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出版者:

作者:杨世林

出品人:

页数:231

译者:

出版时间:2005-1

价格:55.00元

装帧:

isbn号码:9787810738972

丛书系列:舰船现代丛书

图书标签:

• 软件工程
• 软件管理
• 项目管理
• 软件开发
• 实践经验
• 软件质量
• 团队协作
• 需求分析
• 测试管理
• 配置管理

《数字孪生：构建虚拟与现实的桥梁》 内容简介： 在日益互联和数据驱动的时代，如何更深入地理解、模拟和优化现实世界中的复杂系统，已成为各行各业面临的关键挑战。本书《数字孪生：构建虚拟与现实的桥梁》正是为此应运而生，它将带领读者踏上一段探索数字孪生技术的深度旅程，理解这一颠覆性概念的本质、核心技术、应用领域以及未来发展趋势。 本书并非对特定软件的工程管理实践进行探讨，而是聚焦于“数字孪生”这一前沿技术。它旨在阐述如何通过创建物理实体的精确虚拟副本，实现实时数据同步、行为模拟、性能预测和优化决策，从而在虚拟世界中对物理世界进行深刻洞察和有效干预。 第一部分：数字孪生的理论基石 我们将首先深入剖析数字孪生的核心概念。数字孪生并非简单的三维模型，而是集成了多维度信息，包括几何模型、物理属性、行为规律、历史数据以及实时传感器数据的高度动态化虚拟表征。本书将详细解析数字孪生的构成要素，包括： 物理实体（Physical Entity）： 现实世界中需要被数字化的对象，可以是单个产品（如飞机发动机），也可以是复杂的系统（如智慧城市、生产线）。 虚拟模型（Virtual Model）： 对物理实体进行高保真建模，包含几何、材质、拓扑、约束等信息。 数据连接（Data Connection）： 实现物理实体与虚拟模型之间双向、实时的数据流。这包括传感器数据的采集、传输、处理以及虚拟模型输出的指令或优化方案反馈至物理实体。 分析与模拟（Analysis and Simulation）： 利用虚拟模型进行各种分析，如性能评估、故障诊断、寿命预测、流程优化等。 本书还将区分数字孪生与其他相关概念，如仿真、模型、虚拟现实（VR）和增强现实（AR），明确其独特性和相互之间的关系，帮助读者建立清晰的认知框架。 第二部分：驱动数字孪生的核心技术 数字孪生的实现离不开一系列关键技术的支撑。本书将详细介绍这些技术，并探讨它们如何协同工作，共同构建强大的数字孪生平台： 物联网（IoT）： 作为数据采集的基石，IoT技术使得海量传感器能够实时感知物理世界的状态，并将数据传输至数字孪生平台。我们将讨论不同类型的传感器、通信协议和数据采集策略。 大数据分析与人工智能（AI）： 海量数据需要强大的分析能力。本书将介绍如何运用机器学习、深度学习、预测分析等AI技术，从数字孪生数据中挖掘有价值的洞察，实现智能化的预测和决策。 云计算与边缘计算： 数字孪生需要庞大的计算资源来支持模型的构建、运行和数据处理。我们将探讨云计算的优势，以及边缘计算在低延迟、高实时性场景下的重要作用。 三维建模与可视化技术： 高保真的三维模型是数字孪生的直观载体。本书将介绍当前主流的三维建模技术，如CAD、BIM、点云扫描，以及如何利用VR/AR等沉浸式技术进行交互式可视化。 仿真技术（Simulation）： 仿真技术是数字孪生进行行为模拟和性能预测的核心。我们将探讨各种仿真方法，如物理仿真、离散事件仿真、 agent-based仿真等，以及如何将其与实时数据相结合。 区块链技术（可选）： 在某些场景下，区块链技术可以用于保障数字孪生数据的安全性、可信度和溯源性。 第三部分：数字孪生的广泛应用场景 数字孪生的潜力巨大，其应用已渗透到国民经济的各个领域。本书将通过丰富的案例研究，展现数字孪生在不同行业的应用价值： 制造业： 智能工厂、产品生命周期管理、预测性维护、生产线优化、供应链协同。 智慧城市： 城市规划与管理、交通流量优化、能源管理、环境监测、应急响应。 能源领域： 发电厂监控与优化、油气勘探与生产、电网管理、可再生能源系统集成。 医疗健康： 个性化治疗方案制定、手术模拟、医院运营管理、药物研发。 航空航天： 飞机设计与制造、飞行器性能监控、故障预测与维修。 建筑与工程： BIM与数字孪生融合、施工过程模拟、结构健康监测、建筑性能优化。 交通运输： 自动驾驶车辆模拟、智能交通系统、物流优化。 在每个应用场景中，本书将深入分析数字孪生如何解决实际问题，带来哪些效益，以及在实施过程中可能面临的挑战。 第四部分：数字孪生的未来展望与挑战 随着技术的不断进步，数字孪生正朝着更加智能化、集成化和普适化的方向发展。本书将对数字孪生的未来发展趋势进行展望，包括： 跨领域数字孪生网络的构建： 不同系统之间的数字孪生如何互联互通，形成更宏观的数字孪生生态。 自适应与自进化数字孪生： 数字孪生能够根据环境变化和新的数据自主学习和更新模型。 人机协同的数字孪生： 数字孪生如何更好地辅助人类进行决策和操作。 数字孪生伦理与安全问题： 探讨在数字孪生应用中需要关注的隐私、安全、数据所有权等伦理和社会问题。 同时，本书也将直面数字孪生在推广过程中面临的挑战，如数据采集的标准化、模型精度与实时性的平衡、技术集成难度、人才培养等，并提出相应的应对策略。 《数字孪生：构建虚拟与现实的桥梁》旨在为工程师、技术人员、决策者以及对前沿技术感兴趣的读者提供一个全面、深入的视角，帮助他们理解数字孪生的强大力量，并在各自领域积极探索和应用这项变革性技术，最终实现物理世界与数字世界的无缝融合，驱动创新，提升效率，创造更大的价值。

