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| 編輯推薦： |
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本书是机械工程学会组织编写的智能制造系列丛书，获评十三五国家重点图书出版规划项目，并且获得国家出版基金资助。
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| 內容簡介： |
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本书内容大体可分三个部分：部分研究数字孪生的基本概念、发展历史、相关工作与应用，及建模方法等；第二部分结合数字孪生五维模型，提出数字孪生车间的概念，并对数字孪生车间构建、运行、迭代优化的关键技术，与基于数字孪生的车间设备健康管理、能效分析与优化、动态调度、实时控制、车间信息物理融合等理论方法进行分析与探讨；第三部分研究构建数字孪生车间原型系统。
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| 關於作者： |
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陶飞，北京航空航天大学航教授，研方向包括面向服务的智能制造、制造服务管理、绿色制造及数字孪生驱动的产品设计、制造及服务，在以上方向发表了100多篇学术论文并出版专著5部。
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| 目錄：
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第1篇数字孪生内涵及研究应用概况
第1章数字孪生起源及内涵00
1.1哪里来： 数字孪生的起源00
1.2是什么： 数字孪生的概念00
1.3新理解： 数字孪生的理想特征0
1.4紧相关： 数字孪生的相近概念0
1.4.1数字孪生与CPS0
1.4.2数字孪生与虚拟仿真0
1.4.3数字孪生与虚拟样机0
1.4.4数字孪生与数字线程0
1.4.5数字孪生与数字影子0
1.4.6数字孪生与平行系统0
1.5有何用： 数字孪生的应用价值0
1.6谁可用： 数字孪生的适用准则0
本章小结0
参考文献0
第2章数字孪生学术研究现状0
2.1数字孪生国内外学术研究现状分析0
2.1.1发文量时间分布统计分析0
2.1.2发表论文国家分布统计分析0
2.1.3文献出版物分布统计分析0
2.1.4发表论文研究机构统计分析 0
2.1.5发表论文研究方向和高频关键词统计分析0
2.2数字孪生论文引用分析0
2.3数字孪生白皮书0
2.4数字孪生专利发展现状0
2.5数字孪生标准发展现状0
2.5.1数字孪生国内标准现状0
2.5.2数字孪生国际标准现状0
2.5.3数字孪生标准体系框架0
2.6数字孪生研究演进0
2.7数字孪生与智能制造服务学术会议0
2.8国内有关科技部门对数字孪生研究资助的情况0
本章小结0
参考文献0
第3章数字孪生工业应用0
3.1数字孪生在各领域中的应用概述0
3.1.1数字孪生 航空航天0
3.1.2数字孪生 汽车0
3.1.3数字孪生 电力0
3.1.4数字孪生 船舶0
3.1.5数字孪生 医疗0
3.1.6数字孪生 城市0
3.1.7数字孪生 建筑0
3.1.8数字孪生 农业0
3.1.9数字孪生 轨道交通0
3.1.10数字孪生 油气0
3.1.11数字孪生 港口0
3.1.12数字孪生 环境治理0
3.1.13数字孪生 机床0
3.1.14数字孪生 煤矿0
3.1.15数字孪生 地球0
3.2数字孪生在产品全生命周期中的应用0
3.2.1数字孪生驱动的产品设计0
3.2.2数字孪生驱动的智能制造0
3.2.3数字孪生驱动的服务0
3.3数字孪生在世界著名企业中的应用实践0
3.3.1西门子的数字孪生实践0
3.3.2ANSYS的数字孪生实践0
3.3.3达索的数字孪生实践0
3.3.4PTC的数字孪生实践0
3.3.5微软的数字孪生实践0
3.3.6空客的数字孪生实践0
3.3.7洛克希德·马丁公司的数字孪生实践0
3.3.8通用电气公司的数字孪生实践0
3.3.9MapleSoft公司的数字孪生实践0
