《数字孪生技术及应用》课程大纲

《数字孪生技术及应用》课程大纲

培训时间：3天/期，6小时/天


课程详细大纲：

1. 数字孪生的概念、应用现状与发展
1. 数字孪生的概念及技术特征
1. 数字孪生的概念诠释
2. 数字孪生的技术特征
2. 数字孪生技术的研究进展、应用现状与发展
1. 数字孪生发展经历的阶段
1. 技术准备期
2. 概念制造期
3. 预先应用期
2. 数字孪生技术的标准及研究进展
3. 数字孪生在不同行业的应用情况介绍
1. 数字孪生在工业领域的应用-CPS（信息物理系统）、智能制造
2. 数字孪生在建筑工程领域的应用-智能建筑
3. 数字孪生在教育领域的应用-智慧教育、智慧课堂
4. 数字孪生在智慧城市中的应用-城市大脑
5. 数字孪生与物联网、工业互联网集成服务千行百业
6. 数字孪生与大数据、人工智能融合服务于行业应用
7. 数字孪生与区块链融合服务于行业应用
4. 数字孪生技术的未来发展及行业应用拓展展望
2. 数字孪生的系统组成、模型及系统架构详解
1. 数字孪生的系统组成三要素
1. 物理空间的实体产品
2. 虚拟空间的虚拟产品
3. 物理空间和虚拟空间之间的数据和信息交互接口
2. 数字孪生的概念模型（基于数字孪生的定义）
1. 实体相关概念-
物理实体（人工实体、自然实体、社会实体）、系统性实体、过程性实体
2. 实体所在域相关概念-现实物理域、测量控制域、数字孪生域、用户域
3. 数字孪生相关概念-
数字孪生、数字孪生原型、数字孪生实例、数字孪生聚合、抽象实体、仿真
引擎（数字模型、视觉特征、视觉类型；测量数据、控制信息）、模型数据
融合引擎
4. 数字线程相关概念-数字线程
5. 数字孪生应用场景扩展相关概念-
实体相关概念：（1）实体目的：目的、需求、需求指标；（2）实体时间：
生存周期、生存期阶段；（3）实体空间：空间尺度、物资尺度类型、系统
层次类型
3. 数字孪生系统的通用参考架构（自底向上）-
5个层次：现实物理域、测量与控制实体域、数字孪生域、用户域、跨域功能实体


