文献类型：期刊文章

作　　者：黄海松[1] 陈启鹏[1] 李宜汀[2] 姚立国[1] 张松松[1]

HUANG Haisong;CHEN Qipeng;LI Yiting;YAO Liguo;ZHANG Songsong(Key Laboratory of Advanced Manufacturing Technology,Ministry of Education,Guizhou University,Guiyang 550025,China;College of Big Data Statistics,Guizhou University of Finance and Economics,Guiyang 550025,China)

机构地区：[1]贵州大学现代制造技术教育部重点实验室,贵州贵阳550025 [2]贵州财经大学大数据统计学院,贵州贵阳550025

出　　处：《贵州大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51865004);贵州省科技重大专项计划资助项目(黔科合重大专项[2017]3004);贵州省科技支撑计划资助项目(黔科合支撑[2017]2016,黔科合支撑[2018]2155,黔科合支撑[2019]2010);贵州省教育厅资助项目(黔科合KY字[2018]037)。

年　　份：2020

卷　　号：37

期　　号：5

起止页码：1-8

语　　种：中文

收录情况：ZGKJHX、普通刊

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。

关 键 词：数字孪生  文献计量  智能制造  应用  

分 类 号：TP18]