MATLAB与SIMULINK工程应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:(法)Mohand Mokhtari

出品人:

页数:430

译者:

出版时间:2002-1

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787505370906

丛书系列:

图书标签:

• Matlab
• MATLAB
• Simulink
• 工程应用
• 数学建模
• 仿真
• 控制系统
• 信号处理
• 图像处理
• 数值计算
• 自动化
• 科学计算

《数字孪生：构建现实世界的虚拟镜像》 内容简介 在这个日益互联和数字化的时代，现实世界与虚拟世界的界限正以前所未有的速度模糊。我们正站在一个技术革新的前沿，一个能够以前所未有的精度和深度模拟、分析和优化物理实体的时代——这就是数字孪生（Digital Twin）的时代。本书《数字孪生：构建现实世界的虚拟镜像》将带领读者深入探索这一颠覆性技术的本质、核心原理、关键技术以及在各行各业的广泛应用，揭示它如何重塑我们认知、互动和管理现实世界的方式。 第一部分：数字孪生的基石——理解与定义 在本书的开篇，我们将首先厘清“数字孪生”的真正含义。它并非简单的三维模型或数据可视化，而是一个动态的、实时的、与物理实体紧密关联的虚拟副本。我们将从概念的源头追溯，探讨数字孪生的发展历程，以及它与仿真、建模、物联网（IoT）、人工智能（AI）等技术的内在联系。 数字孪生的定义与特征： 我们将深入剖析数字孪生的核心构成要素：物理实体、虚拟模型、连接与数据流、以及分析与洞察。理解这些要素如何协同工作，形成一个能够实时反馈和预测的闭环系统。 数字孪生的价值与驱动力： 探讨数字孪生为何能在当今时代如此迅速地兴起？我们将分析其在提高效率、降低成本、优化性能、预测性维护、风险规避、创新设计等方面的巨大潜力，以及市场需求、技术进步和企业战略对其发展的推动作用。 数字孪生的发展阶段与成熟度模型： 随着技术的不断演进，数字孪生也呈现出不同的发展阶段，从基础的数据模型到高度智能化的自主决策系统。本书将介绍业界普遍认可的数字孪生成熟度模型，帮助读者判断和规划自身在数字孪生领域的实践路径。 数字孪生与其他概念的区别与联系： 厘清数字孪生与仿真、模型、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等概念的异同。理解它们之间的相互补充和集成关系，例如，仿真可以为数字孪生提供行为预测的能力，而VR/AR则可以提供沉浸式的交互体验。 第二部分：构建数字孪生的核心技术 数字孪生的实现离不开一系列前沿技术的支撑。本部分将深入剖析支撑数字孪生构建的关键技术栈，帮助读者理解从数据采集到智能分析的完整流程。 数据采集与互联技术： 物联网（IoT）与传感器技术： 详述各种传感器（温度、压力、位移、图像等）如何采集物理实体的实时数据。深入探讨物联网架构，包括边缘计算、网关、云平台等，以及它们在数据传输和预处理中的作用。 通信协议与网络技术： 分析MQTT、CoAP、OPC UA等物联网通信协议，以及5G、LPWAN等新兴网络技术如何支持海量设备的高效连接和数据实时传输。 建模与仿真技术： 三维建模与几何表示： 介绍各种三维建模技术（CAD、BIM、点云等）在创建物理实体虚拟几何模型中的应用。探讨不同几何表示方法（如网格、体素、参数化模型）的优缺点。 物理仿真与行为建模： 深入讲解多物理场仿真（力学、热学、流体、电磁场等）在模拟物理过程中的作用。介绍基于数学模型、数据驱动模型和混合模型的行为建模方法，使其能够准确预测物理实体的动态行为。 实时仿真与性能优化： 探讨如何在保证精度的前提下实现数字孪生的实时仿真，以及模型简化、并行计算、GPU加速等性能优化技术。 数据管理与存储技术： 大数据存储与处理： 讨论如何处理海量的时序数据、结构化和非结构化数据。介绍数据库技术（关系型数据库、NoSQL数据库）、数据湖、数据仓库等在数字孪生数据管理中的应用。 数据模型与语义建模： 探讨如何构建统一的数据模型，以描述物理实体及其属性、关系和行为。介绍本体论、知识图谱等语义技术在增强数据理解和互操作性方面的作用。 