工业数据孪生(工业设备数字孪生白皮书)

什么是数字孪生体?

〖壹〗 、数字孪生体是指通过数字技术对物理实体进行数字化表达 ，构建出的与物理实体相对应的虚拟模型 。具体来说：技术起源：数字孪生概念源自信息镜像模型
，最早由美国密歇根大学的Michael Grieves教授提出，并应用于美国国防部的航空航天飞行器健康维护与保障
。

〖贰〗
、- 数字孪生体指的是在虚拟环境中构建的与物理实体一一对应的模型。这个模型包含了物理实体的所有属性和行为 。- 数字孪生系统则是指利用传感器等技术收集现实物体或系统的数据 ，并利用这些数据创建一个数字孪生体，以实现对现实世界的模拟和分析。

〖叁〗、数字孪生体是将实体世界映射至虚拟空间
，创造出的一个独立且实时互动的数字生态系统
。以下是关于数字孪生体的详细解释：起源与发展：数字孪生体起源于2009年DARPA的前瞻性设想。随后，NASA和空军将其视为革新技术 ，并逐渐从航空航天领域扩展到工业 、医疗、城市等多元场景 。

〖肆〗
、数字孪生通俗易懂的意思是：数字孪生是在一个设备或系统的基础上
，创造一个数字版的“克隆体”，也被称为“数字孪生体 ”
。这个“克隆体
”能够反映实体装备的全生命周期过程 ，包括其物理模型、传感器更新 、运行历史等数据。

数据孪生是什么意思

〖壹〗
、数字孪生通俗易懂的意思是：数字孪生是在一个设备或系统的基础上
，创造一个数字版的“克隆体”，也被称为“数字孪生体 ” 。这个“克隆体”能够反映实体装备的全生命周期过程 ，包括其物理模型、传感器更新 、运行历史等数据
。

〖贰〗
、数字孪生是一种利用物理模型、传感器更新 、运行历史等数据
，集成多学科
、多物理量、多尺度 、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射 ，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程的技术。简单来说
，数字孪生就是在一个设备或系统的基础上，创造一个数字版的“克隆体
” ，也被称为“数字孪生体” 。

〖叁〗
、数字孪生是一种对物理世界进行数字映射的技术，旨在通过数字化的方式模拟和反映物理实体的状态、运行和变化
。数字孪生的起源 数字孪生体的概念最早由美国空军研究实验室（AFRL）在2011年3月明确提出。随后
，一般工业企业开始采用这一概念，并根据自身的需求和目标 ，在应用方向上有所分化 。

〖肆〗 、数字孪生（Digital Twin）或称数字双胞胎
，是一种超越现实的概念，是具有数据链接的特定物理实体或过程的数字化表达
。基本信息它最早被称为“镜像空间模型 ” ，概念模型于2003年由密歇根大学迈克尔·格雷夫斯教授提出。该技术以建模仿真为核心
，集成了物联网、云计算
、边缘计算及大数据技术 。

〖伍〗、数字孪生是真实和潜在物理资产（即“物理孪生
”）的数字复制品，包括用于各种目的的无生命和有生命的物理实体（例如硬件 、软件
、“湿件”[生物生命]）。数字孪生技术及相关工程子学科在构建和设计未来系统的方式上发挥着关键作用
。

〖陆〗、数字孪生是指数字形式的双胞胎 ，其中一个存在于现实世界
，而另一个则存在于虚拟和数字世界中。具体来说：现实世界的实体：数字孪生中的“实体双胞胎 ”可以是任何现实世界中的对象，从小到零件 、螺丝 ，大到复杂的工厂结构
，甚至是人体的结构 。

什么是数字孪生技术?

〖壹〗
、数字孪生技术是一种将物理系统转化为数字化的虚拟世界的技术
。以下是关于数字孪生技术的详细解释：概念：数字孪生技术如同为现实世界创造一个虚拟的数字映射。它将工业产品、制造系统 、城市等物理系统转化为数字化的虚拟对应物，使这些系统在虚拟环境中得以呈现和模拟 。

〖贰〗
、数字孪生是一种创建虚拟实体数字复制品的技术 ，旨在实现全生命周期的实时互动与模拟
。以下是关于数字孪生的详细解释：核心概念：数字孪生是实体对象的动态数字镜像，能够反映对象的当前状态并预测其未来行为。它利用物理模型、传感器数据和运行历史
，集成多学科信息，通过虚拟空间映射实体装备的全生命周期过程 。

〖叁〗 、数字孪生 ，也称为“数字双胞胎
”
，是指将工业产品
、制造系统、城市等复杂物理系统的结构 、状态、行为
、功能和性能映射到数字化虚拟世界中的过程
。 这一技术通过实时传感、连接映射 、精确分析和沉浸交互来刻画
、预测和控制物理系统，实现复杂系统虚实融合 ，以达到闭环优化的目的。

〖肆〗、数字孪生是一种超越现实的概念
，可以被视为一个或多个重要的 、彼此依赖的装备系统的数字映射系统 。数字孪生技术则是实现这种数字映射的技术手段
。

〖伍〗
、数字孪生技术是一种集成了多领域技术的综合性技术，它通过对物理实体进行数字化建模 ，在虚拟空间中创建一个完全对应的数字模型
，实现对物理实体的模拟、预测和优化。数字孪生技术包括以下几个核心要点： 数字模型的构建 。