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生產現場的數字孿生方法、技術與應用 版權信息
- ISBN：9787111746652
- 條形碼：9787111746652 ; 978-7-111-74665-2
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
生產現場的數字孿生方法、技術與應用 本書特色
本書將數字孿生理論、技術、應用有機結合，既滿足不同讀者的閱讀需求，又具有較強的工程實踐指導價值。
生產現場的數字孿生方法、技術與應用 內容簡介
本書將生產現場的數字孿生方法、數字孿生技術、數字孿生應用三部分內容有機結合，在介紹了數字孿生理論與技術的基礎上，以多種典型生產現場的數字孿生實踐為例，深入淺出地介紹了數字孿生的理論基礎、應用思路及開發經驗。
生產現場的數字孿生方法、技術與應用 目錄
目錄
前言
**部分 生產現場的數字孿生方法
第1章 數字孿生理論
1.1 數字孿生定義及內涵 / 2
1.1.1 數字孿生的提出 / 2
1.1.2 數字孿生的定義 / 4
1.1.3 數字孿生的內涵 / 6
1.1.4 數字孿生的特征 / 7
1.2 數字孿生相關概念 / 8
1.2.1 數字孿生與智能制造 / 8
1.2.2 數字孿生與CPS / 8
1.2.3 數字孿生與仿真 / 9
1.2.4 數字孿生、數字樣機和MBSE / 14
1.2.5 數字孿生、數字主線和資產管理殼 / 16
1.2.6 相關概念對比總結 / 20
1.3 數字孿生的應用價值與適用準則 / 23
1.3.1 數字孿生的應用價值 / 23
1.3.2 數字孿生的適用準則 / 25
參考文獻 / 26
第2章 數字孿生模型
2.1 數字孿生模型概述 / 30
2.1.1 數字孿生三維模型 / 30
2.1.2 數字孿生四維模型 / 30
2.1.3 數字孿生五維模型 / 31
2.1.4 數字孿生八維模型 / 32
2.2 面向產品生命周期的數字孿生模型 / 33
2.2.1 設計階段的數字孿生模型 / 33
2.2.2 制造階段的數字孿生模型 / 35
2.2.3 服務階段的數字孿生模型 / 37
參考文獻 / 38
第3章 數字孿生車間
3.1 制造車間的發展歷程 / 41
3.1.1 自動化車間 / 41
3.1.2 數字化車間 / 43
3.1.3 智能化車間 / 47
3.2 數字孿生車間的架構與特征 / 49
3.2.1 數字孿生車間的系統組成 / 49
3.2.2 數字孿生車間的演化機理 / 52
3.2.3 數字孿生車間的運行機制 / 55
3.2.4 數字孿生車間的特征 / 57
3.3 數字孿生車間的發展與展望 / 58
3.3.1 數字孿生車間的發展 / 58
3.3.2 數字孿生車間的展望 / 59
參考文獻 / 60
第二部分 生產現場的數字孿生技術
第4章 數據采集與數據融合技術
4.1 生產現場數據的來源與分類 / 65
4.2 數字孿生車間的數據采集與傳輸技術 / 67
4.2.1 數字孿生車間的數據采集與傳輸框架 / 67
4.2.2 數字孿生車間的數據采集技術 / 69
4.2.3 數字孿生車間的數據傳輸技術 / 73
4.3 數字孿生車間的數據管理技術 / 75
4.3.1 多源異構數據的存儲技術 / 76
4.3.2 數據預處理技術 / 79
4.4 多源數據融合技術 / 87
4.4.1 多源數據融合流程 / 88
4.4.2 多源數據融合技術分類 / 89
參考文獻 / 91
第5章 數字孿生建模與智能交互技術
5.1 多尺度、多領域數字孿生建模技術 / 94
5.1.1 多尺度幾何建模 / 94
5.1.2 多領域數字孿生建模 / 95
5.1.3 生產現場運行邏輯建模 / 97
5.2 多源異構數據虛實映射技術 / 101
5.2.1 工業通信協議 / 101
