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一类观点认为数字材料平台是三维模型、是物理实体的copy,或是虚拟样机。这些认识从模型需求与功能的角度,重点关注了数字材料平台的模型维度。综合现有文献分析,理想的数字材料平台模型涉及几何模型、物理模型、行为模型、规则模型等多维多时空多尺度模型,且期望数字材料平台模型具有高保真、高可靠、高精度的特征,进而能真实刻画物理世界。此外,有别于传统模型,数字材料平台模型还强调虚实之间的交互,能实时更新与动态演化,从而实现对物理世界的动态真实映射。数字材料平台,有时候也用来指代将一个工厂的厂房及产线,在没有建造之前,就完成数字化模型。数字材料平台实现的关键要素是什么?杭州线上面料平台
数字材料平台便也在这种情况下,得到了更多的关注。我们可以在不改变原有物理世界的情况下,运用数字材料平台技术,克隆出与之对应的虚拟世界,在虚拟世界中我们可以看到物理世界的角角落落,并且可以在虚拟世界中进行各种创新性尝试与变革,这样我们就可以提前知道如果这种决策运用在现实生活中是否可行。这样将较大减少了试错的成本,并且可以不断调优,使得决策更加助力与现实环境。当前互联网科技已经开始深入到数字材料平台的研究中,希望探索出一条更加美好的新型城市建设道路。苏州流行面料平台企业数字材料平台是新一代信息技术的集大成者,有潜力改变几乎每一个行业。
数字材料平台与边缘计算边缘计算技术可将部分从物理世界采集到的数据在边缘侧进行实时过滤、规约与处理,从而实现了用户本地的即时决策、快速响应与及时执行。结合云计算技术,复杂的孪生数据可被传送到云端进行进一步的处理,从而实现了针对不同需求的云-边数据协同处理,进而提高数据处理效率、减少云端数据负荷、降低数据传输时延,为数字材料平台的实时性提供保障。数字材料平台与云计算数字材料平台的规模弹性很大,单元级数字材料平台可能在本地服务器即可满足计算与运行需求,而系统级和复杂系统级数字材料平台则需要更大的计算与存储能力。云计算按需使用与分布式共享的模式可使数字材料平台使用庞大的云计算资源与数据中心,从而动态地满足数字材料平台的不同计算、存储与运行需求。
何为数字材料平台?物理维度有一类观点认为数字材料平台只是物理实体的数字化表达或虚体,其概念范畴不包括物理实体。实践与应用表明,物理实体对象是数字材料平台的重要组成部分,数字材料平台的模型、数据、功能/服务与物理实体对象是密不可分的。数字材料平台模型因物理实体对象而异、数据因物理实体特征而异、功能/服务因物理实体需求而异。此外,信息物理交互是数字材料平台区别于其他概念的重要特征之一,若数字材料平台概念范畴不包括物理实体,则交互缺乏对象。综上所述,当前对数字材料平台存在多种不同认识和理解,目前尚未形成统一共识的定义,但物理实体、虚拟模型、数据、连接、服务是数字材料平台的主要要素。不同阶段(如产品的不同阶段)的数字材料平台呈现出不同的特点,对数字材料平台的认识与实践离不开具体对象、具体应用与具体需求。从应用和解决实际需求的角度出发,实际应用过程中不一定要求所建立的“数字材料平台”具备所有理想特征,能满足用户的具体需要即可。数字材料平台,有时候也用来指代将一个工厂的厂房及产线,在没有建造之前,就完成数字化模型。数字材料平台是实现信息物理融合的有效手段。
何为数字材料平台?物理维度一类观点认为数字材料平台只是物理实体的数字化表达或虚体,其概念范畴不包括物理实体。实践与应用表明,物理实体对象是数字材料平台的重要组成部分,数字材料平台的模型、数据、功能/服务与物理实体对象是密不可分的。数字材料平台模型因物理实体对象而异、数据因物理实体特征而异、功能/服务因物理实体需求而异。此外,信息物理交互是数字材料平台区别于其他概念的重要特征之一,若数字材料平台概念范畴不包括物理实体,则交互缺乏对象。综上所述,当前对数字材料平台存在多种不同认识和理解,目前尚未形成统一共识的定义,但物理实体、虚拟模型、数据、连接、服务是数字材料平台的主要要素。不同阶段(如产品的不同阶段)的数字材料平台呈现出不同的特点,对数字材料平台的认识与实践离不开具体对象、具体应用与具体需求。从应用和解决实际需求的角度出发,实际应用过程中不一定要求所建立的“数字材料平台”具备所有理想特征,能满足用户的具体需要即可。数字材料平台在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等领域应用较多。随着企业学习如何使用数字材料平台来提高生产率和降低成本,数字材料平台只会越来越受欢迎。安徽企业数字化开发平台设计
数字材料平台是仿真技术不断升级的产物。杭州线上面料平台
何为数字孪生?数据维度 Grieves 教授曾在美国密歇根大学产品全生命周期管理(PLM)课程中提出了与数字孪生相关的概念,因而有一种观点认为数字孪生就是 PLM。与此类似,还有观点认为数字孪生是数据/大数据,是 Digital Shadow,或是 DigitalThread。这些认识侧重了数字孪生在产品全生命周期数据管理、数据分析与挖掘、数据集成与融合等方面的价值。数据是数字孪生的主要驱动力,数字孪生数据不只包括贯穿产品全生命周期的全要素/全流程/全业务的相关数据,还强调数据的融合,如信息物理虚实融合、多源异构融合等。此外,数字孪生在数据维度还应具备实时动态更新、实时交互、及时响应等特征。杭州线上面料平台
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