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时间:2024年06月07日 来源:

数字孪生被认为是实现虚拟空间和物理空间融合的有效途径,在过去十年中引起了大量的关注。随着近年来数字孪生技术的快速发展,数字孪生技术已经应用于各个领域,特别是工业领域。然而,仍有一些差距有待填补,一些限制因素有待解决。在这里,本文简要概述了数字孪生在工业中的进展,并强调了要避免的主要问题误区和要克服的挑战,以提高数字孪生的成熟度,并促进未来的大规模工业应用。

目录

1引言2工业应用中数字孪生的***技术2.1理论和技术2.2孪生感知2.3孪生模型构造2.4孪生交互2.5应用3主要问题3.1过于简单或过于复杂的模型3.2不局限于大数据3.3交互性不足3.4未充分利用的人工智能4主要挑战4.1精确的模型构建和验证4.2数据挑战4.3工业应用的可解释人工智能4.4数字资产安全4.5通用工业软件和平台4.6工业数字孪生标准4.7潜在的道德和隐私问题5结论与展望 湖南数字孪生模型参考价格。湖南电话数字孪生预算

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孪生交互孪生交互包括孪生模型与物理对象之间、孪生模型与孪生数据之间、物理对象与孪生数据之间、物理对象与服务之间、孪生模型与服务之间、孪生数据与服务之间的交互,从而形成有机整体。在工业场景中,意外的随机干扰、频繁的插入命令和设备故障等偶然因素通常会使虚拟空间与实际情况不一致。这就是孪生交互发挥作用的地方:虚拟和物理空间之间的一致性和同步性,这是数字孪生的**特征之一,可以通过虚拟—真实交互来实现。

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二、精度提升:洞察细微,优化决策"精度"是数字孪生技术的另一**所在。AI园区的数字孪生通过集成传感器网络,实时收集园区内各项数据,如环境参数、设备运行状态、能源消耗等,再利用AI算法进行深度分析,实现对园区运行情况的精细监测与预测。这种精度不仅体现在数据的高分辨率上,更在于能够通过机器学习技术,从大量数据中发现隐含规律,为园区的运维决策提供精细依据。例如,通过对设备故障前兆的早期识别,实现预防性维护,大幅降低停机时间与维护成本。

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未充分利用的人工智能物理空间中存在大量来自机器、人、物料和环境的数据,这就带来了在数字孪生实施过程中如何处理这些数据的挑战。值得注意的是,人工智能适合从大量数据中挖掘知识。人工智能在过去几年中蓬勃发展,虽然它仍在不断发展,但它可能已经足够成熟,可以应用于一些实际场景。例如,数字孪生可以通过人工智能提供动态调度,设备故障预测,能耗优化等高质量的服务。在制造流程中,Priyanka等人将数字孪生与机器学习相结合,以预测石油管道系统的风险概率,并评估其剩余使用寿命。在离散制造业中,为减少不确定性和不可预测事件对调度的影响。湖南电话数字孪生预算

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