备件数字化双胞胎建模

20/23备件数字化双胞胎建模第一部分备件数字化双胞胎概念与特征 2第二部分备件数字化双胞胎建模方法 4第三部分备件数字化双胞胎关键技术 7第四部分备件数字化双胞胎数据来源 10第五部分备件数字化双胞胎与预测性维护 13第六部分备件数字化双胞胎在供应链管理中的应用 15第七部分备件数字化双胞胎模型评估与优化 18第八部分备件数字化双胞胎建模发展趋势 20

第一部分备件数字化双胞胎概念与特征关键词关键要点备件数字化双胞胎概念

1.数字化双胞胎是一种数字表示，它与物理对象相关联，并提供有关其实时状态、性能和环境的深度信息。

2.备件数字化双胞胎是物理备件的虚拟表示，它包含有关备件设计、制造、使用和维护的生命周期数据的全面信息。

3.备件数字化双胞胎使制造商和运营商能够远程监测和诊断备件状况，预测故障并优化维护活动。

备件数字化双胞胎特征

1.高保真度：备件数字化双胞胎基于物理备件的详细设计和性能数据，从而确保高保真度和准确性。

2.实时连接：数字化双胞胎与物理备件通过物联网(IoT)传感器和数据流连接，提供实时更新和洞察。

3.可预测性和分析：数字化双胞胎利用机器学习和人工智能算法进行预测性分析，识别潜在故障模式并预测维护需求。

4.交互性和协作：数字化双胞胎提供一个互动平台，多个利益相关者可以协作管理备件信息、计划维护活动和解决问题。

5.可扩展性和灵活性：数字化双胞胎平台可以根据备件数量和复杂性进行扩展和定制，以适应广泛的应用场景。

6.安全性和可追溯性：数字化双胞胎采用严格的安全措施和数据管理实践，确保数据的完整性、保密性和可追溯性。备件数字化双胞胎概念

备件数字化双胞胎是指将物理备件映射到虚拟环境中创建的高保真数字模型。它融合了备件的几何、材料、使用状态、维护历史和环境信息，形成一个全面且动态的数字表示。

备件数字化双胞胎特征

1.高保真度：

数字化双胞胎忠实地反映物理备件的几何形状、材料组成、表面纹理和性能特征。这通过使用高分辨率扫描、多物理场建模和人工智能技术来实现。

2.实时数据集成：

数字化双胞胎通过传感器和物联网技术与物理备件连接，实时接收和处理使用数据、环境数据和维护记录。这使数字化双胞胎能够反映备件的实际状态和使用模式。

3.预测性分析：

基于实时数据和历史数据的分析，数字化双胞胎可以预测备件的剩余使用寿命、故障可能性和维护需求。这有助于制定主动维护策略并优化备件库存。

4.协作平台：

数字化双胞胎为工程师、维护人员和决策者提供了一个协作平台，可以在虚拟环境中评估备件性能、探索维护方案和制定备件管理策略。

5.持续优化：

随着新数据的不断集成和分析，数字化双胞胎不断优化，提高其预测准确性和决策支持能力。这有助于降低维护成本、提高备件可用性和优化整个供应链。

备件数字化双胞胎应用

1.预测性维护：

通过预测备件故障和维护需求，数字化双胞胎使企业能够在故障发生之前主动执行维护任务，最大限度地减少停机时间和维护成本。

2.备件库存优化：

数字化双胞胎提供对备件使用和需求的实时见解，使企业能够优化备件库存，减少不必要的库存积压并提高备件可用性。

3.设计改进：

分析数字化双胞胎的使用数据和故障模式，可以识别设计中的薄弱环节并指导改进，从而提高备件的可靠性和耐用性。

4.远程监控和支持：

数字化双胞胎支持远程监控备件性能和诊断问题，使技术人员能够在无需亲自访问物理备件的情况下提供维护支持。

5.供应链管理：

数字化双胞胎通过提供备件使用预测和库存优化，帮助企业协调供应链，确保备件在需要时可用。

结论

备件数字化双胞胎是备件管理和维护的变革性技术。通过创建高保真的数字模型并整合实时数据，它使企业能够预测故障、优化备件库存、改进设计、提供远程支持并优化供应链，从而提高效率、降低成本并提高设备可用性。第二部分备件数字化双胞胎建模方法关键词关键要点基于点云的数据获取

