具体描述
图书名称：《数字孪生与智能制造：从概念到实践》 作者： 李明 出版社： 工业科技出版社 ISBN： 978-7-5180-6543-2 --- 图书简介 在当前以工业4.0和智能制造为主导的全球产业变革浪潮中，“数字孪生”（Digital Twin）已不再是一个遥不可及的概念，而是驱动生产力飞跃、实现柔性制造和优化运营决策的核心技术。本书《数字孪生与智能制造：从概念到实践》旨在系统、深入地剖析数字孪生的理论基础、关键技术栈、构建方法论，并结合大量行业案例，展示其在智能制造全生命周期中的实际应用与价值转化。 本书的撰写基于作者多年在高端装备制造、航空航天以及流程工业领域的一线研究与工程经验，力求在理论的严谨性与实践的可操作性之间找到最佳平衡点。它不是一本停留在宏观概念介绍上的概述性读物，而是为工程师、技术管理者、系统集成商以及相关专业的研究生和高年级本科生量身打造的一部兼具前瞻性与实用价值的专业参考手册。 第一部分：数字孪生的理论基石与概念框架 本书伊始，首先对数字孪生的发展历史、核心定义和演进路径进行了清晰的梳理。我们区分了传统的仿真模型、虚拟样机与真正的数字孪生体之间的本质区别——即实时数据驱动的动态映射能力和双向交互反馈机制。 第1章 详述了数字孪生的五个核心要素：物理实体、虚拟模型、连接机制、数据流和服务。重点探讨了“孪生体”的五个维度（描述型、诊断型、预测型、规范型和自治型），帮助读者建立多层次的认知体系。 第2章 深入剖析了支撑数字孪生的关键技术栈。这包括： 建模技术： 涵盖了基于几何的CAD/CAE模型、基于物理的系统级建模（如Bond Graph、Dymola/Modelica语言）以及面向行为和流程的建模方法。 数据采集与集成（IoT/IIoT）： 讨论了传感器技术、边缘计算在数据预处理中的作用，以及OPC UA、MQTT等工业通信协议在构建实时数据管道中的重要性。 高性能计算与仿真： 探讨了如何利用云计算、HPC加速数字孪生体的实时反馈和大规模并行仿真能力。 第二部分：数字孪生的构建方法与核心技术 本部分是本书的实践核心，详细介绍了从零开始构建一个有效数字孪生的技术路径。 第3章：构建高保真虚拟模型 本章着重于如何将复杂的物理实体转化为能在虚拟环境中精确运行的数学模型。内容涵盖： 多物理场耦合建模： 针对热、力、电磁、流体等相互作用的复杂系统，讲解如何运用有限元分析（FEA）、计算流体力学（CFD）等方法，并将其集成到统一的虚拟环境中。 面向控制的建模： 如何构建能够直接与物理设备控制器（PLC/DCS）接口的控制模型，为闭环验证奠定基础。 模型验证与标定（V&V）： 强调了将模型结果与实际工厂采集的历史和实时数据进行对比、校准的过程，这是确保孪生体“真”的前提。 第4章：实时数据驱动与同步机制 数字孪生的生命力在于其与物理世界保持同步的能力。本章聚焦于数据层面的挑战与解决方案： 时间同步与延迟管理： 探讨了工业以太网、时间敏感网络（TSN）在保证数据低延迟和确定性传输方面的应用。 数据预处理与清洗： 讲解如何处理工业现场数据中常见的噪声、缺失值和异常值，确保输入到模型中的数据是“干净”且可信赖的。 状态重构与估计： 当传感器覆盖不全时，如何利用观测器理论（如卡尔曼滤波）实时估算设备内部或不可测部件的状态，以保持孪生体的完整性。 第5章：人机交互与可视化 一个强大的孪生体需要直观的展示方式。本章讨论了如何将复杂的仿真结果和实时数据转化为操作人员易于理解的界面： 三维可视化与沉浸式体验： 结合VR/AR技术，实现对物理资产的远程查看、维护指导和操作培训。 信息仪表板设计： 遵循人因工程学原则，设计高效的KPI（关键绩效指标）监控界面，突出异常和预警信息。 第三部分：数字孪生在智能制造中的应用实践 本书的最后一部分将理论与技术应用于具体的工业场景，展现数字孪生的巨大商业价值。 第6章：设计与研发阶段的数字孪生 重点讨论在产品和生产线投入实际建设前，如何利用孪生体进行优化： 虚拟调试（Virtual Commissioning）： 在不接触物理设备的情况下，对PLC/机器人程序进行全面验证，显著缩短现场调试时间，降低试错成本。 工艺优化与柔性制造： 模拟不同生产排程、物料流转和设备配置下的效率表现，快速迭代最优的生产方案。 第7章：运维与全生命周期管理 这是数字孪生价值实现最显著的领域： 预测性维护（PdM）： 利用孪生体对设备健康状态进行持续预测，计算剩余使用寿命（RUL），实现精准的维修决策，变被动响应为主动管理。 远程诊断与故障溯源： 当设备发生故障时，调出故障发生前后的孪生体数据和运行轨迹，快速定位根本原因，避免重复性错误。 操作人员培训与安全演练： 在安全、可控的虚拟环境中，对高风险操作进行反复训练。 第8章：面向工厂的集成化数字孪生（Factory Digital Twin） 本书的收官章节，将视角从单个设备提升到整个工厂层面，探讨“系统之系统”的集成： 集成架构与数据治理： 讨论如何打通MES、ERP、SCADA系统与数字孪生平台之间的数据壁垒。 供应链协同： 论述如何将工厂数字孪生体延伸至供应商和客户端，实现端到端的可视化和柔性响应。 未来展望： 探讨AI、机器学习在自主优化数字孪生体模型和决策制定中的前沿趋势。 --- 目标读者 本书适合于机械、自动化、控制工程、工业工程、计算机科学等相关专业的高级学生，以及在智能制造、工业互联网、设备管理、生产工程等岗位工作的工程师和技术管理人员。它提供的不仅是“是什么”，更是“怎么做”的详尽路线图。通过阅读本书，读者将掌握构建和应用数字孪生技术的关键能力，从而在推动企业数字化转型中扮演核心角色。
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