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本書深入探討了數(shù)字孿生與智能制造之間的緊密聯(lián)系，全面解析了數(shù)字孿生的概念、架構(gòu)及其在智能制造中的應(yīng)用。
全書共8章，內(nèi)容從理論到實(shí)踐、層層遞進(jìn)，為讀者呈現(xiàn)了一個完整的數(shù)字孿生知識體系。第1、2章從制造業(yè)發(fā)展歷程出發(fā)，概括了智能制造和數(shù)字孿生的基本概念、數(shù)字孿生與智能制造的關(guān)系、數(shù)字孿生和其他技術(shù)的異同、數(shù)字孿生架構(gòu)以及工程化設(shè)計(jì)原則等；第3～5章詳細(xì)介紹了基于MBD技術(shù)的空間模型構(gòu)建和基于內(nèi)聚原則的行為模型構(gòu)建這兩個數(shù)字孿生核心技術(shù)的原理和設(shè)計(jì)流程；第6～8章介紹了數(shù)字孿生系統(tǒng)的通信與連接，以及數(shù)據(jù)采集、分析與數(shù)據(jù)可視化的工程實(shí)踐。
本書既可作為初學(xué)者的入門指南，也可用于高職高專、本科及研究生數(shù)字孿生工程實(shí)踐的專業(yè)教學(xué)。

智能制造的核心技術(shù)解析：數(shù)字孿生作為智能制造的關(guān)鍵賦能技術(shù)，本書深入探討了其在裝備制造業(yè)中的工程實(shí)踐，幫助讀者理解并掌握這一前沿技術(shù)的核心應(yīng)用。
理論與實(shí)踐的完美結(jié)合：本書不僅注重理論知識的講解，還通過真實(shí)的物理情景和工程案例，將復(fù)雜的數(shù)字孿生技術(shù)深入淺出地呈現(xiàn)出來，使讀者能夠更好地理解和應(yīng)用。
權(quán)威的編寫團(tuán)隊(duì)：本書由深圳市產(chǎn)教融合促進(jìn)會組織，編委會成員包括國內(nèi)一流大學(xué)及地方院校的專家學(xué)者、一線專業(yè)教師，以及國家級高新技術(shù)企業(yè)中的高級資深設(shè)計(jì)研發(fā)人員，確保了內(nèi)容的權(quán)威性和實(shí)用性。
全面的技術(shù)脈絡(luò)：通過梳理數(shù)字孿生的發(fā)展歷程及架構(gòu)，本書系統(tǒng)地呈現(xiàn)了裝備制造業(yè)數(shù)字孿生的技術(shù)脈絡(luò)、核心功能及實(shí)現(xiàn)途徑，為讀者提供了全面的技術(shù)參考。
豐富的工程實(shí)踐案例：書中參考了眾多業(yè)內(nèi)專家、學(xué)者的研究成果，并結(jié)合了多個教學(xué)團(tuán)隊(duì)在數(shù)字孿生創(chuàng)新實(shí)踐基地的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和成果，通過真實(shí)的工程實(shí)踐案例，幫助讀者更好地理解數(shù)字孿生的應(yīng)用和價值。
培養(yǎng)解決復(fù)雜工程問題的能力：本書強(qiáng)調(diào)通過多學(xué)科交叉、多技術(shù)融合的創(chuàng)新實(shí)踐教學(xué)，培養(yǎng)學(xué)生解決復(fù)雜工程問題的能力，為學(xué)生的未來職業(yè)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
實(shí)用性強(qiáng)，適合初學(xué)者和進(jìn)階者：無論是對于初學(xué)者還是已經(jīng)有一定基礎(chǔ)的進(jìn)階者，本書都能提供實(shí)用的指導(dǎo)和幫助，使讀者能夠系統(tǒng)地掌握數(shù)字孿生的技術(shù)和應(yīng)用。
前瞻性和指導(dǎo)性：隨著數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化制造的不斷推進(jìn)，數(shù)字孿生技術(shù)將在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用。本書作為一本前瞻性和指導(dǎo)性強(qiáng)的教材，將幫助讀者把握技術(shù)發(fā)展的趨勢和方向。

前言

