《生产现场的数字孪生方法、技术与应用》刘丽兰 等 | PDF下载|ePub下载
生产现场的数字孪生方法、技术与应用 版权信息
- 出版社：机械工业出版社
- 出版时间：2024-04-01
- ISBN：9787111746652
- 条形码：9787111746652 ; 978-7-111-74665-2
生产现场的数字孪生方法、技术与应用 本书特色
本书将数字孪生理论、技术、应用有机结合，既满足不同读者的阅读需求，又具有较强的工程实践指导价值。
生产现场的数字孪生方法、技术与应用 内容简介
本书将生产现场的数字孪生方法、数字孪生技术、数字孪生应用三部分内容有机结合，在介绍了数字孪生理论与技术的基础上，以多种典型生产现场的数字孪生实践为例，深入浅出地介绍了数字孪生的理论基础、应用思路及开发经验。
生产现场的数字孪生方法、技术与应用 目录
目录
前言
**部分 生产现场的数字孪生方法
第1章 数字孪生理论
1.1 数字孪生定义及内涵 / 2
1.1.1 数字孪生的提出 / 2
1.1.2 数字孪生的定义 / 4
1.1.3 数字孪生的内涵 / 6
1.1.4 数字孪生的特征 / 7
1.2 数字孪生相关概念 / 8
1.2.1 数字孪生与智能制造 / 8
1.2.2 数字孪生与CPS / 8
1.2.3 数字孪生与仿真 / 9
1.2.4 数字孪生、数字样机和MBSE / 14
1.2.5 数字孪生、数字主线和资产管理壳 / 16
1.2.6 相关概念对比总结 / 20
1.3 数字孪生的应用价值与适用准则 / 23
1.3.1 数字孪生的应用价值 / 23
1.3.2 数字孪生的适用准则 / 25
参考文献 / 26
第2章 数字孪生模型
2.1 数字孪生模型概述 / 30
2.1.1 数字孪生三维模型 / 30
2.1.2 数字孪生四维模型 / 30
2.1.3 数字孪生五维模型 / 31
2.1.4 数字孪生八维模型 / 32
2.2 面向产品生命周期的数字孪生模型 / 33
2.2.1 设计阶段的数字孪生模型 / 33
2.2.2 制造阶段的数字孪生模型 / 35
2.2.3 服务阶段的数字孪生模型 / 37
参考文献 / 38
第3章 数字孪生车间
3.1 制造车间的发展历程 / 41
3.1.1 自动化车间 / 41
3.1.2 数字化车间 / 43
3.1.3 智能化车间 / 47
3.2 数字孪生车间的架构与特征 / 49
3.2.1 数字孪生车间的系统组成 / 49
3.2.2 数字孪生车间的演化机理 / 52
3.2.3 数字孪生车间的运行机制 / 55
3.2.4 数字孪生车间的特征 / 57
3.3 数字孪生车间的发展与展望 / 58
3.3.1 数字孪生车间的发展 / 58
3.3.2 数字孪生车间的展望 / 59
参考文献 / 60
第二部分 生产现场的数字孪生技术
第4章 数据采集与数据融合技术
4.1 生产现场数据的来源与分类 / 65
4.2 数字孪生车间的数据采集与传输技术 / 67
4.2.1 数字孪生车间的数据采集与传输框架 / 67
4.2.2 数字孪生车间的数据采集技术 / 69
4.2.3 数字孪生车间的数据传输技术 / 73
4.3 数字孪生车间的数据管理技术 / 75
4.3.1 多源异构数据的存储技术 / 76
4.3.2 数据预处理技术 / 79
4.4 多源数据融合技术 / 87
4.4.1 多源数据融合流程 / 88
4.4.2 多源数据融合技术分类 / 89
参考文献 / 91
第5章 数字孪生建模与智能交互技术
5.1 多尺度、多领域数字孪生建模技术 / 94
5.1.1 多尺度几何建模 / 94
5.1.2 多领域数字孪生建模 / 95
5.1.3 生产现场运行逻辑建模 / 97
5.2 多源异构数据虚实映射技术 / 101
5.2.1 工业通信协议 / 101
5.2.2 同步映射和匹配映射 / 104
