数字孪生的解决方案-凌岳网络科技-合肥数字孪生

什么是数字孪生

数字孪生，英文名叫Digital Twin（数字双胞胎），也被称为数字映射、数字镜像。

它的定义非常复杂，是这么说的：

数字孪生，是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

看晕了吧？其实，简单来说，数字孪生就是在一个设备或系统的基础上，创造一个数字版的“体”。

数字孪生起源于工业制造领域。工业制造也是数字孪生的主要战场。

在产品研发的过程中，数字孪生可以虚拟构建产品数字化模型，对其进行测试和验证。生产制造时，可以模拟设备的运转，黄山数字孪生，还有参数调整带来的变化。

数字孪生能够有效提升产品的可靠性和可用性，同时降低产品研发和制造风险。

维护阶段，数字孪生也能发挥重要作用。

采用数字孪生技术，通过对运行数据进行连续采集和智能分析，可以预测维护工作的时间点，也可以提供维护周期的参考依据。数字孪生体也可以提供故障点和故障概率的参考。

数字孪生给工业制造带来了显而易见的效率提升和成本下降，使得几乎所有的工业巨头趋之若鹜。

.数字孪生解决的“不确定” 环境中的问题，即，数字孪生体用于解决传统机理模型无法解决的非线性、不确定性问题，数字孪生技术可以与机器学习、深度学习构成一个不断进化的系统。

其实在上图中我们看到两种数字优化，一种模型驱动（Model-Driven），一种数据驱动（Data-Driven），即我们可以将机理模型与/或强化学习构建一个适合工业应用的优化方法包。

建模与数字孪生关注点不同，建模关注于模型的保真度，即，是否能够准确的还原物理对象的特性与状态，而数字孪生技术则关注于动态中的变化关系。

其实个性化本身就是提高了不确定性，这是一个大的不确定性环境，另一个是对实体对象描述和测控中的不确定性，因为在精细的系统也有干扰、不可测量或不易测量（成本过高）的变量，而传统意义上模型无法进行测量验证的又恰恰是学习可以擅长解决的问题吗？

因此它大的意义正是应对个性化、解决不确定性环境中的问题，数字孪生解决方案公司，而今天的时代，一方面需求导致更多这样的问题，另一个是指工具、方法也同样提供了一定的外在条件。

数字孪生诱人的地方，是数字模型和物联网的结合，而这种结合的终目的是为了将模型打磨得更加接近真实系统。物联网技术为建模提供了一种新的强有力的手段，而且在对复杂系统机理缺乏足够认识的情况下，还可基于所采集的数据利用人工智能技术对系统进行建模。这是对建模技术的发展和补充。而基于模型的分析、预测、训练等活动，本来就是要做的事。所以数字孪生本质上是新一代信息技术在建模和中的应用。

　　经过半个多世纪的发展，建模和已经形成了一个相当完善和系统的技术体系。事实上，数字孪生的解决方案，在领域，利用动态实时数据进行建模和的方法和技术已经研究多年，如动态数据驱动的（Dynamic Data Driven Simulati， DDDS），嵌入式，硬件在回路的等。

当然，数字孪生作为技术的重要内容，通过与新一代信息技术的融合，将进一步促进建模和技术的发展。