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出版者:海洋出版社

作者:王宏春 曾雨苓 涂正伟

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2005-8

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787502756949

丛书系列:

图书标签:

• 电脑基础
• 办公软件
• 信息技术
• 技能提升
• 电脑操作
• 综合教程
• 入门
• 实战
• 数码技能
• 学习指南

深入解析现代制造业的数字化转型：从理论到实践的蓝图 图书名称：数字孪生驱动的智能工厂：构建与优化 图书简介 在全球工业4.0浪潮的推动下，制造业正经历一场深刻的数字化革命。传统的生产模式面临着效率瓶颈、柔性不足以及快速响应市场变化的巨大挑战。本书并非一本侧重于基础软件操作或通用办公技能的指南，而是将视角聚焦于数字孪生（Digital Twin）技术在高端智能制造领域的深度应用与实践，旨在为工程师、技术管理者以及决策者提供一套系统化、可操作的数字化转型路线图。 本书的核心竞争力在于其对前沿工业技术的精细化解构和实战化整合，内容涵盖了从数据采集、模型构建、仿真验证到实时反馈优化的全生命周期管理。我们坚信，未来的工厂不再是冰冷的钢筋水泥组合，而是一个由数据驱动、自我感知、能够预测和优化的复杂智能生态系统。 第一部分：理论基石与战略前瞻 (Foundational Theories and Strategic Foresight) 本部分首先奠定了理解智能制造的理论基础，但其深度远超基础概念介绍。我们详细探讨了工业互联网（IIoT）的架构演进，重点分析了OPC UA、MQTT 5.0等关键通信协议在海量、异构设备互联中的性能优化策略。理论探讨部分深入到信息物理系统（CPS）的数学建模基础，剖析了如何将复杂的物理过程（如流体力学、热力学）映射到信息空间中进行高效运算。 战略层面，我们引入了“精益制造2.0”的概念，探讨了如何利用数据驱动的洞察力取代传统的基于经验的决策制定。此外，书中专门设立章节分析了柔性制造系统（FMS）在应对“大规模定制化”需求时，其传统控制模型面临的局限性，并引出了基于模型的系统（MBSE）作为下一代系统工程方法论的必要性。读者将了解到，数字孪生并非孤立的技术堆砌，而是集成CPS、大数据、人工智能等多种技术的系统工程范式。 第二部分：数字孪生模型的构建与可视化 (Digital Twin Modeling and Visualization) 这是本书的技术核心。我们摒弃了对市面上通用建模软件操作界面的简单罗列，转而深入讲解面向资产（Asset-Oriented）和面向流程（Process-Oriented）两种主流数字孪生构建方法的异同、适用场景及底层逻辑。 在模型构建章节，我们详细阐述了多尺度建模的挑战与解决方案。例如，如何将微观层面的材料性能数据（基于有限元分析FEA）与宏观层面的生产线节拍模型（基于离散事件仿真DES）进行有效耦合，实现跨尺度的信息传递。书中提供了大量的公式推导和算法解析，重点关注于基于时态逻辑（Temporal Logic）的状态机建模技术，用以精确描述设备在不同工况下的动态行为。 可视化方面，本书探讨的重点是沉浸式交互而非简单的3D展示。我们详细介绍了实时数据融合的可视化框架，特别是如何利用高性能计算（HPC）集群渲染大规模仿真结果，并结合增强现实（AR）技术，实现现场维护人员与虚拟模型之间的实时交互和指令下达。这部分内容对理解如何将“孪生”从屏幕带入现实操作层面至关重要。 第三部分：仿真验证与性能优化 (Simulation Validation and Performance Optimization) 构建模型只是第一步，验证其真实性和利用其进行优化才是数字孪生的价值所在。本部分深入探讨了仿真模型的可信度评估（Credibility Assessment）。我们将介绍先进的不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）方法，例如蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）和高斯过程回归（Gaussian Process Regression），确保仿真结果的可靠性，避免“垃圾输入产生垃圾输出”。 优化策略是本书的实战高潮。我们不再停留在传统的参数调整层面，而是侧重于基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的闭环优化。书中以一个复杂的混合流动车间调度问题为例，详细演示了如何构建一个奖励函数（Reward Function），训练一个深度Q网络（DQN）智能体，使其能够在虚拟环境中学会最优的资源分配和路径规划策略，最终将学到的策略无缝部署到物理产线PLC/SCADA系统中。我们详尽分析了从仿真环境到真实环境的Sim-to-Real Gap的缩小技术，包括模型参数的在线自适应调整机制。 第四部分：数据治理、安全与可持续发展 (Data Governance, Security, and Sustainability) 智能工厂的运行依赖于海量、敏感数据的流动。本书用专门的章节来处理这些“非功能性需求”。在数据治理方面，我们探讨了如何设计工业数据湖（Industrial Data Lake）的Schema，以支持复杂的时间序列分析和机器学习模型的迭代训练。 安全方面，重点剖析了OT/IT融合带来的安全风险面，并详细介绍了基于零信任架构（Zero Trust Architecture）的工业控制网络安全防护策略，包括对工控协议（如EtherNet/IP, Profinet）的深度包检测（DPI）方法，以识别潜藏的恶意指令。 最后，本书探讨了数字孪生在可持续制造中的作用。通过对能源消耗和废弃物产生的精确模拟，读者将掌握如何利用孪生模型进行碳足迹优化，实现更环保的生产流程设计，这代表了未来制造业的社会责任方向。 总结 《数字孪生驱动的智能工厂：构建与优化》是一本面向实践深度、技术前沿的专著。它要求读者具备一定的工程背景，并渴望掌握构建下一代智能制造系统的核心技术。本书提供的不是简单的操作手册，而是一整套从概念化到工程实现的、严谨且深入的技术框架与方法论，旨在帮助企业在激烈的全球竞争中，真正实现数据驱动的智能升级。

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