1. 现实物理域（底层）-
可观测的物理实体目标对象（测量数据流、控制信息流）
2. 测量与控制实体域（测量控制域）-测量物理对象的状态感知、对象控制
3. 数字孪生域-三大功能：建模管理、仿真服务、孪生共智
1. 建模管理：数字建模、模型展示、模型同步、运行管理
2. 仿真服务：模型仿真、分析服务、报告生成、平台支持
3. 孪生共智：资源接口、资源互操作、安全访问、在线插拔
4. 用户域-人、人机接口、应用软件、共智孪生
5. 跨域功能实体-信息交换、数据保证、安全保障
1. 信息交换-数字孪生域之间的信息交换
2. 数据保证与安全保障-数字孪生系统数据的准确性和完整性
3. 安全保障-数字孪生系统安保相关的认证、授权、保密和完整性
4. 数字孪生应用场景的参考框架（基于数字孪生概念模型和参考架构）
1. 参考框架-三维空间：系统目的、系统层次/物质尺度、系统生存周期
2. 系统目的-全球化、城市化、工业化
3. 系统层次-体系、系统、子系统、系统元素
4. 物质尺度-宇观、遥观、宏观、显微观+介观、微观+渺观
5. 系统生存周期-技术预研、系统研制、运行服务、退役回放
5. 数字孪生成熟度模型-
数字孪生实现物理世界镜像、接受物理世界实时信息、实时驱动物理世界，进化为
物理世界先知、先觉、超体
1. 数化：物理世界的数字化建模（关键技术：建模/物联网）
2. 互动：实时互传数据和信息（关键技术：物联网/数字线程）
3. 先知：基于明确机理的计算（关键技术：仿真/科学计算）
4. 先觉：基于不明确机理的推测（关键技术：大数据/机器学习）
5. 共智：多孪生体共享智慧（关键技术：云计算/区块链）
3. 数字孪生的关键技术及应用
1. 数字孪生的三项核心技术
1. 数字孪生建模技术
2. 数字孪生仿真技术
3. 基于数据融合的数字线程（Digital Thread）技术
2. 数字孪生的顶层框架技术-
系统工程与MBSE技术（统领建模、仿真和数字线程技术）
3. 数字孪生的底层伴生技术-物联网
4. 数字孪生的外围使能技术
1. VR、AR及MR
2. 云计算、雾计算及边缘计算
3. 大数据、人工智能（机器学习）
4. 区块链
5. 数字孪生与人工智能的深度融合-
实现信息空间与物理空间实时交互与融合
6. 数字孪生与机器学习相结合-
根据多重反馈源数据进行自我学习（传感器的反馈信息、历史数据、云平台
的数据学习），实时地在数字世界里呈现物理实体的真实状况，推测和预演
即将发生的事件
4.
数字孪生行业应用的技术实现方案、工具软件及案例分析（根据不同行业应用案例进行
分析）
1. 基于仿真软件的数字孪生-
通用的工程技术仿真软件（如：Snsys、Matlab、Fmi、Altair、 Modelica等）
1. Ansys数字孪生仿真软件-提供twin builder工具，用于数字孪生仿真建模
Ansys twin
builder的十大功能：多余系统建模器、广泛的0D应用程序库、第三方工具集成、降阶模
型、嵌入式软件集成、多域系统求解器、HMI原型快速制作、系统优化、XIL合成、IIOT
连接
案例：水泵数字孪生案例：水泵设备数据-
工业互联网IIoT平台（Thingworx物联网平台）-Ansys的水泵仿真模型-
仿真结果返回Thingworx平台-仿真优化控制参数下发给水泵
2. Matlab数字孪生仿真软件-
定义模型（数据驱动模型），提供Simulink多域建模工具创建物理模型，训
练数字孪生模型
Matlab数字孪生与物联网的集成应用：（1）使用Matlab进行故障分类，（2）使用S
imulink/Simscape数字孪生进行分析
案例分析：Matlab数字孪生对三缸泵的故障诊断
三缸泵的传感器数据-微软Azure云平台（Kafka消息中间件服务）-
Matlab的故障分类算法模型-模型根据传感器数据给出故障类型
应用场景案例：
（1）商用卡车：根据驾驶数据日志和数字孪生，验证和调整ABS系统；
（2）航空：航空发动机运营数据输入到数字孪生模型，制定维修计划、提高可用性
、降低故障时间；
（3）空间技术：数字孪生上传到卫星，用于卫星喷气推进器发生故障降级时重新调
整控制方式；
（4）工业自动化：采集数据经常性更新数字孪生模型，在工厂未来最优范围内运行
时通知运营人员。
2. 面向行业应用的仿真类软件-
如：西门子可视化生产仿真、安德里兹工厂仿真软件、车联网交通仿真软件等
3. 基于知识图谱的数字孪生-用于物联网上下文环境感知、自动推理
4. 基于模型的企业MBE-如洛克希德马丁的工厂CAX数字主线
5. 自动化金字塔数字孪生-
制造业基于自动化金字塔的、横向纵向的、信息化集成的数字孪生
6. 基于公有云图数据库分析引擎的数字孪生-如：azure
aws智能空间图、阿里云的数字孪生
7. 模型可视化数字孪生-可视化展示软件-如Gis、BIM、Webgl等
8. 基于区块链的数字孪生-如：bigchaindb等
9. 基于Chatbot聊天机器人的数字孪生-
如：罗克韦尔工厂设备的聊天机器人、微软的healthbot，相当于医生的数字孪生


