兴伦理和法律问题，引导读者以更全面的视角迎接下一代信息物理系统的挑战。 适用读者： 本书适合在智能制造、智慧城市、工业互联网、系统工程、数据科学等领域从事研发、工程设计、技术管理及战略规划的人员阅读。对于相关专业的高年级本科生和研究生，本书可作为深入理解前沿工程实践的专业参考教材。
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