5.3 基于VR、AR、MR的智能交互技术 / 107
5.3.1 基于VR的智能交互技术 / 107
5.3.2 基于AR的智能交互技术 / 108
5.3.3 基于MR的智能交互技术 / 109
5.4 系统集成与测试技术 / 110
5.4.1 系统集成 / 110
5.4.2 系统测试 / 111
参考文献 / 114
第6章 基于数字孪生的数据分析与智能决策技术
6.1 生产过程的数据建模技术 / 117
6.1.1 数字主线 / 117
6.1.2 知识图谱 / 118
6.1.3 数据建模语言 / 124
6.2 工业大数据分析技术 / 127
6.2.1 特征工程 / 127
6.2.2 数据挖掘 / 131
6.3 生产过程的智能决策技术 / 138
6.3.1 统计推理 / 138
6.3.2 生物进化与群智能 / 139
6.3.3 人工神经网络 / 142
6.3.4 综合评价方法 / 146
参考文献 / 149
第三部分 生产现场的数字孪生应用
第7章 生产现场数字孪生应用概述
7.1 数字孪生应用概述 / 153
7.1.1 电力系统领域应用 / 153
7.1.2 航空领域应用 / 154
7.1.3 航天领域应用 / 155
7.1.4 航运领域应用 / 156
7.1.5 汽车制造领域应用 / 157
7.1.6 医疗领域应用 / 159
7.1.7 智慧城市领域应用 / 161
7.1.8 供应链领域应用 / 162
7.1.9 智慧农业领域应用 / 163
7.1.10 智慧建筑领域应用 / 164
7.2 国内企业数字孪生应用实践 / 166
7.2.1 海尔卡奥斯工业互联网平台 / 166
7.2.2 三一重工数字孪生应用 / 169
7.3 国外企业数字孪生应用实践 / 171
7.3.1 空中客车公司数字孪生应用 / 171
7.3.2 GE数字孪生应用 / 172
7.3.3 Sim&Cure医疗数字孪生应用 / 174
参考文献 / 174
第8章 数字孪生装配车间工艺参数优化
8.1 汽车后桥装配工艺优化问题分析 / 177
8.1.1 装配质量控制需求分析 / 17
前言
**部分 生产现场的数字孪生方法
第1章 数字孪生理论
1.1 数字孪生定义及内涵 / 2
1.1.1 数字孪生的提出 / 2
1.1.2 数字孪生的定义 / 4
1.1.3 数字孪生的内涵 / 6
1.1.4 数字孪生的特征 / 7
1.2 数字孪生相关概念 / 8
1.2.1 数字孪生与智能制造 / 8
1.2.2 数字孪生与CPS / 8
1.2.3 数字孪生与仿真 / 9
1.2.4 数字孪生、数字样机和MBSE / 14
1.2.5 数字孪生、数字主线和资产管理壳 / 16
1.2.6 相关概念对比总结 / 20
1.3 数字孪生的应用价值与适用准则 / 23
1.3.1 数字孪生的应用价值 / 23
1.3.2 数字孪生的适用准则 / 25
参考文献 / 26
第2章 数字孪生模型
2.1 数字孪生模型概述 / 30
2.1.1 数字孪生三维模型 / 30
2.1.2 数字孪生四维模型 / 30
2.1.3 数字孪生五维模型 / 31
2.1.4 数字孪生八维模型 / 32
2.2 面向产品生命周期的数字孪生模型 / 33
2.2.1 设计阶段的数字孪生模型 / 33
2.2.2 制造阶段的数字孪生模型 / 35
2.2.3 服务阶段的数字孪生模型 / 37
参考文献 / 38
第3章 数字孪生车间
3.1 制造车间的发展历程 / 41
3.1.1 自动化车间 / 41
3.1.2 数字化车间 / 43
3.1.3 智能化车间 / 47
3.2 数字孪生车间的架构与特征 / 49
3.2.1 数字孪生车间的系统组成 / 49
3.2.2 数字孪生车间的演化机理 / 52
3.2.3 数字孪生车间的运行机制 / 55