5. 数字孪生的应用场景及案例分析
1. 基于系统生存周期维度的数字孪生应用场景举例
1. 数字孪生的创建
2. 对象系统的故障诊断
3. 健康管理
2. 基于系统目的和系统层次/物质尺度2个维度的应用场景举例
1. 工业化数字孪生应用场景举例
1.
工业化+宏观/体系维度应用场景：分布式制造、服务型制造、数字农业
2. 工业化+宏观/系统维度应用场景：研发设计、智能车间/工厂
3. 工业化+宏观/子系统维度应用场景：智能加工单元
4.
工业化+显微观（+介观）/系统元素维度应用场景：集成计算材料工程、微
纳制造、增材制造工艺仿真
2. 城市化数字孪生应用场景举例
1.
城市化+宏观/体系维度应用场景：数字孪生城市、智慧交通、智慧医疗、
智能电网、智慧能源
2. 城市化+宏观/系统维度应用场景：智能建筑
3. 城市化+宏观/子系统维度应用场景：智能家居
3. 全球化数字孪生应用场景举例
1.
全球化+宏观/体系维度应用场景：面向产业集群的全球供应链网络、数字
孪生政府、数字孪生战场
2. 全球化+宏观/系统维度应用场景：单个产业的全球供应链网络
3. 典型案例分析：数字孪生制造场景案例分析
1. 数字孪生制造参考架构
1. 现实物理域（底层）-
人员、设备、试验、产品、材料、流程、环境、服务
2. 测量与控制实体域（测量控制域）-
测量感知（数据收集、数据预处理、数据标识）、对象控制（设备控制
、设备执行、设备标识）
3. 制造物理域数字孪生组件-
人员、设备、试验、产品、材料、流程、环境、服务
4. 数字孪生域-三大功能：建模管理、仿真服务、孪生共智
1. 建模管理：数字建模、模型展示、模型同步、运行管理
2. 仿真服务：模型仿真、分析服务、报告生成、平台支持
3. 孪生共智：资源接口、资源互操作、安全访问、在线插拔
5. 用户域-人、人机接口、应用软件、共智孪生
6. 跨域功能实体-信息交换、数据保证、安全保障
1. 信息交换-数字孪生域之间的信息交换
2. 数据保证与安全保障-数字孪生系统数据的准确性和完整性
3. 安全保障-数字孪生系统安保相关的认证、授权、保密和完整性
7. 数字孪生制造的成熟度特征
2. 数字孪生制造的关键技术
1. 建模-CAD（计算机辅助设计）技术
2. 仿真-CAE（计算机辅助工程）技术、工艺仿真技术、工厂仿真技术
3. 工业控制技术
4. 辅助制造-CAM（计算机辅助制造）技术
5. 制造执行-MES（制造执行系统）技术
6. 产品全生命周期管理-PLM（产品全生命周期管理）技术
7. 企业资源管理-ERP（企业资源计划）技术
3. 数字孪生制造的典型应用场景
1. 研发设计
2. 生产制造
4. 数字孪生制造的典型应用案例
1. ABB利用数字孪生设计物料堆放场
2. 数字孪生机床
3. 水泵运行的数字孪生
4. 超临界二氧化碳循环的数字孪生
6. 数字孪生与通信网络的融合应用
1. 数字孪生对通信网络的需求分析
1. 数字孪生对通信网络的网络性能指标要求-
带宽、时延、连接数、可靠性、安全
2. 数字孪生与物联网平台的集成-
数据采集、设备管理、连接管理、数据分析、应用使能
3. 数字孪生的数据处理能力-
计算能力（快速数据处理能力）、算法、数据存储
4. 数字孪生对未来网络的要求预期分析
2. 数字孪生对未来网络的改变-
新的网络架构：定义数字孪生网络、数字孪生与多种技术的融合
7. 通信网络数字孪生系统分层体系架构的组成、功能及应用
1. 通信网络数字孪生系统分层体系架构的组成（自下而上）
1. 网络层：物理网络、虚拟化网络
2. 数据采集层：传感器网络、数据采集
3. 数据层：数据库与数据存储
4. 数字孪生建模层：AI引擎、机器学习、3D/4D图形可视化
5. 应用层：智能应用
2. 通信网络数字孪生系统的功能及应用
1. “0”运维
2. 可视化
3. 自由化
4. 自编排
5. 自演进
8. 数字孪生在网络运维中的应用
1. 数字孪生实现网络状态预测与自动优化
1. 总体工作流程：规划-建设-优化-监控
2. 数字域事前试验：实施方案迭代寻优，保证物理网络实施效果
3. 数据采集：网络域-跨系统域-系统域-网元域-微模块
4. 数据处理：规划-试验-执行-预测
5. 数字孪生实现网络智能策略服务（自动化操作）
1. 服务自编排
2. 硬件自启闭
3. 故障自治愈
4. 参数自由化
2. 运用数字孪生体进行网络预测性维护的方法、步骤及流程
1.
构建数字孪生体：传感器采集数据，通过网络模型构建待预测网络设备的数字
孪生体模型
2. 获取数据：通过外部传感器采集数据，获取数字孪生体模型中的参数
3. 数据预处理：对数字孪生体模型中的参数数据进行预处理
4. 开发预测模型：构建预测模型-
（1）将网络故障组件的行为添加到待预测网络设备的数字孪生体模型中；
（2）通过模拟网络故障因素对待预测的网络设备进行检测；（3）在仿真工
具软件中使用快速重启功能，以减少仿真时间，并输出仿真结果，利用仿真
结果提取训练数据用于机器学习。）
5.
部署算法：对需预测的网络设备进行评估，得出网络设备故障风险，提供网络
预测性维护措施
9. 课程总结：
（1）重点知识回顾与总结；
（2）互动与讨论：问与答。
就学员提出的问题进行分析、讨论、模拟演练和点评。

