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 % 中英文摘要
 \begin{cabstract}
-数字产品定义(Digital product definition,DPD)经历了从二维到三维的发展。业界提出了以产品设计为核心的数字仿真(DMU)、虚拟样机等技术，产品设计信息的定义和表达也越来越完善。近年来，国内外制造业的经验表明，3D数字化定义的产品模式已经成熟，其效益被反复验证。但是，目前的数字化产品定义还存在描述不涉及制造、运行和维护阶段、产品定义和过程定义之间缺乏相关性、后续模拟基于“理想定义”对真实产品的指导有限等问题。为了解决上述问题，“数字孪生”技术应运而生,被誉为有望改变未来航空制造“游戏规则”的顶级技术。\par
 
-数字孪生技术目前发展方向或者难点存在在数据质量和精度，可视性和交互性提升，模型和知识分析存储，数学分析和仿真技术，模型快速构建技术，多领域落地应用，实时性应用落地等方向。本论文在以下三个方面进行研究，提出性能高效、使用方便、场景构建迅速的通用数字孪生平台方案，并尝试进行实践应用。\par
+数字产品定义（Digital Product Definition, DPD）经历了从二维到三维的转变过程。在此过程中，产业界提出了以产品设计为核心的数字模拟（Digital Mock-Up, DMU）、虚拟样机等技术，使得产品设计信息的定义和表达日益完善。近年来，国内外制造业的实践证明，三维数字化产品定义模式已逐渐成熟，并多次证实其效益。然而，现有的数字化产品定义仍存在一些问题，如产品描述不涉及制造、运行和维护阶段，产品定义与过程定义间缺乏相关性，以及后续模拟基于“理想定义”对实际产品的指导有限等。为解决这些问题，数字孪生技术应运而生，被誉为是有望改变未来航空制造“游戏规则”的顶级技术。
 
-在数据质量和精度方面，探索设计了自主分布式实时消息通信网络，保证了在硬件网络内消息实时性的要求,在全系统内保证消息的发送、分发、存储、响应效率。\par
+当前，数字孪生技术的发展方向和难点主要集中在数据质量与精度、可视化与交互性提升、模型与知识分析存储、数学分析与仿真技术、模型快速构建技术、多领域应用实践和实时性应用等方面。本研究从以下三个方面展开，提出了性能高效、易用、快速构建场景的通用数字孪生平台方案，并尝试实际应用。
 
-在模型与知识分析存储方向，探索设计了了一套使用图谱或语义构建逻辑模型的体系，及其方便用户去编辑场景内各个节点交互响应逻辑以及虚拟场景内仿真分析逻辑,参数化设计模型及模型间交互逻辑，并设计合适的模型存储结构，极大方便了模型与知识在各端的存储和传输。\par
+首先，在数据质量和精度方面，本研究探索了一种自主分布式实时消息通信网络，以确保在硬件网络内满足消息实时性要求，并在整个系统内保证消息的发送、分发、存储和响应效率。
 
-在实时性应用方向，在前两个技术基础上，探索了系统全生命周期使用的方案技术，从历史数据分析到实时性场景内数据监控和逻辑响应再到未来部分数据推演仿真，将单个孪生场景的历史、现在、未来数据统一整合，极大拓展孪生技术应用方向范围。\par
+其次，在模型与知识分析存储方面，本研究探讨了一套利用图谱或语义构建逻辑模型的系统，并为用户提供方便的场景内各节点交互响应逻辑编辑以及虚拟场景内仿真分析逻辑。通过参数化设计模型及模型间交互逻辑，并设计合适的模型存储结构，大大简化了模型与知识在各端的存储和传输。
+
+最后，在实时性应用方面，基于前两个技术，本研究探索了系统全生命周期应用方案技术，从历史数据分析、实时场景内数据监控与逻辑响应，到未来部分数据推演仿真，实现单个孪生场景的历史、现在与未来数据统一整合，大幅拓展了数字孪生技术的应用范围。
+
+然而，在实际应用场景中，我们仍会面临许多复杂的现实问题，如海量信息的建模与处理、模型的结构化和专有化等。在单一场景中，可能需要构建数千个数字孪生实体并处理每秒数十万级别的数据。如何利用现有知识快速推演模型，以及如何关联、分析和响应海量异构数据，依然是在探索研究前述两个技术方向时需要努力解决的现实难题。
+
+未来的研究将继续关注数字孪生技术在数据质量与精度、模型与知识分析存储、实时性应用等方面的突破和发展。为了应对实际应用中遇到的挑战，我们需要深入研究海量信息建模与处理方法、优化模型结构化与专有化技术、提高数字孪生技术在多领域的应用实践能力以及实现实时性应用的落地。
+
+通过不断地研究与实践，我们有望构建一个更加高效、易用和快速适应各种场景的通用数字孪生平台，以满足未来航空制造业以及其他制造领域的需求。数字孪生技术的发展将为产业界带来巨大的潜力，为提高产品设计、制造和维护的效率和质量发挥重要作用。
 
-在真实的实践场景中，还会遇到很多复杂的现实问题，如海量信息的建模、处理问题，模型的结构化专有化问题等等。单一场景都有可能面临构建几千孪生体和处理每秒几十万量级数据，如何用已有的知识去快速推演模型，如何去关联、分析、响应海量异构数据，仍是在目前在探索研究前两个技术方向时去尝试研究和解决的现实难点。
 \end{cabstract}
 
 \begin{eabstract}

data/bibs.bib

@@ -165,3 +165,39 @@ Encoding: GB2312
  abstract={A patient health management platform accesses a metabolic profile for a patient and biosignals recorded for the patient during a current time period comprising sensor data and/or lab test data collected for the patient. The platform encodes the biosignals into a vector representation and inputs the vector representation into a patient-specific metabolic model to determine a metabolic state of the patient at a conclusion of the current time period. The patient-specific metabolic model comprises a set of parameter values determined based on labels assigned to the previous metabolic states and a function representing one or more effects of the plurality of biosignals of the personalized metabolic profile. The platform compares the determined metabolic state of the patient to a threshold metabolic state representing a target metabolism. The platform generates a patient-specific treatment recommendation outlining instructions for the patient to improve the determined metabolic state to the functional metabolic state.},
 }
 
+
+
+@article{1989Scheduling,
+  title={Scheduling Sporadic and Aperiodic Events in a Hard Real-Time System},
+  author={ Sprunt, B.  and  Sha, L.  and  Lehoczky, J. },
+  year={1989},
+ abstract={A real-time system consists of both aperiodic and periodic tasks. Periodic tasks have regular arrival times and hard deadlines. Aperiodic tasks have irregular arrival times and either soft or hard deadlines. This paper, we presents a new algorithm, the Sporadic Server algorithm, that greatly improves response times for soft-deadline aperiodic tasks and can guarantee hard deadlines for both periodic and aperiodic tasks. The operation of the Sporadic Server algorithm, its performance, and schedulability analysis are discussed and compared with previous, published aperiodic service algorithms. Real-time systems are used to control physical processes that range in complexity from automobile ignition systems to controllers for flight systems and nuclear power plants. In these systems, the correctness of system functions depends upon not only the results of computation but also the times at which results are produced.},
+}
+
+@article{1989Decentralized,
+  title={Decentralized Decision-Making for Task Reallocation in a Hard Real-Time System},
+  author={ Stankovic, J. A. },
+  journal={IEEE Computer Society},
+  year={1989},
+ abstract={Summary: A decentralized task reallocation algorithm for hard real-time systems is developed and analyzed. The algorithm, which is fast and reliable, specifically considers deadlines of tasks, attempts to utilize all the nodes of a distributed system to achieve its objective, handles tasks in priority order, and separates policy and mechanism. An extensive performance analysis of the algorithm by means of simulation shows that it is quite effective in performing reallocations and that it is significantly better than a centralized approach.},
+}
+
+
+@article{娄佩丽2007一种基于,
+  title={一种基于P2PMMOG的分布式消息分发算法},
+  author={娄佩丽 and 杜玲},
+  journal={沈阳航空工业学院学报},
+  volume={24},
+  number={005},
+  pages={43-45},
+  year={2007},
+ abstract={提出了一种适合于P2P MMOG的分布式消息分发算法.游戏世界通过N-Tree划分为若干个子区域,并从每个子区域中选举出一个协调者节点.对于区域内玩家交互过程中产生的事件,由该玩家通过多播机制发送给其兴趣域中的其他玩家和区域协调者,协调者仅负责保存区域内的对象的状态信息并周期性的进行更新.实验表明该算法能够满足游戏状态的一致性需求,并且能够在较大的程度上降低协调者负载和通信开销,节省了大量的计算资源和宝贵的带宽.},
+}
+
+@phdthesis{卢本捷2003分布式消息队列的理论、实现与应用,
+  title={分布式消息队列的理论、实现与应用},
+  author={卢本捷},
+  school={华中科技大学},
+  year={2003},
+ abstract={消息队列是由System V引入的进程间通讯(IPC)的一种机制,在1993年由IEEE在标准IEEE Std 1003.1中进行了标准化而成为POSIX标准的一部分.POSIX消息队列在单机范围内已成为通用的通讯标准.本文对POSIX消息队列进行了有效的扩展,使其分布在网络上作为一种基础中间件平台为分布式计算提供服务.本文做了一些卓有成效的工作以对现行的POSIX消息队列进行了实质性的改进: 成功地把消息队列从单机拓展到网络(局域网甚至是广域网),深入分析了分布式环境下消息队列的宏观架构和微观特征,进而提出了分布式消息队列的概念,并且设计了一套完整可行的实现方案. 提出了用描述字的方式引用分布式消息队列的方法并成功地实现.从而突破了在POSIX和SystemV体系下,消息队列作为一个独立的特别的实体而存在所造成的局限性.这意味着分布式消息队列与其他的标准的I/O通道完全一致,给客户进程的编程模型带来极大的方便. 成功实现了对分布式消息队列异步的操作方式,消除了POSIX消息队列只能够进行同步访问的缺陷.异步的I/O方式给了应用程序更大的灵活性和更好的响应特性. 提出了以XML和XSD的方式来包装和描述消息的方法,队列内部提供对XML进行解析和串行化的功能.这种方法进一步地扩展了分布式消息队列与其他中间件的兼容性和互操作性. 在分布式消息队列的基础上首次提出了"软件总线"的概念.本文深入探讨了在分布式消息队列的平台基础上传递SOAP消息,从而实现松散耦合的远程调用,以构造一种简单灵活,易于扩充,跨平台的,松散耦合的总线结构的分布式软件平台.这个平台类似于硬件总线在机器内部各部件之间的通讯作用,我们称之为"软件总线".比较DCOM或CORBA等传统的组件技术,软件总线具有更合理的通讯模式,更好的兼容性和互操作性.在软件总线支持下,客户和服务器并不是紧密耦合的点到点的通讯,当客户向总线请求服务时,由总线定位服务器,并且在服务器之间提供负荷平衡功能.软件总线在网络环境下作为一个虚拟的通讯通道为总线上的各节点提供松散耦合的远程调用服务,它为分布式计算提供了一个新的思路和解决方案,在软件工程领域具有广阔的应用前景. 另外,本文所实现的分布式消息队列提供多种响应和通告机制,以及数据加密, WP=4 日志等附加可选的服务功能.分布式消息队列服务与现有的目录管理服务兼容,队列实例纳入目录管理之中,为客户提供快速的全局查询能力. 本文从软件工程理论和实际应用案例两个方面深入探讨了分布式消息队列的应用: 提出了在分布式消息队列的基础上构建具有动态路由功能的松散耦合的工作流管理系统的实现方式.在分布式消息队列的支持下,工作流管理系统具有更高的可靠性和稳定性,更易于实现路由配置和松散耦合的集成.这种构建方案对其他的电子商务应用也十分具有推广和应用价值. 在三峡梯级调度中心对《三峡数字梯级调度决策支持系统》与《三峡梯级水电联合调度》以及其他的相关系统使用分布式消息队列进行系统集成.在分布式消息队列的支持下,分布式计算方便地跨越了不同的操作系统与编程环境,降低了应用系统群的耦合度和依赖性,减少了重复开发,增强了模块的重用,各子系统与模块能够顺利地链接,协作,相互关系清晰,调用方式灵活,数据传递路由动态配置,系统扩充性好,极大地提高系统群的兼容性和互操作性,为以后的维护,升级改造,系统扩展留下足够的空间. 本文所提出的分布式消息队列体系在软件理论上有所突破和创新,在实际工程中得到成功的应用,具有广阔的发展潜力和推广价值.},
+}