制造業(yè)是立國之本，是國民經(jīng)濟(jì)的主要支柱、技術(shù)創(chuàng)新的重要來源、人民生活的物質(zhì)保障。制造強(qiáng)國戰(zhàn)略以體現(xiàn)信息技術(shù)與制造技術(shù)深度融合的智能制造為主攻方向，高端裝備制造更是強(qiáng)國之基，代表著國家工業(yè)制造的先進(jìn)水平和實(shí)力。數(shù)字孿生是智能制造的基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù)之一。數(shù)字孿生通過對實(shí)體物體的全方位建模，實(shí)現(xiàn)對物體的仿真、優(yōu)化和預(yù)測等操作，支持全生命周期管理，包括產(chǎn)品設(shè)計(jì)、制造、運(yùn)營和維護(hù)等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)管理和分析，幫助制造企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)調(diào)度和流程優(yōu)化，提高制造過程的效率和質(zhì)量，最終實(shí)現(xiàn)智能制造。
數(shù)字孿生的研究始于20世紀(jì)70年代。近年來，隨著世界各國大力推進(jìn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化制造，數(shù)字孿生理論和技術(shù)也在不斷豐富和深化，在眾多行業(yè)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用開始大量涌現(xiàn)，世界各國紛紛出臺對數(shù)字孿生的定義和標(biāo)準(zhǔn)。我國也將數(shù)字孿生納入智能制造的標(biāo)準(zhǔn)體系框架中，明確了數(shù)字孿生是智能制造關(guān)鍵賦能技術(shù)的作用和地位。2022年6月，人力資源和社會保障部向社會公示了18個新職業(yè)信息，其中就包括數(shù)字孿生應(yīng)用技術(shù)員。
數(shù)字孿生應(yīng)用已經(jīng)進(jìn)入各行各業(yè)，并悄然影響著人們的衣食住行，產(chǎn)業(yè)界對數(shù)字孿生技術(shù)人才的需求也在急速增長。但是，目前在國內(nèi)尚缺乏專業(yè)化、系統(tǒng)化的數(shù)字孿生技術(shù)人才培養(yǎng)體系，特別是在師資、教材、課程、工程實(shí)踐等諸多方面明顯匱乏。本書由深圳市產(chǎn)教融合促進(jìn)會發(fā)起組織編寫，編委會集中了國內(nèi)一流大學(xué)及地方院校的數(shù)十位專家學(xué)者和一線專業(yè)教師，以及國家級高新技術(shù)企業(yè)中長期從事數(shù)字孿生技術(shù)研究和開發(fā)的高級資深設(shè)計(jì)研發(fā)人員，希望可以填補(bǔ)數(shù)字孿生工程教育資源的部分欠缺。
本書基于智能制造框架，探討數(shù)字孿生在裝備制造業(yè)中的工程實(shí)踐，力圖實(shí)現(xiàn)理論與實(shí)踐的有機(jī)融合，將復(fù)雜的概念依托具體的情景進(jìn)行深入淺出的解讀和剖析。本書圍繞數(shù)字孿生是智能制造的關(guān)鍵賦能技術(shù)，模型和數(shù)據(jù)是數(shù)字孿生的核心和基礎(chǔ)展開闡述，通過梳理數(shù)字孿生發(fā)展歷程及架構(gòu)，依托真實(shí)的物理情景，將裝備制造業(yè)數(shù)字孿生的技術(shù)脈絡(luò)、核心功能及實(shí)現(xiàn)途徑系統(tǒng)地呈現(xiàn)出來。
