Za razliku od tradicionalnih digitalnih blizanaca, koji se prvenstveno koriste za praćenje i analizu, izvršni digitalni blizanci su aktivni, dinamični modeli koji mogu reagovati na ulaze, simulirati scenari
je
i donositi odluke autonomno ili ljudskom intervencijom. Izvršni digitalni blizanac (ili kDT). Jednostavno rečeno, kDt je digitalni blizanac na čipu. KSdT koristi podatke iz (relativno) malog broja senzora ugrađenih u fizički proizvod za izvođenje simulacija u realnom vremenu koristeći modele smanjenog reda. Iz tog malog broja senzora može predvideti fizičko stanje u bilo kojoj tački objekta (čak i na mestima gde bi bilo nemoguće postaviti senzore).
Simulacija i interakcija u realnom vremenu
kDT su sposobni da simuliraju ponašanje i performanse fizičkog sredstva ili sistema u realnom vremenu. Oni mogu reagovati na ulaze, simulirati različite uslove rada i dinamički komunicirati sa spoljnim sistemima ili korisnicima.
Autonomija i odluči
vanje kDt može donositi odluke autonomno na osnovu unapred definisanih pravila, algoritama ili modela mašinskog učenja. Oni mogu analizirati podatke, predvideti ishode i preduzeti akcije za optimizaciju performansi ili reagovanje na promenljive uslove.
Kontrola zatvorene petlje
kDT često radi u sistemu upravljanja zatvorenom petljom, gde se podaci senzora i aktuatora u realnom vremenu vraćaju u virtuelni model radi podešavanja parametara, optimizacije performansi i održavanja željenih radnih uslova.
Prediktivna analiza i optimizacija
k
DT koriste prediktivnu analitiku i tehnike optimizacije za predviđanje budućeg ponašanja, identifikaciju potencijalnih problema ili mogućnosti i preporučio akcije za poboljšanje performansi ili ublažavanje rizika.
Integracija sa IoT i AI tehnologi
jama k
DT koristi senzore Interneta stvari (IoT), povezivanje i algoritme veštačke inteligencije (AI) za prikupljanje podataka u realnom vremenu, analizu složenih obrazaca i donošenje informisanih odluka. Oni takođe mogu da uključe modele mašinskog učenja za adaptivno ponašanje i kontinuirano poboljšanje.
Dinamička adaptacija i učenje
kDt sposobni su da uče iz iskustva i prilagođavaju se promenama u okruženju ili radnim uslovima tokom vremena. Oni mogu kontinuirano ažurirati svoje modele, parametre i strategije na osnovu novih podataka i povratnih informacija.
Izvršni digitalni blizanci pronalaze aplikacije u različitim industrijama, uključujući proizvodnju, energiju, transport, zdravstvo i pametne gradove. Oni omogućavaju prediktivno održavanje, autonomni rad, optimizaciju procesa i podršku odlučivanju u složenim sistemima gde su praćenje i kontrola u realnom vremenu kritični. Sve u svemu, izvršni digitalni blizanci predstavljaju sledeću evoluciju tehnologije digitalnih blizanaca, nudeći poboljšane mogućnosti za simulaciju u realnom vremenu, donošenje odluka i optimizaciju fizičkih sredstava i sistema. Izvršni digitalni blizanac je napredni oblik digitalnog blizanca koji ne samo da predstavlja virtuelnu repliku fizičkog sredstva ili sistema, već ima i mogućnost izvršavanja, simuliranja i interakcije sa virtuelnim modelom u realnom vremenu.
Modeli zasnovani na fiz
ici Izvršni
digitalni blizanac zasnovan na fizici oslanja se na matematičke modele koji opisuju fizičko ponašanje sistema koji se replicira. Ovi modeli se obično zasnivaju na osnovnim principima fizike, kao što su mehanika, termodinamika, dinamika fluida, elektromagnetika i tako dalje. Rešavanjem jednačina koje upravljaju ovim fizičkim pojavama, digitalni blizanac može simulirati ponašanje sistema stvarnog sveta u virtuelnom okruženju.
Simulacija fizičkih procesa
Digitalni blizanac simulira fizičke procese i interakcije unutar sistema koristeći modele zasnovane na fizici. To mu omogućava da predvidi kako će se sistem ponašati pod različitim radnim uslovima, ulazima i scenarijima.
Simulacija u realnom vremenu
Izvršni digitalni blizanac zasnovan na modelima fizike može simulirati ponašanje fizičkog sistema u realnom vremenu ili skoro u realnom vremenu. Ovo omogućava dinamičnu interakciju i donošenje odluka na osnovu trenutnog stanja sistema i njegovog okruženja.
Kontrola zatvorene petlje
Izvr
šni digitalni blizanci zasnovani na fizici često rade u sistemu kontrole zatvorene petlje, gde se podaci senzora i aktuatora u realnom vremenu koriste za podešavanje parametara simulacije i kontrolu ponašanja virtuelnog modela. Ovo omogućava digitalnom blizancu da održi željene uslove rada i optimizuje performanse.
Validacija i verifikacija
Modeli zasnovani na fizici koji se koriste u izvršnim digitalnim blizancima moraju biti potvrđeni i verifikovani kako bi se osigurala njihova tačnost i pouzdanost. Ovo uključuje upoređivanje rezultata simulacije sa merenjima iz stvarnog sveta i eksperimentalnim podacima kako bi se potvrdilo da digitalni blizanac tačno predstavlja fizički sistem.
Iako se modeliranje zasnovano na fizici obično koristi u izvršnim digitalnim blizancima, važno je napomenuti da se drugi pristupi modeliranju, kao što su modeliranje zasnovano na podacima, empirijski modeli ili hibridni modeli koji kombinuju fiziku i tehnike zasnovane na podacima, takođe mogu koristiti u zavisnosti od specifičnih zahteva i ograničenja aplikacije.