data/chapter1-intro.tex

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 \section{数字孪生概述}
 
+数字产品定义（Digital Product Definition， DPD）经历了从二维到三维的转变过程，产业界提出了以产品设计为核心的数字仿真（Digital Mock-Up， DMU）、虚拟样机等技术，使产品设计信息的定义和表达日益完善。近年来，国内外制造业的实践证明，三维数字化定义的产品模式已逐渐成熟，并多次证实其效益。然而，现有的数字化产品定义仍存在一些问题，如产品描述不涉及制造、运行和维护阶段，产品定义与过程定义间缺乏相关性，以及后续模拟基于“理想定义”对实际产品的指导有限等。为解决这些问题，数字孪生技术应运而生，被誉为有望改变未来航空制造“游戏规则”的顶级技术。
 
-数字产品定义(Digital product definition,DPD)经历了从二维到三维的发展。业界提出了以产品设计为核心的数字仿真(DMU)、虚拟样机等技术,产品设计信息的定义和表达也越来越完善。近年来,国内外制造业的经验表明,3D数字化定义的产品模式已经成熟,其效益被反复验证。但是,目前的数字化产品定义还存在描述不涉及制造、运行和维护阶段、产品定义和过程定义之间缺乏相关性、后续模拟基于"理想定义"对真实产品的指导有限等问题。为了解决上述问题,"数字孪生"技术应运而生。数字孪生技术被誉为有望改变未来制造"游戏规则"的顶级技术。这项技术使用数据馈送来映射物理实体,并正在对工业的许多领域产生颠覆性的影响。德国信息技术和新媒体协会预测,在制造业市场中,数字孪生的价值是巨大的,到2025年将超过780亿欧元。Gartner已经连续两年(2016、2017)将数字孪生列为十大战略技术发展趋势之一。2017年11月,世界上最大的武器制造商洛克希德･马丁公司将数字孪生列为未来国防和航空航天工业的六大顶级技术。
+数字孪生技术通过数据馈送映射物理实体，并对许多工业领域产生了颠覆性影响。德国信息技术和新媒体协会预测，在制造业市场中，数字孪生的价值巨大，到2025年将超过780亿欧元。Gartner已经连续两年（2016、2017）将数字孪生列为十大战略技术发展趋势之一。2017年11月，世界最大的武器制造商洛克希德·马丁公司将数字孪生列为未来国防和航空航天工业的六大顶级技术。
 
-数字孪生是指将物理对象、流程或服务数字化建模，并利用这些模型来推断其行为和性能的技术。它是一种全面的数字化方法，可以从产品生命周期的开始到结束对其进行全面的描述和分析，实现可视化、可交互、可预测的物理世界虚拟化。在数字孪生中，物理系统被视为网络，由一系列特征点组成的对象集合，这些特征点包括物理机制、虚拟特征和与人的交互关系。数字孪生技术可以映射物理世界中的任何物体，例如发动机、电场、建筑物和城市等。此外，数字孪生还可以用于映射流程，并通过收集和分析数据来预测它们的行为和性能。数字孪生本质上是一种计算机程序，它利用现实世界的数据来创建可以预测产品或流程行为和性能的虚拟模型。数字孪生技术可以通过整合物联网、人工智能和软件分析等技术，来提高效率和精确度，并在现代工程中推动创新和提高性能。随着机器学习和大数据等因素的进步，数字孪生技术的应用范围将会越来越广泛，为人们提供更加全面的数字化解决方案。
+数字孪生技术的发展和应用为制造业带来了巨大的潜力，推动了产品设计、制造和维护的效率和质量的提升。随着技术的不断发展和创新，数字孪生技术将在制造业市场中发挥越来越重要的作用，引领未来制造业的发展方向。
 
 
-在真实的实践场景中,数字孪生往往会遇到复杂的现实问题,如海量信息的建模、处理问题,模型的结构化专有化问题等等。单一场景即有可能需要构建几千孪生体并处理每秒几十万量级的数据,如何根据已有知识构建模型,如何描述模型特征和状态,如何关联、分析、响应大量数据,是本篇文章的主要研究内容。
+数字孪生技术是一种将物理对象、流程或服务数字化建模的方法，通过利用这些模型来推测其行为和性能。这一全面的数字化方法能够实现从产品生命周期的开始到结束的全方位描述与分析，实现物理世界的可视化、可交互和可预测虚拟化。在数字孪生中，物理系统被视为网络，由一系列包含物理机制、虚拟特征和人际交互关系的特征点组成的对象集合。
+
+数字孪生技术能够映射物理世界中的各种物体，如发动机、电场、建筑物和城市等。此外，数字孪生还可用于映射流程，并通过收集和分析数据来预测它们的行为和性能。作为一种计算机程序，数字孪生利用现实世界数据创建可以预测产品或流程行为和性能的虚拟模型。
+
+通过整合物联网、人工智能和软件分析等技术，数字孪生技术可提高效率和精度，在现代工程中推动创新和性能提升。随着机器学习和大数据等领域的发展，数字孪生技术的应用范围将逐渐扩大，为人们提供更全面的数字化解决方案。
+
+
+然而在实际应用场景中，数字孪生面临着诸多复杂的现实挑战，如海量信息的建模与处理、模型的结构化与专有化等问题。在单一场景中，可能需要构建数千个孪生体并处理每秒数十万级别的数据。因此，本篇文章主要关注以下几个研究内容：
+
+\begin{enumerate}
+    \item 根据已有知识构建模型：研究如何利用已有知识来构建数字孪生模型，包括物理原理、经验数据和专家知识等多方面的信息。
+    \item 描述模型特征和状态：探讨如何准确描述数字孪生模型的特征和状态，包括物理属性、虚拟特征以及与人的交互关系等。
+    \item 关联、分析、响应大量数据：研究如何有效地关联、分析和响应海量数据，以实现数字孪生技术在实际应用场景中的高效运行。这可能包括数据预处理、特征提取、模型优化和实时响应等方面的技术研究。
+
+\end{enumerate}
+针对这些挑战，未来研究可以结合现有的技术进展，如机器学习、大数据处理和高性能计算等，以期解决数字孪生技术在实际应用中所面临的问题，进一步提升其在各领域的实际应用效果。
 
 \section{研究背景及现状}
 
-数字孪生(Digital Twin)的概念最早出现在2003年,由Grieves教授在密歇根大学的产品生命周期管理课程中提出。2010年,"Digital Twin" 一词在NASA的技术报告中被正式提出,并被定义为"集成了多物理量、多尺度、多概率的系统或飞行器仿真过程"。2011年起,美国国防部将数字孪生的概念引入了航天器的健康维护等问题解决中。
+数字孪生(Digital Twin)的概念最早出现在2003年，由Grieves教授在密歇根大学的产品生命周期管理课程中提出。2010年，"Digital Twin" 一词在NASA的技术报告中被正式提出，并被定义为"集成了多物理量、多尺度、多概率的系统或飞行器仿真过程"。2011年起，美国国防部将数字孪生的概念引入了航天器的健康维护等问题解决中。
 