本書既考慮了工程實(shí)踐的實(shí)用性，又兼顧理論上的普適性。為此，參考了眾多業(yè)內(nèi)專家、學(xué)者的研究成果和論述。所引用參考文獻(xiàn)的作者或編者，在本書中均已加注了引用說明，在此深表感謝！本書在編寫過程中，趙繼、劉丁、陶飛對整體架構(gòu)、理論和技術(shù)細(xì)節(jié)給予了重要的指導(dǎo)；清華大學(xué)基礎(chǔ)工業(yè)訓(xùn)練中心朱峰參與了教材理論部分的編寫工作以及部分章節(jié)（第6章虛實(shí)交互技術(shù)基礎(chǔ)）的教學(xué)架構(gòu)設(shè)計(jì)與理論指導(dǎo)工作。另外，本書在編寫過程中得到了很多教學(xué)團(tuán)隊(duì)的大力支持和幫助，主要有：北京理工大學(xué)工程訓(xùn)練中心付鐵、謝劍及其團(tuán)隊(duì)，華南理工大學(xué)工程訓(xùn)練中心，河北工業(yè)大學(xué)實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)中心數(shù)字孿生課程團(tuán)隊(duì)，其相關(guān)教學(xué)理念、技術(shù)方法、軟硬件設(shè)施在本科生工程創(chuàng)新實(shí)踐教學(xué)中得到了充分體現(xiàn)和應(yīng)用，作為智能制造實(shí)踐教學(xué)體系的重要組成部分，在工程實(shí)踐育人領(lǐng)域特色鮮明，取得了突出成效；華北電力大學(xué)工創(chuàng)中心王秀梅老師帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)建設(shè)了數(shù)字孿生創(chuàng)新實(shí)踐基地，開設(shè)了相關(guān)課程和創(chuàng)新設(shè)計(jì)項(xiàng)目；通過多學(xué)科交叉、多技術(shù)融合的創(chuàng)新實(shí)踐教學(xué)，突出培養(yǎng)了學(xué)生解決工程問題的能力；太原工業(yè)學(xué)院工程訓(xùn)練中心左義海老師創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)將數(shù)字孿生技術(shù)融入學(xué)科競賽項(xiàng)目，高質(zhì)量優(yōu)化了參賽項(xiàng)目方案，有效提升了參賽項(xiàng)目質(zhì)量，提高了學(xué)生的工程實(shí)踐和科技創(chuàng)新能力。新技術(shù)、新力量的融合更好地激發(fā)了學(xué)生的創(chuàng)新思維和團(tuán)隊(duì)合作精神，不斷提高學(xué)生在未來工作中應(yīng)對復(fù)雜工程問題的能力。本書在編寫過程中，還得到了深圳大學(xué)機(jī)電與控制工程學(xué)院的陳宏、吳玉斌老師的大力支持和幫助，深圳大學(xué)機(jī)電與控制工程學(xué)院以項(xiàng)目成果和實(shí)驗(yàn)設(shè)備為基礎(chǔ)建設(shè)了實(shí)習(xí)實(shí)訓(xùn)基地，并應(yīng)用于校企共建的裝備制造業(yè)數(shù)字孿生微專業(yè)的本科生實(shí)踐教學(xué)中，通過多學(xué)科交叉、多技術(shù)融合的創(chuàng)新實(shí)踐教學(xué)，突出培養(yǎng)了學(xué)生的工程實(shí)際經(jīng)驗(yàn)和解決復(fù)雜工程問題的能力。在各位專家、老師的指導(dǎo)、參與和支持下，本書的理論框架、邏輯結(jié)構(gòu)得以不斷完善，工程實(shí)踐內(nèi)容得以充分驗(yàn)證。在此一并致謝！
本書受篇幅及筆者水平所限，疏漏之處在所難免，還望廣大讀者不吝賜教，以便再版時做進(jìn)一步修訂和完善。

編者
2024年5月于深圳

前言
第1章概論1
1.1 智能制造的基本內(nèi)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(rèn)知誤區(qū)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(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)和前提9
1.2 智能制造中的數(shù)字孿生22
1.2.1 數(shù)字孿生的價值視角23
1.2.2 數(shù)字孿生的概念、模型和架構(gòu)25
1.2.3 制造業(yè)數(shù)字孿生技術(shù)體系框架32
1.2.4 建模的相關(guān)工具33
1.3 數(shù)字孿生與其他相關(guān)技術(shù)的關(guān)系35
1.3.1 數(shù)字孿生與仿真技術(shù)35
1.3.2 數(shù)字孿生與信息物理系統(tǒng)（CPS）35
1.3.3 數(shù)字孿生與數(shù)字線程37
