《数字化转型与智能制造丛书复杂装备系统数字孪生:赋能基于模型的正向研发和协同创新》方志刚 | PDF下载|ePub下载

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2024 年 10 月 29 日

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类别: 计算机/网络

数字化转型与智能制造丛书复杂装备系统数字孪生:赋能基于模型的正向研发和协同创新版权信息

出版社：机械工业出版社
出版时间：2020-12-01
ISBN：9787111669586
条形码：9787111669586 ; 978-7-111-66958-6

数字化转型与智能制造丛书复杂装备系统数字孪生:赋能基于模型的正向研发和协同创新本书特色

适读人群：本书的读者对象主要是装备制造企业的领导者、负责研发数字化转型的架构师、企业中的研发及IT人员，以及各类研究机构、大专院校中有志于数字化转型、正向研发、协同创新、iMBSE、数字孪生、工业4.0、工业互联网等方面研发创新的人士。【免费视频课】作者亲授《数字孪生》视频课，搭配图书学习效果更佳！观看方式： 1、微信关注“华章计算机” 2、在后台回复关键词：数字孪生当前，人类社会正在经历第四轮工业革命，快速演进到工程学科和数字科技大融合的工业互联网新时代。中国制造企业要抢占先机成为引领者，就必须进行数字化转型，由逆向工程为主转型到真正的正向研发和创新驱动。而实现创新快速迭代的关键就是在数字虚拟世界里快速试错、快速学习――追求日臻完美的产品系统“数字孪生”。怀着加速中国从制造大国转型为制造强国的梦想，西门子数字化工业软件大中华区技术团队依托科技部“网络协同制造和智能工厂”重点专项，组织30多位资深技术专家，历时两年多，研究了大量世界顶级大学、研究机构和创新型企业的有关理论和实践，并总结多年来工业领域的实战经验，编写了本书。本书从复杂装备系统研发模式变革和创新思维模式出发，创造性地提出了新一代集成的基于模型的系统工程（iMBSE）的先进理念，将系统模型、领域模型和系统生命周期管理（SysLM）三者有机地统一起来，绘制了构建复杂装备系统数字孪生的基本框架，并以“火星车2030”为案例，展示了基于数字孪生的iMBSE的关键实现过程，为复杂装备系统正向研发和协同创新提供了初步的理论指导和切实可行的实现途径。

数字化转型与智能制造丛书复杂装备系统数字孪生:赋能基于模型的正向研发和协同创新内容简介

本书理论高度和实战经验相结合，阐述新一代主流MBSE方法论，涵盖复杂系统全寿期管理、MBSE（基于模型的系统工程）、多学科建模仿真优化、协同快速迭代平台，构建赋能可持续的正向研发体系的核心，形成基于“数字孪生”系统为核心的新工业生态体系.