-NASA将数字孪生定义为:以飞机或系统为导向,充分利用最佳物理模型、传感器和运行历史数据,集成多学科和多尺度概率仿真过程,映射对应物理飞机的状态。
+NASA将数字孪生定义为:以飞机或系统为导向，充分利用最佳物理模型、传感器和运行历史数据，集成多学科和多尺度概率仿真过程，映射对应物理飞机的状态。
 
-美国空军对数字孪生的定义是基于NASA将"面向飞机或系统"扩展到"面向完成建模的系统"和"映射"扩展到"映射和预测",并给出了机身图形的孪生内涵示例（包括几何模型、材料性能、飞行试验数据、制造/检验/维修数据、气动模型、有限元模型、损伤演化模型）。
+美国空军对数字孪生的定义是基于NASA将"面向飞机或系统"扩展到"面向完成建模的系统"和"映射"扩展到"映射和预测"，并给出了机身图形的孪生内涵示例（包括几何模型、材料性能、飞行试验数据、制造/检验/维修数据、气动模型、有限元模型、损伤演化模型）。
 
-庄存波等人对数字孪生的定义是产品数字孪生,是指产品物理实体在信息空间中的工作状态和工作进度的全要素重构和数字映射。它是一种集成的多物理、多尺度、超逼真的动态概率仿真模型,可用于仿真、诊断、预测和控制真实环境下产品物理实体的实现过程。
+庄存波等人对数字孪生的定义是产品数字孪生，是指产品物理实体在信息空间中的工作状态和工作进度的全要素重构和数字映射。它是一种集成的多物理、多尺度、超逼真的动态概率仿真模型，可用于仿真、诊断、预测和控制真实环境下产品物理实体的实现过程。
 
-Grieves等人对数字孪生的定义是一组虚拟信息结构,对复杂产品从微观原子层次到宏观几何层次全面描述潜在生产或实际制造产品。构建一个数字孪生的最好结果是,任何可以通过检查实际制造的东西,产品获得的信息也可以从它的数字孪生获得。在研究基于数字孪生的复杂产品/复杂产品/系统行为分类系统问题预测时,明确指出构建数字孪生的目的是基于仿真预测,最大程度地消除复杂产品/系统"不可预测和不受欢迎的行为",以避免不可知的灾难性问题。以火箭发射为例,在虚拟空间中,模拟真实火箭的数字孪生,即使失败了,也可以用新的虚拟空间快速替换,继续启动。
+Grieves等人对数字孪生的定义是一组虚拟信息结构，对复杂产品从微观原子层次到宏观几何层次全面描述潜在生产或实际制造产品。构建一个数字孪生的最好结果是，任何可以通过检查实际制造的东西，产品获得的信息也可以从它的数字孪生获得。在研究基于数字孪生的复杂产品/复杂产品/系统行为分类系统问题预测时，明确指出构建数字孪生的目的是基于仿真预测，最大程度地消除复杂产品/系统"不可预测和不受欢迎的行为"，以避免不可知的灾难性问题。以火箭发射为例，在虚拟空间中，模拟真实火箭的数字孪生，即使失败了，也可以用新的虚拟空间快速替换，继续启动。
 
 
-数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟实体,借助历史数据、实时数据以及算法模型等,模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程的技术手段,建立在对一系列多维度的大规模的、实时的真实世界的数据测量,并辅以一定的物理和行为建模进行状态复现和预测的概率过程。
+数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟实体，借助历史数据、实时数据以及算法模型等，模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程的技术手段，建立在对一系列多维度的大规模的、实时的真实世界的数据测量，并辅以一定的物理和行为建模进行状态复现和预测的概率过程。
 
-现阶段,除了航空航天领域,数字孪生领域还应用于电力、矿产采集、城市管理、工业制造等,特别是在智能制造领域,数字孪生被认为是一种实现物理世界、信息世界及人类意识世界交互的重要手段。
+现阶段，除了航空航天领域，数字孪生领域还应用于电力、矿产采集、城市管理、工业制造等，特别是在智能制造领域，数字孪生被认为是一种实现物理世界、信息世界及人类意识世界交互的重要手段。
 
-从数字孪生的多方陈述中可以看出其一部分与仿真类似,仿真技术是用包含了确定性规律和完整机理的数字模型模拟物理世界的方法,目的是依靠正确的模型和完整的信息、环境信息分析物理世界的特性和参数,而数字孪生有仿真的内核,但是多了实时性、交互性，其信息模型和物理模型可以相互关联相互影响,其主要技术包括信息建模、信息采集同步,信息分析、智能决策等,目前虽然已经取得了很大发展,但是由于现在世界模型机理复杂、知识图谱建立困难以及有效数据采集分析困难等问题,限制了其实践形势。
+
+从数字孪生技术的众多描述中，可以发现其部分特性与仿真技术相似。仿真技术采用包含确定性规律和完整机理的数字模型来模拟现实世界的物理现象，其目的在于依赖精确的模型以及完整的信息和环境数据来分析物理世界的特性和参数。数字孪生技术在仿真的基础上增加了实时性和交互性，使得信息模型和物理模型能够相互关联和影响。数字孪生技术的主要技术包括信息建模、信息采集与同步、信息分析以及智能决策等。尽管该技术目前已取得显著的进展，但仍面临世界模型机理的复杂性、知识图谱构建的困难以及有效数据采集与分析的挑战，这些问题限制了数字孪生技术在实际应用中的推广与发展。
 
 
 \section{研究意义}
 
-数字孪生技术是近年来在工业领域和其他领域快速发展的一项技术，它将物理对象、流程或服务的数字表示与现实世界相连结，提供了一种在虚拟环境中创建、测试、优化和管理物理系统的新方法，这对于许多行业的发展具有重要的意义,在工业界得到了广泛的关注，全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司GARTNER连续两年将数字孪生列为当年十大战略科技发展趋势之一,世界最大的武器生产商洛克希德马丁公司于2017.11将数字孪生列为未来国防和航天工业６大顶尖技术之首;2017年12月8日中国科协智能制造学术联合体在世界智能制造大会上将数字孪生列为世界智能制造十大科技进展之一,达索、西门子等公司已初步将数字孪生技术应用于产品设计、生产、维护过程中，NASA、美国空军研究实验室等将其运用在具体型号研发中，并获得2016年美国国防制造技术奖。
+数字孪生技术作为近年来在工业领域及其他行业迅速发展的创新技术，将物理实体、流程或服务的数字表征与现实世界紧密相连。该技术提供了一种在虚拟环境中构建、测试、优化和管理物理系统的新方法，对众多行业的发展具有重大意义。由于其在工业领域的广泛关注，全球知名的IT研究与顾问咨询公司 Gartner 在连续两年中将数字孪生列为年度十大战略科技发展趋势之一。世界最大的武器制造商洛克希德·马丁公司在2017年11月将数字孪生列为未来国防和航天工业六大顶尖技术之首。同时，2017年12月8日，中国科协智能制造学术联合体在世界智能制造大会上将数字孪生列为世界智能制造十大科技进展之一。
 
-数字孪生技术在众多行业得到及其醒目的关注，并陆续将其作为未来发展技术，在于它对生产全生命周期都具有重要意义。
+知名公司如达索、西门子等已初步将数字孪生技术应用于产品设计、生产和维护过程。2018年，ANSYS发布了ANSYS 19.1 软件，推出了首款针对数字孪生体的产品软件包——ANSYS Twin Builder，进一步推动了数字孪生与仿真技术的融合应用。2019年，加拿大国家研究委员会（NRC）与AFRL和澳大利亚国防科学技术小组（DST）一起，审查和评估了ADT框架对加拿大皇家空军（RCAF）机队的潜在适用性，利用ADT框架对CF-188的内侧前缘襟翼进行了试验演示。此外，在航空航天领域，传统的验证-管理-维护理念已经无法满足下一代飞行器的需求，发展同步演化仿真技术成为新的技术趋势，NASA 和美国空军研究实验室等也将该技术应用于具体型号研发，并荣获2016年美国国防制造技术奖。
+\begin{figure}[h!]
+    \centering
+    \includegraphics[width=1\textwidth]{figure/f15.png}
+    \caption{f22 试飞与数字模型}
+    \label{fig-f15}
+\end{figure}
+\begin{figure}[h!]
+    \centering
+    \includegraphics[width=1\textwidth]{figure/f16.png}
+    \caption{产品/生产/设备三维数字孪生模型}
+    \label{fig-f16}
+\end{figure}
 
-首先，数字孪生技术可以提高产品设计和生产过程的效率。通过数字孪生技术，工程师可以在虚拟环境中设计、测试和验证产品，从而减少了制造过程中的错误和重复。此外，数字孪生技术还可以用于优化生产过程，通过实时数据监测和分析来改善生产效率，降低能源消耗，减少废品率，提高产品质量和生产效率。
 