1.利用激光雷达或结构光等设备，获取备件的三维点云数据，形成高精度、高密度的点云模型。

2.点云模型可以全面反映备件的几何形状、表面细节和尺寸信息，为数字化双胞胎建模提供基础数据。

3.点云数据获取技术发展迅速，精度和效率不断提升，为备件数字化双胞胎建模提供了有力支撑。

多模态数据融合

1.除了点云数据外，备件数字化双胞胎建模还涉及材料成分、制造工艺、使用历史等多模态数据。

2.通过数据融合技术，将不同类型的备件数据关联起来，形成更加全面的备件信息库。

3.多模态数据融合提高了数字化双胞胎的精度和可信度，为备件全生命周期管理提供了更加准确的数据支撑。

几何重建与拓扑优化

1.基于点云数据，通过几何重建技术，构建备件的三维模型，并进行拓扑优化，去除冗余几何信息。

2.几何重建与拓扑优化可以提高数字化双胞胎的质量和性能，减少模型冗余，降低计算成本。

3.随着几何处理算法和计算机技术的进步，几何重建与拓扑优化技术不断优化，为备件数字化双胞胎建模提供了更加高效、低成本的解决方案。

物理仿真与性能预测

1.基于备件数字化双胞胎，利用有限元分析、计算流体力学等物理仿真技术，预测备件在不同工况下的性能。

2.物理仿真可以评估备件的强度、刚度、流体特性等性能指标，为备件设计、优化和决策提供依据。

3.物理仿真技术不断发展，仿真精度和效率提高，为备件数字化双胞胎建模提供了更加可靠的性能预测能力。

人工智能与机器学习

1.人工智能和机器学习技术在备件数字化双胞胎建模中发挥着重要作用，用于数据处理、模型训练和预测优化。

2.人工智能算法可以自动识别备件缺陷、预测故障风险，提升数字化双胞胎的智能化水平。

3.人工智能与机器学习技术的持续发展，为备件数字化双胞胎建模提供更加强大的智能化工具和算法模型。

云计算与平台建设

1.备件数字化双胞胎建模涉及大量数据存储、计算和管理，云计算平台为其提供了弹性、可扩展的计算和存储环境。

2.云平台可以实现备件数字化双胞胎的远程访问、协作管理和实时更新，提高备件管理的效率和协同性。

3.云计算和平台建设的发展，为备件数字化双胞胎建模和全生命周期管理提供了坚实的技术基础和应用场景。备件数字化双胞胎建模方法

1.数据采集与处理

*采集备件物理特性数据，如几何尺寸、重量、材料成分等。

*收集备件历史维护和使用数据，包括维修记录、故障分析和使用寿命信息。

*融合多种数据源（如传感器数据、物联网监测数据和专家知识），构建全面的备件数字孪生模型。

2.几何建模

*利用计算机辅助设计（CAD）软件创建备件的精确几何模型。

*采用扫描技术（如三维扫描或激光扫描）获取备件的实际形状和尺寸。

*通过逆向工程技术生成三维模型，精确表示备件的几何特征。

3.物理建模

*建立备件的物理属性模型，包括材料特性、质量、刚度和惯性。

*采用有限元分析（FEA）或其他仿真技术模拟备件在不同操作条件下的物理行为。

*验证模型的准确性，确保其能够真实反映备件的物理特性。

4.性能建模

*开发备件的性能模型，预测其使用寿命、可靠性和维修成本。

*利用统计模型（如回归分析或贝叶斯网络）分析历史使用数据，识别影响备件性能的关键因素。

*构建多物理场模型，考虑备件在不同环境条件下的性能变化。

5.数据集成与验证

*将几何模型、物理模型和性能模型与实际备件数据集成到数字化双胞胎中。

*验证数字化双胞胎的准确性，通过实验或仿真测试来比较模型预测与实际性能。

*定期更新和完善数字化双胞胎，确保其始终反映备件的最新状态和性能。

6.应用与价值实现

*利用数字化双胞胎进行备件健康监测，预测故障并优化维修计划。

*通过仿真和优化，探索备件设计和操作参数的改进，以提高性能和延长使用寿命。

*根据数字化双胞胎的预测，实施预测性维护策略，减少非计划停机并降低维护成本。

*借助数字化双胞胎，优化备件库存管理，确保关键备件的可用性并降低库存成本。

通过以上方法，备件数字化双胞胎建模可以提供备件全面且精确的数字表示，为数据驱动决策、预测性维护和优化运营提供基础。第三部分备件数字化双胞胎关键技术关键词关键要点传感器数据采集与融合

