具体描述
《复杂系统广义智能评价方法与应用》以复杂系统评价方法论为逻辑经线，以广义智能评价方法及其在实际系统评价中的应用为逻辑纬线，开展了主观赋权法、客观赋权法、相似评价法、模式识别法、决策分析法和组合评价法等一系列基于广义智能方法的系统评价新方法的研究和应用，对提出的每一种广义智能评价方法，都提供了基本原理、实现技术和应用实例，反映了广义智能方法在复杂系统评价领域的新发展。
《数字孪生与工业物联网：理论、技术与实践》 图书简介 随着信息技术的飞速发展，以数字孪生（Digital Twin）和工业物联网（Industrial Internet of Things, IIoT）为核心的新一代信息技术正在深刻地重塑全球制造业和服务业的格局。本书全面、系统地阐述了数字孪生与工业物联网的理论基础、关键技术、集成应用及其在智能制造、智慧城市、高端装备运维等领域的实践案例。 本书旨在为工程师、研究人员、技术管理者以及相关专业的学生提供一本既具前瞻性又贴近实践的专业参考书。全书内容组织严谨，从概念界定、技术栈构建到系统集成与实际应用，层层递进，力求全面覆盖这一交叉学科的核心知识体系。 第一部分：理论基础与概念框架 第一章：数字孪生：概念演进与核心范式 本章深入探讨了数字孪生的起源、发展脉络及其在不同领域（如航空航天、能源、医疗）的演化历程。详细解析了数字孪生的“物理实体-虚拟模型-连接机制-数据驱动”的四大核心要素。重点阐述了数字孪生体的构建层次，从基础的描述性孪生、性能分析型孪生，深入到预测性、规范性和自主决策型孪生，为读者构建一个清晰的理论认知框架。同时，分析了数字孪生与传统仿真、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）之间的本质区别和协同关系。 第二章：工业物联网（IIoT）的系统架构与关键支撑技术 本章聚焦于支撑数字孪生体实现实时互联的基础设施——工业物联网。详细介绍了典型的IIoT三层或四层架构模型，包括感知层（传感器、执行器）、网络层（边缘计算、5G/TSN）、平台层（数据采集、存储与处理）以及应用层。深入剖析了确保工业环境可靠性的关键技术，如时间敏感网络（TSN）在低延迟通信中的作用，以及边缘计算在数据预处理和实时决策中的必要性。 第二部分：核心技术栈与建模方法 第三章：多物理场建模与高保真数字映射 构建高保真的数字孪生体，必须依赖于精确的物理模型。本章详细介绍了集成多物理场（力学、热学、电磁学等）的建模技术。涵盖了有限元分析（FEA）、计算流体力学（CFD）等传统方法，并重点介绍了基于数据驱动的机器学习模型（如神经网络、高斯过程回归）在参数辨识和模型简化中的应用，探讨了如何实现模型与实体的动态同步。 第四章：传感器技术、数据采集与预处理 本章深入探讨了用于工业场景的数据采集系统。涵盖了从非接触式（激光雷达、机器视觉）到接触式（应变片、温度传感器）的各类先进传感器的原理、选型与部署策略。着重讲解了工业现场数据的清洗、去噪、同步和标准化处理流程，这是保证后续分析准确性的关键步骤。介绍了时间序列数据库（TSDB）在处理海量工业数据流中的优势。 第五章：工业大数据分析与知识发现 工业物联网产生的数据是典型的时空大数据。本章系统介绍了适用于工业场景的大数据分析技术。内容包括基于机器学习的异常检测、故障预测与健康管理（PHM）算法，以及如何利用深度学习模型挖掘设备运行数据中的潜在规律。探讨了可解释性人工智能（XAI）在工业决策支持中的应用，确保决策过程的透明度和可信赖性。 第六章：云计算、边缘计算与雾计算的协同机制 实现数字孪生体的实时性与可靠性，需要计算资源的合理分配。本章详细对比了云计算、边缘计算和雾计算在延迟、带宽、安全性和计算能力上的差异。重点阐述了如何设计分层计算架构，实现数据就近处理（边缘）与复杂模型训练/长期存储（云端）的无缝切换和协同工作，以满足不同粒度孪生体的需求。 第三部分：集成应用与案例实践 第七章：数字孪生赋能的智能制造 本章是本书的核心应用篇章。重点剖析了数字孪生技术在离散制造、流程制造中的落地场景。包括： 产线级孪生： 优化物流、排程和柔性制造系统的运行效率。 设备级孪生： 实现远程监控、状态评估和预测性维护（PdM）。 产品全生命周期管理（PLM）： 从设计验证到制造过程优化，再到售后服务的闭环管理。 第八章：智慧能源系统与基础设施的数字孪生 本章探讨了数字孪生技术在大型、复杂基础设施管理中的应用。以智能电网和风电场为例，讲解如何构建物理系统的高精度虚拟模型，用于负荷预测、电能质量分析、故障隔离和动态安全评估，提升能源系统的韧性和运行效率。 第九章：人机交互与沉浸式体验（AR/VR集成） 数字孪生模型需要高效的可视化和交互界面才能发挥最大价值。本章聚焦于如何将虚拟模型与物理操作相结合。详细介绍了如何利用增强现实（AR）技术，将实时数据和分析结果叠加到物理设备上，为现场维护人员提供“所见即所得”的指导，提升检修的准确性和效率。同时探讨了虚拟现实（VR）在复杂系统设计评审和操作人员培训中的应用。 第十章：安全、标准与未来挑战 在系统集成日益深入的背景下，安全与互操作性至关重要。本章讨论了数字孪生与IIoT系统面临的网络安全挑战，包括数据完整性、设备认证和供应链安全。此外，系统梳理了国际上主要的数字孪生标准（如MTC、ISO标准）的进展，并展望了联邦学习、自主决策AI在未来数字孪生系统中的发展方向，为读者指明研究和实践的前沿路径。 总结 《数字孪生与工业物联网：理论、技术与实践》不仅提供了构建和部署现代工业智能系统的理论基石，更通过大量详实的工程案例，展示了如何将前沿技术转化为实际的生产力。本书深度融合了IT与OT的知识体系，是推动工业界向“工业4.0”和“智能制造2025”迈进的必备工具书。
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