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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***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 北京哪些数字孪生怎么收费河北数字孪生模型交易价格。

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因此,在过去的研究中,一些相互作用的策略方法,例如,基于规格说明的状态复制方法和卡尔曼滤波器作为观测器的方法。这些方法主要可以分为两个步骤。 首先,在对虚拟空间进行相应更新之前,应消除虚拟空间与物理空间之间的差异。为实现这一目标,可采用基于规则的一致性检查方法,将物理制造工厂的感知定时事件与基于数字孪生的估计进行比较。在此基础上,研究了如何在可接受的误差和时延范围内使虚拟空间与其对应的物理空间保持一致的问题。例如,已被应用于实现制造自动化系统的同步的锚点方法。

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。

除了数据挖掘,人工智能还可以在数字孪生实施过程中应用于其他方面。考虑到车间计算能力的局限性,人工智能可以帮助解决优化分配计算资源的问题。此外,人工智能可以体现在边缘硬件中,**减少数据传输量,更好地满足数字孪生的时效性要求。**近一些基于神经网络和大型语言模型的产品,如ChatGPT,可能会为数字孪生提供更多的可能性。 广东数字孪生模型参考价格。

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在这种情况下,有些人可能会问,是否建议采用更简单的模式。然而,答案是否定的。理想情况下,我们希望有效地使用简单的模型来解决复杂的问题,但在现实中,很难做到这一点。例如,数控机床的三维模型可以只反映其动作,这允许运行过程的可视化。由于物理特征(例如疲劳磨损和腐蚀疲劳)没有体现在三维模型中,因此无法评估机器的性能和健康管理。过于简单和过于复杂的模型或元素暴露出的问题包括模糊的需求和不平衡的投入产出。因此,准确地阐明用户需求并分析具体问题,从而指导在复杂模型和简单模型之间进行模型构建或重构的权衡至关重要。山东数字孪生客服电话。北京哪里数字孪生费用

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潜在的道德和隐私问题数字孪生的引入不可避免地引起了用户的隐私和道德问题,因为数字孪生将包含整个制造系统的多个数据和模型,包括个人的私人数据。此外,还可能出现一些新的网络犯罪活动。***,由于数据的不完整或算法的选择,可能会出现一些偏差,这将进一步导致片面的结论和不合理的决策。为解决上述问题,需要制定相关的技术、政策、法律和法规。

尽管近年来在工业应用方面取得了相当大的进展,但由于认识不足、模型不准确、数据不完整、交互不足、商业软件不成熟以及标准体系不完整,数字孪生的整体成熟度仍然相对较低。此外,数字孪生在工业中的发展面临着持续的技术挑战,需要克服这些挑战才能推动进一步的发展。 北京项目数字孪生费用是多少

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