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数字孪生范式旨在融合从传感器数据、物理模型和正在使用的机械部件的操作数据中获得的信息，以便就部件的健康管理和操作做出明智的决策。在本文中，我们讨论了一种基于数字孪生的机械系统操作规划方法，以实现：a）具有成本效益的维护计划，以及b）系统的弹性运行。由于机械系统的属性及其运行参数、负载和环境本质上是随机的，我们的方法包括概率损伤诊断、概率损伤预测和不确定性下的系统优化。作为一个说明性示例，我们考虑金属部件中的疲劳裂纹扩展问题。我们讨论了一种基于超声导波的概率裂纹诊断框架，该框架可以处理诊断过程中的随机和认知不确定性。我们建立了一个高保真有限元模型来模拟压电效应和超声导波传播。我们使用对物理孪生进行诊断实验获得的测试数据来校准诊断模型中的误差。我们使用修正后的诊断模型对裂纹扩展进行贝叶斯诊断，考虑到被测量噪声破坏的数据，并融合来自多个传感器的信息。我们建立了一个基于有限元的高保真单轴裂纹扩展模型
用于智能运营规划和...的数字孪生方法
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