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模型验证是评估模型性能和可信度的主要方式,是数字孪生应用中不可缺少的步骤。片面或错误的评价结果可能会误导模型的使用,甚至造成严重的后果。需要进行***的模型验证,以协助判断模型适用于何处。然而,目前行业内缺乏相关的国际标准或基准来指导模型验证的实施。4.2数据挑战数据的收集、传输、存储和处理是创造孪生数据价值的主要步骤,而每一个步骤都存在挑战。
数据采集。尽管目前已有一些常用的数据采集方法,包括组态软件、数据采集卡、传感器和射频识别设备等,但仍存在一些挑战需要解决。有些机器的接口不开放,有些机器甚至没有接口支持数据采集。此外,有些机器不能安装传感器,因为安装的传感器会影响其性能。在高温、高压、低温、粉尘、高辐射通量等复杂工况下,对传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。 上海数字孪生建模介绍。海南国际数字孪生信息中心
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***,图1c描述了产品和制造系统的数字孪生的整体架构,它为三维数字孪生模型添加了数据和服务。此外,物理进程和虚拟进程在整个生命周期中交替执行,如图1c的外圈所示。孪生模型用于支持虚拟仿真,优化,从而以更低的成本和更高的效率实现产品设计、生产、测试和优化。此外,孪生模型不断丰富,修改和更新。虽然这些概念模型在框架方面有所不同,但它们都旨在利用超逼真的模型,丰富的数据和实时交互为特定对象提供某些服务。
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速度加速:即时响应,高效运营在"速度"维度上,数字孪生技术让AI园区实现了即时响应与高效运营。通过实时数据传输与处理,管理者可以迅速获得园区运行的***状态,对突发事件做出即时反应。AI算法的加入,进一步加快了决策过程,自动化调度、智能优化等应用让园区的日常管理更加敏捷。比如,在交通管理上,通过预测园区内人流车流趋势,提前调整交通信号灯配时,有效缓解拥堵。这样的即时响应能力,不仅提高了园区的运行效率,也为入驻企业和员工创造了更加便捷的工作生活环境。海南国际数字孪生信息中心
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