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本書作者多年來從事復雜生產(chǎn)系統(tǒng)建模、數(shù)字化工廠技術的推廣應用以及數(shù)字孿生技術的研究，有著豐富的技術積累和實戰(zhàn)經(jīng)驗。本書在分析數(shù)字孿生基本概念的基礎上，以智能制造和智能建造為基本切入點，闡述了模型驅(qū)動方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動智能的融合技術，為數(shù)字孿生的構(gòu)建、設計和實現(xiàn)提供了技術指引。同時，結(jié)合典型軟件平臺，給出了數(shù)字孿生系統(tǒng)的典型開發(fā)方法和具體實施案例，為國內(nèi)外企業(yè)實施數(shù)字孿生系統(tǒng)提供有益的參考。
本書可供生產(chǎn)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實施人員，從事智能制造、智能建造、智慧城市、自動化、人工智能領域的工程技術人員，以及對數(shù)字孿生、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)4.0、智能制造、數(shù)字化工廠等感興趣的各界人士閱讀參考，也可以作為智能制造、人工智能、智能建造相關專業(yè)高年級本科生和研究生的教材。

·三位作者均來自同濟大學電子與信息學院CIMS研究中心，多年來從事復雜生產(chǎn)系統(tǒng)建模、數(shù)字化工廠技術的推廣應用以及數(shù)字孿生技術的研究，在智能工廠和企業(yè)應用集成、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺及應用等方面有著豐富的技術積累和實戰(zhàn)經(jīng)驗。
·在分析數(shù)字孿生基本概念的基礎上，以智能制造和智能建造為基本切入點，闡述模型驅(qū)動方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動智能的融合技術，為數(shù)字孿生的構(gòu)建、設計和實現(xiàn)提供了技術指引。同時，結(jié)合典型軟件平臺，給出數(shù)字孿生系統(tǒng)的典型開發(fā)方法和具體實施案例，為國內(nèi)外企業(yè)實施數(shù)字孿生系統(tǒng)提供有益的參考。

