目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 復(fù)雜裝備的概念及其共性特征 1
1.1.1 復(fù)雜裝備的概念 1
1.1.2 復(fù)雜裝備共性特征 2
1.2 復(fù)雜裝備研發(fā)現(xiàn)狀及趨勢(shì) 8
1.2.1 復(fù)雜裝備研發(fā)的理論及方法 8
1.2.2 復(fù)雜裝備研發(fā)的問題及挑戰(zhàn) 9
1.2.3 復(fù)雜裝備研發(fā)的發(fā)展趨勢(shì) 11
1.3 信息物理融合理論基礎(chǔ) 12
1.3.1 信息物理系統(tǒng) 12
1.3.2 信息物理融合 13
1.3.3 數(shù)字孿生 13
1.3.4 數(shù)據(jù)挖掘 15
1.3.5 知識(shí)圖譜 16
1.3.6 其他相關(guān)理論 17
1.4 本書的章節(jié)結(jié)構(gòu) 19
參考文獻(xiàn) 19
第2章 復(fù)雜裝備全生命周期信息物理融合理論 22
2.1 基于數(shù)字孿生與信息物理融合的閉環(huán)反饋框架 22
2.2 復(fù)雜裝備多維空間組成與表達(dá) 23
2.3 多維度多層次信息物理融合模式 32
2.3.1 復(fù)雜裝備全生命周期數(shù)據(jù)維融合 33
2.3.2 復(fù)雜裝備全生命周期模型維融合 34
2.3.3 基于數(shù)據(jù)和模型積累的知識(shí)維融合 36
2.3.4 面向?qū)\生應(yīng)用的結(jié)構(gòu)維、數(shù)據(jù)維、模型維、知識(shí)維融合 36
2.3.5 復(fù)雜裝備全生命周期信息物理融合算子 37
2.4 復(fù)雜裝備全生命周期信息物理融合理論技術(shù)路徑 38
2.4.1 融合理論多維度拆解 39
2.4.2 關(guān)鍵技術(shù)體系 41
2.4.3 面向裝備全生命周期信息物理融合理論的實(shí)踐平臺(tái)構(gòu)建 42
2.4.4 理論應(yīng)用路徑 44
參考文獻(xiàn) 45
第3章 海量異構(gòu)數(shù)據(jù)智能挖掘與知識(shí)融合 47
3.1 全生命周期數(shù)據(jù)融合模式構(gòu)建 47
3.1.1 全生命周期數(shù)據(jù)構(gòu)成及特點(diǎn)分析 47
3.1.2 全生命周期數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模式構(gòu)建方法 48
3.1.3 基于XBOM的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)基礎(chǔ)模式構(gòu)建 50
3.1.4 基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)特征融合計(jì)算的模式補(bǔ)全 53
3.2 全生命周期數(shù)據(jù)采集與融合技術(shù) 56
3.2.1 基于統(tǒng)一編碼轉(zhuǎn)換業(yè)務(wù)履歷數(shù)據(jù)采集 56
3.2.2 感知數(shù)據(jù)采集與融合技術(shù) 58
3.3 全生命周期數(shù)據(jù)智能挖掘技術(shù) 67
3.3.1 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘 67
3.3.2 感知異常序列模式挖掘 76
3.4 復(fù)雜裝備知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù) 83
3.4.1 復(fù)雜裝備知識(shí)類型、特征及構(gòu)建方案 84
3.4.2 復(fù)雜裝備領(lǐng)域本體構(gòu)建技術(shù) 84
3.4.3 復(fù)雜裝備領(lǐng)域知識(shí)抽取 88
3.4.4 多領(lǐng)域知識(shí)融合與存儲(chǔ) 93
