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不完美的系统信息导致数字孪生的不确定性.pdf

上传人: a****d 编号:402800 2025-01-10 23页 25.88MB

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本文探讨了数字双胞胎在预测计算模型中的不确定性问题。数字双胞胎是一种模拟真实世界系统的预测性计算模型,包括物理仿真、人工智能等,能够自动更新数据并作出决策。然而,数字双胞胎并非完美无缺,它们无法完全精确地模拟真实系统。文章指出,所有模型都是错误的,但有些模型是有用的。 文章提出了数字双胞胎的不确定性量化方法,主要关注状态估计。数字双胞胎的不确定性主要源于参数估计和系统识别。作者提出了一种多精度层次的数字双胞胎框架,结合了物理仿真和机器学习,以减少不确定性。此外,文章还探讨了如何通过数据增强和主动学习来改进数字双胞胎的预测能力。 关键数据包括:数字双胞胎的状态估计和参数估计的不确定性,以及数字双胞胎在预测新系统动态方面的局限性。文章还提到了一种有效的函数空间不确定性量化方法,即使用主成分分析(PCA)和主动子空间减少(ASR)来降低参数空间维度,从而提高计算效率。 总之,本文强调了在数字双胞胎中处理不确定性的重要性,并提出了几种方法来改进数字双胞胎的预测能力和不确定性量化。
"数字双胞胎的不确定性有何挑战?" "如何构建结合物理模拟和机器学习的数字双胞胎?" "数字双胞胎在未来的科学研究中有何应用前景?"
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