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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