如何推动智能制造 - 数字孪生示例

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数字孪生在制造业中的应用

在我们最近的文章中,我们解释了这项技术并讨论了它是如何工作的。简而言之,数字孪生是物理对象的数字复制品。在基本层面上,它们可以收集有关物理对象的数据以供将来使用。在中级水平上,他们可以模拟假设场景。在高级层面上,数字孪生可以检测异常并建议或启动纠正措施。

NSDT数字孪生场景搭建:NSDT 编辑器

制造业中的数字孪生应用涵盖制造公司的所有业务领域:

  • 预生产。公司可以使用数字孪生来测试不同的设计和组件行为。
  • 生产。数字孪生可帮助制造商找到理想的生产运行并安排制造过程。
  • 后期制作。公司可以为其客户提供预测性维护或设备培训。制造商甚至可以向他们提供已停产的备件。他们还可以提供产品即服务的商业模式。

NSDT数字孪生场景搭建:NSDT 编辑器

让我们通过现实生活中的例子来看看数字孪生制造的七个用例。

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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