-部署传感器来监测备件的关键参数，如温度、振动和压力。

-利用数据融合技术将来自不同传感器的原始数据集成到一个统一的视图中。

-通过数据预处理和降噪来提高数据的质量和可靠性。

物理建模与仿真

-基于备件的物理特性和行为建立详细的物理模型。

-使用计算机仿真来模拟备件在不同条件下的运行情况和故障模式。

-通过数据同化技术，将传感器数据与物理模型相结合，以提高模型的准确性和预测能力。

机器学习与人工智能

-利用机器学习算法识别备件故障模式和预测剩余使用寿命。

-采用人工智能技术，如自然语言处理和知识图谱，以增强备件数字化双胞胎的认知能力。

-通过深度学习算法开发异常检测和故障诊断模型。

数据可视化与交互

-开发交互式可视化工具，以直观地呈现备件的健康状态和预测信息。

-利用虚拟现实和增强现实技术，提供身临其境的用户体验。

-通过移动应用程序和Web界面，实现远程访问和监控。

云计算与数据管理

-利用云计算平台来存储和管理备件数字化双胞胎的大量数据。

-建立完善的数据管理系统，以确保数据的安全、完整性和可访问性。

-采用边缘计算技术，在传感器端进行数据处理和分析，以优化数据传输和减少延迟。

行业标准与互操作性

-参与标准化组织，促进备件数字化双胞胎相关标准的制定。

-确保备件数字化双胞胎与其他企业系统和平台的互操作性。

-采用开放式数据格式和通信协议，以促进数据共享和合作。备件数字化双胞胎关键技术

一、备件数字化双胞胎建模技术

1.三维建模：利用计算机辅助设计（CAD）、三维扫描等技术，生成备件的高精度三维模型，实现备件物理特性的数字化表示。

2.物理建模：通过材料分析、有限元分析等技术，建立备件的物理属性模型，描述其力学性能、热学性能、电学性能等。

3.功能建模：基于备件的功能需求和运行原理，建立数学模型或仿真模型，描述备件在特定工况下的性能和行为。

二、数据收集与融合技术

1.传感与监测：在备件运行过程中，通过传感器和监测系统收集其状态数据，包括温度、振动、声发射等。

2.历史数据整合：收集备件的过往维护记录、使用记录、故障数据等，为数字化双胞胎模型提供历史参考。

3.数据融合与校准：将来自不同来源的数据进行融合和校准，确保数据的一致性和准确性，为模型更新和预测提供可靠基础。

三、模型更新与自适应技术

1.在线更新：利用数据收集与监测技术，实时更新数字化双胞胎模型，反映备件在实际运行中的变化。

2.自适应学习：通过机器学习算法，分析数据模式，识别异常情况，并自动调整模型参数，提高模型的预测能力。

3.预测性维护：基于数字化双胞胎模型，预测备件未来的故障风险，提前制定维护计划，实现预防性维护。

四、仿真与预测技术

1.虚拟仿真：在数字化双胞胎模型的基础上，进行虚拟仿真，模拟备件在不同工况下的性能和寿命。

2.故障预测：利用仿真技术和数据分析算法，识别备件潜在的故障模式，预测故障发生的时间和概率。

3.剩余使用寿命预测：结合仿真和自适应学习技术，预测备件的剩余使用寿命，为更换和维修决策提供依据。

五、数据安全与隐私技术

1.数据加密：对敏感数据进行加密，防止未经授权的访问。

2.访问控制：建立完善的访问控制机制，限制对数据和模型的访问权限。

3.隐私保护：遵守相关法律法规，保护备件使用者和维护人员的隐私。

六、平台与应用技术

1.数字化双胞胎平台：提供集中式的数据管理、建模、仿真和预测功能，实现备件数字化双胞胎的一体化管理。

2.云计算与物联网：利用云计算和物联网技术，实现备件数据的远程访问和处理，提升数字化双胞胎的可用性和可扩展性。

3.移动端应用：开发移动端应用，方便维护人员随时随地访问备件数字化双胞胎信息，实现远程故障诊断和维护管理。第四部分备件数字化双胞胎数据来源关键词关键要点【备件使用维护数据】