3.3.10Bentley公司的数字孪生实践0
本章小结0
参考文献0
第2篇数字孪生理论技术体系
第4章数字孪生五维模型及理论思考
4.1数字孪生五维模型
4.1.1物理实体
4.1.2虚拟模型
4.1.3孪生数据
4.1.4服务
4.1.5交互连接
4.2数字孪生应用准则
4.3基于数字孪生五维模型的十大领域应用探索
4.3.1数字孪生卫星工程
4.3.2数字孪生船舶全生命周期管控
4.3.3数字孪生车辆抗毁伤评估
4.3.4数字孪生电厂智能管控
4.3.5数字孪生飞机起落架结构优化设计
4.3.6数字孪生复杂装备故障预测与健康管理
4.3.7数字孪生立体仓库
4.3.8数字孪生医疗
4.3.9数字孪生架车机
4.3.10数字孪生城市
4.4基于数字孪生五维模型的科学问题思考
本章小结
参考文献
第5章新一代信息技术使能数字孪生
5.1IT技术发展历程与新一代信息技术的内涵
5.2数字孪生与新一代信息技术的融合
5.2.1数字孪生与物联网
5.2.2数字孪生与大数据
5.2.3数字孪生与云雾边
5.2.4数字孪生与人工智能
5.2.5数字孪生与VR/AR/MR
5.2.6数字孪生与5G
5.2.7数字孪生与区块链
本章小结
参考文献
第6章数字孪生理论技术体系
6.1数字孪生的功能和技术体系
6.2数字孪生物理感知与控制技术
6.3数字孪生建模技术
6.3.1数字孪生模型构建准则
6.3.2数字孪生模型构建理论体系
6.4数字孪生数据管理技术
6.5数字孪生服务应用技术
6.6数字孪生连接技术
本章小结
参考文献
第7章数字孪生工具体系
7.1数字孪生中物理实体相关工具
7.2数字孪生中建模相关工具
7.3数字孪生中数据管理工具
7.4数字孪生中服务应用工具
7.5数字孪生中连接相关工具
7.6综合性工具
本章小结
参考文献
第3篇数字孪生车间
第8章数字孪生车间概念
8.1从制造到智造
8.1.1制造的发展历程
8.1.2智能制造战略对比
8.1.3智能制造的核心内涵
8.2制造车间的发展历程
8.3数字化车间的理论及应用研究
8.3.1车间制造物联
8.3.2车间建模仿真
8.3.3车间虚实交互
8.3.4车间数据融合
8.3.5车间智能服务
8.4数字孪生车间的概念、运行机制及关键技术
8.4.1数字孪生车间概念模型
8.4.2数字孪生车间运行机制
8.4.3数字孪生车间的特点
8.4.4数字孪生车间关键技术
本章小结
参考文献
第9章数字孪生车间设备故障预测与健康管理
9.1设备故障预测与健康管理研究概述
9.2设备故障预测与健康管理问题分析
9.3数字孪生增强的设备故障与健康管理方法
9.4数字孪生增强的设备故障预测与健康管理关键技术
9.4.1设备数字孪生虚实交互与进化
9.4.2设备数字孪生虚实不一致原因判断
9.4.3基于孪生数据的设备故障预测与诊断
9.5案例： 复材加工车间热压罐设备故障诊断
9.5.1案例描述
9.5.2模型与方法验证
9.5.3结果分析
本章小结
参考文献
第10章数字孪生车间生产过程参数选择决策方法与技术
10.1生产过程参数选择决策研究概述
10.2生产过程参数选择决策问题分析
10.3数字孪生驱动的生产过程参数选择决策方法
10.4数字孪生驱动的生产过程参数选择决策关键技术
10.4.1基于孪生数据的评价指标构建
10.4.2基于虚拟模型仿真的备选方案拟定
10.4.3基于虚实交互的方案实施反馈
10.5案例： 复材加工车间热压罐成型工艺过程参数选择决策
10.5.1案例描述
10.5.2模型与方法验证
10.5.3结果分析
本章小结
参考文献
第11章数字孪生车间设备动态调度方法与技术
11.1车间设备动态调度研究概述
11.2车间设备动态调度问题分析
11.3数字孪生驱动的车间设备动态调度方法
11.4数字孪生驱动的车间设备动态调度关键技术
11.4.1基于孪生数据的设备可用性预测
11.4.2基于虚实交互的扰动监测
11.4.3基于虚拟模型仿真的方案评估
11.5案例： 液压阀加工车间设备动态调度
11.5.1案例描述
11.5.2模型与方法验证
11.5.3结果分析
本章小结
参考文献
第12章数字孪生车间物料准时配送方法与技术
12.1车间物料配送研究概述
12.1.1物料需求时间预测研究现状
12.1.2物料配送路径规划研究现状
12.2卫星总装车间物料配送问题分析
12.3卫星总装数字孪生车间物料准时配送方法
