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數字孿生在智能制造中的工程實踐 版權信息
- ISBN：9787111758341
- 條形碼：9787111758341 ; 978-7-111-75834-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數字孿生在智能制造中的工程實踐 本書特色
智能制造的核心技術解析：數字孿生作為智能制造的關鍵賦能技術，本書深入探討了其在裝備制造業中的工程實踐，幫助讀者理解并掌握這一前沿技術的核心應用。
理論與實踐的完美結合：本書不僅注重理論知識的講解，還通過真實的物理情景和工程案例，將復雜的數字孿生技術深入淺出地呈現出來，使讀者能夠更好地理解和應用。
權威的編寫團隊：本書由深圳市產教融合促進會組織，編委會成員包括國內一流大學及地方院校的專家學者、一線專業教師，以及國家級高新技術企業中的高級資深設計研發人員，確保了內容的權威性和實用性。
全面的技術脈絡：通過梳理數字孿生的發展歷程及架構，本書系統地呈現了裝備制造業數字孿生的技術脈絡、核心功能及實現途徑，為讀者提供了全面的技術參考。
豐富的工程實踐案例：書中參考了眾多業內專家、學者的研究成果，并結合了多個教學團隊在數字孿生創新實踐基地的教學經驗和成果，通過真實的工程實踐案例，幫助讀者更好地理解數字孿生的應用和價值。
培養解決復雜工程問題的能力：本書強調通過多學科交叉、多技術融合的創新實踐教學，培養學生解決復雜工程問題的能力，為學生的未來職業發展打下堅實的基礎。
實用性強，適合初學者和進階者：無論是對于初學者還是已經有一定基礎的進階者，本書都能提供實用的指導和幫助，使讀者能夠系統地掌握數字孿生的技術和應用。
前瞻性和指導性：隨著數字化、網絡化、智能化制造的不斷推進，數字孿生技術將在更多領域得到應用。本書作為一本前瞻性和指導性強的教材，將幫助讀者把握技術發展的趨勢和方向。
數字孿生在智能制造中的工程實踐 內容簡介
本書深入探討了數字孿生與智能制造之間的緊密聯系，全面解析了數字孿生的概念、架構及其在智能制造中的應用。 全書共8章，內容從理論到實踐、層層遞進，為讀者呈現了一個完整的數字孿生知識體系。第1、2章從制造業發展歷程出發，概括了智能制造和數字孿生的基本概念、數字孿生與智能制造的關系、數字孿生和其他技術的異同、數字孿生架構以及工程化設計原則等；第3～5章詳細介紹了基于MBD技術的空間模型構建和基于內聚原則的行為模型構建這兩個數字孿生核心技術的原理和設計流程；第6～8章介紹了數字孿生系統的通信與連接，以及數據采集、分析與數據可視化的工程實踐。 本書既可作為初學者的入門指南，也可用于高職高專、本科及研究生數字孿生工程實踐的專業教學。
數字孿生在智能制造中的工程實踐 目錄
前言
第1章 概論1
1.1 智能制造的基本內涵3
1.1.1 智能制造的定義與理解3
1.1.2 澄清智能制造的認知誤區6
1.1.3 智能制造的概念和三個基本范式7
1.1.4 智能制造實現的基礎和前提9
1.2 智能制造中的數字孿生22
1.2.1 數字孿生的價值視角23
1.2.2 數字孿生的概念、模型和架構25
1.2.3 制造業數字孿生技術體系框架32
1.2.4 建模的相關工具33
1.3 數字孿生與其他相關技術的關系35
1.3.1 數字孿生與仿真技術35
1.3.2 數字孿生與信息物理系統（CPS）35
1.3.3 數字孿生與數字線程37
1.3.4 數字孿生與工業4.0的管理殼38
1.4 習題38
第2章 數字孿生系統工程化設計39
2.1 數字孿生與產品生命周期40
2.1.1 產品數字孿生41
2.1.2 生產數字孿生41
2.1.3 設備數字孿生42
2.2 工程化實踐中的情景依賴43
2.2.1 陳述性知識與程序性知識44
2.2.2 情景依賴中的數字孿生平臺功能需求45
2.2.3 學習的目標是具備知識遷移能力47
2.3 數字孿生系統工程化設計的架構47
2.3.1 整體原則48
2.3.2 架構設計48
2.3.3 數字孿生系統架構49
2.3.4 功能分解50
