内容简介
物理系统的数字孪生是一种自适应的计算机模拟，存在于云端，能动态地适应物理系统的变化。为帮助你理解和掌握数字孪生概念，本书呈现相关的计算、数学和工程背景，介绍开发下一代数字孪生所需的建模/模拟、计算技术、传感器/执行器等知识，还讲解云计算、大数据、物联网、无线通信、高性能计算和区块链等概念。
主要内容
● 提供关于数字孪生技术的背景材料
● 讲述数字孪生的计算方面
● 介绍基于物理和代理模型的表示方法
● 解决测量和建模中的不确定性问题
● 列举实际的数字孪生案例，涉及增材制造过程、服务器集群、预测性维护和智能城市等领域
目录
第1 章 引言和背景 1
1.1 引言 1
1.2 建模与模拟 3
1.3 传感器和执行器 6
1.4 信号处理 8
1.5 估算算法 10
1.6 工业4.0 12
1.7 应用 13
1.7.1 维护 13
1.7.2 制造业 16
1.7.3 智慧城市 17
第2 章 计算与数字孪生 19
2.1 数字孪生用例和物联网 20
2.2 边缘计算 21
2.3 电信和5G 23
2.4 云 24
2.4.1 微软Azure 25
2.4.2 亚马逊AWS 26
2.5 大数据 27
2.6 谷歌TensorFlow 28
2.7 区块链与数字孪生 30
第3 章 动态系统 33
3.1 单自由度无阻尼系统 33
3.1.1 固有频率 34
3.1.2 动态响应 34
3.2 单自由度黏性阻尼系统 36
3.2.1 固有频率 37
3.2.2 动态响应 38
3.3 多自由度无阻尼系统 43
3.3.1 模态分析 43
3.3.2 动态响应 46
3.4 比例阻尼系统 49
3.4.1 比例阻尼的条件 50
3.4.2 广义比例阻尼 51
3.4.3 动态响应 54
3.5 非比例阻尼系统 71
3.5.1 自由振动和复模态 71
3.5.2 动态响应 76
3.6 小结 82
第4 章 随机分析 83
4.1 概率论 83
4.1.1 概率空间 83
4.1.2 随机变量 83
4.1.3 希尔伯特空间 84
4.2 可靠性 84
4.2.1 不确定性的来源 84
4.2.2 随机变量和极限状态函数 84
4.2.3 早期方法 85
4.3 模拟方法 86
4.3.1 直接蒙特卡罗模拟法 86
4.3.2 重要性采样 86
4.3.3 分层采样 86
4.3.4 定向采样 87
4.3.5 子集模拟 87
4.4 可靠性 89
第5 章 数字孪生动态系统 91
5.1 数字孪生系统的动态模型 91
5.1.1 单自由度系统：标称模型 91
5.1.2 数字孪生模型 92
5.2 由刚度演化的数字孪生 95
5.2.1 获取精确的固有频率数据 95
5.2.2 带误差的固有频率数据 97
5.2.3 带误差估计的固有频率数据 98
5.2.4 数值说明 99
5.3 由质量演化的数字孪生 100
5.3.1 获取精确的固有频率数据 100
5.3.2 带误差的固有频率数据 102
5.3.3 带误差估计的固有频率数据 102
5.3.4 数值说明 103
5.4 由质量和刚度演化的数字孪生 105
5.4.1 获取精确的固有频率数据 106
5.4.2 带误差的精确固有频率数据 107
5.4.3 带误差估计的精确固有频率数据 108
5.4.4 数值说明 109
5.5 讨论 113
5.6 小结 116
第6 章 机器学习和代理模型 119
6.1 方差分解分析 119
6.2 混沌多项式展开法 124
6.3 支持向量机 125
6.4 神经网络 127
6.5 高斯过程 128
6.6 混合多项式相关函数展开法 129
第7 章 基于代理的动态系统数字孪生体 133
7.1 数字孪生动态模型 136
前言/序言
经过数十年的发展，建模和模拟已成为工程和科学的基石。人们针对改进建模的计算方法进行了大量的研究和开发工作。这些计算机模型对系统设计非常有用，可以削减实验和测试的高昂成本。然而在实操中，还需要跟踪系统随时间的演变情况，以便进行诊断、预报和寿命管理。系统的退化模型与系统传感器的数据结合可支持构建对物理系统进行实时跟踪的数字孪生系统。数字孪生系统是物理孪生系统位于云计算中的自适应计算机模型。
本书采用弹簧-质量-阻尼系统的物理孪生模型介绍数字孪生，这是一种大多数工程师和科学家都能上手的物理系统数学模型。学习数字孪生技术要求理解机械/航空航天工程、电气和通信工程，以及计算机科学领域的知识。本书介绍了这些建模和计算方法的背景。作者力求以大学机械/航空航天工程专业三年级学生和计算机科学/电气工程专业三年级学生都能读懂的方式介绍这些材料。这种写作方法确保本书适合大多数工程师和科学家，以及具有相关技术背景的专业人员和管理人员。
本书首先介绍实现数字孪生所需的计算和工程背景，其中包括传感器、执行器、物联网、云计算、估算算法、高性能计算、无线通信和区块链等助推数字孪生实现成为可能的概念；接着借用大量文献中的案例研究阐释这些概念；在多个章节提供了有关动态系统建模、电气类比、概率和统计、不确定性建模与量化，以及系统可靠性和鲁棒性的资料；通过一个动态系统的案例研究说明数字孪生的概念；然后回顾了代理模型，并使用高斯过程方法开发了基于代理模型的数字孪生系统。
本书可以帮助高年级本科生、研究生、科研人员和行业专业人士探索性理解数字孪生的概念。对于希望为数字孪生领域的发展做出贡献的工程和科学研究人员来说，本书也十分有用。
关于参考文献
在阅读本文的过程中，会看到提及的参考文献，形式为[*]；*表示编号。读者可扫描封底二维码，下载“参考文献”，找到具体的参考信息。