12.4卫星总装数字孪生车间物料准时配送关键技术
12.4.1物流系统虚拟模型构建
12.4.2物料需求时间预测
12.4.3时间可控的无碰路径规划
12.5案例： 卫星总装数字孪生车间物料准时配送
12.5.1案例描述
12.5.2模型与方法验证
本章小结
参考文献
第13章数字孪生车间设备管控系统设计与开发
13.1数字孪生车间设备管控系统设计
13.1.1系统体系结构设计
13.1.2系统总体框架设计
13.1.3系统技术架构设计
13.1.4系统功能组成设计
13.2案例一： 基于数字孪生的数控机床管控系统开发
13.2.1系统整体架构
13.2.2数据库设计
13.2.3系统功能模块
13.3案例二： 基于数字孪生的热压罐管控系统开发
13.3.1系统整体架构
13.3.2系统功能模块
13.3.3可视化功能模块
本章小结
第14章数字孪生车间原型系统与应用案例
14.1数字孪生车间原型系统设计
14.1.1系统架构设计
14.1.2系统功能设计
14.1.3系统实施流程设计
14.2案例一： 数字孪生新能源汽车动力电池生产车间
14.3案例二： 数字孪生卫星总装车间
本章小结
参考文献
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| 內容試閱：
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当前，世界正处于百年未有之大变局，在变局和危机中，各行各业转型升级的需求十分迫切。数字化转型和智能化升级已经成为释放巨大发展动能的关键因素，也成了各国关于未来全球发展的共识。党的十九大提出了“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。2020年底召开的中央经济工作会议也指出： “要大力发展数字经济”。数字孪生契合了我国以信息技术为产业转型升级赋能的战略需求，成为应对百年未有之大变局的关键因素。数字孪生与各产业的深化融合能够有力推动各产业的数字化和智能化发展。数字孪生日趋成为各界研究热点，及众多企业业务布局的新方向，应用发展前景广阔。作为改变未来世界的热门技术之一，数字孪生正从概念阶段走向实际应用阶段，成了产业变革的强大助力。
基于更加精细、更加动态的模型和更丰富、更多源的数据驱动及虚实闭环交互，数字孪生为观察物理世界、认识物理世界、理解物理世界、控制物理世界、改造物理世界提供了一种有效手段。在制造领域，数字孪生逐渐成为了优化整个制造链和创新产品的重要手段，将改变整个产品的设计、开发、制造和服务过程，并在供应链优化、预测性运维、优化流程与控制等领域发挥重要作用，为实现智能制造提供了一种有效途径。
车间是制造活动的执行基础，数字孪生车间是数字孪生在制造中的典型应用。通过建立物理车间的多维、多层级、多领域精准模型，并结合大量车间孪生数据的分析，数字孪生车间可实现对车间当前状态的评估、对过去发生问题的诊断，以及对未来趋势的预测，并给予分析的结果，模拟各种可能性，提供更全面的决策支持，从而解决了车间智能生产过程中面临的“描述车间是什么”“刻画车间正在做什么”“预测车间将会发生什么”的问题。数字孪生车间通过在虚拟环境中对生产全过程进行仿真、优化及重构，能够有序、协调、可控、高效地生产出高质量的产品，从而限度地提高生产效率。
在本书中，作者系统性地回顾、分析和总结了数字孪生的起源、内涵、学术研究和企业应用现状。在此基础上提出了数字孪生五维模型，并基于数字孪生五维模型研究了数字孪生的理论技术体系、工具体系、标准体系以及数字孪生与新一代信息技术的关系。结合数字孪生的理论研究，提出了数字孪生车间的概念，并研究了数字孪生车间中设备故障预测与健康管理、生产过程参数选择决策方法、车间设备动态调度方法和物料准时配送方法，设计了原型系统，开展了案例研究。
