Preface前言 当 前，世界正处于百年未有之大变局，在变局和危机中，各行各业转型升级的需求十分迫切。数字化转型和智能化升级已经成为释放巨大发展动能的关键因素，也成了各国关于未来全球发展的共识。党的十九大提出了“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。2020年底召开的中央经济工作会议也指出： “要大力发展数字经济”。数字孪生契合了我国以信息技术为产业转型升级赋能的战略需求，成为应对百年未有之大变局的关键因素。数字孪生与各产业的深化融合能够有力推动各产业的数字化和智能化发展。数字孪生日趋成为各界研究热点，及众多企业业务布局的新方向，应用发展前景广阔。作为改变未来世界的热门技术之一，数字孪生正从概念阶段走向实际应用阶段，成了产业变革的强大助力。 基于更加精细、更加动态的模型和更丰富、更多源的数据驱动及虚实闭环交互，数字孪生为观察物理世界、认识物理世界、理解物理世界、控制物理世界、改造物理世界提供了一种有效手段。在制造领域，数字孪生逐渐成为了优化整个制造链和创新产品的重要手段，将改变整个产品的设计、开发、制造和服务过程，并在供应链优化、预测性运维、优化流程与控制等领域发挥重要作用，为实现智能制造提供了一种有效途径。 车间是制造活动的执行基础,数字孪生车间是数字孪生在制造中的典型应用。通过建立物理车间的多维、多层级、多领域精准模型，并结合大量车间孪生数据的分析，数字孪生车间可实现对车间当前状态的评估、对过去发生问题的诊断，以及对未来趋势的预测，并给予分析的结果，模拟各种可能性，提供更全面的决策支持，从而解决了车间智能生产过程中面临的“描述车间是什么”“刻画车间正在做什么”“预测车间将会发生什么”的问题。数字孪生车间通过在虚拟环境中对生产全过程进行仿真、优化及重构，能够有序、协调、可控、高效地生产出高质量的产品，从而最大限度地提高生产效率。 在本书中，作者系统性地回顾、分析和总结了数字孪生的起源、内涵、学术研究和企业应用现状。在此基础上提出了数字孪生五维模型，并基于数字孪生五维模型研究了数字孪生的理论技术体系、工具体系、标准体系以及数字孪生与新一代信息技术的关系。结合数字孪生的理论研究，提出了数字孪生车间的概念，并研究了数字孪生车间中设备故障预测与健康管理、生产过程参数选择决策方法、车间设备动态调度方法和物料准时配送方法，设计了原型系统，开展了案例研究。 本书总结了作者对数字孪生、数字孪生五维模型及数字孪生车间的研究。全书由3篇，共14章构成，各章内容自成体系，又在逻辑上前后呼应。第1篇包含3章，主要介绍了数字孪生的内涵及研究应用现状。第1章探讨了数字孪生的起源、概念，分析了知名学者、研究机构和企业对数字孪生的理解，总结了数字孪生的理想特征、应用价值和适用准则； 第2章利用科学文献计量方法从学术论文、专利、标准、白皮书、学术会议、国内有关科技部门对数字孪生研究资助情况等多个角度综合分析了数字孪生的学术研究现状； 第3章总结分析了数字孪生在航空航天、汽车、电力、船舶、医疗、城市、建筑、农业、轨道交通、油气、港口、煤矿、机床等15个领域以及世界著名企业(如西门子、ANSYS、达索、PTC、微软、空客等)的数字孪生应用实践。第2篇包含4章，主要阐述了数字孪生的理论研究。第4章阐述了数字孪生五维模型，并结合合作企业的实际应用需求，探索了数字孪生五维模型在卫星工程、船舶、车辆、复杂装备、医疗、智慧城市等10个领域的应用； 第5章阐述了数字孪生与物联网、大数据、人工智能、5G等新IT的融合，以实现更好的数字孪生功能； 第6章阐述了基于数字孪生五维模型的数字孪生理论方法和关键技术； 第7章从五维角度总结数字孪生的工具体系。