-其次，数字孪生技术可以帮助企业更好地了解其产品和服务在市场上的表现。通过数字孪生技术，企业可以将现实世界中的数据和虚拟模型相结合，来模拟客户体验和产品表现。这有助于企业更好地了解客户需求和市场趋势，从而更好地调整产品和服务，提高客户满意度。
+数字孪生技术能在多个行业中受到高度关注并被视为未来发展的关键技术，这归功于其在生产全生命周期的重要作用。首先，数字孪生技术能够提升产品设计和生产过程的效率。通过此技术，工程师能在虚拟环境中进行设计、测试和验证，从而降低制造过程中的错误和重复。此外，数字孪生技术还可优化生产流程，通过实时数据监测和分析，提高生产效率，减少能源消耗和废品率，提升产品质量。
 
-另外，数字孪生技术还可以用于改进运营和维护。通过数字孪生技术，企业可以利用虚拟环境中的数据和分析来监测和预测设备运行情况，并进行远程监控和维护。这可以减少设备故障和停机时间，降低维修成本，提高设备利用率和生产效率。
+其次，数字孪生技术有助于企业更好地了解产品和服务在市场的表现。通过将现实世界数据与虚拟模型相结合，企业可模拟客户体验和产品性能，进而更好地了解客户需求和市场趋势，从而优化产品和服务，提高客户满意度。
 
-数字孪生技术在提高效率、改进产品设计和生产过程、提高客户满意度、降低成本、提高生产效率、产品运营和维护等方面具有重要的意义。随着技术的不断发展，数字孪生技术有望成为各行各业推动数字化转型和实现可持续发展的重要工具，同时在实际生产使用过程中也还面临很多复杂的现实问题。
+此外，数字孪生技术可用于改善运营和维护。企业能利用虚拟环境中的数据和分析来监测和预测设备运行状况，并进行远程监控和维护。这有助于减少设备故障和停机时间，降低维修成本，提高设备利用率和生产效率。
 
-\begin{description}
-    \item [数据问题]
-        数据采集的尺度或计量单位的一致性，涉及物理数据、几何数据、时间数据等。如构建实物的三维模型的坐标与计量单位不一致，会导致不同模型之间无法融合，需要增加数据接口与编写数据翻译器；如工厂内的生产计划数据采集过程中，不同时间单位的生产计划数据会导致数字孪生模型出现数据读取错误。
-数据采集参数及格式的一致性。针对同一对象，多维虚拟模型采集的数据格式不一致、参数类型和数量不对等，同样会出现不同模型在数据融合时出现问题，不能进行交互。
-数据采集周期问题。如生产设备的数据产生一般以毫秒记，用采集的数据来驱动数字孪生模型时，往往需要放大时间尺度，否则模型的仿真运行压力过大会导致崩溃。
-除此之外，数据采集的稳定性和准确度、海量数据的存储和处理能力、通信接口协议不一、多源异构数据整合、数据歧义等均对数据提出了挑战。
+总之，数字孪生技术在提升效率、改进产品设计和生产过程、提高客户满意度、降低成本和提高生产效率、产品运营和维护等方面具有显著的价值。随着技术的不断发展，数字孪生技术有望成为各行各业推动数字化转型和实现可持续发展的重要工具。达索、西门子等公司已初步将数字孪生技术应用于产品设计、生产和维护过程中。此外，NASA、美国空军研究实验室等将其运用于具体型号的研发，甚至获得了2016年美国国防制造技术奖。
 
-\item [模型问题]
-模型类别单一，在现有的数字孪生系统中，专有化程度较高，模型结构比较单一，虚拟世界基础依赖知识单一，在从分析预测阶段向自主控制的智能化分析探索，对现有基础模型知识库提出海量的需求。由于目前知识库的数据结构和模型没有统一的标准，多模型互操作难，数据语义、语法不统一，标准化的知识图谱体系尚需探索。在本文中将模型按层次分为几何模型、物理模型、规则模型, 其中几何模型和物理模型适用于虚拟世界，其真实作用是方便人更直观的去观察系统变化，规则模型涉及实体、虚体、系统、人四方数据流通和逻辑判断，其模型建立上现在都是通过特定场景应用下硬编码实现，无法通用，更新和建立模型也十分复杂。
+然而，在实际生产和应用过程中，数字孪生技术仍面临诸多困境。
 
-\item [实践问题及多系统融合]
-        数字孪生技术是一项综合技术，与数据采集处理、数字孪生与数字模型、数字孪生与PLM产品全生命周期、数字孪生与大数据分析、数字孪生与CPS信息物理系统、数字孪生与工业互联网等多技术融合，当前需要数字孪生基础理论及相关的技术融合突破，开展设备泛在接入、工业通信协议适配、异构系统集成、虚实融合等核心关键构件研发，突破多协议数据转换、海量异构数据汇聚、感知数据驱动、数字孪生精准映射等关键技术研究促进数字孪生应用。在多技术融合下，其商业模式不能得到充分保障，其实践重要性仍需关键突破应用，从单一环境仿真到大世界综合场景应用仍需底层技术发展和相关数据标准统一。数字孪生的多系统特性即反映在物理空间，也反映在虚拟空间，在数据、模型和交互各环节均有表达。数字孪生融合物理世界与数字世界，是一个多维系统的融合。首先面临的是物理世界的多系统挑战。据不完全统计，制造业现在的设备数字化率约为47\%，局域联网率只有40\%，可接入公网的只有20\%左右，底层OT跟IT的融合仍然是极其核心的基础性问题。
 
-\end{description}
+\begin{enumerate}
+
+\item  数据问题
+    数据采集尺度或计量单位的一致性涉及物理数据、几何数据和时间数据等方面。例如，构建实物三维模型时，若坐标与计量单位不一致，可能导致不同模型之间无法融合，从而需增加数据接口并编写数据翻译器。此外，工厂内生产计划数据采集过程中，不同时间单位的数据可能导致数字孪生模型出现数据读取错误。
+
+关于数据采集参数和格式的一致性，针对同一对象，多维虚拟模型采集的数据格式若不一致，或参数类型和数量不对等，可能导致不同模型在数据融合时出现问题，从而无法进行交互。
+
+数据采集周期亦是一个关键问题。例如，生产设备数据产生通常以毫秒为单位，采集的数据驱动数字孪生模型时，往往需要扩大时间尺度，否则模型仿真运行压力过大可能导致崩溃。
+
+除此之外，数据采集的稳定性和准确度、海量数据的存储和处理能力、通信接口协议不一致、多源异构数据整合和数据歧义等问题均对数据采集和处理过程提出了挑战。为实现数字孪生技术的广泛应用，需要解决这些问题，确保数据的准确性、一致性和可靠性。
+
+
+\item 模型问题：
+    模型类别单一，在现有的数字孪生系统中，专有化程度较高，模型结构比较单一，虚拟世界基础依赖知识单一，在从分析预测阶段向自主控制的智能化分析探索，对现有基础模型知识库提出海量的需求。由于目前知识库的数据结构和模型没有统一的标准，多模型互操作难，数据语义、语法不统一，标准化的知识图谱体系尚需探索。在本文中将模型按层次分为几何模型、物理模型、规则模型， 其中几何模型和物理模型适用于虚拟世界，其真实作用是方便人更直观的去观察系统变化，规则模型涉及实体、虚体、系统、人四方数据流通和逻辑判断，其模型建立上现在都是通过特定场景应用下硬编码实现，无法通用，更新和建立模型也十分复杂。
+    在当前的数字孪生系统中，模型类别相对单一，专有化程度较高，且模型结构相对简单。虚拟世界的基础知识依赖较为有限，当系统从分析预测阶段向自主控制的智能化分析发展时，对现有基础模型知识库提出了大量需求。然而，由于知识库的数据结构和模型缺乏统一标准，多模型互操作困难，数据语义和语法不一致，因此标准化的知识图谱体系仍有待探讨。
+
+本文将模型按层次划分为几何模型、物理模型和规则模型。几何模型和物理模型适用于虚拟世界，其主要作用在于帮助人们更直观地观察系统变化。规则模型涉及实体、虚体、系统和人之间的数据流通及逻辑判断。当前，规则模型的建立主要通过特定场景下的硬编码实现，这导致模型无法通用，且更新和建立模型过程相对复杂。为提高数字孪生技术的应用范围和效果，我们需努力解决这些问题，推动模型类别多样化和标准化。
+
+\item 实践问题及多系统融合：
+
+数字孪生技术是一种综合性技术，它涉及数据采集处理、数字孪生与数字模型、数字孪生与产品全生命周期管理（PLM）、数字孪生与大数据分析、数字孪生与信息物理系统（CPS）以及数字孪生与工业互联网等多个技术领域。为了推动数字孪生技术的发展，当前亟需在基础理论和相关技术融合方面取得突破。这包括开展设备泛在接入、工业通信协议适配、异构系统集成和虚实融合等核心关键构件的研发，以及突破多协议数据转换、海量异构数据汇聚、感知数据驱动和数字孪生精准映射等关键技术研究，从而促进数字孪生的应用。
+
+在多技术融合的背景下，数字孪生的商业模式仍难以得到充分保障，实践中的重要性仍需关键突破和应用。从单一环境仿真到大世界综合场景应用，仍需要底层技术发展和相关数据标准统一。数字孪生的多系统特性既体现在物理空间，也体现在虚拟空间，在数据、模型和交互各环节都有所表现。数字孪生实质上是物理世界与数字世界的多维系统融合。首先，我们面临着物理世界中的多系统挑战。据不完全统计，制造业当前的设备数字化率约为47\%，局域联网率仅为40\%，可接入公网的比例约为20\%。因此，底层运营技术（OT）与信息技术（IT）的融合仍然是一个极为关键的基础性问题。
+
+\end{enumerate}
 
 针对以上三个问题，本文在结合实践形式和数字孪生技术特点，分析了相关技术理论，分别提出了相应的改进方案，探索数字孪生技术在全产品生命周期的应用前景和能力。
 
 
 
