在新一轮产业变革背景下，随着制造环境不确定性的日益凸显，贯穿生产系统多运行阶段的快速响应能力提升得到了更多关注。本书聚焦数字孪生技术在智能工厂中的核心作用，针对不确定制造环境下贯穿生产系统多生命周期阶段快速响应能力提升需求，研究并介绍一种面向柔性生产系统多生命周期阶段数字孪生集成建模技术及典型应用，重点围绕集成建模架构下的几何建模、行为建模、流程建模、人机交互建模、虚实映射技术以及生产流程优化、生产过程实时监控等典型阶段的应用展开详细介绍，构建了从体系框架到工程落地的完整体系。
本书兼具体系完整性与工程实用性，能够为数字孪生在生产系统多生命周期阶段的集成建模与应用提供体系框架与工程落地方法，可供从事智能制造类的工程技术人员、管理人员参考，亦可作为高等院校智能制造工程、工业互联网工程、机械制造及其自动化等专业的教学用书。

1数字孪生概述001
1.1数字孪生发展002
1.1.1数字孪生的起源与发展002
1.1.2数字孪生的成熟度005
1.1.3数字孪生的特征006
1.2数字孪生关键技术008
1.3工业数字孪生的应用010
1.3.1工业数字孪生的应用对象010
1.3.2工业数字孪生典型应用平台011
1.3.3工业数字孪生应用运行场景012
1.4工业数字孪生的发展趋势013
1.4.1产业高质量发展需求驱动013
1.4.2新型信息技术变革推动016
参考文献016

2工业数字孪生参考框架与关键技术018
2.1工业数字孪生参考框架018
2.2建模仿真技术基础023
2.2.1建模仿真技术概述023
2.2.2典型建模仿真软件025
2.3新型信息技术028
2.3.1互联互通技术028
2.3.2数据计算技术031
2.3.3工业互联网平台技术033
2.3.4人机交互技术035
参考文献037

3面向生产系统多生命周期的数字孪生系统架构设计038
3.1基于数字孪生的生产系统生命周期概述038
3.2整体参考框架设计041
3.2.1需求层次分析041
3.2.2参考框架设计043
3.3柔性生产线示范场景概述045
3.3.1示范场景概述045
3.3.2业务流程分析048
3.4系统详细架构设计050
3.4.1应用架构设计050
3.4.2数据架构设计052
3.4.3技术架构设计056
参考文献057

4工业数字孪生系统几何建模059
4.1制造资源几何建模要求与原则059
4.1.1几何模型的需求分析059
4.1.2工业几何模型的质量要求060
4.1.3工业几何模型建模原则062
4.2几何模型构建方法与流程063
4.2.1模型组成063
4.2.2模型构建方法与通用流程065
4.3几何建模工具概述066
4.3.1建模类型066
4.3.2建模工具选择与基础操作067
4.4基于Unity3D 的几何模型优化072
4.4.1模型资源导入072
4.4.2模型资源优化072
4.4.3模型资源封装与输出081
参考文献083

5工业数字孪生系统行为建模084
5.1行为建模概述084
5.1.1常见行为建模工具对比084
5.1.2行为建模工具选择086
5.2核心生产要素行为建模需求分析089
5.3基于工业仿真软件的行为建模方法090
5.3.1标准工业设备组件基本使用090
5.3.2非标工业设备行为建模基本流程094
5.4典型智能设备行为建模实例101
5.4.1智能拧紧设备101
5.4.2智能视觉检测设备105
参考文献110

6工业数字孪生系统生产流程建模与仿真112
6.1生产流程仿真概述112
6.2生产流程的模型构建113
6.2.1生产流程描述113
6.2.2生产流程建模115
6.3流程仿真及数据分析130
6.3.1仿真业务场景描述133
6.3.2仿真数据分析与应用136
参考文献138

7工业数字孪生系统的人机交互建模140
7.1人机交互建模概述140
7.2人机交互建模目标与原则141
7.2.1建模目标141
7.2.2建模原则142
7.3人机交互建模方法142
7.3.1人机交互可视化需求分析142
7.3.2人机交互可视化参考形式146
7.3.3基于Unity3D 引擎的交互界面设计148
7.4人机交互建模实例172
7.4.1智能压装设备需求与可视化形式分析172
7.4.2智能压装设备人机交互建模176
参考文献178

8数据驱动的工业数字孪生系统虚实映射179
8.1工业数字孪生系统虚实映射概述179
8.2实时数据驱动的虚实映射技术181
8.2.1MQTT 通信181
8.2.2数据库通信189
8.2.3IP 相机视频流通信196
8.2.4OPC UA 通信200
8.2.5美擎仿真210
参考文献214

9工业数字孪生系统集成建模与应用215
9.1工业数字孪生系统集成建模215
9.1.1集成建模框架215
9.1.2集成建模流程217
9.2生产流程仿真优化应用219
9.3生产过程实时监控应用220
参考文献223

10工业数字孪生技术前沿研究224
10.1生产系统可视化实时监控224
10.1.1基于数字孪生的全自动传感器装配线的监测225
10.1.2大型复杂曲面加工数字孪生监控系统225
10.2生产系统仿真与优化227
10.2.1基于数字孪生的机器人焊接仿真系统设计227
10.2.2基于数字孪生的电力变压器碳足迹分析及优化方法仿真229
10.3生产系统虚拟调试231
10.3.1基于数字孪生的数控机床虚拟调试231
10.3.2基于数字孪生技术的生产系统生产装置虚拟调试232
10.4生产系统状态评估与健康诊断233
10.4.1数字孪生模型与智能算法融合驱动的工业设备健康状态评估234
10.4.2基于数字孪生的航空发动机气路系统健康评估235
10.5生产系统预测维护与运营决策235
10.5.1数字孪生驱动风力发电机组的预测和健康管理236
10.5.2利用数字孪生技术实现机器组件剩余使用寿命的预测237
参考文献237

