产品概述
基于机器学习的数据驱动建模和仿真工具,可用于创建各类装备的性能数字孪生体,并支持开展基于数字孪生体的数字试验和数实结合试验。可用于推演优化物理试验方案、替代高风险物理试验、监控物理试验过程、降低物理试验风险。
核心优势
数据驱动建模
内置多种主流的数据驱动建模方法,通用性强,适用于各类装备和各专业,可实现仿真、实测等多源数据的融合建模,以提高模型的准确性和适用性;
孪生体模型组装技术
支持多个孪生体模型的组装,以及与符合FMI标准的其他仿真模型的组装,可实现复杂系统、复杂场景的模型搭建和系统级仿真
数字试验
数字试验功能,可用于替代高成本、高风险物理试验,也可用于物理试验方案的动态推演和优化
数实结合试验
数实结合试验功能,可用于物理试验过程的故障监控和告警,也可用于被试装备、试验设备的健康管理
三维场景搭建
具备复杂三维场景的积木式搭建功能,用户可自由搭建三维场景,并支持实时试验数据和仿真数据的三维可视化。
功能特性
数据准备
数据预处理、数据筛选和实验设计
模型建模数据驱动的孪生体建模、模型校验、模型标定、敏感性分析、不确定性量化
试验系统搭建
支持异构模型组装,将多个孪生体组装成一个系统
数字试验
按照给定试验工况和流程开展数字试验
数实结合试验
与物理试验数据采集系统进行集成,可实时引接物理试验数据,驱动数字试验系统运行
试验数据二维可视化
内置多种图表控件,支持数实试验数据的实时展现和试验数据回放
三维场景搭建及数据可视化
支持积木式搭建三维场景,并支持数实试验数据在三维场景中进行展示和试验数据回放
装备健康状态监控和告警
支持告警规则的自定义和多种告警模式