数字化转型与智能制造丛书复杂装备系统数字孪生:赋能基于模型的正向研发和协同创新目录

序言一

序言二

前　言

第1章　复杂系统研发模式变革――立本趋时，数济天下 1

1.1　从伽利略到“好奇号” 3

1.1.1　人类太空探索的历史和成就 3

1.1.2　从“好奇号”看现代航天系统的复杂性 7

1.1.3　“好奇号”的成功秘诀 9

1.2　从DBSE到MBSE和iMBSE 11

1.2.1　系统工程及航天系统工程应用 11

1.2.2　航天系统复杂性演进对传统系统工程的挑战 13

1.2.3　复杂系统驱动系统工程转型 14

1.3　从物理试验、建模与仿真到数字孪生 19

1.3.1　物理试验 19

1.3.2　建模与仿真 20

1.3.3　数字孪生 23

1.4　从**范式到第四范式 27

1.4.1　吉姆·格雷和科学研究的“四个范式” 27

1.4.2　人工智能及其研究领域 28

1.4.3　人工智能在复杂系统研发中的应用 32

1.5　国外对研发体系数字化转型的探索 35

1.5.1　美国数字工程 35

1.5.2　欧盟框架计划项目 40

第2章　创新的三大思维模式――鼎新变通以尽利 46

2.1　设计思维 47

2.1.1　设计思维的发展历程 48

2.1.2　设计思维的应用 49

2.2　系统思维 51

2.2.1　系统思维的起源与发展 51

2.2.2　开展系统思维的步骤 53

2.2.3　钱学森的复杂巨系统理论 58

2.3　数字思维 64

2.3.1　数字思维的体系化：控制论、信息论和计算机 64

2.3.2　数字思维的拓展：工程控制论等 66

2.3.3　数字思维无所不在：当代数据科学和人工智能新进展 67

2.3.4　数字思维在研发体系数字化转型中的应用 68

第3章　iMBSE概述――举其要而用功少 71

3.1　iMBSE定义 72

3.2　基于模型的方法 74

3.2.1　正式模型 74

3.2.2　以模型为中心 75

3.3　iMBSE流程 76

3.3.1　需求工程流程 78

3.3.2　系统工程流程 79

3.3.3　领域工程流程 81

3.4　iMBSE内涵 82

3.4.1　系统模型 84

3.4.2　领域模型 87

3.4.3　系统生命周期管理 88

第4章　产品定义――运行分析与系统建模 89

4.1　系统工程发展演进的四个阶段 90

4.1.1　**阶段：基于文档或视图的系统工程 90

4.1.2　第二阶段：Harmony-SE/OOSEM+SysML V1 92

4.1.3　第三阶段：ARCADIA+Capella 95

4.1.4　第四阶段：OOSEM/ ARCADIA+SysML V2 98

4.2　新一代MBSE方法和实践：ARCADIA/Capella 99

4.2.1　功能分解 100

4.2.2　系统架构 104

4.3　基于ARCADIA的火星车产品定义 106

4.3.1　火星探索运行分析 106

4.3.2　火星车系统功能定义 107

4.3.3　火星车逻辑架构定义 108

4.3.4　火星车物理架构定义 110

第5章　创成式架构设计、探索和优化 113

5.1　系统架构创成式设计和优化 114

5.1.1　系统架构创成式设计理论 114

5.1.2　火星车案例 119

5.2　电子电气架构创成式设计 123

5.2.1　电子电气架构创成式设计理论 123

5.2.2　火星车案例 126

5.3　领域架构设计 131

5.3.1　多领域仿真架构 131

5.3.2　电子电气系统架构 132

5.3.3　嵌入式软件架构 134

5.3.4　机械系统架构 134

第6章　领域建模与仿真 136

6.1　领域模型概述及研究进展 137

6.2　机械领域模型 142

6.2.1　机械领域模型概述 142

6.2.2　从综合架构设计到DFX设计 146

6.2.3　设计仿真一体化和仿真驱动设计 149

6.2.4　机电系统联合仿真模型 152

6.2.5　从零部件到系统级声学仿真模型 156

6.2.6　高级计算流体动力学性能仿真模型 158

6.2.7　基于模型的系统测试 161

6.2.8　集成行业专家知识的定制化 162

6.2.9　火星车机械领域模型实践 165

6.3　电子器件的实现――PCB设计 171

6.3.1　PCB设计 171

6.3.2　PCB验证 174

6.3.3　火星车电气分配盒的PCB设计 175

6.4　复杂电气系统的创成式设计 176

6.5　互联设备的高效通信――车载网络设计 181

6.5.1　车载网络设计 181

6.5.2　火星车网络设计 184

6.5.3　ECU的软件开发 186