1.记录备件安装、拆卸、维护和修理等操作过程中的详细数据。

2.跟踪备件的维修记录、更换记录和故障代码，形成备件使用维护全生命周期数据。

3.可用于监测备件性能、故障模式分析和改进备件维护策略。

【设计制造数据】

备件数字化双胞胎数据来源

备件数字化双胞胎的建立需要多源异构数据的支撑，这些数据主要包括备件本身的数据、维修保养记录数据、使用环境数据、设备健康状态数据等。

备件自身数据

*备件标识信息：如备件编号、型号、规格、序列号等，用于唯一识别和追踪备件。

*备件属性信息：如材料、尺寸、重量、使用寿命等，用于描述备件的物理和性能特性。

*备件制造信息：如制造商、生产日期、合格证号等，用于追溯备件的生产历史和质量保障。

*备件状态信息：如正常、损坏、已维修等，用于反映备件的当前状况。

维修保养记录数据

*维修记录：记录备件的维修日期、维修人员、维修内容、维修结果等信息，用于追踪备件的维护历史和故障模式。

*保养记录：记录备件的保养日期、保养人员、保养内容等信息，用于预防和减少备件的故障发生。

*更换记录：记录备件更换的日期、更换原因、更换人员等信息，用于分析备件的可靠性和寿命。

使用环境数据

*设备运行环境：记录备件所在的设备的运行工况、环境温度、湿度、振动等信息，用于分析备件的失效机理。

*设备使用记录：记录设备的运行时间、运行频率、负载情况等信息，用于评估备件的实际使用状况。

*外部环境数据：如地理位置、天气情况等信息，用于分析备件可能受到的外部影响。

设备健康状态数据

*设备传感器数据：从设备上的传感器采集的温度、压力、振动、电流浪涌等实时数据，用于监测设备的运行状况和故障预兆。

*设备故障报警数据：记录设备发生的故障报警信息，如报警类型、报警时间、报警内容等，用于快速定位和诊断备件故障。

*设备诊断数据：从设备诊断系统获取的诊断结果、故障原因、故障建议等信息，用于分析备件故障的根源和制定维修策略。

其他数据来源

除上述数据来源外，还可考虑以下数据来源：

*供应商数据：备件供应商提供的备件设计图纸、性能参数、测试报告等信息。

*行业标准和规范：国家或行业制定的备件质量标准、维护规范等，用于指导备件管理和维修保养。

*历史数据：企业积累的备件使用、维护、故障记录等历史数据，用于分析备件的故障规律和优化备件管理。

*物联网数据：通过物联网技术采集的备件使用、健康状态等数据，用于实时监测备件的状况和故障预警。第五部分备件数字化双胞胎与预测性维护备件数字孪生与预测性维护

#备件数字孪生概述

备件数字孪生是指在数字环境中创建实体备件的虚拟副本，它包含备件的全面信息，包括其设计、制造、使用和维护历史。通过实时数据和分析，数字孪生可以模拟备件的性能，预测其故障和制定维护计划。

#备件数字孪生在预测性维护中的作用

预测性维护利用传感器、数据分析和机器学习技术来预测设备的故障。通过将备件数字孪生与预测性维护系统相结合，可以显著增强预测能力并改善维护决策：

-故障预测：数字孪生可以模拟备件在不同操作条件下的行为，识别潜在的故障模式并预测故障发生的时间。

-维护优化：基于备件数字孪生提供的故障预测，维护团队可以优化维护计划，在设备故障前进行预防性维护。

-库存管理：数字孪生可以跟踪备件的寿命周期，并根据预测的故障时间表，优化库存水平，确保必要的备件可用于及时维修。

-远程监控：通过数字孪生，维护团队可以远程监控备件的状态，即使设备位于偏远地区或难以到达。

-预测分析：数字孪生收集和分析有关备件使用、故障和维护历史的数据，提供见解以识别趋势和模式，从而改进维护策略。

#案例研究

案例一：航空航天行业

在航空航天行业，备件数字孪生被用于预测飞机部件的故障。通过模拟不同飞行条件，数字孪生可以识别潜在的故障，并制定针对性的维护计划。这极大减少了计划外维修的发生，提高了飞机的可用性和安全性。