3.4.5 領(lǐng)域圖譜解析與可視化交互 99
3.4.6 知識(shí)問答技術(shù)及系統(tǒng)構(gòu)建 101
參考文獻(xiàn) 108
第4章 模型驅(qū)動(dòng)的數(shù)字樣機(jī)與數(shù)字孿生構(gòu)建 112
4.1 模型驅(qū)動(dòng)的數(shù)字樣機(jī)與數(shù)字孿生構(gòu)建框架 112
4.2 基于模型驅(qū)動(dòng)的裝備數(shù)字樣機(jī)建模 115
4.2.1 基于模型驅(qū)動(dòng)的數(shù)字樣機(jī)基本內(nèi)涵 116
4.2.2 基于元模型的CAD樣機(jī)生成 117
4.2.3 基于屬性提取的CAE樣機(jī)生成 123
4.2.4 基于模型定義的CAM樣機(jī)生成 125
4.2.5 基于SysML的數(shù)字樣機(jī)表達(dá) 128
4.3 全周期全要素裝備數(shù)字孿生模型 133
4.3.1 復(fù)雜裝備全生命周期數(shù)字孿生模型 133
4.3.2 基于數(shù)據(jù)-模型融合的數(shù)字孿生模型構(gòu)建 135
4.3.3 面向應(yīng)用的數(shù)字孿生模型融合模式 136
4.3.4 復(fù)雜裝備數(shù)字孿生模型構(gòu)建實(shí)例 138
4.4 多階段數(shù)字孿生模型關(guān)聯(lián)與映射 164
4.4.1 基于SysML的數(shù)字孿生模型表達(dá) 164
4.4.2 基于業(yè)務(wù)流程的數(shù)字孿生模型關(guān)聯(lián) 172
4.4.3 復(fù)雜裝備多階段數(shù)字孿生模型映射 176
參考文獻(xiàn) 181
第5章 基于數(shù)字孿生的裝備智能設(shè)計(jì)、制造與運(yùn)維 185
5.1 基于數(shù)字孿生與知識(shí)圖譜的裝備迭代優(yōu)化設(shè)計(jì) 185
5.1.1 基于知識(shí)圖譜的裝備智能配置設(shè)計(jì) 185
5.1.2 基于數(shù)字孿生的裝備設(shè)計(jì)參數(shù)迭代優(yōu)化 196
5.1.3 基于知識(shí)圖譜的裝備仿真分析與性能優(yōu)化 204
5.2 基于數(shù)字孿生的制造過程多元數(shù)據(jù)融合與交互 213
5.2.1 基于數(shù)字孿生的復(fù)雜裝備制造過程多維模型融合方法 213
5.2.2 面向數(shù)字孿生的復(fù)雜裝備制造過程虛擬重構(gòu)與仿真 215
5.2.3 面向數(shù)字孿生的復(fù)雜裝備制造過程多源數(shù)據(jù)融合 225
5.2.4 制造過程優(yōu)化運(yùn)行數(shù)字孿生模型構(gòu)建及應(yīng)用 233
5.3 基于數(shù)字孿生的復(fù)雜裝備智能運(yùn)維 238
5.3.1 基于數(shù)字孿生的復(fù)雜裝備智能運(yùn)維方法 238
5.3.2 基于信息物理融合的裝備健康管理技術(shù) 248
5.3.3 基于數(shù)字孿生的裝備關(guān)鍵部件故障診斷 263
5.3.4 基于數(shù)字孿生的裝備關(guān)鍵部件狀態(tài)評(píng)估 270
參考文獻(xiàn) 275
第6章 復(fù)雜裝備全生命周期數(shù)字孿生平臺(tái) 280
6.1 平臺(tái)設(shè)計(jì)與開發(fā) 280
6.1.1 平臺(tái)軟件架構(gòu)設(shè)計(jì) 280
6.1.2 平臺(tái)功能架構(gòu)設(shè)計(jì) 284
6.1.3 平臺(tái)開發(fā)與集成 288
6.2 平臺(tái)及相關(guān)技術(shù)應(yīng)用 291
6.2.1 平臺(tái)在軌道交通領(lǐng)域的應(yīng)用 291
6.2.2 平臺(tái)在風(fēng)力發(fā)電和工程機(jī)械領(lǐng)域的應(yīng)用 310