數位分身

什麼是數位分身？

數位分身是由單個實物資產或過程組成的單元的數位模型。它是使用來自多個來源的資料開發的，以構建能夠預測單個單元運行的組合系統。所使用的資料來源通常包括設計模擬，系統模型，測試資料，製造和維護記錄以及運營或物聯網資料。

為什麼要建立數位分身？

在部署之前使用權威的真實資料來源將使複雜系統的工程設計，原型製作和測試更快，更便宜，更有效。部署單元並提供物理資料後，將啟動數位分身系統，並將其用於説明在單元的整個生命週期內維持其功能運行。數位分身模型允許對任務進行新的分析，例如健康監控和預測性維護，評估和優化正在進行的操作，以及預測和監視單元相對於大型系統（例如飛機或電網）的行為。Digital Twin代表了工程分析的範式轉變，並有望帶來超越傳統方法的許多好處。

為什麼現在？

航空航太，製造業和醫療設備等行業的許多公司正在迅速採用數位革命的方法來創新和增強其產品設計開發和製造流程。這些方法通過回應性數位測量設備擴展了計量學，產生了“資料豐富”的環境並提高了模擬能力。現在，可以使用十年前所無法達到的方式，使用從真實系統中記錄的資料來分析複雜的多物理系統。數位分身已成為一種使用這些新穎功能將物理和模擬資訊整合在一起以從現有資源中提供更大價值的方式。

SmartUQ如何説明使數位分身成為現實

為了提供真實的價值，數位分身必須能夠做三件事：整合來自不同來源的資料，足夠快地運行以根據需要運行分析（即即時或比即時更快），並對預測提供一定的信心使用數碼雙胞胎製成。對於在昂貴的關鍵硬體的決策或控制過程中使用數位分身時，知道多少信任數字分身尤其重要。

合併資料

為了使數位分身完全代表物理單位元，它必須結合來自各種來源的資料，包括高保真模擬，系統模型，歷史記錄，測試資料和機器遙測。這些中的每一個都可以具有不同程度的不確定性，保真度和操作條件覆蓋率，從而產生覆蓋系統行為各個方面的資料集拼湊而成。

SmartUQ通過提供可將具有不同級別的可信賴性的多條資訊組合到統一的預測模型中的工具來提供説明。總體行為趨勢可能來自具有高度不確定性或低保真度數據的大量低信任度數據，而預測則基於較昂貴和較高信任度的資料。

Digital Twin可以提供對設備性能的更深入瞭解，生成有用的設計和診斷資訊。這些見解必須在相對於所制定的運營決策的適當時間範圍內產生。

這意味著數字分身必須即時預測高價值活動，例如性能監控，故障檢查，即時磨損評估和虛擬感測器。如果考慮到操作優化或系統不確定性，則對速度的要求甚至會更大：數字分身必須​​比即時運行快得多，以便對大量潛在危險情況做出預測。

對於涉及基於物理學的模擬或依賴於大資料集的預測的數位分身體系結構，即時和比即時操作都快會帶來困難。當雙胞胎在嵌入式或邊緣計算資源上運行時，尤其如此。

為了滿足這些要求，SmartUQ使用高級模擬器或替代模型，以最少的資料量快速映射數位分身的慢速運行部分的輸入-輸出關係。此過程可以減少構建數位分身模型所需的資料量和工作量，從而大大降低諸如長時間運行的模擬之類的零件成本，同時保持相對於原始資料的高保真度。一旦模擬器就位並驗證了準確性，數位分身就可以用於實際硬體中控制決策所需的加速預測中。

不確定性量化/驗證/信任

在所有數位分身應用程式的核心都有一個信任問題：數位分身做出的預測有多準確，該準確度在哪裡分解？沒有一個模型可以完全忠實於底層物理系統，因此這是一個問題，即模型差異在設計或操作空間中的位置，模型與物理系統的偏離程度如何，以及給定的分析將如何受到影響。當用於設計和維護分析等領域的任務時，數字分身可能是寶貴的資產，即使存在重大差異也可能使其對即時控制或操作優化等高價值應用程式毫無用處，甚至變得危險。因此，表徵數位分身的可信賴程度和應用程式需求至關重要。

不確定性量化將數位分身的要素與量化指標聯繫起來，這些指標可衡量系統操作空間中的模型誤差，預測準確性和有效性。這是通過對組成雙胞胎的各個模型和資料集進行一系列的校準，驗證，不確定性傳播和敏感性分析操作來完成的。

使用SmartUQ，可以使用統計或貝葉斯校準對模型的各個方面進行調整，以匹配更高保真度的模型或測試資料。然後可以使用概率技術驗證校準後的模型，以解決所使用的物理資料中發現的變化，雜訊和錯誤。除了提高和測試模型的準確性外，概率校準和驗證方法還可以生成輸入和回應概率分佈，這對於評估完全組裝的數位分身模型的不確定性很重要。一旦各個模型到位，整個數位分身將包含SmartUQ執行UQ任務（如不確定性傳播和靈敏度分析）所需的連接和元件UQ資訊。

摘要

SmartUQ的工程分析工具在合併資料，加快預測時間以及增強對數位分身預測結果的信心方面發揮著重要作用。我們的專業知識和工具可以幫助將數位化分身從一系列模型中帶到快速，準確，經過驗證的真相來源。與我們聯繫以討論您的數字專案和要求。