数字孪生技术在智能制造中的发展与应用研究综述

被引:42
作者
黄海松 [1 ]
陈启鹏 [1 ]
李宜汀 [2 ]
姚立国 [1 ]
张松松 [1 ]
机构
[1] 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室
[2] 贵州财经大学大数据统计学院
关键词
数字孪生; 文献计量; 智能制造; 应用;
D O I
10.15958/j.cnki.gdxbzrb.2020.05.01
中图分类号
TH164 [计算机辅助机械制造]; F424 [工业建设与发展];
学科分类号
080202 ; 020205 ; 0202 ;
摘要
数字孪生技术作为实践智能制造理念的使能技术与手段,能够有效解决智能制造的信息物理融合难题,已成为当前世界各国学术界和工业界关注的热点。为了更好地理解和应用数字孪生,本文首先从数字孪生的背景和定义两方面进行归纳和总结;在此基础上,从公开出版年度、主要出版国家、主要研究方向等不同维度,采用文献计量分析方法对Web of Science(WOS)核心合集数据库近5年来收录的与数字孪生相关文献进行研究,综述了数字孪生技术在产品设计、工业生产、制造服务方面的应用;最后对数字孪生技术未来的发展方向进行展望,以期为数字孪生技术在智能制造领域的落地应用提供一定的理论参考和借鉴。
引用
收藏
页码:1 / 8
页数:8
相关论文
共 22 条
[1]   关于数字孪生的冷思考及其背后的建模和仿真技术 [J].
张霖 .
系统仿真学报, 2020, 32 (04) :1-10
[2]   数字孪生与深度学习融合驱动的采煤机健康状态预测 [J].
丁华 ;
杨亮亮 ;
杨兆建 ;
王义亮 .
中国机械工程, 2020, 31 (07) :815-823
[3]   基于文献计量的数字孪生研究可视化知识图谱分析 [J].
管文玉 ;
凌卫青 .
计算机集成制造系统, 2020, 26 (01) :18-27
[4]   数字孪生在制造中的应用进展综述 [J].
郭亮 ;
张煜 .
机械科学与技术, 2020, 39 (04) :590-598
[5]   面向数字孪生车间的三维可视化实时监控方法 [J].
赵浩然 ;
刘检华 ;
熊辉 ;
庄存波 ;
苗田 ;
刘金山 ;
王彬 .
计算机集成制造系统, 2019, 25 (06) :1432-1443
[6]   基于数字孪生的复杂产品设计制造一体化开发框架与关键技术 [J].
李浩 ;
陶飞 ;
王昊琪 ;
宋文燕 ;
张在房 ;
樊蓓蓓 ;
武春龙 ;
李玉鹏 ;
李琳利 ;
文笑雨 ;
张新生 ;
罗国富 .
计算机集成制造系统, 2019, 25 (06) :1320-1336
[7]   数字孪生技术综述与展望 [J].
刘大同 ;
郭凯 ;
王本宽 ;
彭宇 .
仪器仪表学报, 2018, 39 (11) :1-10
[8]   数字孪生及其应用探索 [J].
陶飞 ;
刘蔚然 ;
刘检华 ;
刘晓军 ;
刘强 ;
屈挺 ;
胡天亮 ;
张执南 ;
向峰 ;
徐文君 ;
王军强 ;
张映锋 ;
刘振宇 ;
李浩 ;
程江峰 ;
戚庆林 ;
张萌 ;
张贺 ;
隋芳媛 ;
何立荣 ;
易旺民 ;
程辉 .
计算机集成制造系统, 2018, 24 (01) :1-18
[9]   数字孪生车间信息物理融合理论与技术 [J].
陶飞 ;
程颖 ;
程江峰 ;
张萌 ;
徐文君 ;
戚庆林 .
计算机集成制造系统, 2017, 23 (08) :1603-1611
[10]   智能制造——“中国制造2025”的主攻方向 [J].
周济 .
中国机械工程, 2015, 26 (17) :2273-2284