生产现场的数字孪生方法、技术与应用

作者简介

参考文献

11.4.2 系统功能应用验证

11.4.1 原型系统开发与实现

11.4 数字孪生驱动的交互维修指导系统

11.3.2 人机交互技术

11.3.1 目标跟踪注册技术

11.3 基于增强现实的交互维修指导技术

11.2.2 维修知识图谱的更新

11.2.1 维修知识图谱的构建

11.2 维修知识图谱的构建与更新

11.1.2 数字孪生驱动的交互维修指导方法

11.1.1 基于数字孪生的车间交互维修指导需求分析

11.1 交互维修指导问题分析

第11章 数字孪生车间机械臂交互维修指导

参考文献

10.4.3 系统功能开发与实现

10.4.2 算法应用结果

10.4.1 系统架构

10.4 基于数字孪生的加热炉故障诊断系统

10.3.4 基于集成深度学习的加热炉故障诊断模型

10.3.3 Stacking集成学习策略

10.3.2 基于Bi-LSTMs的特征关联性分析

10.3.1 多尺度卷积神经网络结构

10.3 混合驱动的故障诊断方法

10.2.2 基于机理模型的加热炉数据增强

10.2.1 数据增强方法概述

10.2 数据增强技术

10.1.4 基于数字孪生的故障诊断方法

10.1.3 加热炉故障诊断问题分析

10.1.2 机械设备故障诊断方法

10.1.1 机械设备故障的特点和规律

10.1 设备故障诊断问题分析

第10章 数字孪生车间设备故障诊断

参考文献

9.4.2 系统功能实现

9.4.1 系统整体设计

9.4 数字孪生驱动的车间动态调度系统

9.3.3 算法验证

9.3.2 强化学习算法

9.3.1 遗传算法

9.3 基于RLEGA的车间动态调度算法

9.2.3 虚实空间的信息交互

9.2.2 基于感知数据的生产动态异常事件监测

9.2.1 全要素的车间信息感知

9.2 基于数字孪生的车间动态监测

9.1.3 数字孪生驱动的车间动态调度

9.1.2 车间调度问题的求解算法

9.1.1 柔性作业车间调度概念

9.1 柔性作业车间动态调度问题分析

第9章 数字孪生车间动态调度

参考文献

8.5.4 系统功能开发与实现

8.5.3 软硬件组成

8.5.2 优化流程

8.5.1 系统框架

8.5 数字孪生驱动的装配车间工艺参数优化系统

8.4.2 实验验证及结果分析

8.4.1 工艺参数预测模型构建

8.4 工艺参数同步预测实验验证及分析

8.3.3 基于改进蚁群优化算法的GRNN网络模型

8.3.2 蚁群算法

8.3.1 GRNN网络结构

8.3 基于ACO-GRNN的工艺参数预测算法

8.2.2 基于Petri网的虚拟装配线运行逻辑建模

8.2.1 装配线生产过程关键要素孪生建模

8.2 汽车后桥总成装配线数字孪生建模

8.1.3 数字孪生驱动的装配工艺参数优化方法

8.1.2 装配关键工艺参数分析

8.1.1 装配质量控制需求分析

8.1 汽车后桥装配工艺优化问题分析

第8章 数字孪生装配车间工艺参数优化

参考文献

7.3.3 Sim&Cure医疗数字孪生应用

7.3.2 GE数字孪生应用

7.3.1 空中客车公司数字孪生应用

7.3 国外企业数字孪生应用实践

7.2.2 三一重工数字孪生应用

7.2.1 海尔卡奥斯工业互联网平台

7.2 国内企业数字孪生应用实践

7.1.10 智慧建筑领域应用

7.1.9 智慧农业领域应用

7.1.8 供应链领域应用

7.1.7 智慧城市领域应用

7.1.6 医疗领域应用

7.1.5 汽车制造领域应用

7.1.4 航运领域应用

7.1.3 航天领域应用

7.1.2 航空领域应用

7.1.1 电力系统领域应用

7.1 数字孪生应用概述

第7章 生产现场数字孪生应用概述

第三部分 生产现场的数字孪生应用

参考文献

6.3.4 综合评价方法

6.3.3 人工神经网络

6.3.2 生物进化与群智能

6.3.1 统计推理

6.3 生产过程的智能决策技术

6.2.2 数据挖掘

6.2.1 特征工程

6.2 工业大数据分析技术

6.1.3 数据建模语言

6.1.2 知识图谱

6.1.1 数字主线

6.1 生产过程的数据建模技术

第6章 基于数字孪生的数据分析与智能决策技术

参考文献

5.4.2 系统测试

5.4.1 系统集成

5.4 系统集成与测试技术

5.3.3 基于MR的智能交互技术

5.3.2 基于AR的智能交互技术

5.3.1 基于VR的智能交互技术

5.3 基于VR、AR、MR的智能交互技术

5.2.2 同步映射和匹配映射

5.2.1 工业通信协议

5.2 多源异构数据虚实映射技术

5.1.3 生产现场运行逻辑建模

5.1.2 多领域数字孪生建模

5.1.1 多尺度几何建模