第3篇包含7章，重点介绍了数字孪生车间的相关研究。第8章介绍了数字孪生车间的提出背景，以及数字孪生车间的概念、运行机制、特点及关键技术； 第9章阐述了数字孪生车间中设备的故障预测和健康管理方法及案例； 第10章阐述了数字孪生车间生产过程参数选择决策方法及案例； 第11章阐述了数字孪生车间设备动态调度方法及案例； 第12章提出了数字孪生车间物料准时配送方法及案例； 第13章和第14章分别介绍了数字孪生车间设备管控系统及数字孪生车间原型系统。 本书提出的相关理论和方法，如数字孪生五维模型、数字孪生理论技术、工具和标准体系、数字孪生车间设备预测和健康管理方法、物料准时配送方法等不仅适用于数字孪生车间的研究和实践，同样适用于数字孪生在城市、医疗、航空航天、船舶、汽车等领域的研究与应用。本书可作为机械、制造、计算机、自动化、管理、信息等相关学科的教师、研究生、本科生及研发技术人员的教材和参考书。由于作者水平有限，本书许多内容还有待进一步完善和深入研究，对于书中的疏漏和不足之处，诚望各位读者批评指正。 本书是在作者所在北京航空航天大学数字孪生研究组已有研究成果的基础上进行系统性的逻辑梳理、总结和扩展，并进一步提出了新的观点和见解。本书中对数字孪生发表论文的统计分析，数字孪生的理想特征，应用准则，应用价值，适用准则，五维模型及十大领域应用，模型构建准则，数字孪生的使能技术、工具体系和标准体系，数字孪生与CPS、大数据及云雾边的关系，数字孪生车间概念及物料配送方法、数字孪生驱动的设备故障预测、参数选择决策和车间调度等部分内容曾发表在Nature、《计算机集成制造系统》、Journal of Manufacturing Systems、Engineering、IEEE Access、Procedia CIRP、CIRP Annals—Manufacturing Technology、IEEE Transaction on Industrial Informatics等期刊上。 本书内容主要是作者所在北京航空航天大学数字孪生研究组，自2016年至2021年间研究成果的梳理、总结和深入。在此，特别感谢北京航空航天大学数字孪生研究组成员张贺、刘蔚然、马昕、张连超、程颖、左颖、王尚刚、陈雷、肖斌,以及本书第一作者的其他博士生和硕士生对本书的宝贵贡献。自2016年以来，他们与陶飞教授一起参与了北京航空航天大学的数字孪生研究。感谢新加坡国立大学Andrew Y.C.Nee教授、瑞典皇家理工学院Lihui Wang教授、澳大利亚新南威尔士大学Ang Liu教授、法国巴黎萨克雷大学Nabil Anwer教授等对北京航空航天大学数字孪生研究工作及本书给予的帮助。 在第2、6、7章中，应特别感谢山东大学胡天亮教授、通用技术集团机床工程研究院有限公司黄祖广部长、北自所(北京)科技发展股份有限公司徐慧副总经理、北京卫星环境工程研究所易旺民博士等的贡献。感谢北京卫星环境工程研究所、中国机械工业第六设计研究院有限公司为本书案例研究提供相关素材支撑。 感谢所有参加2017年至2021年5届数字孪生与智能制造服务会议的参与者。他们帮助推动和发展了数字孪生在中国制造业中的研究和应用。 本书的部分内容得到了来自中国的以下研究项目的资助： 国家重点研发计划(2020YFB1708400)、国家自然科学基金(NSFC)(52005024，52005026)、香江学者计划（GYZ3N）。 作者非常感谢清华大学出版社张秋玲编辑、刘杨编辑及其他同志的支持。 最后，衷心感谢作者的家人一直以来的爱与鼓励。 作者2021年8月

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