生产现场的数字孪生方法、技术与应用

作者: 刘丽兰等　著

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已完结现代当代当代文学

目录 (156章)

倒序

正文

001 数字孪生理论 002 .1.1 数字孪生的提出 003 .1.2 数字孪生的定义 004 .1.3 数字孪生的内涵 005 .1.4 数字孪生的特征 006 .2.1 数字孪生与智能制造 007 .2.2 数字孪生与CPS 008 .2.3 数字孪生与仿真 009 .2.4 数字孪生、数字样机和MBSE 010 .2.5 数字孪生、数字主线和资产管理壳 011 .2.6 相关概念对比总结 012 .3.1 数字孪生的应用价值 013 .3.2 数字孪生的适用准则 014 数字孪生理论-参考文献(1)015 数字孪生理论-参考文献(2)016 数字孪生理论-参考文献(3)017 数字孪生模型 018 .1.1 数字孪生三维模型 019 .1.2 数字孪生四维模型 020 .1.3 数字孪生五维模型 021 .1.4 数字孪生八维模型 022 数字孪生模型-2.2 面向产品生命周期的数字孪生模型 023 .2.1 设计阶段的数字孪生模型 024 .2.2 制造阶段的数字孪生模型 025 .2.3 服务阶段的数字孪生模型 026 数字孪生模型-参考文献 027 数字孪生车间 028 数字孪生车间-3.1 制造车间的发展历程 029 .1.1 自动化车间 030 .1.2 数字化车间 031 .1.3 智能化车间 032 数字孪生车间-3.2 数字孪生车间的架构与特征 033 .2.1 数字孪生车间的系统组成 034 .2.2 数字孪生车间的演化机理 035 .2.3 数字孪生车间的运行机制 036 .2.4 数字孪生车间的特征 037 .3.1 数字孪生车间的发展 038 .3.2 数字孪生车间的展望 039 数字孪生车间-参考文献 040 数据采集与数据融合技术 041 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 042 数据采集与数据融合技术-4.2 数字孪生车间的数据采集与传输技术 043 .2.1 数字孪生车间的数据采集与传输框架 044 .2.2 数字孪生车间的数据采集技术 045 .2.3 数字孪生车间的数据传输技术 046 数据采集与数据融合技术-4.3 数字孪生车间的数据管理技术 047 .3.1 多源异构数据的存储技术 048 .3.2 数据预处理技术(1)049 .3.2 数据预处理技术(2)050 .3.2 数据预处理技术(3)051 数据采集与数据融合技术-4.4 多源数据融合技术 052 .4.1 多源数据融合流程 053 .4.2 多源数据融合技术分类 054 数据采集与数据融合技术-参考文献 055 数字孪生建模与智能交互技术 056 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 057 .1.1 多尺度几何建模 058 .1.2 多领域数字孪生建模 059 .1.3 生产现场运行逻辑建模 060 .2.1 工业通信协议 061 .2.2 同步映射和匹配映射 062 数字孪生建模与智能交互技术-5.3 基于VR、AR、MR的智能交互技术 063 .3.1 基于VR的智能交互技术 064 .3.2 基于AR的智能交互技术 065 .3.3 基于MR的智能交互技术 066 .4.1 系统集成 067 .4.2 系统测试 068 数字孪生建模与智能交互技术-参考文献 069 基于数字孪生的数据分析与智能决策技术 070 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 071 .1.1 数字主线 072 .1.2 知识图谱 073 .1.3 数据建模语言 074 .2.1 特征工程 075 .2.2 数据挖掘(1)076 .2.2 数据挖掘(2)077 .2.2 数据挖掘(3)078 .3.1 统计推理 079 .3.2 生物进化与群智能 080 .3.3 人工神经网络 081 .3.4 综合评价方法 082 基于数字孪生的数据分析与智能决策技术-参考文献 083 生产现场数字孪生应用概述 084 .1.1 电力系统领域应用 085 .1.2 航空领域应用 086 .1.3 航天领域应用 087 .1.4 航运领域应用 088 .1.5 汽车制造领域应用 089 .1.6 医疗领域应用 090 .1.7 智慧城市领域应用 091 .1.8 供应链领域应用 092 .1.9 智慧农业领域应用 093 .1.10 智慧建筑领域应用 094 .2.1 海尔卡奥斯工业互联网平台 095 .2.2 三一重工数字孪生应用 096 .3.1 空中客车公司数字孪生应用 097 .3.2 GE数字孪生应用 098 .3.3 Sim&Cure医疗数字孪生应用 099 生产现场数字孪生应用概述-参考文献 100 数字孪生装配车间工艺参数优化 101 .1.1 装配质量控制需求分析 102 .1.2 装配关键工艺参数分析 103 .1.3 数字孪生驱动的装配工艺参数优化方法 104 .2.1 装配线生产过程关键要素孪生建模 105 .2.2 基于Petri网的虚拟装配线运行逻辑建模 106 .3.1 GRNN网络结构 107 .3.2 蚁群算法 108 .3.3 基于改进蚁群优化算法的GRNN网络模型 109 .4.1 工艺参数预测模型构建 110 .4.2 实验验证及结果分析 111 .5.1 系统框架 112 .5.2 优化流程 113 .5.3 软硬件组成 114 .5.4 系统功能开发与实现 115 数字孪生装配车间工艺参数优化-参考文献 116 数字孪生车间动态调度 117 .1.1 柔性作业车间调度概念 118 .1.2 车间调度问题的求解算法 119 .1.3 数字孪生驱动的车间动态调度 120 数字孪生车间动态调度-9.2 基于数字孪生的车间动态监测 121 .2.1 全要素的车间信息感知 122 .2.2 基于感知数据的生产动态异常事件监测 123 .2.3 虚实空间的信息交互 124 .3.1 遗传算法 125 .3.2 强化学习算法 126 .3.3 算法验证 127 .4.1 系统整体设计 128 .4.2 系统功能实现 129 数字孪生车间动态调度-参考文献 130 数字孪生车间设备故障诊断 131 数字孪生车间设备故障诊断-10.1 设备故障诊断问题分析 132 .1.1 机械设备故障的特点和规律 133 .1.2 机械设备故障诊断方法 134 .1.3 加热炉故障诊断问题分析 135 .1.4 基于数字孪生的故障诊断方法 136 .2.1 数据增强方法概述 137 .2.2 基于机理模型的加热炉数据增强 138 数字孪生车间设备故障诊断-10.3 混合驱动的故障诊断方法 139 .3.1 多尺度卷积神经网络结构 140 .3.2 基于Bi-LSTMs的特征关联性分析 141 .3.3 Stacking集成学习策略 142 .3.4 基于集成深度学习的加热炉故障诊断模型 143 .4.1 系统架构 144 .4.2 算法应用结果 145 .4.3 系统功能开发与实现 146 数字孪生车间设备故障诊断-参考文献 147 数字孪生车间机械臂交互维修指导 148 .1.1 基于数字孪生的车间交互维修指导需求分析 149 .1.2 数字孪生驱动的交互维修指导方法 150 .2.1 维修知识图谱的构建 151 .2.2 维修知识图谱的更新 152 .3.1 目标跟踪注册技术 153 .3.2 人机交互技术 154 .4.1 原型系统开发与实现 155 .4.2 系统功能应用验证 156 数字孪生车间机械臂交互维修指导-参考文献

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