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为了在市场上取得先发优势，制造商正努力开发满足广泛客户需求的创新产品。传统上，为了支持创新设计，模糊概念阶段长期以来一直受到启发式设计理念的支持。近年来，新的支持技术已经实现了基于现有数据的收集和重用的概念生成。现有数据可以从各种来源收集；例如，客户评论、历史数据，或通过研究现有产品或其他工业资产（如生产机器和工具）。最近，数字孪生 (DT) 的概念引起了广泛关注，作为构建物理资产的高保真数字副本并研究其形状、位置、姿态、状态和运动的一种手段。DT 的共同目标是支持可以支持性能预测和优化的系统行为的现实模型。然而，在概念阶段提供足够的支持时，现实模型变得沉重且成本高昂。虽然新兴的数据驱动设计方法可用于生成具有变更的设计，但在概念阶段缺乏对生成和评估解决方案的支持。本文提出了一个数字平台孪生 (DPT) 框架来填补这一空白。与单一的高保真数字表示相比，DPT 建立在将多个高保真数字孪生抽象为
采用数字孪生来支持设计重用...
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