{christian.knopf,eldar.sultanow}@capgemini.com 摘要。数字孪生可以对现实世界的实体(对象、流程或系统)进行建模和仿真,从而改善相关的价值链。量子计算这一新兴领域为将这种虚拟化发展为量子(数字)孪生(QDT)和最终的量子孪生(QT)带来了巨大的希望。量子(数字)孪生概念本身并不矛盾,而是描述了一种混合方法,该方法可以通过将传统计算和数字孪生概念与量子处理相结合,利用当今可用的技术来实现。本文介绍了量子(数字)孪生的研究和实践现状。它还讨论了它们通过实时模拟高度复杂、相互关联的实体来创造竞争优势的潜力,这有助于公司更好地应对环境变化并使其产品和服务与众不同。关键词:人工智能、数字孪生演进、机器学习、量子计算、量子机器学习、量子数字孪生、量子孪生、仿真
几十年来,随着组织和监控流程逐渐数字化,数字设备越来越多地应用于建筑设计和运营市场。因此,数字孪生正在建筑、施工、(暖通空调)工程和设施管理领域兴起。本报告首先介绍了数字孪生应用的背景、历史和最新趋势,并详细解释了数字孪生 (DT)、建筑信息模型 (BIM) 和物联网 (IoT) 以及它们是如何交织在一起的。其次,描述了数字孪生在建筑物中应用的建模和框架。第三,介绍了科学文献中报道的几个与数字孪生应用相关的案例,并进行了简要分析。结论是,在为住宅建筑开发数字孪生时,研究非住宅建筑中的应用可能会很有用,特别是在标准化和 BIM 和模型的使用方面。本报告仅参考了科学文献,没有参考未发表的公司内部开发。
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单卵双胞胎(MZT)的艺术频率是自然概念的2.5倍。许多与艺术相关的机制可能与MZT相关。回顾性地分析导致MZT的延时记录(TL)记录表明,内部细胞质量的某些形态运动性状和滋养剂可以是MZT的预测指标,但结果是有争议的。我们介绍了在分裂时刻分为两个细胞的MZT一例的完整TL记录,其中一个细胞通过Zona Pellucida(ZP)的一个孔出来。两者都会正常形成胚胎,并被玻璃化。建议ZP中的孔可以促进<第4天胚胎的某些细胞的挤出,并且这种细胞发育不会受到ZP内部的限制。尽管缺乏ZP本身的抑制或其他胚胎细胞的影响,但整整一个细胞仍能从一开始就能正确发展。此外,ZP内部的胚胎显然弥补了该单元的损失,这显然没有问题。我们的发现是在以前的文献中讨论的,并解决了道德问题。
摘要:随着工业4.0的发展,增材制造将被广泛应用于生产定制化部件。然而,通过反复试验的方法利用增材制造技术生产出结构合理、机械性能良好的部件相当耗时且成本高昂。为了获得最佳工艺条件,需要进行大量实验来优化给定机器和工艺中的工艺变量。数字孪生(DT)被定义为生产系统或服务的数字化表示,或者仅仅是具有某些属性或条件的活跃独特产品。它们是帮助克服增材制造中许多问题的潜在解决方案,以提高零件质量并缩短产品合格时间。DT系统对于理解、分析和改进产品、服务系统或生产非常有帮助。然而,由于对DT概念、框架和开发方法缺乏透彻理解等诸多因素,真正的DT发展仍然受到阻碍。此外,现有棕地系统与其数据之间的链接正在开发中。本文旨在总结增材制造DT的现状和问题,以便为后续DT系统研究提供更多参考。
引言 孪生是材料在受到外界刺激时最常见的结构转变之一,这些刺激包括机械载荷(1)、电子束或离子辐照(2、3)、激光冲击(4)和加热(5)。具有孪生结构的纳米晶体具有优异的性能,例如优异的机械强度(6)、改善的热稳定性(7)、高电导率(8)、显著的发光(9)和增强的催化活性(10)。了解纳米晶体中的孪生机制有助于对具有所需性能的纳米材料进行结构工程设计。传统观点认为,孪生是通过相邻原子平面上部分位错的逐层移动进行的(11)。外部机械载荷下的变形孪生涉及非常规机制,如部分位错的随机激活(12)、部分位错的同时激活(13)或洗牌机制(14)。由机械载荷以外的外部刺激引起的相变孪生尚不明确。