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过于简单或过于复杂的模型建模主要用于描述物理对象的特征，这就提出了如何确定正确的细节层次的问题。不用说，模型越精确，模拟结果就越好。然而，过于复杂的模型需要大量的资源（计算成本和时间），这不仅是不必要的，而且在某些情况下也不能满足及时性要求。例如，在动态车间调度中，以比较大延迟时间**小化为目标，物料流、工艺流和信息流是两个模型的重点。此外，设备的健康状况、能力、位置和工艺执行也是应考虑的其他因素。然而，机器螺丝的型号或产物结构对于获得准确的结果不是必需的，甚至可以被忽略。福建数字孪生建模介绍。海南数字孪生建模服务费

精确的模型构建和验证在许多情况下，加工设备的结构、工艺过程和操作环境都可能非常复杂，这给建模带来了挑战。一些过程的机理和耦合关系可能也不够清晰或准确，难以建立相应的模型。例如，刀具磨损的程度受许多因素的影响，如刀具材料和形状，工作环境和冷却方法，切削参数（如切削速度，进给量和被加工材料）等。此外，刀具磨损的不同形式，包括磨粒磨损、粘着磨损、扩散磨损、疲劳磨损和化学磨损，也与上述不同因素有关。因此，难以准确地描述刀具的磨损过程.此外，许多挑战在于计算成本和模型精度之间的平衡：考虑所有上述因素将需要大量的参数，带来巨大的计算成本。这里的模型不是无限精确的，而是在满足客户需求的前提下有效的。为了应对这一挑战，基于物理的模型和数据之间的融合是有希望的，因为数据挖掘的知识可以在一定程度上弥补未知机制的不足。广东数字孪生价目表天津数字孪生模型供应商。

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除了数据挖掘，人工智能还可以在数字孪生实施过程中应用于其他方面。考虑到车间计算能力的局限性，人工智能可以帮助解决优化分配计算资源的问题。此外，人工智能可以体现在边缘硬件中，**减少数据传输量，更好地满足数字孪生的时效性要求。**近一些基于神经网络和大型语言模型的产品，如ChatGPT，可能会为数字孪生提供更多的可能性。 浙江数字孪生建模介绍。

不局限于大数据数据对于连接虚拟空间和物理空间至关重要，然而，目前的研究更多地关注大数据，在一定程度上忽视了小数据的价值。大数据和小数据的区别在于数据的规模、复杂程度和处理方法。大数据通常需要使用分布式计算和人工智能技术进行处理和分析，而小数据可以使用传统的统计分析和数据挖掘方法进行处理和分析。在某些情况下，小数据可以比大数据有用。高质量的小数据集对于特定的工业服务比来源不明的大型观测数据更有意义。此外，大数据在评估不确定性方面的表现相对较差。湖北数字孪生模型参考价格。海南数字孪生模型供应商家

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