数字双胞胎模型有可能彻底改变我们进行研发的方式,并评估和衡量跨研究领域的系统和物理实体的性能。数字双胞胎可以显着降低与进行测试相关的成本和风险,加快开发速度并改善整体产品设计和安全考虑因素。数字双胞胎还可以编程以提供可以针对特定项目或个人量身定制的个性化解决方案,并且应用领域几乎是无限的。但是,这些模型在设计和/或实施不佳时也会造成伤害,或者当我们假设这些模拟环境的结果无缝转化为现实世界成果时。下面,我们在开发和实施数字双胞胎时列举了一些关键考虑。
valeria.farinazzo@mackenzie.br摘要。虚拟现实(VR)对数字双胞胎(DT)的演变代表了沉浸式和互动技术领域的重大进步,尤其是在旨在在物理和合成产生的世界之间建立联系时。此连接为实际环境中的过程和系统提供了模拟,预防和优化的条件。该主题的重要性是基于各种原因。机会设想将DTS应用于多个工业领域,例如教育,尤其是在蒸汽(科学,技术,工程,艺术和数学)领域。这些应用程序可以降低成本并最大化教学过程中的创新机会,从而在安全的虚拟环境中支持与现实世界实施相关的方案和策略的测试。因此,本文介绍了有关DT在教育中应用的文献综述,提供了当代全景,并指出了一些未来研究的指示。
英国冒险家特纳双胞胎依靠松下硬书坚固的技术来设置串联电气Paramotor World Record
全球供应链网的日益增长的复杂性,加上不断爆发事件的增加,强调了对数字支持工具的重点引入的需求。数字双胞胎已经引起了行业的兴趣,并在短期内寻求提供有用服务的能力。基于数字双胞胎的方法论的系统设计和生产计划和控制的贡献数量显着增加,而供应链管理的应用仍然很少。但是,最近对数字化的投资以及对短期计划的具体需求,意味着数字双胞胎可以有效地帮助企业管理其价值链。本文概述了有关供应链的数字双胞胎现有的概述,并收集了有关当前发展水平和未来研究挑战的有用见解。
2。Bissell MM,Hess AT,Biasiolli L等。:双脊肉主动脉瓣疾病中的主动脉膨胀:流动模式是主要因素,并且瓣膜融合类型有所不同。Circ Cardiovasc成像。2013; 6(4):499-507。3。verma S,SIU SC:双质主动脉瓣患者的主动脉扩张。n Engl J Med。
摘要:本文研究了人工神经网络(ANN)作为可行的数字双胞胎或工程系统中典型的耳语库模式(WGM)光学传感器的替代方案,尤其是在机器人技术等动态环境中。由于其脆弱性和有限的耐力,因此在这种情况下,基于微光学谐振器的WGM传感器是不合适的。为了解决这些问题,本文建议了专门为系统设计的ANN,并利用了WGM传感器的高质量因子(Q -Factor)。通过将适用性和耐力扩展到动态环境并减少脆弱性问题,ANN试图进行高分辨率的测量。为了最大程度地减少后处理要求并保持系统鲁棒性,研究目标是使ANN充当WGM传感器输出的代表性预测指标。在本文中使用Gucnoid 1.0类人形机器人作为一个例子,以说明WGM光学传感器如何改善各种应用的类人形机器人性能。实验的结果表明,ANN输出和实际WGM偏移的灵敏度,精度和分辨率是等效的。因此,删除了机器人技术行业中广泛使用高级感知的当前障碍,并验证了ANN作为虚拟替代物或数字双胞胎在机器人系统中的真实WGM传感器的潜力。因此,本文不仅对符合动态环境的机器人技术中使用的传感技术非常有益,还可以对工业自动化和人机界面进行有益。
Starkov一直是基于BIM的数字双胞胎开发的先驱,与领先的设施所有者和建筑商合作,确保新建筑提供了适当质量的BIM,并将BIM与其他设施信息系统集成在一起以创建数字双胞胎。因此,斯塔尔科夫在成功部署数字双胞胎的方式上实现了两个重大障碍:现有设施的BIM可用性以及与现有人类驱动的工作流部署数字双胞胎的能力。
管理,监控和转型20分钟:Ankita Raturi(Purdue) - 参与开放式AG Tech 20分钟:Rob Trice(Better Food Ventures,Virtual) - Agrfoodtech 20分钟20分钟的新创新方法:Jim Krogmeier(Purdue) - 开放式生态系统的计划
各地的城市正在经历深刻的转变。随着城市人口的增长,基础设施,住房和服务的压力也加剧了。使问题的复杂化是气候变化,它引入了新的挑战,例如洪水,海平面上升和极端天气事件。今天,有58%的城市已经很容易受到自然灾害的影响。到2050年,超过10亿人可能会成为环境危机流离失所的气候难民。建造气候富裕的建筑气候富裕城市:虚拟双胞胎城市如何:虚拟双胞胎如何赋予城市领导者能够增强城市领导人的能力
第四次工业革命的到来带来了新技术的出现,每一项技术都具有颠覆性和创新性,例如数字孪生 (DT),它通常被认为是智能工厂的支柱。DT 的概念最初是在 2003 年 Michael Grieves 在产品生命周期管理 (PLM) [1] 高管培训中提出的。尽管文献中有 50 多个不同的定义 (Julien & Martin, 2021),但新 ISO 标准 23247 [2] 提供的定义似乎是最全面、最准确的制造应用定义,“可观察制造元素的适合用途的数字表示,并具有使元素与其数字表示以适当的同步速率收敛的方法”。数字孪生在某种意义上被认为是工业 4.0 的先锋,因为它在实施的工具、技术和技能方面是横向的(人工智能、物联网、数据,以及电子工程师、自动化工程师、数据科学家、心理工效学家等),而且在处理的问题方面也是横向的(维护、控制、产品质量管理、供应链管理、预测和故障检测等)。在本文中,我们重点介绍这项技术及其方法。