На відміну від традиційних цифрових близнюків, які в основному використовуються для моніторингу та аналізу, виконувані цифрові близнюки є активними динамічними моделями, які можуть реагувати на входи, імітувати сценарії
і приймати рішення автономно або з втручанням людини. Виконуваний digital twin (або xDT). Простіше кажучи, xDT - це цифровий близнюк на чіпі. xDT використовує дані з (відносно) невеликої кількості датчиків, вбудованих у фізичний продукт, для виконання моделювання в режимі реального часу за допомогою моделей зменшеного порядку. З цієї невеликої кількості датчиків він може передбачити фізичний стан у будь-якій точці об'єкта (навіть у місцях, де неможливо було б розмістити датчики).
Моделювання та взаємодія в реальному часі
xDT здатні імітувати поведінку та продуктивність фізичного активу або системи в режимі реального часу. Вони можуть реагувати на входи, імітувати різні умови роботи та динамічно взаємодіяти із зовнішніми системами або користувачами.
Автономія та прийняття рішень
xDT може приймати рішення автономно на основі заздалегідь визначених правил, алгоритмів або моделей машинного навчання. Вони можуть аналізувати дані, прогнозувати результати та вживати заходів для оптимізації продуктивності або реагувати на зміну умов.
Управління замкнутим контуром
xDT часто працює в системі управління замкнутим контуром, де дані в режимі реального часу від датчиків і виконавчих пристроїв подаються назад у віртуальну модель для регулювання параметрів, оптимізації продуктивності та підтримки бажаних умов роботи.
Прогнозний аналіз та оптимізація
xDT використовує методи прогнозної аналітики та оптимізації для прогнозування майбутньої поведінки, виявлення потенційних проблем або можливостей та рекомендації дій для підвищення продуктивності або зменшення ризиків.
Інтеграція з технологіями IoT та AI
xDT використовує датчики Інтернету речей (IoT), алгоритми підключення та штучного інтелекту (AI) для збору даних у режимі реального часу, аналізу складних моделей та прийняття обґрунтованих рішень. Вони також можуть включати моделі машинного навчання для адаптивної поведінки та постійного вдосконалення.
Динамічна адаптація та навчання
xDT здатні вчитися на досвіді та адаптуватися до змін навколишнього середовища або умов експлуатації з часом. Вони можуть постійно оновлювати свої моделі, параметри та стратегії на основі нових даних та зворотного зв'язку.
Виконувані цифрові близнюки знаходять застосування в різних галузях промисловості, включаючи виробництво, енергетику, транспорт, охорону здоров'я та розумні міста. Вони забезпечують прогнозне обслуговування, автономну роботу, оптимізацію процесів та підтримку прийняття рішень у складних системах, де моніторинг та контроль у реальному часі є критичними. Загалом, виконувані цифрові близнюки представляють наступну еволюцію в технології цифрових близнюків, пропонуючи розширені можливості для моделювання в режимі реального часу, прийняття рішень та оптимізації фізичних активів та систем. Виконуваний цифровий близнюк - це вдосконалена форма цифрового близнюка, яка не тільки представляє віртуальну копію фізичного активу чи системи, але також має можливість виконувати, імітувати та взаємодіяти з віртуальною моделлю в режимі реального часу.
Моделі на основі фізики
Виконуваний цифровий близнюк на основі фізики спирається на математичні моделі, які описують фізичну поведінку системи, що відтворюється. Ці моделі, як правило, базуються на фундаментальних принципах фізики, таких як механіка, термодинаміка, динаміка рідини, електромагнетика тощо. Розв'язуючи рівняння, які керують цими фізичними явищами, digital twin може імітувати поведінку реальної системи у віртуальному середовищі.
Моделювання фізичних процесів
Цифровий близнюк імітує фізичні процеси та взаємодії всередині системи за допомогою моделей на основі фізики. Це дозволяє йому передбачити, як система буде поводитися в різних робочих умовах, входах і сценаріях.
Моделювання реального часу
Виконуваний digital twin на основі моделей фізики може імітувати поведінку фізичної системи в режимі реального часу або майже в реальному часі. Це забезпечує динамічну взаємодію та прийняття рішень на основі поточного стану системи та її середовища.
Управління замкнутим контуром
Виконувані цифрові близнюки на основі фізики часто працюють у системі управління замкнутим циклом, де дані в режимі реального часу від датчиків і виконавчих пристроїв використовуються для регулювання параметрів моделювання та контролю поведінки віртуальної моделі. Це дозволяє digital twin підтримувати бажані умови роботи та оптимізувати продуктивність.
Перевірка і перевірка
Моделі на основі фізики, що використовуються у виконуваних цифрових близнюках, повинні бути перевірені та перевірені, щоб забезпечити їх точність та надійність. Це передбачає порівняння результатів моделювання з реальними вимірюваннями та експериментальними даними, щоб підтвердити, що digital twin точно представляє фізичну систему.
Хоча моделювання на основі фізики зазвичай використовується у виконуваних цифрових близнюках, важливо зазначити, що інші підходи до моделювання, такі як моделювання на основі даних, емпіричні моделі або гібридні моделі, що поєднують фізику та методи, керовані даними, також можуть використовуватися залежно від конкретних вимог та обмежень програми.
