數(shù)字孿生被認(rèn)為是實現(xiàn)虛擬空間和物理空間融合的有效途徑，在過去十年中引起了大量的關(guān)注。隨著近年來數(shù)字孿生技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字孿生技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于各個領(lǐng)域，特別是工業(yè)領(lǐng)域。然而，仍有一些差距有待填補，一些限制因素有待解決。在這里，本文簡要概述了數(shù)字孿生在工業(yè)中的進(jìn)展，并強調(diào)了要避免的主要問題誤區(qū)和要克服的挑戰(zhàn)，以提高數(shù)字孿生的成熟度，并促進(jìn)未來的大規(guī)模工業(yè)應(yīng)用。

目錄

1引言2工業(yè)應(yīng)用中數(shù)字孿生的***技術(shù)2.1理論和技術(shù)2.2孿生感知2.3孿生模型構(gòu)造2.4孿生交互2.5應(yīng)用3主要問題3.1過于簡單或過于復(fù)雜的模型3.2不局限于大數(shù)據(jù)3.3交互性不足3.4未充分利用的人工智能4主要挑戰(zhàn)4.1精確的模型構(gòu)建和驗證4.2數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)4.3工業(yè)應(yīng)用的可解釋人工智能4.4數(shù)字資產(chǎn)安全4.5通用工業(yè)軟件和平臺4.6工業(yè)數(shù)字孿生標(biāo)準(zhǔn)4.7潛在的道德和隱私問題5結(jié)論與展望 陜西數(shù)字孿生模型供應(yīng)商。河北如何數(shù)字孿生是什么

未充分利用的人工智能物理空間中存在大量來自機器、人、物料和環(huán)境的數(shù)據(jù)，這就帶來了在數(shù)字孿生實施過程中如何處理這些數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。值得注意的是，人工智能適合從大量數(shù)據(jù)中挖掘知識。人工智能在過去幾年中蓬勃發(fā)展，雖然它仍在不斷發(fā)展，但它可能已經(jīng)足夠成熟，可以應(yīng)用于一些實際場景。例如，數(shù)字孿生可以通過人工智能提供動態(tài)調(diào)度，設(shè)備故障預(yù)測，能耗優(yōu)化等高質(zhì)量的服務(wù)。在制造流程中，Priyanka等人將數(shù)字孿生與機器學(xué)習(xí)相結(jié)合，以預(yù)測石油管道系統(tǒng)的風(fēng)險概率，并評估其剩余使用壽命。在離散制造業(yè)中，為減少不確定性和不可預(yù)測事件對調(diào)度的影響。內(nèi)蒙古品牌數(shù)字孿生電話多少重慶數(shù)字孿生模型參考價格。

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在設(shè)計階段，與傳統(tǒng)的設(shè)計方法相比，使用高保真的孿生模型和生命周期數(shù)據(jù)更容易生成新的解決方案。該模型能夠以高置信度支持虛擬測試，從而可以**降低物理測試的成本和時間。此外，孿生模型和產(chǎn)品生命周期數(shù)據(jù)可以彌合設(shè)計和制造之間的差距，避免設(shè)計方案在有限的制造能力下無法實現(xiàn)的情況。例如，Huang等人提出了一個基于數(shù)字孿生的快速產(chǎn)品開發(fā)框架?；跀?shù)字化試制獲得了數(shù)字化產(chǎn)品原型，有助于在設(shè)計階段改進(jìn)制造過程，并以旋翼機部件為例驗證了所提框架的性能。安徽數(shù)字孿生模型成交價。

在這種情況下，有些人可能會問，是否建議采用更簡單的模式。然而，答案是否定的。理想情況下，我們希望有效地使用簡單的模型來解決復(fù)雜的問題，但在現(xiàn)實中，很難做到這一點。例如，數(shù)控機床的三維模型可以只反映其動作，這允許運行過程的可視化。由于物理特征（例如疲勞磨損和腐蝕疲勞）沒有體現(xiàn)在三維模型中，因此無法評估機器的性能和健康管理。過于簡單和過于復(fù)雜的模型或元素暴露出的問題包括模糊的需求和不平衡的投入產(chǎn)出。因此，準(zhǔn)確地闡明用戶需求并分析具體問題，從而指導(dǎo)在復(fù)雜模型和簡單模型之間進(jìn)行模型構(gòu)建或重構(gòu)的權(quán)衡至關(guān)重要。重慶數(shù)字孿生建模介紹。哪里數(shù)字孿生客服電話

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