 \section{研究目标}
-数字孪生作为一种实现物理实体向信息空间数字化模型映射的关键技术，通过充分利用布置在物理系统各部分的传感器，对物理实体进行数据分析与建模，形成多学科、多物理量、多时间尺度、多概率的仿真过程，将物理实体在不同真实场景中的全生命周期过程反映出来。但是在落地使用上面临较为复杂的现实问题，目前比较成功的案例都局限在特定场景特定数据下，尚未存在较为成熟的通用技术方案，针对上文总结的三个问题，分别提出相应的方案去解决或者部分解决现实面临的困境。
+数字孪生作为一种实现物理实体向信息空间数字化模型映射的关键技术，通过充分利用部署在物理系统各部分的传感器，对物理实体进行数据分析和建模，形成跨学科、多物理量、多时间尺度和多概率的仿真过程，从而反映物理实体在不同真实场景中的全生命周期过程。然而，在实际应用中，数字孪生面临着一些复杂的现实问题。目前较为成功的案例通常局限于特定场景和特定数据，尚未出现成熟的通用技术方案。针对前文总结的三个问题，本文分别提出相应的解决方案，以应对或部分解决实际应用中所面临的挑战。
+
 
 \begin{enumerate}
-    \item 数据困境: 编写设计一套自组织分布式消息网络，部分节点实现硬实时通信, 整体实现所有节点自组织形成分布式通信网络。
+    \item 数据困境: 编写设计一套自组织分布式消息网络，部分节点实现硬实时通信，整体实现所有节点自组织形成分布式通信网络。
     \item 模型困境：针对规则模型编写设计一套通用机制，物理节点、虚拟节点、服务节点可分别使用和设计不同规则，用户生成规则可以选择内置逻辑、函数、真值表、代码等实现。
     \item 实践困境：以分布式消息网络为基础，编写设计模型通用特征，在系统所有层次都有公开设计的通信接口，任何节点可以选择使用非内置节点，使用第三方或者自行编写的逻辑，提供现有主流的PLC通信协议，并提供将任何协议转内置通信协议的方案或物理节点。以上述方案为基础，构建数据推演模型，整合历史、现在、未来数据，扩充数字孪生平台应用范围、降低应用难度。
 \end{enumerate}
@@ -77,20 +122,29 @@ Grieves等人对数字孪生的定义是一组虚拟信息结构,对复杂产品
 
 \begin{figure}[h!]
     \centering
-    \includegraphics[width=0.8\textwidth]{figure/f10.png}
-    \caption{文章结构图}
-    \label{fig-f1}
+    \includegraphics[width=0.8\textwidth]{figure/f13.png}
+    \caption{模型层次图}
+    \label{fig-f13}
 \end{figure}
 
-如上图所示为本文结构图，为解决数字孪生所面临的三个困境，根据现实需要研究设计相应的方案，并在最后给住性能测试和案例应用证明其可行性和实用性。
-在进行上述研究同时，还开发了OneDT数字孪生系统，主要涉及四大主体内容。这些内容为：主体平台、分布式消息网络、节点状态与事件机制，以及知识模型，该系统是开展上述研究的基础和目的。
+如图\ref{fig-f13}所示，为改造的网络模型层次图，5/6/7层模型分别为应对数据困境、实践困境、模型困境的解决方案。其中，5层模型为分布式消息网络，6层模型为节点状态与事件机制，7层模型为知识模型，每一层次的实现皆依赖于上层次的功能和性能实现，针对这三层内容，本文以如图\ref{fig-10}结构编写该文章。
+
+\begin{figure}[h!]
+    \centering
+    \includegraphics[width=0.8\textwidth]{figure/f10.png}
+    \caption{文章结构图}
+    \label{fig-f10}
+\end{figure}
+
+如图\ref{fig-f10}所示为本文结构图，为解决数字孪生所面临的三个困境，根据现实需要研究设计相应的方案，并在最后给住性能测试和案例应用证明其可行性和实用性。
+在进行上述研究同时，还开发了OneDT数字孪生系统，主要涉及四大主体内容。这些内容为：主体平台、分布式消息网络、节点状态与事件机制，以及知识模型，该系统是开展上述研究的基础和载体。
 
 \begin{enumerate}
 
 \item 主体平台：主体平台是数字孪生系统的核心组成部分，负责整合各个子系统，以便在一个统一的环境中进行交互。它为用户提供了一个直观的界面，便于管理和监控数字孪生的实体。此外，主体平台还支持多种数据处理和分析功能，以帮助用户实现更高效的运营和决策。
 \item 分布式消息网络：分布式消息网络是数字孪生平台的通信基础设施，负责在各个节点之间传输数据和消息。它采用了先进的分布式技术，确保了平台在面对大规模数据和高并发请求时依然能够保持稳定的性能。分布式消息网络还具有很高的可扩展性和容错能力，可以轻松适应不断变化的业务需求。
 \item 节点状态与事件机制：节点状态与事件机制是数字孪生平台中的重要组成部分，负责实时监控和管理系统内的各个节点。它可以捕捉节点之间的状态变化，以及由此产生的各种事件，从而实现对整个系统的动态调整和优化。此外，节点状态与事件机制还为用户提供了丰富的实时数据和预警信息，有助于更加精确地掌握系统的运行状况。
-\item 知识模型：知识模型是数字孪生平台的智能核心，负责对各种数据和各个节点进行建模和分析，从而为用户提供更有价值的洞察和建议。采用了先进的仿真技术和机器学习技术，可以实现对复杂数据的处理和复杂场景的建模分析。
+\item 知识模型：知识模型是数字孪生平台的智能核心，负责对各种数据和各个节点进行建模和分析，包含涉及节点所遵从的逻辑规则，是一种复杂系统交互规则，其实现时为用户提供更有价值的洞察和建议。采用了先进的仿真技术和机器学习技术，可以实现对复杂数据的处理和复杂场景的建模分析。
 \end{enumerate}
 
 \section{OneDT主系统}
@@ -99,12 +153,14 @@ Grieves等人对数字孪生的定义是一组虚拟信息结构,对复杂产品
     \centering
     \includegraphics[width=0.8\textwidth]{figure/f1.png}
     \caption{系统结构图}
-    \label{fig-f10}
+    \label{fig-f1}
 \end{figure}
 
-图1所示，A为主体系统，是数字孪生平台的主体，包含了基本的数据存储、数据分析、核心消息节点、用户交互、模型展示、知识存储等等功能，其余所有一切功能都要借助主体平台得以显示和控制。用户通过A集群查看、分析和操作所有集群。
+图\ref{fig-f1}所示，A代表主体系统，它是数字孪生平台的核心组成部分，包括基本的数据存储、数据分析、核心消息节点、用户交互、模型展示和知识存储等功能。所有其他功能都依赖于主体平台进行显示和控制。用户可以通过A集群来查看、分析和操作所有集群。
+
 
 \subsection{主系统设计原则}
+在设计主体平台时，为了保障整体系统的可靠性和功能性，在设计每一个功能模块和子系统时需要遵循以下原则：
 \begin{description}
     \item [高可用]
 高可用性是系统设计中的重要目标之一，旨在确保系统在面对故障、错误或意外情况时能够保持正常运行。在系统设计中要注意负载均衡、自动化任务设计、冗余备份、快速恢复、无状态设计等等问题。
@@ -124,19 +180,19 @@ Grieves等人对数字孪生的定义是一组虚拟信息结构,对复杂产品
 
 \subsection{整体结构设计}
 
-在设计数字孪生整体结构时，需要考虑用户使用、硬件通信、云服务特性去考虑设计，同时考虑平台的通用性，可扩展性，容灾恢复，安全性等等。
+在设计数字孪生整体结构时，需要综合考虑用户使用、硬件通信、云服务特性，以及平台的通用性、可扩展性、容灾恢复和安全性等多方面因素。
 
-在整体上采用微服务架构。将系统按照业务功能模块拆分成若干个独立的微服务，每个微服务都能够独立部署和扩展。微服务架构可以提高系统的可伸缩性和可用性，并且可以降低系统的维护成本。
+整体上，采用微服务架构，将系统根据业务功能模块拆分成若干个独立的微服务，每个微服务都能独立部署和扩展。微服务架构有助于提高系统的可伸缩性和可用性，同时降低系统的维护成本。
 
-前端采用前后端分离的架构，使用现代化的前端框架vue，通过API连接到后端服务，从而实现前后端分离，提高系统的可维护性和可伸缩性。
+在前端，采用前后端分离的架构，使用现代化的前端框架如Vue，通过API连接到后端服务，实现前后端分离，以提高系统的可维护性和可伸缩性。
 
-后端采用分布式架构，将不同的业务模块拆分成独立的微服务，通过API或消息队列进行通信，提高系统的可伸缩性和可用性。同时，采用缓存技术，如Redis等，提高系统的性能。
+后端则采用分布式架构，将不同的业务模块拆分成独立的微服务，通过API或消息队列进行通信，以提高系统的可伸缩性和可用性。同时，利用缓存技术（例如Redis）来提高系统的性能。
 
-数据库采用分布式数据库架构，将不同的数据拆分到不同的数据库实例中，通过数据分片技术进行分布式存储，提高系统的可伸缩性和性能。同时，采用读写分离技术，将读操作和写操作分别路由到不同的数据库实例中，从而提高系统的性能。根据数据的特点，分别选用不同类型的数据，主体结构数据存入mysql中，时序数据存入es中，非参数化模型存入文本或oss中。
+在数据库方面，采用分布式数据库架构，将不同的数据拆分到不同的数据库实例中，并通过数据分片技术实现分布式存储，从而提高系统的可伸缩性和性能。此外，利用读写分离技术将读操作和写操作分别路由到不同的数据库实例，以提高系统性能。针对不同类型的数据，采用相应的存储方式，例如将主体结构数据存入MySQL，时序数据存入Elasticsearch，非参数化模型存入文本或对象存储服务（OSS）中。
 
