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《'''生产现场的数字孪生方法技术与应用'''》，刘丽兰 等 著，出版社： 机械工业出版社。

截至2022年，机械工业出版社年出版新书近2700种，年引进和输出版权总量近800种，产品横跨科技出版、教育出版、大众出版三大板块，覆盖机械、电工电子、[[汽车]]、建筑、计算机、经管、心理<ref>[https://www.sohu.com/a/387427297_768618 谈心理健康教育对学生的重要性 ]，搜狐，2020-04-12</ref>、生活、科普、艺术设计、文创等十多个专业领域，以及高等教育<ref>[https://www.sohu.com/a/440916094_120868911 2020中国高等教育十大关键词]，搜狐，2020-12-28</ref>、[[职业教育]]、技能教育等不同教育层次。

==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。

==目录==

前言

第一部分　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

==参考文献==
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