案例二：制造业

在制造业中，备件数字孪生被用于优化工厂设备的维护。通过监视设备的传感器数据，数字孪生可以预测维护需求，并根据故障风险和生产计划制定预防性维护时间表。这提高了设备正常运行时间，减少了计划外停机，并改善了整体生产效率。

#结论

备件数字孪生是预测性维护不可或缺的组成部分。通过创建实体备件的虚拟副本，数字孪生可以模拟其性能、预测其故障，并优化维护决策。这为组织提供了以下好处：

-减少计划外维修

-优化库存管理

-延长设备寿命

-提高生产效率

-增强安全性第六部分备件数字化双胞胎在供应链管理中的应用关键词关键要点备件库存管理

1.备件数字化双胞胎通过精确预测备件需求和寿命，优化备件库存，从而减少库存积压和缺货风险。

2.实时监控和分析设备和备件数据，优化备件补给策略，提高备件可用性并降低持有成本。

3.为关键备件建立虚拟库存，在发生突发事件时确保快速响应，避免生产中断和昂贵的停机。

供应商管理

1.通过数字化双胞胎数据，识别可靠的供应商，预测交货时间，并建立基于性能的供应商关系。

2.利用数字化双胞胎模拟不同的供应商场景，评估风险并优化供应商选择，从而确保备件供应的连续性。

3.与供应商共享数字化双胞胎数据，促进协作，提高备件交付的准确性和效率。

预测性维护

1.利用数字化双胞胎数据进行预测性分析，预测设备故障和备件需求，提前安排维护计划。

2.通过数字化双胞胎模拟不同的维护策略，优化维护频率和备件更换时机，提高设备可靠性。

3.结合物联网和传感器数据，创建实时数字化双胞胎，实现真正的预测性维护，防止突发故障。

远程监控和故障排除

1.通过数字化双胞胎远程监控设备状态，及早发现潜在问题，减少故障的严重性和停机时间。

2.利用数字化双胞胎的仿真能力，进行远程故障排除，指导现场技术人员快速诊断和解决问题。

3.创建知识库，存储数字化双胞胎的故障和解决方案数据，提高技术人员的技能水平和维修效率。

可持续性

1.通过优化备件库存和预测性维护，数字化双胞胎减少备件浪费和库存积压，从而提高可持续性。

2.利用数字化双胞胎模拟不同的备件处置策略，优化废旧备件的回收利用，减少环境影响。

3.通过提高备件可用性和减少停机时间，数字化双胞胎间接支持可持续生产运营。

数据分析和洞察

1.数字化双胞胎提供丰富的设备和备件数据，支持数据分析和机器学习算法。

2.通过对数字化双胞胎数据的分析，识别趋势、预测模式和优化供应链管理实践。

3.利用数据洞察，持续改进备件数字化双胞胎模型，提高其准确性和预测能力。备件数字化双胞胎在供应链管理中的应用

备件数字化双胞胎是利用数字技术创建的备件虚拟模型，它包含备件的几何形状、材料、性能和维护历史等信息。在供应链管理中，备件数字化双胞胎可广泛应用于以下方面：

优化备件库存管理

*库存可视化：数字化双胞胎提供备件库存的实时可视性，包括位置、数量和状态，从而提高库存管理的准确性和效率。

*预测需求：通过分析备件的使用历史和维护记录，数字化双胞胎可以预测未来的备件需求，优化库存水平，避免过度或不足的库存。

*预防性维护：数字化双胞胎可以监控备件的健康状况，并预测何时需要维护或更换，从而实现预防性维护，避免意外停机。

提高备件供应链效率

*优化采购：数字化双胞胎提供精确的备件信息，包括供应商、价格和交货时间，帮助采购人员做出明智的采购决策，优化成本和交货时间。

*缩短交货时间：通过与供应商的数字化双胞胎系统集成，可以实现备件交货的自动化和加速，缩短交货时间并提高供应链响应能力。

*改善运输和仓储：数字化双胞胎可用于优化备件的运输和仓储管理，例如优化装箱和仓储布局，提高效率，降低成本。

增强备件的可追溯性

*全生命周期跟踪：数字化双胞胎记录备件的整个生命周期信息，包括制造、使用、维护和处置，提高备件的可追溯性，满足合规和责任要求。

*故障排除和预防：通过分析数字化双胞胎中记录的维护历史，可以快速识别备件故障的原因，并采取预防措施来避免未来故障。