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这本书的排版和图表设计也给我留下了不太好的印象，显得比较陈旧，很多图示复杂晦涩，信息密度过高，阅读体验不佳。尤其是在介绍项目收尾和知识沉淀的部分，内容显得非常草率。一个好的工程管理实践书籍，应该详细说明如何进行项目复盘（Post-Mortem），如何将失败的教训转化为可共享的组织资产。书中对复盘流程的描述，简化到只有“召开会议、记录问题、改进流程”三步，缺乏对“如何确保复盘的坦诚氛围”、“如何有效跟踪改进措施的落实情况”以及“如何将非结构化的经验转化为标准操作程序（SOP）”这些关键环节的深入指导。总而言之，这本书在提供“做什么”的清单方面做得还行，但在“如何落地”、“如何克服组织惰性”、“如何确保知识不流失”这些更具挑战性的管理难题上，提供的洞察力非常有限。

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说实话，这本书在项目启动和团队建设的讨论上，给我的感觉是过于理想化了。它描绘了一个高效、沟通顺畅、目标一致的理想团队场景，却回避了现实世界中团队成员能力参差不齐、沟通障碍频发、以及关键人员离职带来的巨大冲击。例如，书中建议的“全员参与设计评审”，在面对一个由十几个不同部门构成的虚拟团队时，如何有效组织、如何确保评审的效率而非流于形式，书中并未给出任何可借鉴的组织技巧。关于跨文化团队的管理，书中只是一笔带过，没有深入探讨不同文化背景下对时间观念、权力距离和反馈方式的影响，这些在如今全球化协作中是至关重要的软技能。我希望看到的是关于如何通过激励机制、冲突解决策略和职业发展规划，将一个松散的群体真正打造成一个高绩效团队的实战经验，而不是停留在“建立信任”这种宏观口号上。

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这本书的篇幅看似厚重，内容却显得有些分散和重复。在不同章节中，关于“项目经理的角色演变”和“技术领导力”的论述反复出现，但每次的切入点都很浅，没有形成一个深入且递进的知识体系。例如，在讨论技术选型策略时，书中只是泛泛地提到了“考虑业务适应性、技术成熟度和维护成本”这三个维度，但对于如何量化这些维度的权重、如何在不同优先级之间进行权衡取舍，完全没有给出任何决策矩阵或评估框架的实例。我本来非常期待书中能提供一些关于大型遗留系统现代化改造的项目管理经验，因为这是当前许多企业面临的巨大挑战。然而，书中对遗留系统的讨论仅仅停留在“进行重构”的建议层面，而对于如何在一个持续运行的业务系统中，安全、平稳地执行大规模重构的风险控制和阶段性交付，几乎没有涉及，让人感觉像是脱离了工程实践的空中楼阁。

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这本书的名字确实引人注目，但读完之后，我发现它在实际操作层面的指导性远不如预期。比如，在敏捷开发流程的描述上，书中花了大量篇幅讲解了Scrum和Kanban的基本概念，但对于如何在资源受限、跨地域团队中有效落地这些框架，缺乏具体的案例分析和工具推荐。很多理论性的阐述似乎更偏向于学术研究而非一线管理者的实际需求。我期待看到的是关于“如何处理冲刺中的突发需求变更”或者“如何平衡技术债务与业务交付速度”这类具体痛点的深度剖析，而不是对敏捷宣言的重复解读。书中提到的风险管理部分也显得有些空泛，只是罗列了常见的风险类别，却没有提供一套系统化的、可操作的风险识别、量化和应对预案的模板。整体感觉，这本书更像是一本面向初学者的入门教材，对于有一定项目经验的读者来说，深度和实用性都有待加强。

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这本书的语言风格着实让人有些摸不着头脑，时而像教科书般严谨晦涩，时而又像经验分享般随意跳跃。在探讨软件质量保证体系时，作者似乎更热衷于引用晦涩的行业术语，使得非专业背景的读者理解起来十分吃力。比如，在介绍持续集成/持续部署（CI/CD）的必要性时，它没有清晰地勾勒出从手动部署到全自动化流水线过渡的每一个技术和管理上的里程碑，反而将重点放在了DevOps文化的哲学层面，虽然哲学层面很重要，但对于一个希望快速建立效率体系的团队而言，缺少了关键的“怎么做”的步骤指引。我翻阅了关于需求管理的那几章，它们更像是对各种需求模型的理论综述，没有对需求优先级排序、需求变更控制委员会（CCB）的实际运作细则给出任何具有参考价值的细节描写，读完后，我对于如何在我司复杂的需求环境中进行有效治理仍然感到迷茫。

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