2.4 模型構建技術51
2.4.1 數字孿生與模型53
2.4.2 機械產品三維建模體系54
2.4.3 數字孿生模型構建理論體系63
2.4.4 模型構建的先進技術及工具68
2.5 習題72
第3章 空間模型的構建73
3.1 概述75
3.1.1 物理實體（智能分揀系統）功能描述75
3.1.2 物理實體（智能分揀系統）硬件構成76
3.1.3 模型構建對象的選擇76
3.2 基于MBD技術的零件模型構建的工程實踐78
3.2.1 零件模型構建流程79
3.2.2 零件建模81
3.3 基于MBD技術的部件虛擬裝配的工程實踐90
3.3.1 裝配目錄樹90
3.3.2 子裝配體91
3.3.3 外購件模型導入93
3.3.4 總裝配體93
3.4 基于模型的輕量化應用技術的工程實踐97
3.4.1 零件技術數據包的發布98
3.4.2 裝配體技術數據包格式102
3.5 基于MBD技術的工藝設計的工程實踐103
3.5.1 MBD工藝設計原理104
3.5.2 MBD工藝設計過程105
3.5.3 MBD工藝設計綜述113
3.6 習題113
第4章 數字樣機與虛擬調試115
4.1 數字樣機116
4.1.1 數字樣機定義及分類117
4.1.2 數字樣機的要求118
4.1.3 各種數字樣機的關系和定位119
4.2 創建數字樣機的工程實踐119
4.2.1 設定基本機電對象119
4.2.2 運動與仿真124
4.3 虛擬調試的工程實踐133
4.3.1 需求分析133
4.3.2 軟件在環虛擬調試135
4.3.3 硬件在環虛擬調試153
4.4 習題156
第5章 行為模型的構建157
5.1 概述 159
5.1.1 行為模型的基本認知159
5.1.2 物理實體的行為邏輯和規則162
5.2 機器視覺系統的工程實踐166
5.2.1 通信程序設計166
5.2.2 檢測及數據收發程序設計169
5.3 運動控制系統的工程實踐171
5.3.1 系統構成172
5.3.2 硬件組態173
5.3.3 控制程序設計179
5.4 虛擬調試的工程實踐193
5.4.1 需求分析193
5.4.2 硬件在環調試193
5.5 習題201
第6章 虛實交互技術基礎202
6.1 概述 204
6.2 通信204
6.2.1 通信接口205
6.2.2 通信協議208
6.3 OPC數據采集的工程實踐210
6.3.1 OPC技術綜述211
6.3.2 控制器程序仿真與網絡擴展213
6.3.3 OPC服務器變量配置216
6.3.4 虛擬端信號映射218
6.3.5 通信測試220
6.4 數字孿生系統調試工程實踐221
6.4.1 網絡配置及參數調整222
6.4.2 系統調試229
6.5 習題231
第7章 數字孿生數據232
7.1 概述 234
7.1.1 制造業數據窘境235
7.1.2 制造業數據分析的典型主題236
7.1.3 制造業數據分析的典型手段237
7.1.4 數據分析工具軟件240
7.1.5 數據賦智數字孿生242
7.2 數據采集243
7.2.1 數據采集方式244
7.2.2 數據采集的難點245
7.3 數據傳輸246
7.3.1 概述246
7.3.2 數據傳輸方式247
7.3.3 數據交換方式249
7.4 數據存儲250
7.4.1 概述250
7.4.2 關系型數據庫252
7.4.3 常用關系型數據庫255
7.5 數據分析255
7.5.1 概述256
7.5.2 數據分析框架257
7.5.3 機器學習259
7.6 預測性維護的工程實踐262
7.6.1 數據采集263
7.6.2 基于OPC服務器的數據傳輸272
7.6.3 關系型數據庫構建和數據存儲272
7.6.4 構建數據模型和數據分析278
7.7 習題288
第8章 設備數字孿生系統的工程應用290
8.1 概述 292
8.1.1 DIKW（數據、信息、知識、智慧）模型293
8.1.2 CRISP-MD（跨行業數據挖掘標準流程）體系的工程應用294
8.2 數據模型評估297
8.2.1 原始評估法297
8.2.2 留出法298