本书总结了作者对数字孪生、数字孪生五维模型及数字孪生车间的研究。全书由3篇，共14章构成，各章内容自成体系，又在逻辑上前后呼应。第1篇包含3章，主要介绍了数字孪生的内涵及研究应用现状。第1章探讨了数字孪生的起源、概念，分析了知名学者、研究机构和企业对数字孪生的理解，总结了数字孪生的理想特征、应用价值和适用准则； 第2章利用科学文献计量方法从学术论文、专利、标准、白皮书、学术会议、国内有关科技部门对数字孪生研究资助情况等多个角度综合分析了数字孪生的学术研究现状； 第3章总结分析了数字孪生在航空航天、汽车、电力、船舶、医疗、城市、建筑、农业、轨道交通、油气、港口、煤矿、机床等15个领域以及世界著名企业(如西门子、ANSYS、达索、PTC、微软、空客等)的数字孪生应用实践。第2篇包含4章，主要阐述了数字孪生的理论研究。第4章阐述了数字孪生五维模型，并结合合作企业的实际应用需求，探索了数字孪生五维模型在卫星工程、船舶、车辆、复杂装备、医疗、智慧城市等10个领域的应用； 第5章阐述了数字孪生与物联网、大数据、人工智能、5G等新IT的融合，以实现更好的数字孪生功能； 第6章阐述了基于数字孪生五维模型的数字孪生理论方法和关键技术； 第7章从五维角度总结数字孪生的工具体系。第3篇包含7章，重点介绍了数字孪生车间的相关研究。第8章介绍了数字孪生车间的提出背景，以及数字孪生车间的概念、运行机制、特点及关键技术； 第9章阐述了数字孪生车间中设备的故障预测和健康管理方法及案例； 第10章阐述了数字孪生车间生产过程参数选择决策方法及案例； 第11章阐述了数字孪生车间设备动态调度方法及案例； 第12章提出了数字孪生车间物料准时配送方法及案例； 第13章和第14章分别介绍了数字孪生车间设备管控系统及数字孪生车间原型系统。
本书提出的相关理论和方法，如数字孪生五维模型、数字孪生理论技术、工具和标准体系、数字孪生车间设备预测和健康管理方法、物料准时配送方法等不仅适用于数字孪生车间的研究和实践，同样适用于数字孪生在城市、医疗、航空航天、船舶、汽车等领域的研究与应用。本书可作为机械、制造、计算机、自动化、管理、信息等相关学科的教师、研究生、本科生及研发技术人员的教材和参考书。由于作者水平有限，本书许多内容还有待进一步完善和深入研究，对于书中的疏漏和不足之处，诚望各位读者批评指正。
本书是在作者所在北京航空航天大学数字孪生研究组已有研究成果的基础上进行系统性的逻辑梳理、总结和扩展，并进一步提出了新的观点和见解。本书中对数字孪生发表论文的统计分析，数字孪生的理想特征，应用准则，应用价值，适用准则，五维模型及十大领域应用，模型构建准则，数字孪生的使能技术、工具体系和标准体系，数字孪生与CPS、大数据及云雾边的关系，数字孪生车间概念及物料配送方法、数字孪生驱动的设备故障预测、参数选择决策和车间调度等部分内容曾发表在Nature、《计算机集成制造系统》、Journal of Manufacturing Systems、Engineering、IEEE Access、Procedia CIRP、CIRP Annals—Manufacturing Technology、IEEE Transaction on Industrial Informatics等期刊上。
本书内容主要是作者所在北京航空航天大学数字孪生研究组，自2016年至2021年间研究成果的梳理、总结和深入。在此，特别感谢北京航空航天大学数字孪生研究组成员张贺、刘蔚然、马昕、张连超、程颖、左颖、王尚刚、陈雷、肖斌，以及本书作者的其他博士生和硕士生对本书的宝贵贡献。自2016年以来，他们与陶飞教授一起参与了北京航空航天大学的数字孪生研究。感谢新加坡国立大学Andrew Y.C.Nee教授、瑞典皇家理工学院Lihui Wang教授、澳大利亚新南威尔士大学Ang Liu教授、法国巴黎萨克雷大学Nabil Anwer教授等对北京航空航天大学数字孪生研究工作及本书给予的帮助。
在第2、6、7章中，应特别感谢山东大学胡天亮教授、通用技术集团机床工程研究院有限公司黄祖广部长、北自所(北京)科技发展股份有限公司徐慧副总经理、北京卫星环境工程研究所易旺民博士等的贡献。感谢北京卫星环境工程研究所、中国机械工业第六设计研究院有限公司为本书案例研究提供相关素材支撑。
感谢所有参加2017年至2021年5届数字孪生与智能制造服务会议的参与者。他们帮助推动和发展了数字孪生在中国制造业中的研究和应用。
本书的部分内容得到了来自中国的以下研究项目的资助： 国家重点研发计划(2020YFB1708400)、国家自然科学基金(NSFC)(52005024，52005026)、香江学者计划（GYZ3N）。
作者非常感谢清华大学出版社张秋玲编辑、刘杨编辑及其他同志的支持。
后，衷心感谢作者的家人一直以来的爱与鼓励。
作者2021年8月
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