6.6　基于模型的软件架构设计 190

6.6.1　开发流程 191

6.6.2　火星车软件架构设计 194

6.7　多学科仿真和设计空间探索 198

6.7.1　多学科仿真和设计空间探索综述 198

6.7.2　神经网络在系统仿真中的应用 201

6.7.3　多物理场耦合模型 204

6.7.4　设计空间探索 207

第7章　基于数字线程的系统全生命周期管理 211

7.1　数字线程释放价值链潜能 212

7.2　研发设计资源及模型定义 214

7.2.1　研发设计资源建模及共享面临的困境 215

7.2.2　研发设计资源集成与共享平台的建设 217

7.2.3　复杂装备系统相关模型空间的表达 219

7.3　模型生命周期管理的要素 220

7.3.1　模型生命周期管理及模型定义 221

7.3.2　模型生命周期管理要素 223

7.3.3　模型存储、通信和安全技术 225

7.4　需求管理 227

7.4.1　复杂系统的需求管理 227

7.4.2　需求管理的业务流程和方法 228

7.4.3　参数管理 233

7.5　模型生命周期管理 235

7.5.1　模型生命周期管理需求 235

7.5.2　模型生命周期管理系统 236

7.5.3　仿真模型生命周期管理 238

7.5.4　试验模型生命周期管理 244

7.6　模型连续的IVVQ流程和管理 246

7.6.1　基于连续IVVQ的业务流程 247

7.6.2　基于连续IVVQ的数字孪生思想 248

7.6.3　基于连续IVVQ的验证管理方案 249

7.6.4　基于连续IVVQ的设计、仿真、试验一体化管理 250

7.7　基于模型的质量工程 252

7.7.1　智能复杂装备系统质量的新需求 252

7.7.2　基于模型的安全可靠性建模分析技术 254

7.7.3　基于数字线程的安全可靠性管理 265

第8章　闭环数字孪生――依于数字，智周万物 268

8.1　Hackrod：游戏化的工业4.0 269

8.2　数据探索时代工业的特点 273

8.3　数据探索中的先进技术 274

8.3.1　智能网络 274

8.3.2　基于模型的先进制造 277

8.3.3　数据闭环 279

8.4　从芯片到城市 283

参考文献 285

数字化转型与智能制造丛书复杂装备系统数字孪生:赋能基于模型的正向研发和协同创新节选

序言一中国制造必须从逆向工程为主转型到正向研发为主快速浏览方志刚博士的新著，便深为此书所吸引。几年前，我曾经访问一家著名的国有企业。在车间参观时，陪同的一位企业高管告诉我，他们的数字化水平与国外同行差距不大。我随即问到产品的水平如何，他的回答使我大吃一惊――与国际领军企业的产品差距约30年。中国近些年推进智能制造，总体上成效似乎不错。但就产品的创新（尤其是原创）而言，令人颇为揪心。看看工业世界的万千产品，属于中国首创的寥寥无几。这对身处制造大国的我们而言，是一件值得深刻反思的事情：中国要为世界未来的工业文明贡献什么？明天为全球、为人类增添福祉的创新机遇在哪里？人类技术文明历经了农业文明、工业文明、互联网文明，正在进入新的阶段――“智能文明”时代。今天，智能制造已成为全球制造业的发展趋势和中国制造强国的战略方向，正在引领新一轮的制造业革命。我国很多企业在推进智能制造的过程中，需要改变忽视智能化产品创新的现象。智能化产品已经不再是单纯的机电系统，而是复杂的机电软系统，“软件定义世界，数据驱动未来”的趋势越来越明显。大众CEO Herbert Diess博士在2019年达沃斯的“世界经济论坛年会”上表示：“在不远的将来，汽车将成为一个软件产品，大众也将会成为一家软件驱动的公司。”可以断言，未来的产品创新大多离不开软件的创新。本书正是聚焦于产品的正向研发和协同创新，书中从产品开发思维模式的转化，到产品定义、创成式设计、建模仿真等，无一不关乎软件。第四次工业革命的核心理念是CPS（Cyber Physics System），即数字与物理世界的深度融合，而*能反映CPS理念的非数字孪生（digital twin）莫属。数字孪生是指以数字化方式创建物理实体的虚拟模型，借助数据和模型模拟来改善物理实体在现实环境中的行为或性能。智能产品的研发需要利用数字孪生技术，发现潜在问题，激发创新思维，并不断追求优化进步。数字孪生需要基于模型的系统工程（Model Based Systems Engineering，MBSE）方法，MBSE是在复杂产品的背景下进行协同产品开发的*佳方法。NASA讲的“fly before built”（建造前飞行）就是指开始并没有制造，而是在虚拟数字环境下基于模型去设计、制造、试验等，这样就可以看到*终场景，并在整个过程中不断完善需求，不断适应变化，这就是基于模型的系统工程所带来的巨大变革。