人工智能与分析技术： 机器学习与深度学习： 详细介绍机器学习算法（回归、分类、聚类）和深度学习模型（CNN、RNN、Transformer）在模式识别、异常检测、性能预测、故障诊断中的应用。 数据分析与可视化： 探讨如何利用统计分析、信号处理、时频分析等方法从海量数据中提取有价值的信息。介绍先进的可视化技术，如何将复杂的数据和仿真结果以直观、易懂的方式呈现。 优化算法与决策支持： 介绍各种优化算法（遗传算法、粒子群算法、强化学习）在性能优化、资源调度、故障应对策略制定等方面的应用，实现数字孪生的智能化决策。 第三部分：数字孪生在各行各业的应用实践 数字孪生的潜力几乎是无限的，它正在深刻地改变着从制造业到城市管理、从医疗健康到能源行业的方方面面。本部分将通过丰富的案例研究，展示数字孪生在不同领域的实际应用，让读者对这项技术的落地产生直观的认识。 智能制造： 产品设计与研发： 利用数字孪生在虚拟环境中进行产品原型设计、性能测试和迭代优化，缩短研发周期，降低试错成本。 生产过程监控与优化： 构建产线的数字孪生，实时监控生产状态，预测设备故障，优化生产流程，提高良品率和生产效率。 供应链管理： 建立贯穿整个供应链的数字孪生，实现端到端的可见性，优化库存管理，提高物流效率，应对突发事件。 智慧城市： 城市基础设施管理： 构建桥梁、道路、管网等基础设施的数字孪生，实现状态监测、预测性维护、应急响应等。 交通流量优化： 模拟城市交通系统，实时分析交通流量，优化信号灯配时，缓解拥堵。 能源管理与环境监测： 建立能源网络和环境监测系统的数字孪生，优化能源分配，减少碳排放，提升城市宜居性。 航空航天： 飞机设计与维护： 从飞机设计之初就构建其数字孪生，用于飞行模拟、结构健康监测、预测性维护，确保飞行安全。 卫星运行管理： 实时监测卫星状态，预测轨道偏差，优化载荷运行，延长卫星寿命。 能源与电力： 发电厂优化： 构建发电厂各组件的数字孪生，优化运行参数，提高发电效率，降低能耗。 电网管理与稳定性分析： 建立电网的数字孪生，实时监测负荷，预测电力需求，保障电网稳定运行，提高供电可靠性。 可再生能源预测与整合： 模拟太阳能、风能等可再生能源的发电情况，预测其波动性，优化电网整合策略。 医疗健康： 个性化医疗： 为患者构建“数字人体”孪生，用于疾病诊断、治疗方案设计、药物研发和效果预测。 手术规划与模拟： 医生可以在患者的数字孪生上进行虚拟手术，降低手术风险，提高手术成功率。 医疗设备管理： 实时监控医疗设备的运行状态，预测故障，确保设备的可用性和安全性。 建筑与工程： 建筑信息模型（BIM）的深化： 将BIM模型与实时运行数据相结合，构建建筑物的数字孪生，用于楼宇自动化、能源管理、空间规划和维护。 基础设施生命周期管理： 从设计、施工到运营和维护，为桥梁、隧道、大坝等大型基础设施提供全生命周期的数字孪生支持。 第四部分：数字孪生的挑战、伦理与未来展望 在深入了解数字孪生的技术与应用之后，我们也需要正视其发展过程中面临的挑战，并思考其未来的发展方向。 技术挑战： 数据采集的准确性与完整性、模型的高保真度与实时性、海量数据的处理与存储、不同系统间的互操作性、以及网络安全等问题。 实施挑战： 高昂的初始投入成本、人才匮乏、组织文化的变革、以及标准和法规的缺失。 伦理与安全问题： 数据隐私与安全、算法的偏见与公平性、以及数字孪生可能带来的失业问题和对人类决策的过度依赖。 未来展望： 自主与智能化： 数字孪生将越来越具备自主学习和决策的能力，成为物理实体的“智能代理”。 互联与协同： 不同实体间的数字孪生将实现互联互通，形成更广泛的“数字生态系统”。 人机协同： 数字孪生将成为人类决策的重要辅助工具，实现更高效、更明智的决策。 数字孪生作为“元宇宙”的基石： 探讨数字孪生如何为构建高度逼真、可交互的元宇宙提供底层技术支撑。 法律法规与伦理规范的完善： 随着数字孪生的普及，相关的法律法规和伦理规范将不断完善，引导其健康发展。 《数字孪生：构建现实世界的虚拟镜像》不仅是一本技术指南，更是一次关于未来可能性的深刻探索。它将帮助您理解并驾驭这场数字革命，在您的领域中抓住机遇，应对挑战，共同塑造一个更智能、更高效、更可持续的未来。无论您是技术开发者、行业决策者，还是对前沿科技充满好奇的学习者，本书都将为您提供宝贵的洞察和实用的指导。