5.1 多尺度、多领域数字孪生建模技术

第5章 数字孪生建模与智能交互技术

参考文献

4.4.2 多源数据融合技术分类

4.4.1 多源数据融合流程

4.4 多源数据融合技术

4.3.2 数据预处理技术

4.3.1 多源异构数据的存储技术

4.3 数字孪生车间的数据管理技术

4.2.3 数字孪生车间的数据传输技术

4.2.2 数字孪生车间的数据采集技术

4.2.1 数字孪生车间的数据采集与传输框架

4.2 数字孪生车间的数据采集与传输技术

4.1 生产现场数据的来源与分类

第4章 数据采集与数据融合技术

第二部分 生产现场的数字孪生技术

参考文献

3.3.2 数字孪生车间的展望

3.3.1 数字孪生车间的发展

3.3 数字孪生车间的发展与展望

3.2.4 数字孪生车间的特征

3.2.3 数字孪生车间的运行机制

3.2.2 数字孪生车间的演化机理

3.2.1 数字孪生车间的系统组成

3.2 数字孪生车间的架构与特征

3.1.3 智能化车间

3.1.2 数字化车间

3.1.1 自动化车间

3.1 制造车间的发展历程

第3章 数字孪生车间

参考文献

2.2.3 服务阶段的数字孪生模型

2.2.2 制造阶段的数字孪生模型

2.2.1 设计阶段的数字孪生模型

2.2 面向产品生命周期的数字孪生模型

2.1.4 数字孪生八维模型

2.1.3 数字孪生五维模型

2.1.2 数字孪生四维模型

2.1.1 数字孪生三维模型

2.1 数字孪生模型概述

第2章 数字孪生模型

参考文献

1.3.2 数字孪生的适用准则

1.3.1 数字孪生的应用价值

1.3 数字孪生的应用价值与适用准则

1.2.6 相关概念对比总结

1.2.5 数字孪生、数字主线和资产管理壳

1.2.4 数字孪生、数字样机和MBSE

1.2.3 数字孪生与仿真

1.2.2 数字孪生与CPS

1.2.1 数字孪生与智能制造

1.2 数字孪生相关概念

1.1.4 数字孪生的特征

1.1.3 数字孪生的内涵

1.1.2 数字孪生的定义

1.1.1 数字孪生的提出

1.1 数字孪生定义及内涵

第1章 数字孪生理论

第一部分 生产现场的数字孪生方法

前言

丛书前言

丛书编委会

插图

文前

版权信息

封面

封面

版权信息

文前

插图

丛书编委会

丛书前言

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

1.1.1 数字孪生的提出

1.1.2 数字孪生的定义

1.1.3 数字孪生的内涵

1.1.4 数字孪生的特征

1.2 数字孪生相关概念

1.2.1 数字孪生与智能制造

1.2.2 数字孪生与CPS

1.2.3 数字孪生与仿真

1.2.4 数字孪生、数字样机和MBSE

1.2.5 数字孪生、数字主线和资产管理壳

1.2.6 相关概念对比总结

1.3 数字孪生的应用价值与适用准则

1.3.1 数字孪生的应用价值

1.3.2 数字孪生的适用准则

参考文献

第2章 数字孪生模型

2.1 数字孪生模型概述

2.1.1 数字孪生三维模型

2.1.2 数字孪生四维模型

2.1.3 数字孪生五维模型

2.1.4 数字孪生八维模型

2.2 面向产品生命周期的数字孪生模型

2.2.1 设计阶段的数字孪生模型

2.2.2 制造阶段的数字孪生模型

2.2.3 服务阶段的数字孪生模型

参考文献

第3章 数字孪生车间

3.1 制造车间的发展历程

3.1.1 自动化车间

3.1.2 数字化车间

3.1.3 智能化车间

3.2 数字孪生车间的架构与特征

3.2.1 数字孪生车间的系统组成

3.2.2 数字孪生车间的演化机理

3.2.3 数字孪生车间的运行机制

3.2.4 数字孪生车间的特征

3.3 数字孪生车间的发展与展望

3.3.1 数字孪生车间的发展

3.3.2 数字孪生车间的展望

参考文献

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

4.2 数字孪生车间的数据采集与传输技术

4.2.1 数字孪生车间的数据采集与传输框架

4.2.2 数字孪生车间的数据采集技术

4.2.3 数字孪生车间的数据传输技术

4.3 数字孪生车间的数据管理技术

4.3.1 多源异构数据的存储技术

4.3.2 数据预处理技术

4.4 多源数据融合技术

4.4.1 多源数据融合流程

4.4.2 多源数据融合技术分类

参考文献

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

5.1.1 多尺度几何建模

5.1.2 多领域数字孪生建模

5.1.3 生产现场运行逻辑建模

5.2 多源异构数据虚实映射技术

