数字孪生是实际产品或流程的虚拟表示，用于理解和预测对应物的性能特点。在投资物理原型之前，可以使用数字孪生对产品和生产系统进行仿真、预测和优化。
数字孪生是实际物体、系统或工艺的虚拟表示或数字对应物。它是使用实时数据、仿真和建模技术创建的，可反映其物理对应物的行为、特征和性能。数字孪生被用于各个行业，包括制造业、医疗保健、运输和能源，以优化性能、监控运营并促进决策。
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数字孪生通过结合多物理场仿真、数据分析和机器学习来展示设计变更、使用场景、环境条件和其他变量的影响，从而消除了对物理原型的需求，缩短了开发时间并提高了质量。
数字孪生使用来自传感器、物联网设备和其他来源的实时数据不断更新，因而在任何给定时间都能提供物理资产或系统的准确表示。
数字孪生通常结合仿真和建模技术来模拟物理资产或系统在不同条件下的行为和性能。这样可以进行预测分析、优化和情景规划。
数字孪生支持虚拟模型与其物理模型之间的双向通信。这意味着来自数字孪生的数据和见解可以为物理世界中的决策和行动提供信息，反之亦然。
数字孪生允许从虚拟环境中对物理资产或系统进行实时监控。这使得远程监控、诊断和预测性维护成为可能，可以优化性能并减少停机时间。
制造
制造工艺和设备的数字孪生可以优化生产计划、预测设备故障并提高整体效率。
智慧城市
城市基础设施（如交通网络和公用事业）的数字孪生可以优化交通流量、管理能源消耗并增强公共服务。
医疗保健
患者生理学和医疗器械的数字孪生可以支持个性化的治疗计划，远程监控健康指标并模拟外科手术过程。
能源
发电厂和可再生能源系统的数字孪生可以优化能源生产、预测设备故障并管理电网稳定性。
数字孪生建模可以是 CAD（计算机辅助设计）软件和仿真软件的一部分，具体取决于相关软件的特定功能和能力。
CAD 软件
CAD 软件主要用于创建物理对象或系统的详细 3D 模型。在数字孪生的背景下，CAD 软件可用于创建物理资产的虚拟表示或几何形状。这包括对物理对象的几何形状、结构、组件和装配进行建模。CAD 软件通常专注于几何表示和设计意图，可赋能工程师创建产品或系统的精确虚拟模型。
仿真软件
另一方面，仿真软件用于模拟物理系统在各种条件下的行为和性能。仿真软件可以通过集成实时数据、基于物理场的模型和仿真技术来整合数字孪生建模，以创建物理资产的虚拟表示。这包括模拟物理系统的动态行为、交互和性能特征。仿真软件侧重于根据基本物理原理分析和预测系统的行为。
在实践中，数字孪生建模通常涉及 CAD 软件和仿真软件的组合。CAD 软件用于创建物理资产的几何表示，而仿真软件用于模拟数字孪生的行为和性能。CAD 和仿真软件之间的集成使工程师能够创建全面的数字孪生，准确表示物理系统及其动态行为。此外，一些软件平台提供集成式解决方案，将 CAD 和仿真功能结合到同一平台中，使用户能够在同一环境中无缝地从设计过渡到分析。这些集成式解决方案使工程师能够更高效地创建、仿真和优化数字孪生。
数字孪生的潜在应用取决于建模产品生命周期所处的阶段。一般来说，数字孪生的类型有三种：产品、生产和性能。三种数字孪生随着共同的演进而进行的组合和集成统称为数字主线。使用术语“主线”是因为该过程融入了产品和生产生命周期的所有阶段并将数据汇集在一起。
产品数字孪生以数字形式复制物理产品。它们用于产品设计、测试和仿真。产品数字孪生可帮助工程师和设计师分析产品在不同条件下的性能，使他们能够在物理生产开始之前优化其设计和功能。
制程数字孪生模拟和分析物理过程或系统的行为。它们用于监视、控制和优化复杂系统的运行，例如制造工厂、供应链和能源网。制程数字孪生赋能企业实时可视化、模拟和分析流程，从而促进更好的决策和性能优化。
