PDF分享 | 基于科学知识图谱的数字孪生发展可视化分析
作者：刘晓冰，王姝婷，白朝阳
随着工业４.0、智能制造等技术与发展战略的出台，数字孪生领域的研究与应用探索逐渐成为研究热点。通过定量化与可视化的文献计量分析方法，对WoS数据库中数字孪生领域的研究成果进行梳理，并运用科学计量理论算法与可视化分析软件分析了数字孪生领域的文献外部特征，讨论了领域的研究热点以及热点演进趋势，展望了领域未来的研究方向，为关注数字孪生领域的学者与企业实践者提供参考。
关键词： 数字孪生 知识图谱 可视化分析 研究热点 领域前沿
大数据、物联网等新一代信息技术的发展对制造业的数字化、网络化、智能化进程起到关键的推动作用，随着“工业互联网”“工业4.0”“中国制造2025”等制造战略的提出，以智能制造为主体的第四次工业革命已经来临。智能制造是制造业变革的潮流与趋势，而数字孪生（digital twin）作为制造领域的前沿科学技术，已经逐渐成为智能制造的关键使能技术。数字孪生指以数字化的方式构建物理实体的虚拟模型，并对物理实体在现实环境中的行为进行模拟，借助虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段扩展物理实体的能力，为客户提供更实时、更智能的服务。党的十九大报告指出，要加快建设制造强国，推动生产过程的智能化发展。在此背景下，数字孪生领域具有巨大的发展潜力，其定义、应用范围、研究热点和演进趋势均是智能制造领域的研究热点。
目前，已经有部分学者采用文献计量方法分析了数字孪生领域的研究进展。管文玉等[1]对数字孪生领域的210篇文献进行分析，基于CiteSpace构建了可视化知识图谱，提出领域内的趋势及热点；陈勇等[2]基于文献计量的方法对486篇文献的研究领域、期刊、关键词等模块进行了详细分析，探寻了数字孪生领域的应用前景；郭洪飞等[3]扩大检索范围，对Web of Science(WoS)和Google Scholar两个数据库中的文献进行检索分析，提出未来数字孪生领域的研究应聚焦于共享海量数据、统一建模标准、驱动智能制造等方面。
数字孪生领域的理论探索与应用推广是一个长期深化演进的过程，现阶段数字孪生正处于大发展时期，近两年的文献数量激增，亟需对现有研究成果进行梳理，分析数字孪生领域的趋势和发展脉络，探寻领域内的最新研究方向与热点。因此，本文对数字孪生领域的研究成果进行人工手动清洗与梳理，同时采用科学计量理论中的算法与科学知识图谱可视化软件分析数字孪生领域的文献总体发展趋势及来源，梳理数字孪生领域的核心研究主题与学科知识结构，探索领域内研究热点的演化趋势，以期为数字孪生未来的发展提供建议，也为领域内学者和企业实践者提供参考。
本报告共分为5大章节
1.数据来源与研究方法
2.数字孪生文献总体趋势分析
3.数字孪生文献来源情况分析
4.数字孪生研究热点分析
5.总结与展望
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