5.2.1 工业通信协议

5.2.2 同步映射和匹配映射

5.3 基于VR、AR、MR的智能交互技术

5.3.1 基于VR的智能交互技术

5.3.2 基于AR的智能交互技术

5.3.3 基于MR的智能交互技术

5.4 系统集成与测试技术

5.4.1 系统集成

5.4.2 系统测试

参考文献

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

6.1.1 数字主线

6.1.2 知识图谱

6.1.3 数据建模语言

6.2 工业大数据分析技术

6.2.1 特征工程

6.2.2 数据挖掘

6.3 生产过程的智能决策技术

6.3.1 统计推理

6.3.2 生物进化与群智能

6.3.3 人工神经网络

6.3.4 综合评价方法

参考文献

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

7.1.1 电力系统领域应用

7.1.2 航空领域应用

7.1.3 航天领域应用

7.1.4 航运领域应用

7.1.5 汽车制造领域应用

7.1.6 医疗领域应用

7.1.7 智慧城市领域应用

7.1.8 供应链领域应用

7.1.9 智慧农业领域应用

7.1.10 智慧建筑领域应用

7.2 国内企业数字孪生应用实践

7.2.1 海尔卡奥斯工业互联网平台

7.2.2 三一重工数字孪生应用

7.3 国外企业数字孪生应用实践

7.3.1 空中客车公司数字孪生应用

7.3.2 GE数字孪生应用

7.3.3 Sim&Cure医疗数字孪生应用

参考文献

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

8.1.1 装配质量控制需求分析

8.1.2 装配关键工艺参数分析

8.1.3 数字孪生驱动的装配工艺参数优化方法

8.2 汽车后桥总成装配线数字孪生建模

8.2.1 装配线生产过程关键要素孪生建模

8.2.2 基于Petri网的虚拟装配线运行逻辑建模

8.3 基于ACO-GRNN的工艺参数预测算法

8.3.1 GRNN网络结构

8.3.2 蚁群算法

8.3.3 基于改进蚁群优化算法的GRNN网络模型

8.4 工艺参数同步预测实验验证及分析

8.4.1 工艺参数预测模型构建

8.4.2 实验验证及结果分析

8.5 数字孪生驱动的装配车间工艺参数优化系统

8.5.1 系统框架

8.5.2 优化流程

8.5.3 软硬件组成

8.5.4 系统功能开发与实现

参考文献

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

9.1.1 柔性作业车间调度概念

9.1.2 车间调度问题的求解算法

9.1.3 数字孪生驱动的车间动态调度

9.2 基于数字孪生的车间动态监测

9.2.1 全要素的车间信息感知

9.2.2 基于感知数据的生产动态异常事件监测

9.2.3 虚实空间的信息交互

9.3 基于RLEGA的车间动态调度算法

9.3.1 遗传算法

9.3.2 强化学习算法

9.3.3 算法验证

9.4 数字孪生驱动的车间动态调度系统

9.4.1 系统整体设计

9.4.2 系统功能实现

参考文献

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

10.1.1 机械设备故障的特点和规律

10.1.2 机械设备故障诊断方法

10.1.3 加热炉故障诊断问题分析

10.1.4 基于数字孪生的故障诊断方法

10.2 数据增强技术

10.2.1 数据增强方法概述

10.2.2 基于机理模型的加热炉数据增强

10.3 混合驱动的故障诊断方法

10.3.1 多尺度卷积神经网络结构

10.3.2 基于Bi-LSTMs的特征关联性分析

10.3.3 Stacking集成学习策略

10.3.4 基于集成深度学习的加热炉故障诊断模型

10.4 基于数字孪生的加热炉故障诊断系统

10.4.1 系统架构

10.4.2 算法应用结果

10.4.3 系统功能开发与实现

参考文献

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

11.1.1 基于数字孪生的车间交互维修指导需求分析

11.1.2 数字孪生驱动的交互维修指导方法

11.2 维修知识图谱的构建与更新

11.2.1 维修知识图谱的构建

11.2.2 维修知识图谱的更新

11.3 基于增强现实的交互维修指导技术

11.3.1 目标跟踪注册技术

11.3.2 人机交互技术

11.4 数字孪生驱动的交互维修指导系统

11.4.1 原型系统开发与实现

11.4.2 系统功能应用验证

参考文献

作者简介