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孪生系统中的时空大数据分析|DigitalTwin国际期刊文章推荐18

2022年4月19日上线论文“孪生系统中的时空大数据分析”。这篇文章由上海交通大学、国网上海市电力公司、国网上海市电力公司浦东供电公司合作完成。文章指出时空大数据在数字孪生中的重要地位与统计特性，并探讨了基于随机矩阵理论(RMT)的时空大数据分析框架，以及给出了一些潜在的应用领域。

  • 2023-01-27
  • 阅读417

数字孪生未来电力系统应用|DigitalTwin国际期刊文章推荐-4

9月23日，Digital Twin上线发表首批四篇文章。本文是首批发表的四篇文章之一“数字孪生及其在电力系统中的应用”。这篇文章由荷兰代尔夫特理工大学Peter Palensky教授团队完成。这篇文章首先回顾了数字孪生的历史、基本属性和演变，以及数字孪生与电力系统的关系。其次，首次解释了数字孪生概念在电力和能源业务中的应用。模型的跨学科性、不同时间尺度和异构性是数字孪生在电力系统应用过程中的主要挑战，而协同仿真和协同建模可为上述挑战提供帮助。相关工作将帮助电力系统专业人士进入数字孪生领域，并了解如何在其业务中使用数字孪生。

  • 2023-01-27
  • 阅读399

数字孪生网络保障服务质量|DigitalTwin国际期刊文章推荐-5

9月28日，Digital Twin发表了论文“基于数字孪生网络技术的端到端网络服务等级协议（SLA）保障方法”。本文由中国移动通信有限公司研究院投稿，创新性的提出将数字孪生技术应用于电信网络管理系统中，通过构建物理网元的数字孪生虚拟镜像，及物理网络和孪生网络实时交互、相互影响来有效助力网络智能SLA运维。数字孪生网络可以对监控上报数据、历史运维数据进行智能分析，定位网络故障点并给出相关网络配置修改、故障恢复操作指令，同时数字孪生网络可验证预测指令下发到网络设备后的网络SLA性能，通过数字孪生网络与物理网络的实时交互，为真正的网络资源和配置部署提供最佳实施计划。

  • 2023-01-27
  • 阅读444

物联网物模型|DigitalTwin国际期刊文章推荐16

2022年4月12日上线论文“物联网物模型 ”。这篇文章由中国移动研究院和中移物联网有限公司共同完成。随着通信技术的发展和先进传感器的普及，建筑、社区、工厂、公园、医院等领域对物联网（IoT）应用有大量的需求。然而，由于缺乏统一的设备描述方法，数据格式基本由应用层开发者定义，造成了研发周期长、研发成本高的问题。本文提出了一种用于定义物联网设备的统一描述方法，有助于统一不同制造商之间的异构数据，并缩短厂商的开发周期。

  • 2023-01-27
  • 阅读421

智能数字孪生与复杂系统的开发和管理|DigitalTwin国际期刊文章推荐15

2022年5月25日上线论文“智能数字孪生与复杂系统的开发和管理”。这篇文章由美国Digital Twin Institute的Michael Grieves教授完成。由于数字孪生需要不断发展，以应对日益复杂的产品带来的挑战，AI 和 M&S 的进步将使智能数字孪生成为可能。文章基于目前数字孪生、复杂系统、人工智能研究现状，探讨了智能数字孪生将如何演进并协助复杂系统的开发和管理。

  • 2023-01-27
  • 阅读398

数字孪生人工智能研究综述|DigitalTwin国际期刊文章推荐-9

随着数字化的发展，大数据、人工智能（AI）、云计算、数字孪生和边缘计算等先进计算机技术已应用于各个领域。为了研究数字孪生与人工智能结合的应用现状，本文通过研究当前已发表文献的研究成果，对人工智能在数字孪生中的应用和前景进行了论述。我们讨论了数字孪生在航空航天、生产车间智能制造、无人驾驶车辆和智能城市交通四个领域的应用现状，并回顾了当前的挑战和未来需要展望的方向。研究发现，数字孪生和人工智能的结合在航空航天飞行探测模拟、故障警告、飞机装配，甚至无人驾驶飞行方面都有显著的效果；在汽车自主驾驶虚拟仿真试验中，可以节省80%的时间和成本，相同的路况降低了实际车辆动力学模型的参数规模，大大提高了试验精度；在生产车间的智能制造中，虚拟车间环境的建立可以提供及时的故障报警，延长设备的使用寿命，保证车间整体运行安全；在智能城市交通中，模拟真实的道路环境，恢复交通事故，使交通状况清晰高效，能够快速准确地进行城市交通管理。最后，我们对数字孪生和人工智能的未来进行了展望，希望能为今后相关领域的研究提供参考。

  • 2023-01-27
  • 阅读399

数字孪生数据|DigitalTwin国际期刊文章推荐-1

9月23日，Digital Twin发表了第一篇论文“数字孪生数据-方法与关键技术”。这篇文章由中国、澳大利亚、法国、瑞典、新加坡等5个国家学者合作完成，针对数字孪生理论与应用不断拓展与升级过程中出现的数据全面获取、深度挖掘、充分融合、实时交互、迭代优化、通用普适及按需使用新需求，探索建立了一套数字孪生数据构建与处理准则，在相关准则指导下研究了数字孪生数据“获取-存储-交互-关联-融合-演化-服务化”理论方法，并建立了面向数字孪生数据的关键技术体系。相关工作为数字孪生数据研究与应用提供理论与方法参考。

  • 2023-01-27
  • 阅读421

数字孪生环境下数据采集方法|DigitalTwin国际期刊文章推荐-7

2021年10月14日上线论文“数字孪生环境下基于神经网络和机器视觉的数据采集方法研究”。这篇文章由郑州轻工业大学李浩教授团队完成。这篇文章提出了一种改进的基于多层神经网络和机器视觉的数据采集方法，用于满足数字孪生环境下物理设备虚实同步要求的物理实体位置、姿态和运动等状态信息采集，文章首先回顾了虚实同步要求下的数据采集方法、基于机器视觉的目标识别和定位，以及神经网络算法的相关研究现状；其次，阐述了基于数字孪生环境下基于神经网络和机器视觉的数据采集方法步骤及其理论和计算过程；最后，给出应用案例实验和实验结果分析。相关工作为满足数字孪生所要求的物理世界和信息世界的智能互联与交互融合提供了技术参考，是保证数字孪生模型高保真性的基础之一。

  • 2023-01-27
  • 阅读462