作者创造性地提出了复杂装备系统新一代MBSE，即iMBSE（integrated MBSE）的先进理念，并将系统模型、领域模型和系统生命周期管理（SysLM）三者有机地统一起来，进而实现基于模型的方法在整个工程中的应用，极大地拓展了传统系统工程和MBSE的内涵，为复杂装备系统研发模式的数字化转型提供了完备的理论指导和切实可行的实现路径。书中系统地介绍了复杂装备系统研发模式的变革历程，国外在研发体系数字化转型方面的探索，创新的三大思维模式，基于iMBSE的复杂装备系统正向研发体系、流程和方法，以及支撑研发模式数字化转型的关键技术――数字孪生和数字线程（digital thread），并通过火星车2030数字化工程实践验证（POC）为读者展示了iMBSE的应用场景，相信能够为有志于研发模式数字化转型和提升自主研发能力的企业提供巨大的参考价值。数字孪生需要众多数字�C智能技术的支撑，读者从此书中可以领略数字前沿技术的不同应用。例如：增强现实（AR）、混合现实（MR）技术应用在诸如协同设计、装配、运维等场景；拓扑优化、创成式设计提供了区别于传统经验式设计模式的创新设计方案，实现创新设计的自动化与智能化，即智能设计；3D打印技术让制造企业不再受传统工艺和制造资源的约束，在“设计即生产”“设计即产品”的理念下，为企业追求“创造无极限”拓展了产品创意与创新空间；多学科优化和设计空间探索可以极大地拓展设计师的设计空间，帮助设计师充分探索和利用系统中相互作用的协同机制，从而快速找到复杂装备系统的优化设计……随着越来越多新技术的融入，相信将进一步推动智能产品研发的革命。特别值得一提的是，作者深厚的理论功底和他在世界制造业/软件行业巨头西门子公司的供职，使得此书成为同类著作中的佳作。从数字�C智能技术（如数字孪生）的发展历程和演进，到前沿新技术（如iMBSE）的探索，均体现了作者对数字�C智能技术领悟的广度和深度。另外，此书的一大亮点便是丰富的案例，包括西门子公司在数字孪生等方面的探索和实践。这些都是值得中国学界和工业界读者学习和借鉴的。中国欲从制造大国转型为制造强国，要点之一当是从产品逆向工程转型为正向研发，而数字孪生的应用又是其关键。相信本书将对数字孪生技术在中国工业界的应用以及推动中国企业的产品正向研发和协同创新产生重大影响！李培根中国工程院院士中国机械工程学会理事长华中科技大学教授 2020年10月序言二倡导基于数字孪生的正向研发，努力建设创新型国家亲爱的各位读者：虽然目前是信息爆炸的时代，网络信息很丰富，但我仍然要向各位强烈推荐本书。大家知道，改革开放以来，我们用短短40年的时间，基本全面实现了工业化，并力图在第四轮工业革命过程中担当排头兵。作为排头兵，我们要攻入“无人区”，但是我们没有现成的经验可以参考，也没有地图和罗盘，因此必须从现在的以逆向工程为主的创新模式转型到真正的正向研发，实现从0到1的突破，为人类知识的大厦添砖加瓦。唯有如此，我们的企业才能发展成为真正意义上的创新型企业，我们的国家才能建设成为真正意义上的创新型国家。第四轮工业革命时代的核心技术特征是众多工程学科和数字科技的大融合，我们需要学习的东西很多，很容易淹没在知识海洋里（有许多可能是粗制滥造的知识）。如果有一本书能帮我们快速鸟瞰全貌，建立清晰的知识层次结构，做到“心中有数”，那么对于提高学习效率和工作效率将有很大帮助。本书就具有这样的鲜明特点，它是国家重点研发计划“网络协同制造和智能工厂”重点专项2019年度课题的成果之一，研究过程历时两年多，有30多名专家参与其中。他们花费大量时间研究了世界众多领先的大学、研究机构和创新型企业的理论和实践，基于系统工程的思路和框架进行总结，并用成熟的数字孪生技术验证其可操作性。他们参考了诸如麻省理工学院（MIT）航空系主任Edward Crawley教授的著作《系统架构：复杂系统的产品设计与开发》、国际系统工程学会的OOSEM方法论、欧洲航天局的ARCADIA方法论和Capella系统建模工具，以及系统工程钱学森学派的成果，利用西门子工业软件（包括但不限于系统建模与分析工具SMW、结构/电子/ 电气/网络/软件领域的建模和仿真验证工具Simcenter、系统生命周期管理与快速迭代平台Teamcenter等）进行对照实验，并结合火星车2030进行了实践验证。本人从20世纪80年代初开始从事软件研发和应用工作，在近40年的时间里，在北美和亚太区积极推动企业数字化转型，亲历了中国企业在金融业、电信业、能源业和制造业的数字化历程，看到中国企业从“小学生”成长为今天的“大学生”，自主创新、独立创造的势头日益强劲。历史已经发展到中国人向世界展示聪明才智的时候了！数字孪生这一技术给了我们强大的助力，可以帮助我们自信、高效地开展正向研发，努力建设创新型国家！梁乃明（Leo Liang）西门子工业软件全球高级副总裁兼大中华区董事总经理 2020年4月