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这本书的排版和插图简直是一场视觉盛宴，那种细致入微的图解，配合着清晰流畅的文字说明，让人在学习过程中仿佛有位经验丰富的老教授在身边手把手地指导。我特别欣赏作者在讲解复杂算法时，能用如此直观的方式将其拆解，尤其是那些关于状态空间模型和自适应控制的部分，读起来丝毫没有晦涩感。而且，书中的案例都紧密贴合实际工业应用，比如电力系统的仿真和机械臂的运动控制，每一个例子都配有详尽的M代码和Simulink模块图，我尝试着跟着敲了一遍，验证结果非常完美。这本书无疑是为那些想要从理论走向实践的工程师量身定制的，它不仅仅是一本教科书，更像是一本操作手册，随时可以摊开来查找和参考。它极大地缩短了我在实际工程项目中应用MATLAB/Simulink工具链的学习曲线，让许多过去感觉遥不可及的技术点变得触手可及，绝对是工具书中的翘楚。

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这本书的价值远超出了我对一本技术手册的期待。它更像是一部关于如何“思考”工程问题的指南。我关注的重点一直在于信号处理和通信系统的建模，这本书在这一块的覆盖面和深度都给我带来了惊喜。例如，在讲解数字滤波器的设计时，它不仅展示了`designfilt`函数的用法，还深入剖析了不同窗口函数对频谱泄露的影响，并通过动态仿真展示了时域和频域的对应关系。更让我印象深刻的是，书中对代码效率的强调，很多地方都暗示或明示了如何避免使用低效的M循环，转而采用向量化操作或MEX函数加速，这对于处理大规模实时仿真数据至关重要。读完相关的章节后，我立刻回去优化了我手头上一个耗时巨大的仿真任务，性能提升了近40%，这直接的经济效益就足以证明这本书的含金量。它教会我的不仅仅是“如何做”，更是“如何做得更好更快”。

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坦率地说，我过去尝试过几本号称覆盖MATLAB全能性的参考书，但往往是虎头蛇尾，最后沦为工具函数的大杂烩。然而，这本《MATLAB与SIMULINK工程应用》给我的感觉是，它在广度上保持了足够的覆盖面，但在深度上又做到了精益求精。比如，它对Simulink Coder和嵌入式目标的支持部分，讲解得非常透彻，从代码生成选项的配置到目标硬件的适配，每一步都有明确的截图和注意事项。对于我们这些需要将模型部署到FPGA或微控制器上的研发人员来说，这是一个巨大的加分项。这本书没有避开那些容易出错的“陷阱”，反而把它们拎出来单独讨论，比如数据类型溢出、浮点数精度问题在跨平台部署时的差异等。这种未雨绸缪的写作风格，让读者在面对真实世界的复杂性时，能够多一份从容和把握。

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这本书的叙事风格非常成熟稳健，充满了对读者学习过程的尊重。它没有采用那种浮夸的宣传口吻，而是用一种沉静、务实的态度，系统地构建起一个完整的工程应用知识体系。特别是关于模型校验与确认（Verification and Validation）那一章，它详细介绍了如何利用Simulink Design Verifier进行形式化验证，这在许多市面上的同类书籍中是极其罕见的。作者似乎预设了读者已经具备一定的基础知识，从而能够跳过不必要的入门介绍，直奔核心的应用难题。我特别喜欢它对Simulink版本兼容性的关注，在一些关键模块的演变历史中都有提及，这对于维护老旧项目或平滑过渡到新版本非常有帮助。这本书读下来，我感觉自己的工程思维得到了极大的锤炼，它提供的不仅仅是技术细节，更是一种严谨对待每一个工程细节的职业态度。

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我必须承认，初次翻阅时，我对其中关于高级控制理论的深度有些敬畏，但这本书处理这种复杂性的方式非常巧妙。它并没有陷入无休止的数学推导泥潭，而是将核心概念与工程实现紧密结合。例如，在处理非线性系统辨识时，作者不是简单地堆砌公式，而是通过一个具体的航空航天器模型，展示了如何一步步地构建参数估计算法并部署到Simulink环境中进行验证。这种“理论先行，应用落地”的叙事结构，让学习过程充满了成就感。尤其值得称赞的是，对于那些容易混淆的工具箱特性，比如Simscape与Simulink Stateflow之间的交互逻辑，作者用对比性的表格和流程图进行了清晰的界定，这对于经常需要在不同模块间切换的资深用户来说，简直是福音。总而言之，它的内容密度极高，但组织得井井有条，体现了作者深厚的学术功底和丰富的实战经验。

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