1.3.4 數(shù)字孿生與工業(yè)4.0的管理殼38
1.4 習(xí)題38
第2章數(shù)字孿生系統(tǒng)工程化設(shè)計(jì)39
2.1　數(shù)字孿生與產(chǎn)品生命周期40
2.1.1　產(chǎn)品數(shù)字孿生41
2.1.2　生產(chǎn)數(shù)字孿生41
2.1.3　設(shè)備數(shù)字孿生42
2.2　工程化實(shí)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(shù)字孿生平臺功能需求45
2.2.3　學(xué)習(xí)的目標(biāo)是具備知識遷移能力47
2.3　數(shù)字孿生系統(tǒng)工程化設(shè)計(jì)的架構(gòu)47
2.3.1　整體原則48
2.3.2　架構(gòu)設(shè)計(jì)48
2.3.3　數(shù)字孿生系統(tǒng)架構(gòu)49
2.3.4　功能分解50
2.4　模型構(gòu)建技術(shù)51
2.4.1　數(shù)字孿生與模型53
2.4.2　機(jī)械產(chǎn)品三維建模體系54
2.4.3　數(shù)字孿生模型構(gòu)建理論體系63
2.4.4　模型構(gòu)建的先進(jìn)技術(shù)及工具68
2.5　習(xí)題72
第3章空間模型的構(gòu)建73
3.1　概述75
3.1.1　物理實(shí)體（智能分揀系統(tǒng)）功能描述75
3.1.2　物理實(shí)體（智能分揀系統(tǒng)）硬件構(gòu)成76
3.1.3　模型構(gòu)建對象的選擇76
3.2　基于MBD技術(shù)的零件模型構(gòu)建的工程實(shí)踐78
3.2.1　零件模型構(gòu)建流程79
3.2.2　零件建模81
3.3　基于MBD技術(shù)的部件虛擬裝配的工程實(shí)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(dǎo)入93
3.3.4　總裝配體93
3.4　基于模型的輕量化應(yīng)用技術(shù)的工程實(shí)踐97
3.4.1　零件技術(shù)數(shù)據(jù)包的發(fā)布98
3.4.2　裝配體技術(shù)數(shù)據(jù)包格式102
3.5　基于MBD技術(shù)的工藝設(shè)計(jì)的工程實(shí)踐103
3.5.1　MBD工藝設(shè)計(jì)原理104
3.5.2　MBD工藝設(shè)計(jì)過程105
3.5.3　MBD工藝設(shè)計(jì)綜述113
3.6　習(xí)題113
第4章數(shù)字樣機(jī)與虛擬調(diào)試115
4.1　數(shù)字樣機(jī)116
4.1.1　數(shù)字樣機(jī)定義及分類117
4.1.2　數(shù)字樣機(jī)的要求118
4.1.3　各種數(shù)字樣機(jī)的關(guān)系和定位119
4.2　創(chuàng)建數(shù)字樣機(jī)的工程實(shí)踐119
4.2.1　設(shè)定基本機(jī)電對象119
4.2.2　運(yùn)動與仿真124
4.3　虛擬調(diào)試的工程實(shí)踐133
4.3.1　需求分析133
4.3.2　軟件在環(huán)虛擬調(diào)試135
4.3.3　硬件在環(huán)虛擬調(diào)試153
4.4　習(xí)題156
第5章行為模型的構(gòu)建157
5.1　概述 159
5.1.1　行為模型的基本認(rèn)知159
5.1.2　物理實(shí)體的行為邏輯和規(guī)則162
5.2　機(jī)器視覺系統(tǒng)的工程實(shí)踐166
5.2.1　通信程序設(shè)計(jì)166
5.2.2　檢測及數(shù)據(jù)收發(fā)程序設(shè)計(jì)169
5.3　運(yùn)動控制系統(tǒng)的工程實(shí)踐171
5.3.1　系統(tǒng)構(gòu)成172
5.3.2　硬件組態(tài)173
5.3.3　控制程序設(shè)計(jì)179
5.4　虛擬調(diào)試的工程實(shí)踐193
5.4.1　需求分析193
5.4.2　硬件在環(huán)調(diào)試193
5.5　習(xí)題201