人们认为纳米晶体的相变孪生通过传统的变形孪生机制进行(11),但这种说法缺乏直接证据。相变孪生需要外部能量来克服能垒(2-5)。外部能量的注入(15、16),例如在热退火和电子或离子辐照期间,为纳米晶体中孪生的形成提供了机会。这表明纳米晶体的孪生可能表现出由动力学控制的非常规路径。然而,由于部分位错/滑移的速度被认为在与声速一样快的时间尺度上发生(17),同时实现孪生激发和原子成像仍然是一项技术挑战。在这项工作中,以面心立方铅(Pb)纳米粒子为模型系统,我们利用透射电子显微镜(TEM)研究了单个纳米晶体中的转变孪生,
混合材料在发动机设计中引起了人们的关注和兴趣。对于目前的一些发动机,风扇叶片的核心体由 3D 编织复合材料组成,而前缘则由钛制成。这些复杂复合翼型的制造通常涉及漫长的工艺过程,这些工艺过程是将树脂注入最初装有增强预制件的模具中(RTM 工艺 - 树脂传递模塑)。用于优化和控制工艺的相关成型工艺模拟通常与实际情况有很大不同,因为输入物质材料参数在空间和时间上都存在重大变化,而这些变化在模拟中没有考虑(或没有得到很好的考虑)。目前,空客和波音公司正在努力通过监控技术和RTM工艺的建模与仿真来提高复合材料制造工艺的稳健性和可靠性。因此,为了能够控制工艺并确保高质量的部件成型,制造系统(即注射工艺)应实时适应输入物质特性的变化条件,也适应工厂的任何变化甚至客户的需求。
摘要:由于航空航天和国防工业的生产过程复杂且技术密集,将工业 4.0 引入飞机复合材料的制造过程是不可避免的。工业 4.0 中的数字孪生和信息物理系统是发展数字化制造的关键技术。由于创建高保真虚拟模型非常困难,因此飞机制造商的数字化制造发展具有挑战性。在本研究中,我们从数据模拟的角度提供了一个视图,并采用机器学习方法来简化数字孪生中的高保真虚拟模型。这个新概念称为数据孪生,支持模拟的可部署服务称为数据孪生服务 (DTS)。依靠 DTS,我们还提出了一种微服务软件架构,即信息物理工厂 (CPF),以模拟车间环境。此外,CPF 中还有两个作战室可用于建立协作平台:一个是物理作战室,用于集成真实数据,另一个是网络作战室,用于处理模拟数据和 CPF 的结果。
数字孪生 (DT) 是最新的使能技术之一,它作为数据密集型网络计算解决方案出现在多个领域——从工业 4.0 到互联健康(Pires 等人,2019 年;Bagaria 等人,2020 年;Juarez 等人,2021 年;Phanden 等人,2021 年)。DT 作为一个虚拟系统,用于复制、监控、预测和改进物理系统(物理孪生 (PT))的流程和特性,与其 DT 实时连接(Grieves 和 Vickers,2017 年;Kaur 等人,2020 年;Mourtzis 等人,2021 年;Volkov 等人,2021 年)。这种技术基于物联网 (IoT) 和机器学习 (Kaur et al., 2020) 等领域的进步,提出了应对人机交互 (HRI) (Pairet et al., 2019) 领域等复杂系统问题的新方法。本立场文件旨在提出一种物理-数字孪生方法,以根据神经人体工程学的跨学科视角 (Parasuraman, 2003; Frederic et al., 2020) 改善对 HRI 背景下 PT 的理解和管理。
人类数字孪生 (HDT) 确实是一项强大的技术,在军事领域也可以称为士兵数字孪生 (SDT)。然而,尽管在开发 SDT 方面付出了巨大的努力,但相关技术还远未得到充分发挥。尽管如此,SDT 还在士兵机器人孪生 (SRT) 方向开辟了新天地,SRT 是士兵的机械版本而非数字版本,并且正在出现士兵机器人孪生 (ASRT) 的增强版本分支。ASRT 分支涉及人类士兵的赋能、远程控制增强能力以及所谓的“另一个自我”,即感知与实际位置不同的位置的可能性。所有这些都将通过关键支持技术成为可能。本文涵盖了上述方面,并为相关主题添加了新的观点。