讲师介绍

李文耀：副教授，硕士生导师，全国优秀教师。1991年毕业于北京邮电大学，国内通
信行业精通各种通信网络与技术的网络专家、技术专家，全国通信行业资深讲师，高级
网络架构师、高级咨询师，工业信息化部通信行业职业技能鉴定中心考评员，中国NB-
IoT产业联盟专家组成员，武汉邮电科学研究院·烽火科技集团高级培训师，《中国光电》
杂志、中国光电网（www.optochina.
net）编委会成员，《通信世界》杂志特邀撰稿人，被评为2011-
2012年度通信产业先锋技术人物，2012年全国通信行业“金牌培训讲师”。
长期从事电信运营商的通信技术咨询、交流与培训，研究生、本专科生、通信企业员
工培训、用户培训和援外培训的教学与科研工作；多次参与工业信息化部通信行业职业
技能鉴定中心有关通信行业职工通信技术技能鉴定工作；多次参与国内外主要设备制造
商、中国电信、中国移动与中国联通三大电信运营商、通信网络规划与设计单位、通信
网络工程建设与维护单位、广电与电力行业通信部门等的通信新技术交流、咨询与培训
工作。在5G、NB-
IoT、物联网、云计算、大数据、人工智能、智慧城市、智慧社区、智能小区、智能家居
、互联网、移动互联网等领域有一定的造诣和工程建设实践经验。
诚实做人，学识渊博、知识结构全面、亲和力强、在业界有一定影响。既有雄厚而扎
实的理论基础、精湛而熟练的技术、又有丰富的理论及实践教学经验和技巧、做过项目
课题、产品研发、还参加过通信网络的规划与设计、通信工程建设、网络运维及新业务
开发等工作。
在长期的教学与培训实践中形成了独具特色、自成体系的教学风格和教学方法，最大
特点在于以人文的思想与方法进行教学，生动活泼，富于激情与感染力；教学针对性强
，知识全面、思路清晰、逻辑严密、结合丰富的案例进行教学，深入浅出、诙谐幽默；
通过互动教学，解决学员在实际工作中遇到的各种问题，让学员在短时间内取得较大收
获。学员上万人，遍及国内外通信行业，广电与电力行业，学员对教学效果评估，满意
率均达90%以上。
曾主持并参与部级科研课题5项，省级科研项目10项，与他人合著技术参考书2部，在
国内外刊物上发表论文20多篇，多次获奖。

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