前言
PREFACE
2013年夏，在一個和上汽大眾（彼時還是上海大眾）的技術人員探討數(shù)字化工廠應用發(fā)展的內(nèi)部會議上，次聽到了西門子提出的數(shù)字化雙胞胎的概念。德國大眾對數(shù)字化工廠規(guī)劃技術的應用十分重視，在2009年前后就提出所有新車型在被真正制造前需要在數(shù)字化工廠中經(jīng)過驗證。數(shù)字化工廠通過構(gòu)建虛擬生產(chǎn)線，對產(chǎn)品進行可制造性分析，并且對工廠規(guī)劃方案進行驗證。數(shù)字化工廠技術廣泛應用后，工廠數(shù)字模型如何繼續(xù)利用好并且發(fā)揮更大的作用，一個思路就是數(shù)字化雙胞胎，現(xiàn)在更廣泛的叫法是數(shù)字孿生。
以數(shù)字孿生為名在國內(nèi)公開發(fā)表的個成果是在2014年。而在2016年年底，世界著名咨詢公司Gartner將數(shù)字孿生列入2017年十大戰(zhàn)略性科技之一，數(shù)字孿生的概念開始在學術界、工業(yè)界得到重視并加以應用。
產(chǎn)品孿生的概念，早于20世紀60年代由美國國家航空航天局（NASA）提出，當時的概念是發(fā)射到太空中的飛行器，地面需要有一個物理孿生，以便模擬各類指令的操作，保障太空飛行器各類動作的正確性和安全性。這個思想沿用至今。2021年4月29日，我國發(fā)射的天和核心艙，在地面上有一模一樣的裝備同步運行，它被形象地稱作地面空間站，地面工作站通過接收在軌的遙測數(shù)據(jù)，可以設置成與天上一樣的飛行狀態(tài)，來驗證整個飛行程序和操作指令。
當這個產(chǎn)品孿生在數(shù)字空間存在時，就是數(shù)字孿生。數(shù)字孿生以模型和數(shù)據(jù)為基礎，通過多學科耦合仿真等方法，完成現(xiàn)實世界中的物理實體到虛擬世界中的鏡像數(shù)字化模型的精準映射，并充分利用兩者的雙向交互反饋、迭代運行，以達到物理實體狀態(tài)在數(shù)字空間的同步呈現(xiàn)，通過鏡像化數(shù)字化模型的診斷、分析和預測，進而優(yōu)化實體對象在其全生命周期中的決策、控制行為，終實現(xiàn)實體與數(shù)字模型的共享智慧與協(xié)同發(fā)展。
數(shù)據(jù)和模型，是數(shù)字孿生系統(tǒng)的兩個基本面。數(shù)據(jù)代表了物理實體，是從物理實體運行過程采集而來，代表實際；模型代表虛擬，是從數(shù)字模型分析、仿真而來，虛實融合就是模型和數(shù)據(jù)的融合。基于數(shù)字孿生的智能化應用，可以從模型和數(shù)據(jù)相結(jié)合的優(yōu)化來考慮。傳統(tǒng)的基于模型的或者基于知識的優(yōu)化，在面向復雜大系統(tǒng)或者巨系統(tǒng)的情況時，可能會遇到效率不高、難以實現(xiàn)等問題；而單純基于數(shù)據(jù)的優(yōu)化，在工業(yè)、建筑業(yè)等已經(jīng)擁有大量機理模型和物理、化學等演變規(guī)律知識的學科與行業(yè)中，往往事倍功半，容易在數(shù)據(jù)中迷失方向。數(shù)字孿生的優(yōu)勢，在于基于模型和知識，結(jié)合實際系統(tǒng)中采集的數(shù)據(jù)，融合后進行優(yōu)化，充分發(fā)揮模型和數(shù)據(jù)各自的優(yōu)勢。人工智能先驅(qū)，圖靈獎獲得者 Judea Pearl指出，基于統(tǒng)計的、無模型的機器學習方法存在嚴重的理論局限，難以用于推理和回溯，難以作為強人工智能的基礎。實現(xiàn)類人智能和強人工智能需要在機器學習系統(tǒng)中加入實際模型的導引。因此，脫離機理模型的大數(shù)據(jù)分析不適合復雜工業(yè)環(huán)境，需要兩者結(jié)合，才能實現(xiàn)有效的應用。
從孿生對象的組成來說，數(shù)字孿生的應用可以分成產(chǎn)品數(shù)字孿生和系統(tǒng)數(shù)字孿生。
產(chǎn)品是生產(chǎn)活動的結(jié)果，是滿足特定需求的物品或服務。產(chǎn)品數(shù)字孿生，就是在信息空間構(gòu)建了產(chǎn)品的數(shù)字孿生體，對于物理產(chǎn)品，一般包括產(chǎn)品的三維幾何模型及其相關的機理模型和數(shù)據(jù)模型；對于服務產(chǎn)品，一般包括活動過程模型及其相關的機理模型和數(shù)據(jù)模型。
系統(tǒng)是由相互作用、相互依賴的若干組成部分結(jié)合而成的，具有特定功能和一定結(jié)構(gòu)的有機整體。一個系統(tǒng)可能是更大系統(tǒng)的組成部分。一個柔性加工單元、一條流水線、一個車間、一個工廠、一座城市都是一個系統(tǒng)，但是系統(tǒng)的復雜程度不一。
對于制造行業(yè)來說，產(chǎn)品數(shù)字孿生和生產(chǎn)系統(tǒng)數(shù)字孿生是既有區(qū)別又密切相關的兩類數(shù)字孿生。產(chǎn)品是生產(chǎn)系統(tǒng)的生產(chǎn)對象和生產(chǎn)結(jié)果，生產(chǎn)系統(tǒng)的優(yōu)化運行可以影響到產(chǎn)品的質(zhì)量和成本；同時，產(chǎn)品的設計需求又會對生產(chǎn)系統(tǒng)提出新的要求，促進生產(chǎn)系統(tǒng)的不斷演化。因此，整個制造相關的不同數(shù)字孿生系統(tǒng)構(gòu)成了一個制造數(shù)字孿生生態(tài)。
從產(chǎn)品到工廠，由于對象復雜程度不同，涉及的要素不同，其數(shù)字孿生系統(tǒng)的組成、實施方案、實施難度也不同。相比工廠數(shù)字孿生系統(tǒng)和建筑數(shù)字孿生系統(tǒng)，更加復雜的是城市數(shù)字孿生系統(tǒng)。城市運行系統(tǒng)是一個典型的復雜巨系統(tǒng)，其數(shù)字孿生系統(tǒng)的構(gòu)建，不同于產(chǎn)品數(shù)字孿生系統(tǒng)和工廠數(shù)字孿生系統(tǒng)，需要更加注重數(shù)據(jù)和模型基礎庫的建設，通過不斷豐富數(shù)字孿生服務功能，滿足多領域、多業(yè)務場景的應用需求。
數(shù)字孿生常常與智能制造、人工智能、虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)等熱點技術名詞聯(lián)系在一起，而其中一個為接近的名詞是信息物理系統(tǒng)（Cyber-Physical System，CPS）。數(shù)字孿生為實現(xiàn)CPS的融合提供了有效途徑和方法，實現(xiàn)CPS的融合是數(shù)字孿生的目標與核心挑戰(zhàn)之一。而CPS理念也為數(shù)字孿生的建設提供了指導，不同的CPS單元、CPS系統(tǒng)也為數(shù)字孿生系統(tǒng)的實現(xiàn)提供了基礎。
近幾年，數(shù)字孿生正從概念階段走向?qū)嶋H應用階段，驅(qū)動制造業(yè)、建造業(yè)等實體產(chǎn)業(yè)進入數(shù)字化和智能化時代。隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求的提升以及政策的持續(xù)支持，數(shù)字孿生將會出現(xiàn)更深入

