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World File Search System数字孪生
机身数字孪生
机身数字孪生螺旋 1 的三个主要演示目标如下：(1) 演示集成的“CBM+SI”流程，作为当前飞机结构完整性计划 (ASIP) IAT 计划流程的潜在替代方案。演示将包括使用情况估计、选定的“热点” SHM 以及经常更新的损伤容限和风险分析。将使用真实美国空军飞机结构模块的两次全尺寸疲劳试验代替飞行试验。将同时进行“常规” IAT 计划方法和相关的全尺寸疲劳试验，以方便对这两种方法进行比较。(2) 增强内部在 CBM+SI 技术重点领域和 ASIP 工程流程方面的专业知识。实现这一目标将使工程师能够看到他们的技术在 ASIP 流程中的位置，并了解多个学科如何相互作用。(3) 创建持久的分析集成框架和测试设置程序，以评估成熟的其他分析和监控技术。这将提供 CBM+SI“测试平台能力”和第一代机身数字孪生。
地球的数字孪生
“人类世”一词指的是由人类活动塑造的地质时代，它带来了影响地球系统各个部分的全方位可持续发展挑战。与此同时，近几十年来，我们对地球的认识和理解显著增加。此外，通过数字信息技术的进步，我们可以开始结合地球系统数据和模型，生成真实地球的高精度数字表示，即数字孪生。数字孪生 (DT) 可用于通过改变不同因素、预示预期变化和评估其后果来探索各种人类发展情景。这可以作为决策支持系统提供重要信息，为未来发展提供信息，确保人类繁荣，同时最大限度地减少人类干预对自然环境的负面影响。目标是创建一系列应用数字孪生，利用各种模型、地球系统数据集、预测系统和预报，作为科学、决策者和公众参与的工具。
以人为本的数字孪生
传统的人行道研究侧重于大规模人行道可步行性的定量分析，无法捕捉环境与个体因素之间的动态相互作用。城市数字孪生秉承“科技向善”的理念，寻求以人工智能为基础的方法来将人类与数字中介技术结合起来，以增强人类的预测能力。我们采用 GraphSAGE-LSTM，这是一个基于众包数据和计算机视觉的地理空间人工智能 (GeoAI) 框架，以预测人类在人行道上的舒适度。将行人及其与周围建成和未建成环境的相互作用概念化为以人为中心的动态图，我们的模型捕捉到由人类行走的连续运动引起的时空变化，从而使 GraphSAGE-LSTM 具有时空显式性。我们的实验表明，与传统的机器学习模型和两个最先进的深度学习框架相比，所提出的模型的准确率高出 20% 以上，从而增强了城市数字孪生的预测能力。该模型的源代码在 GitHub 上公开共享。
锂电池数字孪生
知识驱动的材料和组件设计是提高锂离子电池性能和解决全固态电池等下一代电池概念的剩余障碍的关键。虽然锂的空间和时间相关分布有助于阐明性能瓶颈和退化现象，但由于锂的独特性质，尤其是锂离子，只有少数分析技术可用。事实上，只有两种具有良好时间分辨率的非破坏性技术可以将空间信息与锂的绝对量化相结合，一种是中子深度剖析 (NDP)，另一种是离子束分析 (IBA)。虽然两者都利用核过程，但获得的信息是互补的。NDP 提供高深度分辨率，但横向分辨率有限，而 IBA 具有高横向分辨率，但深度分辨率有限。在这项研究中，我们首次使用一组锂电池测试样品对这两种技术进行基准测试，并展示这两种技术的优势和协同作用。然后，使用与深度相关的锂浓度相关的信息来验证电池充电、放电和松弛行为的微观结构解析连续模型以及电化学分析。这项基础工作展示了一种通过结合高级特性和数字孪生建模在材料和组件层面优化锂电池的新方法。
HumanDrive - 数字孪生案例研究
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飞机部件的数字孪生概念
数字孪生是开发未来智能系统的一种方式。航空业带来了非常特殊的情况，因为大多数组件在整个生命周期内都不会留在第一架飞机 (A/C) 中，而且由于属于其他系统而不断变化。由于这些资产的价值很高，其中许多资产需要经过维护过程，然后安装到另一架飞机上。在本文中，为这些组件开发了一个数字孪生概念。为此，从不同领域得出需求并将其合并到新概念中。首先，考虑航空维护生态系统的利益相关者。然后解释数字孪生或数字孪生网络的概念。为了能够识别数字孪生中的数据集，必须在讨论航空组件及其流程的细节之前引入唯一标识符。最后描述了新概念。讨论了各种标识符、分布式系统以及生态系统中利益相关者的角色。
数字孪生与人工智能相结合……
代理模型为科学和工程领域的计算带来了一场革命。在人工智能的支持下，代理模型可以提供高度准确的结果，并且与实际模型的计算机模拟相比，计算时间大大减少。代理模型技术已应用于众多科学和工程领域，能源系统建模就是其中之一。由于混合和可持续能源系统的理念在现代世界迅速传播，成为智能能源转变的典范，研究人员正在探索基于人工智能的代理模型在分析和优化混合能源系统中的未来应用。评估能源系统适用性的有前途的技术之一是数字孪生，它可以利用代理模型。这项工作提出了一个关于人工智能驱动的代理模型及其应用的全面框架/评论，重点关注数字孪生框架和能源系统。阐述了机器学习和人工智能在构建有效替代模型中的作用。之后，介绍了针对不同可持续能源开发的不同替代模型。最后，描述了数字孪生替代模型及其相关的不确定性。
数字孪生应用回顾...
摘要：数字孪生技术的出现为多个行业带来了巨大的机遇。数字孪生被定义为收集和发送实时信息的物理资产的虚拟表示。数字孪生实时收集物理资产的数据，并使用这些数据创建物理对象的虚拟模型。其功能取决于物理模型和虚拟模型之间数据的双向协调。这类似于信息物理系统，后者寻求在物理世界和虚拟世界之间提供双向协调。虽然数字孪生已在航空航天、制造业和工业工程等各个工业领域得到应用，但它们在建筑业的应用相对有限。尽管建筑业在数字孪生的应用方面取得了一定程度的进展，但在其他行业仍然落后。已建造设施的虚拟模型被开发并用于规划和建造实际设施，物理设施的变化会根据实时数据自动反映在虚拟模型中，反之亦然。数字孪生在设施的设计、建造、运营和维护方面显示出广阔的可能性。本文回顾了数字孪生技术在建筑行业的发展和实施，并将其使用与其他行业进行了比较，同时评估了其在建筑行业中的应用。