Free and Guided Optical Beams pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Martellucci, Sergio (EDT)/ Santarsiero, Massimo (EDT)

出品人:

页数:254

译者:

出版时间:

价格:86

装帧:HRD

isbn号码:9789812389503

丛书系列:

图书标签:

• 光学
• 光束
• 自由空间光学
• 引导光束
• 光学传播
• 衍射
• 光纤光学
• 激光
• 非线性光学
• 光束整形

好的，这是一份关于一本假定图书的详细简介，内容完全不涉及“Free and Guided Optical Beams”： --- 《数字孪生与工业物联网的融合应用：构建智能制造的未来蓝图》 本书导读： 在当前以数字化转型为核心驱动力的工业4.0时代，制造业正经历一场前所未有的深刻变革。本次变革的核心在于如何高效、实时地整合物理世界与虚拟世界的数据与流程，从而实现生产效率的极大提升、运营成本的有效控制以及产品质量的持续优化。《数字孪生与工业物联网的融合应用：构建智能制造的未来蓝图》一书，正是立足于这一宏大背景，深入剖析了数字孪生（Digital Twin）技术与工业物联网（IIoT）技术如何实现深度耦合，并共同构建起下一代智能制造系统的完整框架与实施路径。 本书并非停留在理论的阐述，而是以实践为导向，详细介绍了从概念构建、数据采集、模型构建到最终应用落地的全过程。它旨在为工业工程师、系统架构师、企业管理者以及相关领域的研究人员提供一套系统化、可操作的指南，以应对当前制造业在智能化升级过程中所面临的复杂挑战。 第一部分：基础理论与技术基石的夯实 本书的开篇部分，着重于为读者奠定坚实的理论基础。我们首先对工业物联网（IIoT）的生态系统进行了详尽的描绘，包括传感器网络、边缘计算、云计算基础设施以及安全协议等关键技术栈。深入探讨了工业现场数据的采集、预处理和传输机制，强调了数据完整性和实时性在构建有效孪生体中的核心地位。 紧接着，我们对数字孪生的核心概念进行了全面的解析。这包括对数字孪生模型的不同粒度（从组件级到系统级）、生命周期管理（从设计、制造到运维）的演变过程，以及如何通过多物理场仿真（Multi-Physics Simulation）技术来确保虚拟模型与物理实体间的高度一致性。我们特别关注了“数字主线”（Digital Thread）的概念，阐述了数据如何在整个产品和工厂的生命周期中保持连续、可追溯的流动性，这是实现真正意义上的闭环控制的关键。 第二部分：融合架构与数据驱动的实现路径 本书的精髓在于探讨融合的实现细节。我们详细剖析了 IIoT 数据流如何精确映射到数字孪生模型中，以及如何利用实时数据来驱动和校准虚拟模型的状态。 边缘智能与孪生体的协同： 探讨了在边缘侧部署轻量级数字孪生模型的重要性。这些“边缘孪生体”负责对本地传感器数据进行即时分析和反馈，减轻了云端负荷，并极大地缩短了决策响应时间。书中提供了具体的案例，说明如何利用时间序列数据库（TSDB）和流式处理技术来高效管理和分析海量的、高频次的 IIoT 数据。 数据模型标准化与互操作性： 成功融合的前提是数据模型必须具备高度的互操作性。本书深入研究了如 OPC UA、MQTT 等工业通信协议在数据语义化方面的应用，并介绍了基于本体论（Ontology）构建统一数据模型的策略，以确保来自不同设备、不同供应商的数据能够被孪生体模型无缝理解和使用。 从仿真到预测性维护（PdM）： 本部分详细论述了如何利用融合系统构建先进的预测性维护模型。通过在数字孪生中集成机器学习算法（如深度学习和增强学习），系统可以学习设备在不同工况下的退化模式，从而提前数周或数月预测潜在的故障，并自动生成优化的维护计划，极大地超越了传统的基于阈值的预防性维护。 第三部分：应用场景与深度案例研究 为使理论更具落地性，本书集合了多个具有代表性的行业应用案例，展示了数字孪生与 IIoT 融合的强大潜力： 1. 智能生产线优化： 描述了如何为复杂的装配线构建一个高保真度的数字孪生。该孪生体实时反映当前设备的吞吐量、在制品（WIP）堆积情况以及瓶颈环节。通过在虚拟环境中运行“假设分析”（What-If Scenarios），企业可以在不中断实际生产的情况下，测试新的调度策略或设备布局调整的效果，实现产线效率的百分比级提升。 2. 复杂设备资产性能管理（APM）： 案例聚焦于高价值、长寿命的重型机械（如燃气轮机、风力发电机）。我们展示了如何将设备的历史维护记录、实时运行工况数据与基于物理学的退化模型结合，构建一个能够精准评估剩余使用寿命（RUL）的孪生模型，从而指导备件库存管理和生命周期延长策略。 3. 工厂级能源管理与可持续发展： 分析了如何构建覆盖整个工厂的能源数字孪生。通过集成 HVAC 系统、生产设备和可再生能源输入的数据，系统能够实时识别能源浪费点，并自动优化能源分配策略，实现节能减排目标。 第四部分：实施挑战、安全与未来展望 最后一部分，本书直面了企业在采纳这项复杂技术时必须面对的现实挑战。 网络安全与数据治理： 鉴于 IIoT 设备的广泛连接性，安全漏洞可能危及物理系统。我们详细阐述了针对数字孪生环境的安全加固策略，包括零信任架构在工业控制系统（ICS）中的应用，以及如何通过模型验证和软件定义网络（SDN）来保护数据流和控制指令的完整性。 人才培养与组织变革： 强调了实施过程中对跨学科人才（既懂OT又懂IT和数据科学）的需求，并提供了构建跨职能团队和促进组织文化变革的实用建议。 未来趋势： 展望了数字孪生技术在增强现实/虚拟现实（AR/VR）中的应用，即操作人员可以通过 AR 设备实时查看叠加在物理设备上的数字孪生数据和指导信息，实现“所见即所得”的维修和操作体验。此外，也探讨了量子计算对未来复杂系统仿真能力带来的潜在飞跃。 --- 读者对象： 本书适合以下专业人士： 工业自动化工程师与系统集成商 负责企业数字化战略的 IT/OT 部门领导 高级制造、机械、电气工程等领域的大学和研究生 致力于实现智能工厂转型的制造业高管 通过对《数字孪生与工业物联网的融合应用：构建智能制造的未来蓝图》的学习，读者将掌握构建和运营下一代智能制造系统的核心能力，为企业在竞争激烈的全球市场中占据技术制高点奠定坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