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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 为航天五院提供了“采样封装可视化监测系统”,。内蒙古品质数字孪生哪里有卖的
数字孪生
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工业数字孪生标准国际标准是数字孪生大规模工业应用的基础。虽然标准化工作已经开始(例如ISO23247、IPC2551和ISO/IECJTC1/SC41),但不同的组织尚未就数字孪生的理解达成一致,这可能会导致兼容性和互操作性问题。因此,未来需要标准组织之间的合作,以保持一致性并避免重复。此外,关于数字孪生中使用的技术的一些现有标准仍然可以采用。例如,ISO29002、IEC61987和ISO13372:2012可用于数字孪生的工业应用,以保持兼容性。但是针对不同行业场景的软件、开发流程和实施流程标准仍然缺乏。北京企业数字孪生费用是多少!
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。并通过加载遥测数据,实现航天器工作状态监测。内蒙古国际数字孪生单价
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