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数字孪生概念体系

本文梳理分析了“digital twin(数字孪生)”这一术语指代不清、边界模糊等现象给标准化和行业实践带来的困扰,指出数字孪生这一技术体系的集成性和跨学科性使得其标准化工作需要以系统化、完备的概念术语体系为基础。在现有术语工作国际标准概念体系开发原则和指南的基础上,提出了开发概念体系的改进方法和流程,包括应用系统思维和系统工程方法,评估候选上位概念的工具和步骤,开发系统完备分类的框架、原则和步骤,以及术语工作的成熟度等级。基于这些方法和流程,确定了将数字孪生体和数字孪生系统与通用术语“数字孪生”区分开来的必要性,分析了数字孪生现有21个定义及其10个上位概念,提出数字孪生体的上位概念最好是一种数字资产,而不选一种数字化表征。在此基础上,构建了包含100个概念和50个定义的系统化的数字孪生概念体系。这项工作解决了“数字孪生”术语的多义问题,验证了概念体系开发改进方法的有效性。所提出的数字孪生概念体系为数字孪生术语工作和数字孪生系统参考架构标准的制定提供了有益的输入,也为其他领域的概念体系开发提供了最佳实践。

  • 2025-01-15
  • 阅读301

智慧农业总体规划方案(50页)

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  • 2025-01-14
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163页化工动设备讲义(PPT)

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  • 2025-01-13
  • 阅读2048

发动机剩余使用寿命预测(1)

C-MAPSS是由NASA开发并公开可用的一款仿真软件,能够模拟发动机在不同飞行条件下的运行情况,包括各种操作设置、环境条件和潜在的故障模式。在官方数据共享平台上:https://data.nasa.gov,有一个大型公开可用的数据集,包含了发动机从开始运行到故障发生的所有模拟数据。该数据集是一个多变量的时间序列,通过多个传感器通道记录的数值来表征故障演变。今天我们要做的就是利用该数据集来预测发动机的剩余使用寿命。

  • 2025-01-13
  • 阅读836

发动机剩余使用寿命预测(2)

在上一篇总结中,我们使用了线性下降的方式来计算剩余使用寿命,最后的预测效果并不理想。所谓的线性下降,打个比方:假如一台发动机的寿命是200个循环(CY),线性下降就是用一次少一次。如果今天如果用掉了6CY,那么从明天开始,剩余的使用寿命就是194CY。

  • 2025-01-25
  • 阅读400

发动机剩余使用寿命预测(3)

在上一篇总结中,我们用分段线性模型来近似发动机性能衰退的不同阶段,最终的预测效果有了极大的提升。今天我们再基于分段线性模型,尝试使用XGBoost算法来对RUL进行预测,对比一下与LSTM谁的性能更优一些。

  • 2025-01-13
  • 阅读577

发动机剩余使用寿命预测(4)

在上一篇总结中我们使用XGBoost算法预测了发动机的剩余使用寿命,结果差强人意。今天,我们继续学习一种新的算法:随机森林(Random Forest)。

  • 2025-01-13
  • 阅读517

发动机剩余使用寿命预测(5)

和XGBoost一样,LightGBM是一种基于梯度提升决策树的算法。它们都是通过迭代地训练一系列弱学习器,来组合成一个强地学习器,每一棵树都试图纠正前面所有树地累积误差。主要区别如下:

  • 2025-01-25
  • 阅读1128
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