系统数字孪生在数字环境中复制整个系统或生态系统。它们集成了产品、工艺和其他组件的多个数字孪生，以全面模拟复杂系统的行为。系统数字孪生用于对智能城市、交通网络和工业园区等大型系统进行建模和分析。
与主要用于监控和分析的传统数字孪生不同，可执行数字孪生是主动的动态模型，可以响应输入、模拟场景并自主或在人工干预下做出决策。可执行数字孪生（或 xDT）。简单来说，xDT 是芯片上的数字孪生。xDT 使用嵌入在物理产品中的相对较少的传感器数据，使用降阶模型执行实时仿真。通过这些少量传感器，它可以预测物体上任何点的物理状态，即使在无法放置传感器的位置亦是如此。
实时仿真和交互
可执行数字孪生 (xDT) 能够实时模拟物理资产或系统的行为和性能。它们可以响应输入，模拟不同的操作条件，并与外部系统或用户动态交互。
自主和决策
可执行数字孪生 (xDT) 可以根据预定义的规则、算法或机器学习模型自主做出决策。他们可以分析数据、预测结果并采取行动来优化性能或应对不断变化的条件。
闭环控制
可执行数字孪生 (xDT) 通常在闭环控制系统中运行，其中来自传感器和执行器的实时数据被反馈到虚拟模型中，以调整参数、优化性能并保持所需的操作条件。
预测分析和优化
可执行数字孪生 (xDT) 使用预测分析和优化技术来预测未来行为、识别潜在问题或机会，并推荐能够提高性能或降低风险的行动。
与物联网和人工智能技术集成
可执行数字孪生 (xDT) 利用物联网 (IoT) 传感器、连通性和人工智能 (AI) 算法来收集实时数据、分析复杂模式并做出明智的决策。它们还可以结合机器学习模型进行自适应行为和持续改进。
动态适应和学习
可执行数字孪生 (xDT) 能够从经验中学习，并随着时间的推移适应环境或操作条件的变化。他们可以根据新数据和反馈不断更新他们的模型、参数和策略。
可执行数字孪生在各行各业都有应用，包括制造业、能源、交通运输、医疗保健和智慧城市。它们在实时监测和控制至关重要的复杂系统中实现预测性维护、自主操作、工艺优化和决策支持。总体而言，可执行数字孪生代表了数字孪生技术的下一次发展，为物理资产和系统的实时仿真、决策和优化提供了增强的功能。可执行数字孪生是数字孪生的一种高级形式，它不仅表示物理资产或系统的虚拟副本，而且还具有实时执行、模拟虚拟模型并与之交互的能力。
基于物理场的模型
基于物理场的可执行数字孪生依赖于描述被复制系统物理行为的数学模型。这些模型通常基于物理学的基本原理，例如力学、热力学、流体动力学、电磁学等。通过求解控制这些物理现象的方程，数字孪生可以模拟虚拟环境中真实世界系统的行为。
物理过程的仿真
数字孪生使用基于物理场的模型模拟系统内的物理过程和交互。这使它能够预测系统在不同的操作条件、输入和场景下的行为。
实时仿真
基于物理模型的可执行数字孪生可以实时或近乎实时地模拟物理系统的行为。这使得基于系统及其环境的当前状态的动态交互和决策成为可能。
闭环控制
基于物理场的可执行数字孪生通常在闭环控制系统中运行，其中来自传感器和执行器的实时数据用于调整仿真参数并控制虚拟模型的行为。这使得数字孪生能够保持所需的操作条件并优化性能。
验证和确认
在可执行数字孪生中使用的基于物理场的模型必须经过验证和确认，以确保其准确性和可靠性。这包括将仿真结果与真实世界的测量结果和实验数据进行比较，以确认数字孪生准确地代表了物理系统。
虽然基于物理场的建模通常用于可执行的数字孪生，但需要注意的是，也可以采用其他建模方法，例如数据驱动型建模、经验模型或结合物理场和数据驱动型技术的混合模型，具体取决于应用程序的特定要求和约束。