-在安全设计中需要采用统一的非对称秘钥认证机制，用户访问和节点通信皆使用私人秘钥本地解密远程密文进行认证,例如身份验证、访问控制、节点接入、数据加密等，保障系统的安全性。
+在安全设计方面，采用统一的非对称密钥认证机制，对用户访问和节点通信进行私钥本地解密远程密文认证，例如身份验证、访问控制、节点接入和数据加密等，以确保系统安全性。
 
-如下图所示，为云平台主体结构，通用数字孪生平台的架构设计需要考虑多方面因素，通过采用现代化的架构技术和安全机制，实现高性能、可伸缩、可用和安全的系统。
+如图\ref{fig-f8}所示，云平台主体结构中，通用数字孪生平台的架构设计需充分考虑多方面因素。通过采用现代化架构技术和安全机制，可实现高性能、可伸缩、可用和安全的系统。
 
 \begin{figure}[h!]
     \centering
@@ -184,7 +240,7 @@ Grieves等人对数字孪生的定义是一组虚拟信息结构,对复杂产品
 \end{enumerate}
 
 \subsection{分布式消息网络}
-图1所示, ABC三集群之间， 集群内部，用户与主体平台之间均使用的是该消息网络，但是在不同的节点不同的集群，根据节点需要，该消息网络有不同的特征和性能要求，比如在用户与主体平台之间，实时性要求低，对精细数据无要求，但涉及大量重复数据给不同用户分发，其消息网络注重分发性能设计。BC 物理集群，涉及硬件操作，对实时性要求极高，要求存在硬中断和优先级，所以其设计偏向硬实时消息网络。
+图\ref{fig-f1}所示， ABC三集群之间， 集群内部，用户与主体平台之间均使用的是该消息网络，但是在不同的节点不同的集群，根据节点需要，该消息网络有不同的特征和性能要求，比如在用户与主体平台之间，实时性要求低，对精细数据无要求，但涉及大量重复数据给不同用户分发，其消息网络注重分发性能设计。BC 物理集群，涉及硬件操作，对实时性要求极高，要求存在硬中断和优先级，所以其设计偏向硬实时消息网络。
 \subsection{状态与事件机制}
 状态与事件机制为系统核心逻辑，任意物理虚拟服务节点在本身，主体平台以及途径的所有消息节点都有维护一套状态机制，节点本事就是一个状态机，其状态会在消息网络中广播最后到达主体平台，事件机制为各节点交互的基础，每个节点仅对自己负责，优先级最高的是维护自身状态，事件输入触发节点逻辑，状态改变和节点输出皆为事件输出对外广播，节点仅负责自己的状态和逻辑，其输入输出和状态改变皆为一条事件，其核心运行逻辑就是加入消息网络，订阅需要的事件，接收事件，触发逻辑运算，输出事件到消息网络，其输出是否有用有消息网络判定，节点主体只负责接收、运算及维护状态、输出。
 事件机制为主体平台和部分物理集群核心节点所独特管理的逻辑机制，其基础是订阅制，在订阅制基础上附上用户设计的其他规则逻辑。

data/chapter3.tex

@@ -2,20 +2,22 @@
 \chapter{分布式消息网络设计}
 
 \section{概述}
-现代软件应用程序很少孤立存在，而现在通常的做法是依赖服务或使用远程实体提供的信息。在这种分布式架构中，集成是关键。近年来，消息传递是解决分布式性质挑战的参考解决方案，例如网络不可靠性，生产者和消费者的强烈耦合以及应用的异质性。由于强大的社区以及对标准和整合的共同努力，消息代理如今已成为许多项目和服务的传输层构建块，近年来出现了很多的消息服务，如MQTT，RabbitMQ，RocketMQ, Kafka等。
 
-现代分布式消息网络是一种基于分布式系统和消息传递模式的网络架构，它支持高可用性、可扩展性和可靠性的通信。它通常由多个节点组成，这些节点可以是物理机器、虚拟机或容器。
+现代软件应用程序通常不是孤立存在的，而是依赖于服务或远程实体提供的信息。在这种分布式架构中，集成至关重要。近年来，消息传递已成为解决分布式系统挑战的主流方案，例如网络不可靠性、生产者与消费者之间的紧密耦合以及应用的异质性。得益于强大的社区支持以及对标准和集成的共同努力，消息代理现已成为许多项目和服务的传输层构建模块，近年来涌现出许多消息服务，如MQTT、RabbitMQ、RocketMQ和Kafka等。
 
-消息网络的核心是消息队列，它是一种异步通信模式，可以在多个节点之间传递消息。消息队列通常包括生产者、消费者和代理（broker），生产者可以将消息发送到队列中，消费者可以从队列中接收消息进行处理，代理则是消息队列的中心节点，负责维护队列、路由消息和确保消息的可靠性传递。
+现代分布式消息网络是一种基于分布式系统和消息传递模式的网络架构，支持高可用性、可扩展性和可靠性的通信。这种网络通常由多个节点组成，这些节点可以是物理机器、虚拟机或容器。
 
-现代分布式消息网络通常采用发布/订阅模式或点对点模式进行消息传递。在发布/订阅模式中，消息生产者发布消息到主题（topic），消费者订阅感兴趣的主题并接收相应的消息。在点对点模式中，消息生产者发送消息到队列，只有一个消费者能够接收和处理该消息。
+消息网络的核心是消息队列，它采用一种异步通信模式，在多个节点之间传递消息。消息队列通常包括生产者、消费者和代理（broker），其中生产者将消息发送到队列中，消费者从队列中接收消息进行处理，代理作为消息队列的中心节点，负责维护队列、路由消息和确保消息的可靠传递。
+
+现代分布式消息网络通常采用发布/订阅模式或点对点模式进行消息传递。在发布/订阅模式中，消息生产者将消息发布到主题（topic），消费者订阅感兴趣的主题并接收相应的消息。在点对点模式中，消息生产者将消息发送到队列，只有一个消费者能够接收并处理该消息。
+
+尽管这些消息框架已经非常成熟，但它们并不适用于本文的使用场景。这些框架通常用于云服务之间的消息通信，而单纯的工控PLC通信又显得过于僵硬，不适合构建信息物理系统（CPS）。目前尚无适合涉及大量设备、服务、人和虚拟实体四方消息互动的通信方案。如图\ref{fig-f11}所示，这四方之间的消息传递需求和性能要求各不相同，因此尝试设计一套新的消息网络以解决数字孪生下的数据困境是非常有必要的。
 
-这些消息框架现在已经发展的非常成熟，但是不太适合本文的使用场景，通常用于云服务之间的消息通信，单纯工控用的PLC通信又十分的僵硬，适合构建信息物理系统（CPS）使用，涉及到大量设备、服务、人和虚拟实体四方消息互动目前来看没有适合的通信方案，在这四方之间消息传递的需求和性能要求皆不同，所以尝试去设计一套新的消息网络去解决数字孪生下的数据困境。
 
 \begin{figure}[h!]
     \centering
     \includegraphics[width=0.8\textwidth]{figure/f11.png}
-    \caption{消息性能要求}
+    \caption{分部性能要求}
     \label{fig-f11}
 \end{figure}
 
@@ -23,10 +25,6 @@
 
 \section{通讯机制}
 
-下图为具体某一集群内的消息节点图，在同一子网下的client节点上线时会进行广播，发现内网节点后进行选举，产生一个子网内核心节点，其余节点连接该节点，核心节点在向上连接，最终链接到核心服务器集群，服务器集群也会选举产生一个核心节点，这个节点为整个网络的核心节点，用来维护节点状态并向下同步状态，整体网络中任意节点下线，皆会触发重新选举或状态更新，核心节点因故障下线时，会导致当前层次子网重新选举，中断服务1s，但是不影响其余层次网络集群功能，最终上线后会同步节点状态，实现整体网络的最终一致性。
-
-对于任意节点来说，其上级节点其实与下级节点一致，在功能逻辑上存在上下级，但是在消息分发上不存在上级，连接的所有节点都是下级或者说同级，会维护一套消息表，记录消息标记和需要发往的目标节点。如节点A刚开始上线时该表为空，当A需要订阅消息时，就广播给周边的节点； B 收到记录下消息类型和目标A以及路径长度1， 在广播给除了A以外的临近节点，同时路径长度加1；每个节点收到同步消息时根据表内数据，没有则添加，有则根据路径长度比较，短则替换目标，长则抛弃。这样，任意节点订阅消息时将会在整个消息网络广播其订阅记录，并在每个节点记录的是最短传播路径。当节点收到消息时，根据消息表内记录，存在标记则转发，不存在则抛弃。
-
 \begin{figure}[h!]
     \centering
     \includegraphics[width=0.8\textwidth]{figure/f3.png}
@@ -34,8 +32,14 @@
     \label{fig-f3}
 \end{figure}
 