附录239

随着全球工业化进程的加速和信息技术的飞速发展，制造业正面临着前所未有的机遇与挑战。在数字化、网络化、智能化成为时代主旋律的今天，企业亟须借助先进技术实现提质降本增效与高质量发展。数字孪生作为工业4.0 时代信息物理融合的关键技术，发展至今经历了意识萌芽、概念具象、探索应用和拓展推广等多个阶段，目前已经集成了三维建模、计算机仿真、物联网、大数据、云计算、边缘计算、人工智能等关键技术，能够逐步构建更加高保真的数字孪生模型，进而实现对物理实体的协同仿真、实时管控、精准决策与诊断预测。数字孪生作为新兴技术，正在为工业领域的转型升级提供关键技术支撑。
近年来，随着各类新型信息技术的发展，数字孪生理论和技术也在不断丰富和完善。数字孪生在生产系统多运行阶段得到了快速应用，其中以仿真和监控用途为主的研究与应用最为广泛。但现有研究与应用侧重单运行阶段的应用，无法满足不确定制造环境下生产系统多运行阶段联动的快速响应能力提升需求。因此，有必要介绍一种面向柔性生产系统多运行阶段集成的数字孪生系统，探索数字孪生技术在提高不确定制造环境下生产系统多运行阶段快速响应能力方面的应用模式，丰富数字孪生在生产系统多生命周期阶段的集成应用案例，为相关从业人员及师生提供学习参考与借鉴。
本书分为10章。第1章主要对数字孪生的发展历程与发展趋势、成熟度、关键技术、主要应用领域与场景等进行概述。第2章主要介绍工业数字孪生参考框架与关键技术，为后续本书重点研究方向的架构设计提供参考依据。第3章主要基于生产系统生命周期阶段概念与通用参考框架的引入，基于示范场景构建了面向生产系统多生命周期阶段的数字孪生系统详细架构。在整体系统架构下，第4～8章主要围绕架构中数字孪生模型层包含的几何模型、行为模型、生产流程模型、人机交互模型和虚实映射展开详细介绍。其中，行为建模和生产流程建模是数字孪生模型中的重要建模技术，也是核心章节；第4章主要围绕架构中数字孪生模型层的几何模型建模展开介绍，主要从数字孪生对几何模型建模的需求角度介绍生产要素的几何建模方法、流程、工具与模型优化方法；在构建几何模型的基础上，第5章主要围绕生产要素的行为模型建模展开介绍，主要介绍几何模型的行为动态特性如何建模；第6章在生产要素几何和行为模型构建的基础上，依据生产流程，对具备几何和行为特性的生产要素进行工作流建模，形成模拟生产运行流程；第7章主要从孪生模型运行过程中需要反馈给决策人员信息的角度进行人机交互建模方法介绍；虚实通信与映射是驱动数字孪生运行的原动力，第8章主要从虚实映射的角度介绍物理场景与虚拟数字孪生之间的虚实通信与映射。在几何、行为、流程、人机交互、虚实映射的基础上，第9章主要介绍集成建模在生产系统多生命周期阶段的应用；第10章主要从监控、仿真与优化、虚拟调试、健康诊断、预测维护与运行决策等数字孪生多生命周期阶段的角度介绍产业前沿研究与发展。
本书由蒋增强、马靖、王强、李琦、耿雪菲、刘涛、鄂明成等长期深耕产业数智化转型领域的专家合作撰写。其中，第1章主要由蒋增强、李琦、鄂明成撰写；第2章主要由王强、刘涛、耿雪菲撰写；第3章主要由马靖、耿雪菲、刘涛撰写；第4～ 8章主要由蒋增强、马靖、王强撰写；第9章主要由马靖、孙佳怡撰写；第10章主要由李琦、鄂明成、刘涛撰写。值得说明的是，本书在撰写过程中结合了各位作者在工程实践中的大量实施经验，并吸纳了行业内研究机构与专家学者的研究成果。在此，向有关研究机构、专家学者表示感谢，并对未能注明出处资料的原作者表示歉意。
感谢北京交通大学机械与电子控制工程学院在工业工程国家级专业一流专业建设及教学改革方面的大力支持。感谢大技狮（北京）科技有限公司、美云智数科技有限公司、天津德铝智能装备制造有限公司等企业长期以来与本书作者在企业数智化转型领域的交流与项目合作，为本书整体体系框架的构建与实施方法的完善提供了丰富的实施经验与实践支撑。
感谢北京交通大学机械与电子控制工程学院智能制造与系统优化研究团队（CIMSO）的全体老师以及研究生孙佳怡、宋思蒙、曹帅航、许善坤、石少杰、王品、欧加春、李畅、汪旭、魏孜恒、汪鹏搏、田圆在资料搜集、内容梳理与书稿校查等方面的支持。
工业数字孪生系统建模与应用的知识体系庞大，由于撰写时间仓促以及作者水平有限，书中难免会出现一些不足之处，恳请读者批评指正。同时，由于篇幅限制，部分内容没有详细展开。

著者
2025年6月