第6章虛實(shí)交互技術(shù)基礎(chǔ)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(xié)議208
6.3　OPC數(shù)據(jù)采集的工程實(shí)踐210
6.3.1　OPC技術(shù)綜述211
6.3.2　控制器程序仿真與網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展213
6.3.3　OPC服務(wù)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(shù)字孿生系統(tǒng)調(diào)試工程實(shí)踐221
6.4.1　網(wǎng)絡(luò)配置及參數(shù)調(diào)整222
6.4.2　系統(tǒng)調(diào)試229
6.5　習(xí)題231
第7章數(shù)字孿生數(shù)據(jù)232
7.1　概述 234
7.1.1　制造業(yè)數(shù)據(jù)窘境235
7.1.2　制造業(yè)數(shù)據(jù)分析的典型主題236
7.1.3　制造業(yè)數(shù)據(jù)分析的典型手段237
7.1.4　數(shù)據(jù)分析工具軟件240
7.1.5　數(shù)據(jù)賦智數(shù)字孿生242
7.2　數(shù)據(jù)采集243
7.2.1　數(shù)據(jù)采集方式244
7.2.2　數(shù)據(jù)采集的難點(diǎn)245
7.3　數(shù)據(jù)傳輸246
7.3.1　概述246
7.3.2　數(shù)據(jù)傳輸方式247
7.3.3　數(shù)據(jù)交換方式249
7.4　數(shù)據(jù)存儲250
7.4.1　概述250
7.4.2　關(guān)系型數(shù)據(jù)庫252
7.4.3　常用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫255
7.5　數(shù)據(jù)分析255
7.5.1　概述256
7.5.2　數(shù)據(jù)分析框架257
7.5.3　機(jī)器學(xué)習(xí)259
7.6　預(yù)測性維護(hù)的工程實(shí)踐262
7.6.1　數(shù)據(jù)采集263
7.6.2　基于OPC服務(wù)器的數(shù)據(jù)傳輸272
7.6.3　關(guān)系型數(shù)據(jù)庫構(gòu)建和數(shù)據(jù)存儲272
7.6.4　構(gòu)建數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)分析278
7.7　習(xí)題288
第8章設(shè)備數(shù)字孿生系統(tǒng)的工程應(yīng)用290
8.1 概述 292
8.1.1　DIKW（數(shù)據(jù)、信息、知識、智慧）模型293
8.1.2　CRISP-MD（跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程）體系的工程應(yīng)用294
8.2　數(shù)據(jù)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(yàn)證法298
8.3　數(shù)據(jù)可視化298
8.3.1　數(shù)據(jù)可視化分類299
8.3.2　數(shù)據(jù)可視化與其他數(shù)據(jù)技術(shù)301
8.3.3　數(shù)據(jù)可視化軟件與開發(fā)工具302
8.4　數(shù)字孿生賦能制造304
8.4.1　數(shù)字孿生賦能技術(shù)的基礎(chǔ)304
8.4.2　設(shè)備交付運(yùn)行后的數(shù)字孿生系統(tǒng)架構(gòu)305
8.5　智能分揀數(shù)字孿生系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可視化的工程實(shí)踐305
8.5.1　設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)可視化306
8.5.2　故障診斷及反饋控制311
8.6 習(xí)題318
參考文獻(xiàn)319

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