三位作者均來自同濟大學電子與信息學院CIMS研究中心，多年來從事復雜生產(chǎn)系統(tǒng)建模、數(shù)字化工廠技術的推廣應用以及數(shù)字孿生技術的研究，在智能工廠和企業(yè)應用集成、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺及應用等方面有著豐富的技術積累和實戰(zhàn)經(jīng)驗。

目錄
CONTENTS
前言
第1章 數(shù)字孿生的發(fā)展
1.1物理孿生和數(shù)字孿生
1.2數(shù)字孿生的概念
1.3數(shù)字孿生的特征
1.4數(shù)字孿生體的生命周期
1.5數(shù)字孿生的應用
1.5.1數(shù)字孿生應用對象類別
1.5.2數(shù)字孿生應用功能類別
1.5.3數(shù)字孿生典型應用場景
1.6數(shù)字孿生的發(fā)展
1.6.1各國的政策和發(fā)展
1.6.2相關企業(yè)的推動第

第2章 數(shù)字孿生相關技術和一般架構(gòu)
2.1數(shù)字孿生的技術基礎
2.1.1建模仿真技術
2.1.2虛擬制造技術
2.1.3數(shù)字樣機技術
2.2數(shù)字孿生推動力新興信息技術
2.2.1信息物理系統(tǒng)
2.2.2工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺
2.2.3大數(shù)據(jù)
2.2.4云計算
2.2.5VR/AR/MR
2.2.6數(shù)字主線
2.3數(shù)字孿生系統(tǒng)的一般架構(gòu)
2.3.1一般架構(gòu)設計
2.3.2數(shù)字孿生引擎

第3章 面向智能制造的數(shù)字孿生生態(tài)
3.1智能制造與智能工廠
3.1.1智能制造的內(nèi)涵與定義
3.1.2智能制造特征
3.1.3智能制造系統(tǒng)
3.1.4智能工廠是智能制造的載體
3.2基于數(shù)字孿生的智能制造
3.2.1智能產(chǎn)品的數(shù)字孿生應用場景
3.2.2智能生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)字孿生應用場景
3.2.3供應鏈管理的數(shù)字孿生應用場景
3.3制造數(shù)字孿生生態(tài)
3.3.1面向智能制造的數(shù)字孿生系統(tǒng)
3.3.2多域融合的數(shù)字孿生生態(tài)系統(tǒng)
3.3.3基于生態(tài)的模型治理與協(xié)同演化

