文献类型：期刊文章

作　　者：郭洪飞[1,2] 冯亚磊[2] 丁娜[3] 屈挺[1,2] 朝宝[4]

GUO Hongfei;FENG Yalei;DING Na;QU Ting;CHAO Bao(Institute of Physical Internet,Jinan University,Zhuhai 519070,China;School of Intelligent Systems Science and Engineering,Jinan University,Zhuhai 519070,China;Guangzhou CreateView Education Technology Co.,Ltd,Guangzhou 510000,China;School of Mechanical Engineering,Inner Mongolia University of Technology,Hohhot 010051,China)

机构地区：[1]暨南大学物联网与物流工程研究院,广东珠海519070 [2]暨南大学智能科学与工程学院,广东珠海519070 [3]广州创显科教股份有限公司,广东广州510000 [4]内蒙古工业大学机械工程学院,内蒙古呼和浩特010051

出　　处：《计算机集成制造系统》

基　　金：广东省学位与研究生教育改革研究资助项目(2019JGXM15);广州市科技计划资助项目(202002030321);广东省研究生教育创新计划资助项目(82620516);内蒙古自治区科技计划资助项目(2019GG238);广州市创新领军团队资助项目(201909010006);呼和浩特市科技计划重大专项资助项目(2020-高-重-4);番禺区创新创业领军团队资助项目(2018-R01-4)。

年　　份：2020

卷　　号：26

期　　号：12

起止页码：3195-3204

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：数字孪生技术是构建仿真模型模拟物理实体的全生命周期过程的数字映射技术。该技术在工程学、计算机科学、制造工程等科学领域具有广泛的应用前景。为全面分析数字孪生技术的发展趋势和研究动态,通过检索Web of Science和Google Scholar两大数据库,得到2000年1月1日~2019年9月30日间收录的以“Digital twin”为主题的7627条文献。再利用可视化分析软件CiteSpace对文献数据开展共现分析、聚类分析等一系列知识图谱研究,分析得出数字孪生技术在国家、机构及研究人员层面的学者分布现状、科研合作情况、学术影响、研究热点、前沿趋势等最新动态。最后,指出未来的研究趋势应集中在共享海量数据,统一建模标准,创新生产实践,驱动智能制造等发展方向。

关 键 词：数字孪生  CiteSpace软件  知识图谱 研究动态  发展趋势  

分 类 号：G353.11]