*召回和质量改进：在发生召回或质量问题时，数字化双胞胎可用于快速隔离受影响的备件，并采取纠正措施，提高产品质量。

案例研究

*航空航天行业：数字化双胞胎用于优化飞机发动机的备件管理，预测维护需求，缩短交货时间，提高发动机可用性，并降低维护成本。

*制造业：数字化双胞胎用于管理复杂机械的备件供应链，优化库存水平，改善运输效率，减少意外停机时间，提高生产力。

*医疗保健行业：数字化双胞胎用于跟踪医疗设备的备件，预测维护需求，确保设备的正常运行，并提高患者护理的质量。

结论

备件数字化双胞胎在供应链管理中具有广泛的应用，可优化备件库存管理、提高供应链效率、增强备件的可追溯性。通过利用数字技术，数字化双胞胎可以显著提高备件管理的准确性、效率和响应能力，最终降低成本，提高生产力和客户满意度。随着数字技术的发展，备件数字化双胞胎在供应链管理中的作用将变得更加重要。第七部分备件数字化双胞胎模型评估与优化关键词关键要点数据质量评估

1.可信性验证：建立可信的数据来源和数据验证机制，确保数字化双胞胎模型中数据的准确性和可靠性。

2.数据完整性：收集覆盖备件生命周期关键属性和行为的数据，避免模型中出现数据缺失或不一致的情况。

3.数据一致性：确保不同来源和格式的数据之间保持一致性，避免模型中出现数据冲突或错误。

模型拟合评估

1.残差分析：通过分析数字化双胞胎模型输出与实际备件性能之间的残差，评估模型拟合的准确性和鲁棒性。

2.预测准确性：使用历史数据测试模型的预测准确性，评估模型在不同操作条件和环境下的泛化能力。

3.灵敏度分析：探索模型对输入参数变化的敏感性，识别对输出最具影响力的因素，并优化模型参数。备件双胞胎建模评估与优化

评估方法

1.定量评估

*均方根误差(RMSE)：衡量实际备件需求和双胞胎模型预测需求之间的平均误差。

*平均绝对误差(MAE)：衡量实际备件需求和双胞胎模型预测需求之间的平均绝对误差。

*命中率：预测正确备件需求的次数占实际备件需求次数的百分比。

*误报率：预测错误备件需求的次数占实际备件需求次数的百分比。

2.定性评估

*领域专家意见：征求备件管理和预测领域的专家的意见，评估模型的准确性和适用性。

*历史数据验证：将模型应用于历史备件需求数据，评估其对过去模式的预测能力。

*用户调查：收集模型用户的反馈，评估模型的易用性和可靠性。

优化策略

1.数据质量

*清理数据中的异常值和缺失值。

*确保数据完整且代表备件需求的实际情况。

*定期更新数据以反映不断变化的需求模式。

2.模型选择

*比较和选择最适合预测备件需求的模型类型（例如，神经网络、时间序列模型）。

*微调模型参数以优化预测性能。

*考虑使用集成模型（例如，集成学习或装袋法）以提高模型的鲁棒性和准确性。

3.特征工程

*识别和选择与备件需求高度相关的特征。

*转换和处理特征以提高模型的预测能力。

*探索新特征的可能性，例如传感器数据或天气条件。

4.超参数优化

*调整模型的超参数（例如，学习率、正则化项）以找到最佳性能。

*使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等技术探索超参数空间。

5.定期监控

*定期监控模型的性能，并根据实际需求调整模型。

*设置报警和阈值，以在模型性能下降时发出警报。

*跟踪模型的预测和实际值之间的差异，并采取措施解决持续的错误。

6.用户反馈

*定期征求模型用户的反馈，征求有关模型性能、易用性和可用性的意见。

*根据用户的意见优化模型并改进其用户体验。

通过应用这些评估和优化策略，可以提高备件双胞胎模型的准确性和可靠性，从而优化备件管理并提高资产可用性。第八部分备件数字化双胞胎建模发展趋势关键词关键要点主题名称：多物理场建模

1.备件数字化双胞胎融合多物理场建模技术，模拟真实物理环境下的设备运行，提高模拟精度和可靠性。

2.该技术结合了