5.2.2 同步映射和匹配映射 / 104
5.3 基于VR、AR、MR的智能交互技術 / 107
5.3.1 基于VR的智能交互技術 / 107
5.3.2 基于AR的智能交互技術 / 108
5.3.3 基于MR的智能交互技術 / 109
5.4 系統集成與測試技術 / 110
5.4.1 系統集成 / 110
5.4.2 系統測試 / 111
參考文獻 / 114
第6章 基于數字孿生的數據分析與智能決策技術
6.1 生產過程的數據建模技術 / 117
6.1.1 數字主線 / 117
6.1.2 知識圖譜 / 118
6.1.3 數據建模語言 / 124
6.2 工業大數據分析技術 / 127
6.2.1 特征工程 / 127
6.2.2 數據挖掘 / 131
6.3 生產過程的智能決策技術 / 138
6.3.1 統計推理 / 138
6.3.2 生物進化與群智能 / 139
6.3.3 人工神經網絡 / 142
6.3.4 綜合評價方法 / 146
參考文獻 / 149
第三部分 生產現場的數字孿生應用
第7章 生產現場數字孿生應用概述
7.1 數字孿生應用概述 / 153
7.1.1 電力系統領域應用 / 153
7.1.2 航空領域應用 / 154
7.1.3 航天領域應用 / 155
7.1.4 航運領域應用 / 156
7.1.5 汽車制造領域應用 / 157
7.1.6 醫療領域應用 / 159
7.1.7 智慧城市領域應用 / 161
7.1.8 供應鏈領域應用 / 162
7.1.9 智慧農業領域應用 / 163
7.1.10 智慧建筑領域應用 / 164
7.2 國內企業數字孿生應用實踐 / 166
7.2.1 海爾卡奧斯工業互聯網平臺 / 166
7.2.2 三一重工數字孿生應用 / 169
7.3 國外企業數字孿生應用實踐 / 171
7.3.1 空中客車公司數字孿生應用 / 171
7.3.2 GE數字孿生應用 / 172
7.3.3 Sim&Cure醫療數字孿生應用 / 174
參考文獻 / 174
第8章 數字孿生裝配車間工藝參數優化
8.1 汽車后橋裝配工藝優化問題分析 / 177
8.1.1 裝配質量控制需求分析 / 17
前言
**部分 生產現場的數字孿生方法
第1章 數字孿生理論
1.1 數字孿生定義及內涵 / 2
1.1.1 數字孿生的提出 / 2
1.1.2 數字孿生的定義 / 4
1.1.3 數字孿生的內涵 / 6
1.1.4 數字孿生的特征 / 7
1.2 數字孿生相關概念 / 8
1.2.1 數字孿生與智能制造 / 8
1.2.2 數字孿生與CPS / 8
1.2.3 數字孿生與仿真 / 9
1.2.4 數字孿生、數字樣機和MBSE / 14
1.2.5 數字孿生、數字主線和資產管理殼 / 16
1.2.6 相關概念對比總結 / 20
1.3 數字孿生的應用價值與適用準則 / 23
1.3.1 數字孿生的應用價值 / 23
1.3.2 數字孿生的適用準則 / 25
參考文獻 / 26
第2章 數字孿生模型
2.1 數字孿生模型概述 / 30
2.1.1 數字孿生三維模型 / 30
2.1.2 數字孿生四維模型 / 30
2.1.3 數字孿生五維模型 / 31
2.1.4 數字孿生八維模型 / 32
2.2 面向產品生命周期的數字孿生模型 / 33
2.2.1 設計階段的數字孿生模型 / 33
2.2.2 制造階段的數字孿生模型 / 35
2.2.3 服務階段的數字孿生模型 / 37
參考文獻 / 38
第3章 數字孿生車間
3.1 制造車間的發展歷程 / 41
3.1.1 自動化車間 / 41
3.1.2 數字化車間 / 43
3.1.3 智能化車間 / 47
3.2 數字孿生車間的架構與特征 / 49
3.2.1 數字孿生車間的系統組成 / 49
3.2.2 數字孿生車間的演化機理 / 52
3.2.3 數字孿生車間的運行機制 / 55
3.2.4 數字孿生車間的特征 / 57