第4章 數(shù)字化工廠和數(shù)字孿生工廠
4.1數(shù)字化工廠規(guī)劃與管控
4.1.1工廠全生命周期與數(shù)字化工廠的概念
4.1.2數(shù)字化工廠規(guī)劃
4.1.3工廠數(shù)字模型4.1.4數(shù)字交付
4.1.5數(shù)字化工廠管控
4.2工廠數(shù)字孿生系統(tǒng)中的模型和數(shù)據(jù)
4.2.1基于模型的定義（MBD）和基于模型的企業(yè)（MBE）
4.2.2數(shù)字孿生與MBE的關系
4.2.3工廠數(shù)字孿生系統(tǒng)中的模型
4.3工廠數(shù)字孿生系統(tǒng)的特點與結(jié)構(gòu)
4.3.1工廠數(shù)字孿生系統(tǒng)的特點
4.3.2工廠數(shù)字孿生系統(tǒng)的總體架構(gòu)
4.4工廠數(shù)字孿生系統(tǒng)的構(gòu)建
4.4.1工廠數(shù)字孿生系統(tǒng)生命周期
4.4.2工廠數(shù)字孿生系統(tǒng)實施的重點技術
4.4.3工廠數(shù)字孿生系統(tǒng)的實現(xiàn)方法

第5章 基于數(shù)字孿生的智能建造與智慧城市
5.1基于數(shù)字孿生的智能建造
5.1.1BIM與智能建造
5.1.2智能建造與數(shù)字孿生
5.2基于數(shù)字孿生的智慧城市
5.2.1城市是一個開放的復雜巨系統(tǒng)
5.2.2城市模型和城市信息模型
5.2.3智慧城市與數(shù)字孿生
5.2.4城市數(shù)字孿生系統(tǒng)架構(gòu)
5.3數(shù)字孿生城市應用案例
5.3.1智慧臨港
5.3.2虛擬新加坡

第6章 數(shù)字孿生的智能化應用
6.1知識及其表達
6.1.1數(shù)據(jù)和知識
6.1.2知識表示
6.1.3知識推理
6.2模型和數(shù)據(jù)雙驅(qū)動的優(yōu)化
6.3基于數(shù)字孿生的機器學習
6.3.1基于模型的生成對抗網(wǎng)絡
6.3.2基于模型和數(shù)據(jù)的遷移學習
6.4基于數(shù)字孿生的裝配優(yōu)化
6.4.1背景
6.4.2裝配產(chǎn)品數(shù)字孿生體的構(gòu)建
6.4.3基于知識圖譜的裝配工藝表達及動態(tài)優(yōu)化
6.4.4操作-狀態(tài)-質(zhì)量反饋三層結(jié)構(gòu)下的質(zhì)量控制過程
6.4.5應用案例
6.5基于數(shù)字孿生的設備維護
6.5.1設備維護理論
6.5.2復雜設備預測性維護方法
6.5.3數(shù)字孿生驅(qū)動的設備預測性維護框架
6.5.4應用案例

第7章 數(shù)字孿生系統(tǒng)開發(fā)和應用案例
7.1利用Unity開發(fā)數(shù)字孿生應用的準備
7.1.1Unity開發(fā)環(huán)境配置
7.1.2AR和VR環(huán)境配置
7.1.3Unity中WebService接口實現(xiàn)
7.1.4Unity中Socket通信
7.2智能車間數(shù)字孿生系統(tǒng)實施案例
7.2.1智能車間數(shù)字孿生系統(tǒng)功能需求分析
7.2.2智能制造單元數(shù)字孿生原型系統(tǒng)構(gòu)建框架
7.2.3智能車間數(shù)字孿生原型系統(tǒng)的具體實現(xiàn)
7.2.4運行結(jié)果
7.3數(shù)字孿生生產(chǎn)系統(tǒng)中VR/AR可視化應用
7.3.1生產(chǎn)系統(tǒng)中可視化應用需求分析
7.3.2數(shù)字孿生生產(chǎn)系統(tǒng)AR/VR應用架構(gòu)
7.3.3基于AR的生產(chǎn)管理模塊
7.3.4基于AR的裝配可視化指導
7.3.5基于VR的生產(chǎn)管理可視化指導
縮略語
參考文獻