3.2.4 数字孪生车间的特征 / 57
3.3 数字孪生车间的发展与展望 / 58
3.3.1 数字孪生车间的发展 / 58
3.3.2 数字孪生车间的展望 / 59
参考文献 / 60
第二部分 生产现场的数字孪生技术
第4章 数据采集与数据融合技术
4.1 生产现场数据的来源与分类 / 65
4.2 数字孪生车间的数据采集与传输技术 / 67
4.2.1 数字孪生车间的数据采集与传输框架 / 67
4.2.2 数字孪生车间的数据采集技术 / 69
4.2.3 数字孪生车间的数据传输技术 / 73
4.3 数字孪生车间的数据管理技术 / 75
4.3.1 多源异构数据的存储技术 / 76
4.3.2 数据预处理技术 / 79
4.4 多源数据融合技术 / 87
4.4.1 多源数据融合流程 / 88
4.4.2 多源数据融合技术分类 / 89
参考文献 / 91
第5章 数字孪生建模与智能交互技术
5.1 多尺度、多领域数字孪生建模技术 / 94
5.1.1 多尺度几何建模 / 94
5.1.2 多领域数字孪生建模 / 95
5.1.3 生产现场运行逻辑建模 / 97
5.2 多源异构数据虚实映射技术 / 101
5.2.1 工业通信协议 / 101
5.2.2 同步映射和匹配映射 / 104
5.3 基于VR、AR、MR的智能交互技术 / 107
5.3.1 基于VR的智能交互技术 / 107
5.3.2 基于AR的智能交互技术 / 108
5.3.3 基于MR的智能交互技术 / 109
5.4 系统集成与测试技术 / 110
5.4.1 系统集成 / 110
5.4.2 系统测试 / 111
参考文献 / 114
第6章 基于数字孪生的数据分析与智能决策技术
6.1 生产过程的数据建模技术 / 117
6.1.1 数字主线 / 117
6.1.2 知识图谱 / 118
6.1.3 数据建模语言 / 124
6.2 工业大数据分析技术 / 127
6.2.1 特征工程 / 127
6.2.2 数据挖掘 / 131
6.3 生产过程的智能决策技术 / 138
6.3.1 统计推理 / 138
6.3.2 生物进化与群智能 / 139
6.3.3 人工神经网络 / 142
6.3.4 综合评价方法 / 146
参考文献 / 149
第三部分 生产现场的数字孪生应用
第7章 生产现场数字孪生应用概述
7.1 数字孪生应用概述 / 153
7.1.1 电力系统领域应用 / 153
7.1.2 航空领域应用 / 154
7.1.3 航天领域应用 / 155
7.1.4 航运领域应用 / 156
7.1.5 汽车制造领域应用 / 157
7.1.6 医疗领域应用 / 159
7.1.7 智慧城市领域应用 / 161
7.1.8 供应链领域应用 / 162
7.1.9 智慧农业领域应用 / 163
7.1.10 智慧建筑领域应用 / 164
7.2 国内企业数字孪生应用实践 / 166
7.2.1 海尔卡奥斯工业互联网平台 / 166
7.2.2 三一重工数字孪生应用 / 169
7.3 国外企业数字孪生应用实践 / 171
7.3.1 空中客车公司数字孪生应用 / 171
7.3.2 GE数字孪生应用 / 172
7.3.3 Sim&Cure医疗数字孪生应用 / 174
参考文献 / 174
第8章 数字孪生装配车间工艺参数优化
8.1 汽车后桥装配工艺优化问题分析 / 177
8.1.1 装配质量控制需求分析 / 17
生产现场的数字孪生方法、技术与应用 作者简介
上海市智能制造及机器人重点实验室主任，上海市智能装备技术重点实验室副主任，上海大学机械工程一流学科智能制造方向带头人，首批“智能制造工程”专业负责人，中国机械工程学会高级会员
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