8.2.3 交叉驗證法298
8.3 數據可視化298
8.3.1 數據可視化分類299
8.3.2 數據可視化與其他數據技術301
8.3.3 數據可視化軟件與開發工具302
8.4 數字孿生賦能制造304
8.4.1 數字孿生賦能技術的基礎304
8.4.2 設備交付運行后的數字孿生系統架構305
8.5 智能分揀數字孿生系統的數據可視化的工程實踐305
8.5.1 設備運行數據可視化306
8.5.2 故障診斷及反饋控制311
8.6 習題318
參考文獻319
第1章 概論1
1.1 智能制造的基本內涵3
1.1.1 智能制造的定義與理解3
1.1.2 澄清智能制造的認知誤區6
1.1.3 智能制造的概念和三個基本范式7
1.1.4 智能制造實現的基礎和前提9
1.2 智能制造中的數字孿生22
1.2.1 數字孿生的價值視角23
1.2.2 數字孿生的概念、模型和架構25
1.2.3 制造業數字孿生技術體系框架32
1.2.4 建模的相關工具33
1.3 數字孿生與其他相關技術的關系35
1.3.1 數字孿生與仿真技術35
1.3.2 數字孿生與信息物理系統（CPS）35
1.3.3 數字孿生與數字線程37
1.3.4 數字孿生與工業4.0的管理殼38
1.4 習題38
第2章 數字孿生系統工程化設計39
2.1 數字孿生與產品生命周期40
2.1.1 產品數字孿生41
2.1.2 生產數字孿生41
2.1.3 設備數字孿生42
2.2 工程化實踐中的情景依賴43
2.2.1 陳述性知識與程序性知識44
2.2.2 情景依賴中的數字孿生平臺功能需求45
2.2.3 學習的目標是具備知識遷移能力47
2.3 數字孿生系統工程化設計的架構47
2.3.1 整體原則48
2.3.2 架構設計48
2.3.3 數字孿生系統架構49
2.3.4 功能分解50
2.4 模型構建技術51
2.4.1 數字孿生與模型53
2.4.2 機械產品三維建模體系54
2.4.3 數字孿生模型構建理論體系63
2.4.4 模型構建的先進技術及工具68
2.5 習題72
第3章 空間模型的構建73
3.1 概述75
3.1.1 物理實體（智能分揀系統）功能描述75
3.1.2 物理實體（智能分揀系統）硬件構成76
3.1.3 模型構建對象的選擇76
3.2 基于MBD技術的零件模型構建的工程實踐78
3.2.1 零件模型構建流程79
3.2.2 零件建模81
3.3 基于MBD技術的部件虛擬裝配的工程實踐90
3.3.1 裝配目錄樹90
3.3.2 子裝配體91
3.3.3 外購件模型導入93
3.3.4 總裝配體93
3.4 基于模型的輕量化應用技術的工程實踐97
3.4.1 零件技術數據包的發布98
3.4.2 裝配體技術數據包格式102
3.5 基于MBD技術的工藝設計的工程實踐103
3.5.1 MBD工藝設計原理104
3.5.2 MBD工藝設計過程105
3.5.3 MBD工藝設計綜述113
3.6 習題113
第4章 數字樣機與虛擬調試115
4.1 數字樣機116
4.1.1 數字樣機定義及分類117
4.1.2 數字樣機的要求118
4.1.3 各種數字樣機的關系和定位119
4.2 創建數字樣機的工程實踐119
4.2.1 設定基本機電對象119
4.2.2 運動與仿真124
4.3 虛擬調試的工程實踐133
4.3.1 需求分析133
4.3.2 軟件在環虛擬調試135
4.3.3 硬件在環虛擬調試153
4.4 習題156
第5章 行為模型的構建157
5.1 概述 159
5.1.1 行為模型的基本認知159
5.1.2 物理實體的行為邏輯和規則162
5.2 機器視覺系統的工程實踐166
5.2.1 通信程序設計166
5.2.2 檢測及數據收發程序設計169
5.3 運動控制系統的工程實踐171
5.3.1 系統構成172
5.3.2 硬件組態173
5.3.3 控制程序設計179
5.4 虛擬調試的工程實踐193
5.4.1 需求分析193
5.4.2 硬件在環調試193
5.5 習題201
第6章 虛實交互技術基礎202
6.1 概述 204