+图\ref{fig-f3}为具体某一集群内的消息节点图，在同一子网下的client节点上线时会进行广播，发现内网节点后进行选举，产生一个子网内核心节点，其余节点连接该节点，核心节点在向上连接，最终链接到核心服务器集群，服务器集群也会选举产生一个核心节点，这个节点为整个网络的核心节点，用来维护节点状态并向下同步状态，整体网络中任意节点下线，皆会触发重新选举或状态更新，核心节点因故障下线时，会导致当前层次子网重新选举，中断服务1s，但是不影响其余层次网络集群功能，最终上线后会同步节点状态，实现整体网络的最终一致性。
+
+对于任意节点来说，其上级节点其实与下级节点一致，在功能逻辑上存在上下级，但是在消息分发上不存在上级，连接的所有节点都是下级或者说同级，会维护一套消息表，记录消息标记和需要发往的目标节点。如节点A刚开始上线时该表为空，当A需要订阅消息时，就广播给周边的节点； B 收到记录下消息类型和目标A以及路径长度1， 在广播给除了A以外的临近节点，同时路径长度加1；每个节点收到同步消息时根据表内数据，没有则添加，有则根据路径长度比较，短则替换目标，长则抛弃。这样，任意节点订阅消息时将会在整个消息网络广播其订阅记录，并在每个节点记录的是最短传播路径。当节点收到消息时，根据消息表内记录，存在标记则转发，不存在则抛弃。
+
+
 \section{通讯协议}
 
+如表\ref{tab-c1}所示，消息通讯协议采用了类似于以太网的帧结构，消息帧由前缀、长度、类型、标记、源节点、目标节点、数据组成，其中前缀用于判断消息帧的开始，长度用于判断消息帧的结束，类型用于区分消息类型，标记用于区分消息，源节点用于标识消息来源，目标节点用于标识消息目标，数据用于携带消息内容。
 \begin{table}
         \centering
         \caption{通讯帧}
@@ -52,13 +56,13 @@
             \multicolumn{8}{|c|}{data} \\
             \hline
         \end{tabular}
-        \label{tab-col}
+        \label{tab-c1}
 \end{table}
 
 \begin{itemize}
     \item	prefix(8bit): 帧前缀，用于判断消息帧的开始
     \item	count(8bit): 消息长度
-    \item	typ(4bit): 消息类型
+    \item	typ(4bit): 消息类型，数字、字符串、二进制、文件地址、json等
     \item	tag(12bit): 消息标记
     \item	source(8bit): 消息来源节点
     \item	target(8bit): 消息目标节点
@@ -67,9 +71,9 @@
 
 \section{路由算法}
 
-在订阅消息时存在父子订阅需求，对于很多节点来说可能需要订阅的是某个具体的消息，对于某些规则类节点或者虚拟节点来说，订阅的是某个类别的消息，所以设计树状订阅机制，其订阅子树仅会收到子树消息，订阅父节点则会收到下属所有子树消息，这样在进行消息分发时不能简单的通过判断标记想到与否转发，所以采用了rie树算法加速消息分发。
+在订阅消息时存在父子订阅需求，对于很多节点来说可能需要订阅的是某个具体的消息，对于某些规则类节点或者虚拟节点来说，订阅的是某个类别的消息，所以设计树状订阅机制，其订阅子树仅会收到子树消息，订阅父节点则会收到下属所有子树消息，这样在进行消息分发时不能简单的通过判断标记想到与否转发，所以采用了trie树算法加速消息分发。
 
-rie树又被称为前缀树、字典树是一种用于快速检索的多叉树结构。字典树把字符串看成字符序列，根据字符串中字符序列的先后顺序构造从上到下的树结构，树结构中的每一条边都对应着一个字符。字典树上存储的字符串被视为从根节点到某个节点之间的一条路径，并在终点节点上做个标记"该节点对应词语的结尾"，正因为有终点节点的存在，字典树不仅可以实现简单的存储字符串，还可以实现字符串的映射，只需要将相对应的值悬挂在终点节点上即可。
+trie树又被称为前缀树、字典树是一种用于快速检索的多叉树结构。字典树把字符串看成字符序列，根据字符串中字符序列的先后顺序构造从上到下的树结构，树结构中的每一条边都对应着一个字符。字典树上存储的字符串被视为从根节点到某个节点之间的一条路径，并在终点节点上做个标记"该节点对应词语的结尾"，正因为有终点节点的存在，字典树不仅可以实现简单的存储字符串，还可以实现字符串的映射，只需要将相对应的值悬挂在终点节点上即可。
 
 Trie的核心思想是空间换时间，有如下基本性质：
 \begin{itemize}
@@ -163,7 +167,7 @@ void MyTask (void)
 \begin{table}
     \centering
     \caption{消息编码}
-    \label{tab-three-line-table-example}
+    \label{tab-c2}
     \begin{tabular}{cccc}
         \toprule
         编码时间 & 下限 & 估值 & 上限 \\
@@ -178,7 +182,7 @@ void MyTask (void)
     \end{tabular}
 \end{table}
 
-由图4和表格可知，消息分发网络中消息编码时间在300ns左右，设备负载对消息编码速率分布有较大影响.
+由图\ref{fig-f4}和表\ref{tab-c2}可知，消息分发网络中消息编码时间在300ns左右，设备负载对消息编码速率分布有较大影响.
 针对消息分发速率，使用wrk 工具对系统进行压力测试，得到图5
 
 \begin{figure}[h!]
@@ -188,4 +192,4 @@ void MyTask (void)
     \label{fig-f6}
 \end{figure}
 
-由图6可以看出，消息分发在未绑定任何响应函数的情况下单机可以达到每秒157651条，在未读取数据库情况下消息分发延迟6.33ms，以上数据目前满足数字孪生平台要求。
+由图\ref{fig-f6}可以看出，消息分发在未绑定任何响应函数的情况下单机可以达到每秒157651条，在未读取数据库情况下消息分发延迟6.33ms，以上数据目前满足数字孪生平台要求。

data/chapter4.tex

@@ -2,26 +2,25 @@
 \chapter{知识模型设计}
 
 \section{基本模型}
-
     在建立数字孪生虚拟世界过程中，会有大大小小的规则、算法、逻辑等知识纳入其中，任何规则算法归纳来讲都是描述任意虚拟或实体对象相关作用关系，这些作用关系对于该系统内部世界来说就是一个个具体的知识。本文归纳了这些知识的共同特征，建立了一个一般性的知识模型，该模型是一个动态模型，其规则求解过程可根据特点纳入平台内运算或使用独立进程进行运算求解。
-    基本模型需要先建立三个外部特征，触发域、输入域、输出域。触发域主要用于设定触发求解过程的条件。输入域是指定该模型需要哪些虚拟/实体对象的什么参数。输出域是指定该模型输入影响范围和参数。
+    如图\ref{fig-f12}所示，基本模型需要先建立三个外部特征，触发域、输入域、输出域。触发域主要用于设定触发求解过程的条件。输入域是指定该模型需要哪些虚拟/实体对象的什么参数。输出域是指定该模型输入影响范围和参数。
     对于不同的知识或者说规则，根据其作用域和功能特点，将其分为现实类知识、虚拟类知识、仿真类知识
 \begin{figure}[h!]
     \centering
-    \includegraphics[width=0.8\textwidth]{figure/f12.png}
+    \includegraphics[width=1\textwidth]{figure/f12.png}
     \caption{知识模型分类}
     \label{fig-f12}
 \end{figure}
 
     \begin{description}
-    \item[现实类知识]该类知识是具体场景下最底层知识，其触发域和输入域仅能为实体对象数据,虚拟场景运行与否不影响该类知识触发和生效作用。
+    \item[现实类知识]该类知识是具体场景下最底层知识，其触发域和输入域仅能为实体对象数据，虚拟场景运行与否不影响该类知识触发和生效作用。
     \item[仿真类知识]该类知识为虚拟环境中与实体对象对应的虚拟对象的数据的关联规则，其输出域可以设定于虚拟世界，也可作用于现实世界。
-    \item[虚拟知识]该类知识其输出域仅能作用于虚拟世界。
+    \item[虚拟类知识]该类知识其输出域仅能作用于虚拟世界。
 
 \end{description}
 
-    如图8所示，基本模型内部求解过程可以根据类型和功能特点选择提交公式或算法代码，或直接运行独立的求解程序。
-    本章后面以构建碰撞检测和刚体运动力学规则为例讲解代码和公式确定知识模型。
+如图\ref{fig-f9}所示，基本模型内部求解过程可以根据类型和功能特点选择提交公式或算法代码，或直接运行独立的求解程序。
+本章后面以构建碰撞检测和刚体运动力学规则为例讲解代码和公式确定知识模型。
 
 \begin{figure}[h!]
     \centering
@@ -33,7 +32,7 @@
 
 \section{程序接入机制}
 
-如图8所示，用户仅需要申请访问秘钥，调用本平台开发的依赖库即刻纳入到通信网络中作为一个计算节点执行计算任务，与内部的计算节点无任何差别，唯一要考虑的是跨地区网络后消息实时性无法满足要求，不适合去做实时性分析人物。目前支持的依赖库python/go/c/rust。
+如图\ref{fig-f9}所示，用户仅需要申请访问秘钥，调用本平台开发的依赖库即刻纳入到通信网络中作为一个计算节点执行计算任务，与内部的计算节点无任何差别，唯一要考虑的是跨地区网络后消息实时性无法满足要求，不适合去做实时性分析人物。目前支持的依赖库python/go/c/rust。
 
 
 \section{代码解析机制}
@@ -73,7 +72,7 @@
 	\end{tikzpicture}
 \end{center}
 
-以AST树构建公式算法，输入目前支持浮点数及矩阵格式，支持常用函数表达, 整体具体公式需要去做输入输出数据格式转换。
+以AST树构建公式算法，输入目前支持浮点数及矩阵格式，支持常用函数表达，整体具体公式需要去做输入输出数据格式转换。
 
 
 