3.3 數字孿生車間的發展與展望 / 58
3.3.1 數字孿生車間的發展 / 58
3.3.2 數字孿生車間的展望 / 59
參考文獻 / 60
第二部分 生產現場的數字孿生技術
第4章 數據采集與數據融合技術
4.1 生產現場數據的來源與分類 / 65
4.2 數字孿生車間的數據采集與傳輸技術 / 67
4.2.1 數字孿生車間的數據采集與傳輸框架 / 67
4.2.2 數字孿生車間的數據采集技術 / 69
4.2.3 數字孿生車間的數據傳輸技術 / 73
4.3 數字孿生車間的數據管理技術 / 75
4.3.1 多源異構數據的存儲技術 / 76
4.3.2 數據預處理技術 / 79
4.4 多源數據融合技術 / 87
4.4.1 多源數據融合流程 / 88
4.4.2 多源數據融合技術分類 / 89
參考文獻 / 91
第5章 數字孿生建模與智能交互技術
5.1 多尺度、多領域數字孿生建模技術 / 94
5.1.1 多尺度幾何建模 / 94
5.1.2 多領域數字孿生建模 / 95
5.1.3 生產現場運行邏輯建模 / 97
5.2 多源異構數據虛實映射技術 / 101
5.2.1 工業通信協議 / 101
5.2.2 同步映射和匹配映射 / 104
5.3 基于VR、AR、MR的智能交互技術 / 107
5.3.1 基于VR的智能交互技術 / 107
5.3.2 基于AR的智能交互技術 / 108
5.3.3 基于MR的智能交互技術 / 109
5.4 系統集成與測試技術 / 110
5.4.1 系統集成 / 110
5.4.2 系統測試 / 111
參考文獻 / 114
第6章 基于數字孿生的數據分析與智能決策技術
6.1 生產過程的數據建模技術 / 117
6.1.1 數字主線 / 117
6.1.2 知識圖譜 / 118
6.1.3 數據建模語言 / 124
6.2 工業大數據分析技術 / 127
6.2.1 特征工程 / 127
6.2.2 數據挖掘 / 131
6.3 生產過程的智能決策技術 / 138
6.3.1 統計推理 / 138
6.3.2 生物進化與群智能 / 139
6.3.3 人工神經網絡 / 142
6.3.4 綜合評價方法 / 146
參考文獻 / 149
第三部分 生產現場的數字孿生應用
第7章 生產現場數字孿生應用概述
7.1 數字孿生應用概述 / 153
7.1.1 電力系統領域應用 / 153
7.1.2 航空領域應用 / 154
7.1.3 航天領域應用 / 155
7.1.4 航運領域應用 / 156
7.1.5 汽車制造領域應用 / 157
7.1.6 醫療領域應用 / 159
7.1.7 智慧城市領域應用 / 161
7.1.8 供應鏈領域應用 / 162
7.1.9 智慧農業領域應用 / 163
7.1.10 智慧建筑領域應用 / 164
7.2 國內企業數字孿生應用實踐 / 166
7.2.1 海爾卡奧斯工業互聯網平臺 / 166
7.2.2 三一重工數字孿生應用 / 169
7.3 國外企業數字孿生應用實踐 / 171
7.3.1 空中客車公司數字孿生應用 / 171
7.3.2 GE數字孿生應用 / 172
7.3.3 Sim&Cure醫療數字孿生應用 / 174
參考文獻 / 174
第8章 數字孿生裝配車間工藝參數優化
8.1 汽車后橋裝配工藝優化問題分析 / 177
8.1.1 裝配質量控制需求分析 / 17
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生產現場的數字孿生方法、技術與應用 作者簡介
上海市智能制造及機器人重點實驗室主任，上海市智能裝備技術重點實驗室副主任，上海大學機械工程一流學科智能制造方向帶頭人，首批“智能制造工程”專業負責人，中國機械工程學會高級會員
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