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Digital twin modeling

计算机科学 数字化转型 建模与仿真 模拟 万维网
作者
Fei Tao,Bin Xiao,Qinglin Qi,Jiangfeng Cheng,Ping Ji
出处
期刊:Journal of Manufacturing Systems [Elsevier]
卷期号:64: 372-389 被引量:333
标识
DOI:10.1016/j.jmsy.2022.06.015
摘要

The digital twin is an emerging and vital technology for digital transformation and intelligent upgrade. Driven by data and model, the digital twin can perform monitoring, simulation, prediction, optimization, and so on. Specifically, the digital twin modeling is the core for accurate portrayal of the physical entity, which enables the digital twin to deliver the functional services and satisfy the application requirements. Therefore, this paper provides systematic research of current studies on the digital twin modeling. Since the digital twin model is a faithful reflection of the digital twin modeling performance, a comprehensive and insightful analysis of digital twin models is given first from the perspective of the application field, hierarchy, discipline, dimension, universality, and functionality. Based on the analysis of digital twin models, current studies on the digital twin modeling are classified and analyzed according to the six modeling aspects within the digital twin modeling theoretical system proposed in our previous work. Meanwhile, enabling technologies and tools for the digital twin modeling are investigated and summarized. Finally, observations and future research recommendations are presented.
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