@@ -123,15 +122,15 @@ function intersect(a, b) {
 
 刚体的运动主要基于牛顿三大定律来模拟:
 \begin{itemize}
-    \item 1.惯性 物体在不受力时,总是保持速度不变.
-    \item 2.力,质量,加速度力在物体上产生加速度,满足$F = ma$.
+    \item 1.惯性 物体在不受力时，总是保持速度不变.
+    \item 2.力，质量，加速度力在物体上产生加速度，满足$F = ma$.
     \item 3.力的作用是相互的
 \end{itemize}
 
 
-基于牛顿三大定律,在计算机中来模拟刚体的运动流程如此:
+基于牛顿三大定律，在计算机中来模拟刚体的运动流程如此:
 
-对于每个物体,使用循环的方式来模拟:
+对于每个物体，使用循环的方式来模拟:
 
 
 

data/chapter5.tex

@@ -1,6 +1,6 @@
 \chapter{时序模型}
 
-在数字孪生实践困境中涉及到了诸多现实难题，如多系统融合、数字化率低、应用场景单一等等。本文在考虑现实应用场景需要后，根据前面两项研究基础，建立虚拟世界的时序模型，扩充了数字孪生系统的应用范围和场景，降低系统使用难度和场景构建难度。
+在数字孪生实践困境中涉及到了诸多现实难题，如多系统融合、数字化率低、应用场景单一等等。本文在考虑现实应用场景需要后，根据另外两项研究基础，建立虚拟世界的时序模型，扩充了数字孪生系统的应用范围和场景，降低系统使用难度和场景构建难度。
 
 在设计时序模型前，还需要设计清楚多复杂系统的状态模型和事件模型，时序模型建立在该两项技术基础上。
 
@@ -14,11 +14,11 @@
 \end{description}
 
 每个节点在接入消息网络时会自动同步输入输出接口，为方便节点运算管理和展示，对节点库内置有限状态机逻辑，可在算法内直接调用和修改。
-除了在节点算法内自行配置状态机外，还可以在用户端对节点状态转移表进行直接控制，如下表所示根据不同的输入编辑状态转换逻辑
+除了在节点算法内自行配置状态机外，还可以在用户端对节点状态转移表进行直接控制，如表\ref{tab-c3}所示根据不同的输入编辑状态转换逻辑
 \begin{table}
     \centering
     \caption{节点状态转移表}
-    \label{tab-three-line-table-example}
+    \label{tab-c3}
     \begin{tabular}{cccc}
         \toprule
                & 状态A & 状态B & 状态C \\
@@ -34,8 +34,10 @@
 在一个复杂系统中，可能涉及成千上万的异构节点，节点在各个时间点的状态的合集组成了该复杂系统的状态，该状态可以有一个n维的向量描述，n为节点数量，元素为每个节点的状态，复杂系统每秒的状态变换可以描述为一个向量在一组事件下转变为另一个n维向量。
 
 \section{事件模型}
+在本平台中，一条或多条包含特定逻辑的消息被归纳为事件。事件是整个平台流转的最小价值信息单元，也是消息网络订阅主题的发布内容。每个主题仅发布相同类型的事件，而事件具有特定的数据结构。需要注意的是，事件的数据结构可能与节点的输入输出数据结构不一致，因此在事件到达和离开节点时，需要进行一次结构转换。通过这种方式，特定主体的事件可以在整个消息网络和节点网络中传播，并且实时生效和发挥作用。
+
+事件还作为数据存储的单位，每个事件都会作为一条消息存储在数据库中。后续基于数据的分析实际上是在这些事件中挖掘潜在规律。
 
-由泛含某种特定逻辑的单条或者多条消息在本平台归纳为事件, 事件是在整个平台流转的最小价值信息，也是消息网络订阅主题的发布内容，每个主题仅会发布同种事件，事件具有特定的数据结构，不一定与节点输入输出数据结构相符，所以事件在到达和传出节点时会做一次结构转换。这样特定主体的事件就可以在整个消息网络和节点网络传播，并且即时生效和作用。事件也是数据存储的单位，每个事件都会作为一条消息存储在数据库中，后续所有基于数据的后期分析实质都是在这些事件中发掘规律。
 其数据格式设计为:
 
 \begin{lstlisting}
@@ -58,14 +60,17 @@
 
 \section{时序模型}
 
-时序模型是本平台最为核心的一个基础功能和分析手段。在已经运行的集群网络，会收集所有的历史事件，这些历史数据是所有数据分析的基础。整个集群会包含三个状态，过去，现在，未来。现在状态 就是物理集群目前的状态，会按照设定好的规则和节点逻辑运行。过去和未来状态皆是模拟场景，发生在用户端，用户在客户端可以自由的调整时间进度条，往前拉，虚拟场景会自动重新模拟当时的事件数据并按照当时的逻辑规则运行，往后拉，会根据历史的事件数据进行拟合，去预测未来的集群状态和数据。相当于在虚拟世界可以自由的调整时间线，平台会根据时间戳自动重播历史事件消息或者预测未来数据。
+时序模型是本平台最核心的高级功能和分析手段之一。在运行中的集群网络中，会收集所有历史事件，这些历史数据为所有数据分析提供基础。整个集群包含三个状态：过去、现在和未来。现在状态是物理集群目前的状态，按照预定的规则和节点逻辑运行。过去和未来状态均为模拟场景，发生在用户端。
+
+用户可在客户端自由调整时间进度条。向前拉动时，虚拟场景会自动重新模拟当时的事件数据并按照当时的逻辑规则运行。向后拉动时，系统会根据历史事件数据进行拟合，预测未来的集群状态和数据。这相当于在虚拟世界中可以自由调整时间线，平台会根据时间戳自动重播历史事件消息或预测未来数据。
+
+时序模型允许在OneDT系统中随时在虚拟世界中将复杂系统恢复到过去、现在以及推演的未来某一刻。推演数据来源于过去的状态数据和事件数据，推演方法包括统计学方法和循环神经网络预测。
 
-时序模型就是可以在OneDT系统中随时在虚拟世界中将复杂系统恢复到过去现在以及推演的未来某一刻，其推演数据来源就是过去的状态数据和事件数据，推演方法有统计学方法，也可使用循环神经网络去预测。
 
 \begin{table}
     \centering
     \caption{复杂系统状态转移表}
-    \label{tab-three-line-table-example}
+    \label{tab-c4}
     \begin{tabular}{cccccccc}
         \toprule
                & 过去A & 过去B & ... & 现在 & ... & 未来A & 未来B \\

data/chapter6.tex

@@ -1,7 +1,51 @@
 
 \chapter{应用案例}
 
+
+\section{自组织网络-树莓派集群}
+
+\section{时序模型-应力应变分析}
+如图\ref{fig-f14}所示，为复合钢材变形的孪生与传统有限元仿真融合分析模型。A1、A2、A3为传统的有限元分析模型，特点是分析时间长，精度高。B1、B2、B3为时序推演模型，根据过往采集的320个点位形变信息及材料相关信息，进行时序分析。C1为融合模型，结合FEM模型和时序模型信息，相互校准后进行融合统一输出。在该案例中，时序模型不仅在时间中进行推演，而且在结合一定机理信息后在空间范围内推演，由初始320个点位应变信息，生成全局应力场、应变场。
+
+如表\ref{tab-c5}所示，在未经过融合的情况下，时序模型的精度较低，但是在融合后，时序模型的精度提高了，同时也减少了FEM模型的计算量，提高了计算效率。原有网络模型输出频率为100hz，在加入融合计算后在保证精度95基础上输出频率保证30hz。
+
+\begin{table}
+    \centering
+    \caption{时序分析性能}
+    \label{tab-c5}
+    \begin{tabular}{cccc}
+        \toprule
+               & A1初始模型FEM & A2降阶模型FEM & 时序分析融合模型 \\
+        \midrule
+         时间 & 1000s+  & 100s+   & 30hz \\
+         精度 & 100  & 99   & 95 \\
+        \bottomrule
+    \end{tabular}
+\end{table}
+
+\begin{figure}[h!]
+    \centering
+    \includegraphics[width=1\textwidth]{figure/f14.png}
+    \caption{复合材料FEM与时序分析融合}
+    \label{fig-f14}
+\end{figure}
+
+
+\begin{figure}[!ht]
+    \centering%
+    \begin{minipage}[b]{0.48\textwidth}
+        \centering%
+        \includegraphics[height=4cm]{figure/f17.png}
+        \caption{光学应变采集设备}
+        \label{fig-f17}
+    \end{minipage}%
+    \hspace{3mm}%
+    \begin{minipage}[b]{0.48\textwidth}
+        \centering%
+        \includegraphics[height=4cm]{figure/f18.png}
+        \caption{320点位应变采集图}
+        \label{fig-f18}
+    \end{minipage}
+\end{figure}
+
 \section{规则模型-PID}
-
-\section{自组织网络-机械臂}
-

main.tex

@@ -1,5 +1,5 @@
 % !Mode:: "TeX:UTF-8"
-\documentclass[master,openright,twoside,color,AutoFakeBold=true]{buaathesis}
+\documentclass[master,openany,oneside,color,AutoFakeBold=true]{buaathesis}
 
 \usepackage{xcolor}
 \usepackage{tikz}
@@ -38,13 +38,11 @@
 % 正文
 \include{data/chapter1-intro}
 \include{data/chapter3}
-\include{data/chapter4}
+
 \include{data/chapter5}
+\include{data/chapter4}
+
 \include{data/chapter6}
-% \include{data/chapter3-download}
-% \include{data/chapter4-basic}
-% \include{data/chapter5-usage}
-% \include{data/chapter6-implement}
 \include{data/conclusion}
 
 % 参考文献