正版 生产现场的数字孪生方法 技术与应用 刘丽兰 高增桂 施战备9787111746652 机械工业出版社 数字孪生

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生产现场的数字孪生方法、技术与应用

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 机械工业出版社

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 / 177

8.1.2 装配关键工艺参数分析 / 179

8.1.3 数字孪生驱动的装配工艺参数优化方法 / 181

8.2 汽车后桥总成装配线数字孪生建模 / 182

8.2.1 装配线生产过程关键要素孪生建模 / 182

8.2.2 基于Petri网的虚拟装配线运行逻辑建模 / 185

8.3 基于ACO-GRNN的工艺参数预测算法 / 189

8.3.1 GRNN网络结构 / 189

8.3.2 蚁群算法 / 192

8.3.3 基于改进蚁群优化算法的GRNN网络模型 / 194

8.4 工艺参数同步预测实验验证及分析 / 195

8.4.1 工艺参数预测模型构建 / 195

8.4.2 实验验证及结果分析 / 197

8.5 数字孪生驱动的装配车间工艺参数优化系统 / 199

8.5.1 系统框架 / 199

8.5.2 优化流程 / 201

8.5.3 软硬件组成 / 202

8.5.4 系统功能开发与实现 / 203

参考文献 / 207

第9章 数字孪生车间动态调度

9.1 柔性作业车间动态调度问题分析 / 210

9.1.1 柔性作业车间调度概念 / 210

9.1.2 车间调度问题的求解算法 / 211

9.1.3 数字孪生驱动的车间动态调度 / 213

9.2 基于数字孪生的车间动态监测 / 214

9.2.1 全要素的车间信息感知 / 214

9.2.2 基于感知数据的生产动态异常事件监测 / 215

9.2.3 虚实空间的信息交互 / 218

9.3 基于RLEGA的车间动态调度算法 / 219

9.3.1 遗传算法 / 219

9.3.2 强化学习算法 / 221

9.3.3 算法验证 / 224

9.4 数字孪生驱动的车间动态调度系统 / 226

9.4.1 系统整体设计 / 226

9.4.2 系统功能实现 / 228

参考文献 / 234

第10章 数字孪生车间设备故障诊断

10.1 设备故障诊断问题分析 / 235

10.1.1 机械设备故障的特点和规律 / 236

10.1.2 机械设备故障诊断方法 / 237

10.1.3 加热炉故障诊断问题分析 / 239

10.1.4 基于数字孪生的故障诊断方法 / 243

10.2 数据增强技术 / 243

10.2.1 数据增强方法概述 / 243

10.2.2 基于机理模型的加热炉数据增强 / 248

10.3 混合驱动的故障诊断方法 / 251

10.3.1 多尺度卷积神经网络结构 / 251

10.3.2 基于Bi-LSTMs的特征关联性分析 / 253

10.3.3 Stacking集成学习策略 / 255

10.3.4 基于集成深度学习的加热炉故障诊断模型 / 256

10.4 基于数字孪生的加热炉故障诊断系统 / 258

10.4.1 系统架构 / 258

10.4.2 算法应用结果 / 259

10.4.3 系统功能开发与实现 / 264

参考文献 / 267

第11章 数字孪生车间机械臂交互维修指导

11.1 交互维修指导问题分析 / 269

11.1.1 基于数字孪生的车间交互维修指导需求分析 / 269

11.1.2 数字孪生驱动的交互维修指导方法 / 270

11.2 维修知识图谱的构建与更新 / 271

11.2.1 维修知识图谱的构建 / 271

11.2.2 维修知识图谱的更新 / 273

11.3 基于增强现实的交互维修指导技术 / 274

11.3.1 目标跟踪注册技术 / 274

11.3.2 人机交互技术 / 277

11.4 数字孪生驱动的交互维修指导系统 / 278

11.4.1 原型系统开发与实现 / 278

11.4.2 系统功能应用验证 / 280

参考文献 / 284

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。