为什么要使用数字孪生技术仿真物理世界，有什么意义？ 物理世界运载着人类以及庞大的生态系统，它的运转容不得一丝的差错，我们更是没有胆量去屡次试错。在城市病日益突出的现在，为了使得城市的运行更加的美好，人类开始尝试用各种技术手段改变现有环境。数字孪生便也在这种情况下，得到了更多的关注。我们可以在不改变原有物理世界的情况下，运用数字孪生技术，克隆出与之对应的虚拟世界，在虚拟世界中我们可以看到物理世界的角角落落，并且可以在虚拟世界中进行各种创新性尝试与变革，这样我们就可以提前知道如果这种决策运用在现实生活中是否可行。这样将较大减少了试错的成本，并且可以不断调优，使得决策更加助力与现实环境。 现在好多互联网科技公司，已经开始深入到数字孪生的研究中，希望探索出一条更加美好的新型城市建设道路。数字孪生被赋予了各种属性和功能定义，包括材料、感知系统、机器运动机理等。吉林能源数字孪生厂商
数字孪生的基本组成： 数字孪生的三个组成部分：物理空间的实体产品、虚拟空间的虚拟产品、物理空间和虚拟空间之间的数据和信息交互接口。 数字孪生的组成包括：产品数字化双胞胎、生产工艺流程数字化双胞胎、设备数字化双胞胎，数字孪生完整真实地再现了整个企业。 从产品的视角给出了数字孪生的主要组成，包括：产品的设计数据、产品工艺数据、产品制造数据、产品服务数据、以及产品退役和报废数据等。 有人提出，数字孪生的组成应该包括：产品设计、过程规划、生产布局、过程仿真、产量优化等。该数字孪生的组成不只包括了产品的设计数据，也包括了生产品的生产过程和仿真分析，更加完整，更加符合智能工厂的要求。安徽电厂数字孪生厂商伴随着软件定义机器概念的落地，数字孪生作为智能制造中的一个基本要素，逐渐走进了人们的视野。
其实数字孪生这一概念的起源，已经在十多年前。我们暂不追究它的起源，给大家纯碎的解释一下这个概念。 说起孪生，我们大多数人可能就会立马想到双胞胎、孪生兄弟姐妹之类的词。其实这样想也没有错，我们可以把数字孪生认为是数字的双胞胎。只不过数字孪生中的双胞胎，并不是完全一样的两个个体，更确切的来说，是两个系统。一个系统存在与现实的物理世界，一个系统存在与虚拟的计算机世界。并且通过智能技术，使得这个存在于虚拟世界中的系统也能以一种直观的方式让我们感知与触碰。因为物理世界是由千亿级的各类数据构成，所以在虚拟世界中的仿真即便就是对各类数据的仿真，即数字孪生。
近几年，数字孪生的井喷式发热： 据行业类**表示，未来十年内，数字孪生将表示数十亿个事物，万物皆可数字孪生。通过数字孪生技术可以更好的了解客户需求，为物理实体创建虚拟对象，模拟其在现实环境中的行为，改善现有产品、运营和服务，使物理世界的运行数据能够通过传感器采集反馈到数字世界，使可视化管理、实时仿真验证和智能控制成为可能。 当下，企业、国家质检的市场竞争不只是自主创新能力的市场竞争，也是自主创新效率的市场竞争。市场上的取得成功不只是能否开发设计生产出来某类新品，而是能否高效率、低成本、迅速地推出市场需要的商品。 创新是一个尝试错误的过程，那把自主创新跟数字孪生放到一起来看，数字孪生的价值是什么呢？便是找到一条零成本尝试错误之途。在虚拟世界中模拟仿真，不断尝试，不断让犯错成本降低至零。 物联网、大数据、云计算正在勾勒一张蓝图，打通各行各业的数据孤岛，把来源于物理世界的数据传送给数字孪生世界，数字世界快速优化、意见反馈，服务于交通出行、生产制造、工程建筑、医疗卫生等方方面面。数字孪生将驱动着新材料开发。
较早，数字孪生思想命名为“信息镜像模型”（Information Mirroring Model），而后演变为“数字孪生”的术语。数字孪生也被称为数字双胞胎和数字化映射。数字孪生是在 MBD 基础上深入发展起来的，企业在实施基于模型的系统工程（MBSE）的过程中产生了大量的物理的、数学的模型，这些模型为数字孪生的发展奠定了基础。2012 年 NASA 给出了数字孪生的概念描述：数字孪生是指充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据，集成多学科、多尺度的仿真过程，它作为虚拟空间中对实体产品的镜像，反映了相对应物理实体产品的全生命周期过程。为了便于数字孪生的理解，提出了数字孪生体的概念，认为数字孪生是采用信息技术对物理实体的组成、特征、功能和性能进行数字化定义和建模的过程。数字孪生体是指在计算机虚拟空间存在的与物理实体完全等价的信息模型，可以基于数字孪生体对物理实体进行仿真分析和优化。数字孪生是技术、过程、方法，数字孪体是对象、模型和数据。在产品制造过程中出现问题时，可以基于数字孪生对生产策略进行分析，再基于优化后的生产策略进行生产。吉林工厂数字孪生应用
数字孪生是整合企业的制造流程，实现产品从设计到维护全过程的数字化。吉林能源数字孪生厂商
自概念提出以来，数字孪生技术在不断的快速演化，无论是对产品的设计、制造还是服务，都产生了巨大的推动作用。 更完整地测量： 只要能够测量，就能够改善，这是工业领域不变的真理。无论是设计、制造还是服务，都需要精确的测量物理实体的各种属性、参数和运行状态，以实现准确的分析和优化。 但是传统的测量方法，必须依赖于价格不菲的物理测量工具，如传感器、采集系统、检测系统等，才能够得到有效的测量结果，而这无疑会限制测量覆盖的范围，对于很多无法直接采集到测量值的指标，往往无能为力。 而数字孪生技术，可以借助于物联网和大数据技术，通过采集有限的物理传感器指标的直接数据，并借助大样本库，通过机器学习推测出一些原本无法直接测量的指标。 例如，我们可以利用润滑油温度、绕组温度、转子扭矩等一系列指标的历史数据，通过机器学习来构建不同的故障特征模型，间接推测出发电机系统的健康指标。吉林能源数字孪生厂商
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