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(jī)床的三維模型可以只反映其動作，這允許運(yùn)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(jī)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。福建數(shù)字孿生模型供應(yīng)商。咨詢數(shù)字孿生建模哪個好

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(bǔ)，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(qiáng)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 安徽企業(yè)數(shù)字孿生湖北數(shù)字孿生客服電話。

孿生模型構(gòu)造孿生模型用于描述制造系統(tǒng)及其要素的關(guān)鍵特征（如幾何特征、物理特征和行為特征）。不同的建模方法-包括基于物理的建模，基于數(shù)據(jù)的建模和混合建模-已被應(yīng)用于不同的場景。物理模型的準(zhǔn)確性在很大程度上依賴于對物理機(jī)制和客觀規(guī)律的認(rèn)識，但這種方法不需要大量的數(shù)據(jù)。相反，精確的基于數(shù)據(jù)的建模需要大量的參數(shù)和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。實際上，有些機(jī)制還沒有得到充分的理解，現(xiàn)有數(shù)據(jù)也很有限?；旌辖７椒梢猿浞掷眠@兩種建模方法的優(yōu)點，通過數(shù)據(jù)、知識和機(jī)理的融合，實現(xiàn)對目標(biāo)的精確描述，是未來的發(fā)展趨勢。

模型驗證是評估模型性能和可信度的主要方式，是數(shù)字孿生應(yīng)用中不可缺少的步驟。片面或錯誤的評價結(jié)果可能會誤導(dǎo)模型的使用，甚至造成嚴(yán)重的后果。需要進(jìn)行***的模型驗證，以協(xié)助判斷模型適用于何處。然而，目前行業(yè)內(nèi)缺乏相關(guān)的國際標(biāo)準(zhǔn)或基準(zhǔn)來指導(dǎo)模型驗證的實施。4.2數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)的收集、傳輸、存儲和處理是創(chuàng)造孿生數(shù)據(jù)價值的主要步驟，而每一個步驟都存在挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)采集。盡管目前已有一些常用的數(shù)據(jù)采集方法，包括組態(tài)軟件、數(shù)據(jù)采集卡、傳感器和射頻識別設(shè)備等，但仍存在一些挑戰(zhàn)需要解決。有些機(jī)器的接口不開放，有些機(jī)器甚至沒有接口支持?jǐn)?shù)據(jù)采集。此外，有些機(jī)器不能安裝傳感器，因為安裝的傳感器會影響其性能。在高溫、高壓、低溫、粉塵、高輻射通量等復(fù)雜工況下，對傳感器提出了更高的要求，包括安全性、微型化、高精度、低功耗等。 河南數(shù)字孿生建模售價。

精確的模型構(gòu)建和驗證在許多情況下，加工設(shè)備的結(jié)構(gòu)、工藝過程和操作環(huán)境都可能非常復(fù)雜，這給建模帶來了挑戰(zhàn)。一些過程的機(jī)理和耦合關(guān)系可能也不夠清晰或準(zhǔn)確，難以建立相應(yīng)的模型。例如，刀具磨損的程度受許多因素的影響，如刀具材料和形狀，工作環(huán)境和冷卻方法，切削參數(shù)（如切削速度，進(jìn)給量和被加工材料）等。此外，刀具磨損的不同形式，包括磨粒磨損、粘著磨損、擴(kuò)散磨損、疲勞磨損和化學(xué)磨損，也與上述不同因素有關(guān)。因此，難以準(zhǔn)確地描述刀具的磨損過程.此外，許多挑戰(zhàn)在于計算成本和模型精度之間的平衡：考慮所有上述因素將需要大量的參數(shù)，帶來巨大的計算成本。這里的模型不是無限精確的，而是在滿足客戶需求的前提下有效的。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，基于物理的模型和數(shù)據(jù)之間的融合是有希望的，因為數(shù)據(jù)挖掘的知識可以在一定程度上彌補(bǔ)未知機(jī)制的不足。天津數(shù)字孿生模型供應(yīng)商家。山東品質(zhì)數(shù)字孿生單價

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