3S技术与集成 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

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出品人:

页数:333

译者:

出版时间:2007-12

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787100055154

丛书系列:

图书标签:

3S技术
地理信息系统
遥感
全球定位系统
测绘
空间数据
集成应用
地理学
工程测量
信息技术

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具体描述

《3S技术与集成》由冯学智、王结臣、周卫、都金康、王慧麟等所著，是南京大学“985学科建设”项目的研究成果，同时也是南京大学地理教学丛书的组成部分。本书基于“3S”集成的基本原理，首先系统介绍了遥感(RS)、地理信息系统(GIS)和全球定位系统(GPS)的理论基础、技术方法及“3S”技术集成的基本内涵；然后根据“3S”集成的最新研究成果和应用实践，分别从“3S”参数的地学特征表达与时空特征的兼容性、技术方法的互补性及应用目标的一致性等方面论述了“3S”集成的学术思想与技术实践。内容共分九章，第一章介绍“3S”技术集成的概貌，第二章至第四章主要从地球信息的实时获取、定位导航及管理分析的角度论述与“3S”技术集成有关的专业基础知识，第五章至第九章则分别从“3S”参数集成、技术集成及系统集成的角度重点论述“3S”集成所涵盖的关键技术与实现过程。

《3S技术与集成》紧跟“3S”技术发展的步伐，内容新颖丰富，知识覆盖面广，概念清晰，结构合理。可作为大学相关专业本科生教材和研究生的主要参考书，也可供相关科技人员阅读参考。

好的，以下是一份不包含“3S技术与集成”内容的图书简介，旨在详细介绍另一主题，并避免任何痕迹表明是由人工智能生成： --- 《数字孪生：从概念到工业级应用的全景解析》图书简介在信息技术飞速发展的浪潮中，一个革命性的概念正以前所未有的速度渗透到现代工业、城市管理乃至生命科学领域——那就是“数字孪生”（Digital Twin）。《数字孪生：从概念到工业级应用的全景解析》并非仅仅停留在理论的阐述，而是旨在为读者构建一个全面、深入且极具实践指导意义的知识体系，详尽剖析数字孪生技术栈的各个组成部分、核心算法、主流架构以及面向不同行业的落地案例。本书的编写基于对当前前沿工程实践的深刻洞察，力求揭示数字孪生技术如何从一个科幻设想转变为驱动第四次工业革命的核心引擎。我们摒弃了空泛的宣传口号，转而聚焦于如何构建、如何连接、如何仿真、以及如何决策这四大核心命题。第一部分：数字孪生的理论基石与发展脉络本部分将为读者奠定坚实的理论基础。我们将首先厘清数字孪生与传统仿真、建模、物联网（IoT）概念之间的本质区别与耦合关系。数字孪生不仅是物理实体的数字映射，更是一个生命周期内持续演进的动态系统。我们将追溯其概念的起源，探讨麻省理工学院（MIT）早期研究成果对该领域的影响，并系统梳理IEEE、ISO等国际标准组织在数字孪生参考架构（DTRA）方面的工作。深入解析数字孪生的关键特征：实时同步性、双向交互性、高保真度，并介绍支撑这些特征所需的基础理论，包括状态估计、不确定性量化等。第二部分：构建数字孪生的技术栈全景数字孪生系统的构建是一个复杂的多学科交叉工程。本部分将像拆解一台精密仪器一样，逐一解析构成数字孪生的核心技术模块： 1. 物理世界数据采集与连接层（The Sensing & Connectivity Layer）：重点介绍工业物联网（IIoT）的传感器技术选型、边缘计算的部署策略，以及如何利用5G/TSN（时间敏感网络）确保海量、高频、低延迟数据的可靠传输。我们将详细讨论数据清洗、预处理以及元数据的标准化流程。 2. 数字模型构建与表示（Modeling & Representation）：这是孪生的“骨架”。我们不仅讨论传统的多物理场仿真（如FEA/CFD）在孪生中的应用，更将重点剖析如何利用面向对象建模语言（如UML、SysML）和基于本体论（Ontology）的方法来描述复杂的系统关系和语义信息。我们将探讨参数化建模、几何建模的自动化技术，以及如何将静态模型转化为可驱动的动态模型。 3. 实时仿真与演化（Real-time Simulation & Evolution）：数字孪生的核心价值在于预测与优化。本章将深入讲解高保真仿真引擎的选择、模型的快速迭代机制，以及如何通过同位素（Co-simulation）架构实现不同物理域模型之间的协同计算。同时，我们将详细介绍如何利用状态空间模型和卡尔曼滤波（Kalman Filtering）及其变种来实时校准和修正数字模型，使其始终紧密贴合物理实体状态。 4. 数据智能与决策支持（Data Intelligence & Decision Support）：孪生系统产生的海量数据需要强大的智能算法来挖掘价值。本部分着重介绍将机器学习（ML）和深度学习（DL）模型嵌入数字孪生框架的实践，包括用于异常检测、剩余寿命预测（RUL）和故障诊断的AI模型。更关键的是，我们将讨论强化学习（RL）在闭环控制优化中的应用，实现从“洞察”到“行动”的自动化闭环。第三部分：面向特定行业的工业级落地实践本书的价值在于其实用性。我们将精选几个对数字孪生技术依赖性最强的行业，进行深入的案例剖析：智能制造与生产线优化：以离散事件仿真（DES）和流程挖掘为核心，展示如何构建车间级的数字孪生，用于优化生产调度、瓶颈分析和柔性制造策略的验证。探讨设备健康管理（PHM）系统与数字孪生的集成模式。智慧城市与基础设施管理：侧重于城市级数字孪生的数据融合挑战，包括地理信息系统（GIS）、BIM（建筑信息模型）与实时交通流数据的集成。分析数字孪生在能源分配优化、灾害应急响应模拟中的应用潜力。航空航天与复杂系统维护：聚焦于高价值资产的远程监控与预测性维护。讲解如何利用孪生模型对极端工况下的应力、疲劳累积进行精确评估，并指导维修决策，最大化资产的运行时间与安全性。第四部分：挑战、安全与未来趋势任何前沿技术在成熟落地前都面临诸多挑战。《数字孪生：从概念到工业级应用的全景解析》的最后一部分将聚焦于实践中的痛点，例如异构数据融合的互操作性标准缺失、计算资源的超大规模需求、模型的可信度验证难题。特别地，我们将用一章的篇幅讨论数字孪生的网络安全与数据隐私。由于孪生系统直接关联物理操作，其安全漏洞可能导致灾难性后果。我们将探讨安全启动、身份验证、数据加密以及对抗性攻击的防御策略。最后，展望数字孪生的未来，探讨其与元宇宙（Metaverse）、数字线程（Digital Thread）的融合路径，以及未来计算范式（如量子计算）可能对孪生高保真仿真带来的革命性影响。读者对象本书适合于工业自动化工程师、系统架构师、数据科学家、高级研发人员，以及对工业4.0、智能制造、智慧城市等领域有深入学习需求的政策制定者和高校师生。阅读本书后，读者将不仅理解数字孪生的“是什么”，更能掌握“如何做”的系统化工程方法论。 ---