6.2 通信204
6.2.1 通信接口205
6.2.2 通信協議208
6.3 OPC數據采集的工程實踐210
6.3.1 OPC技術綜述211
6.3.2 控制器程序仿真與網絡擴展213
6.3.3 OPC服務器變量配置216
6.3.4 虛擬端信號映射218
6.3.5 通信測試220
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第7章 數字孿生數據232
7.1 概述 234
7.1.1 制造業數據窘境235
7.1.2 制造業數據分析的典型主題236
7.1.3 制造業數據分析的典型手段237
7.1.4 數據分析工具軟件240
7.1.5 數據賦智數字孿生242
7.2 數據采集243
7.2.1 數據采集方式244
7.2.2 數據采集的難點245
7.3 數據傳輸246
7.3.1 概述246
7.3.2 數據傳輸方式247
7.3.3 數據交換方式249
7.4 數據存儲250
7.4.1 概述250
7.4.2 關系型數據庫252
7.4.3 常用關系型數據庫255
7.5 數據分析255
7.5.1 概述256
7.5.2 數據分析框架257
7.5.3 機器學習259
7.6 預測性維護的工程實踐262
7.6.1 數據采集263
7.6.2 基于OPC服務器的數據傳輸272
7.6.3 關系型數據庫構建和數據存儲272
7.6.4 構建數據模型和數據分析278
7.7 習題288
第8章 設備數字孿生系統的工程應用290
8.1 概述 292
8.1.1 DIKW（數據、信息、知識、智慧）模型293
8.1.2 CRISP-MD（跨行業數據挖掘標準流程）體系的工程應用294
8.2 數據模型評估297
8.2.1 原始評估法297
8.2.2 留出法298
8.2.3 交叉驗證法298
8.3 數據可視化298
8.3.1 數據可視化分類299
8.3.2 數據可視化與其他數據技術301
8.3.3 數據可視化軟件與開發工具302
8.4 數字孿生賦能制造304
8.4.1 數字孿生賦能技術的基礎304
8.4.2 設備交付運行后的數字孿生系統架構305
8.5 智能分揀數字孿生系統的數據可視化的工程實踐305
8.5.1 設備運行數據可視化306
8.5.2 故障診斷及反饋控制311
8.6 習題318
參考文獻319
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數字孿生在智能制造中的工程實踐 作者簡介
李雙壽，男，1968年2月出生，中共黨員，博士，清華大學教授。清華大學基礎工業訓練中心主任。
高等學校工程訓練教學指導委員會副主任委員
國家級實驗教學示范中心工程訓練學科組副組長
教育裝備專家指導委員會委員
中國高校創新創業教育聯盟副秘書長
研究方向：先進材料制備和精確成形技術，數字化制造系統，工程實踐與創新教育。
承擔科技部重點研發計劃項目、國家自然科學基金項目、科技部創新方法專項、航天創新重點基金項目、北京市科技計劃項目等多項縱向科研項目，以及20余項與企業合作的橫向項目。李雙壽，男，1968年2月出生，中共黨員，博士，清華大學教授。清華大學基礎工業訓練中心主任。
高等學校工程訓練教學指導委員會副主任委員
國家級實驗教學示范中心工程訓練學科組副組長
教育裝備專家指導委員會委員
中國高校創新創業教育聯盟副秘書長
研究方向：先進材料制備和精確成形技術，數字化制造系統，工程實踐與創新教育。
承擔科技部重點研發計劃項目、國家自然科學基金項目、科技部創新方法專項、航天創新重點基金項目、北京市科技計劃項目等多項縱向科研項目，以及20余項與企業合作的橫向項目。
主持國家精品課《機械制造實習》和《實驗室科研探究》，以及講授《制造工程基礎》和《現代汽車制造技術及管理》等課程。主持國家級雙創示范基地重點建設工程、質量工程、北京高等學校教育教學改革項目、北京市共建項目和校教改項目等10余項教學改革和研究項目。
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