混合分析：用于构建混合数字孪生的工具集

混合分析：构建混合数字孪生的工具集

混合数字孪生是一种将现实世界和数据技术相结合的方法，能够对物理系统进行全面、深入的模拟与理解，它既不是单纯的仿真，也不是标准机器学习（ML）的应用，而是一种将二者的优势结合，最大化的利用所有相关知识，用于提高系统模拟准确性与预测能力的技术。

混合分析是一个多维度的技术集合，结合了物理与数据这两大领域的独特优势。Ansys Twin Builder作为混合分析工具的应用实例，发挥出超过98%的极高逼真度，为数字孪生精确度的提升提供了坚实的基础。这项技术的核心在于开发了一套充分利用各种数据的机器学习工具，包括但不限于物理模型与各种传感器数据，以及不同分辨率或精度的模型。

作为一种高级融合建模技术，混合分析旨在同时利用物理建模与数据分析，创造一个全面的数字孪生体，该模型不仅具备深度理解物理系统的基础知识，还能够从新数据中学习并发现新的洞察。物理模型有助于保有原有知识，而数据分析则提供了额外的新信息，弥补了物理模型的不足。




数值示例呈现了融合物理与数据的强大效能：想象电机常数的不确定性影响着模型，或组件的惯性难以精确计算，或是管道内的摩擦力带来的复杂性。通常物理模型可能无法完全捕捉这些因素，但通过深度学习的方法，可以从数据中推导出更为准确的电机参数值，使模型更精确地映射实际系统的现状与行为。

残差建模是混合分析的前沿领域之一，它通过将实验数据与基于物理的仿真模拟相融合，形成了一个预测系统实际行为与模型预测之间差别的“校准模型”。这样的模型为改进物理模型的精度提供了重要的信息，并纠正了由于系统复杂性、复杂的物理效应或数据不确定性导致的潜在偏差。

另一个关键应用是多保真回归，通过对比更高保真度模型与更快速度及较低保真度模型，系统开发者能够在满足特定要求的情况下，极大提高模拟效率。例如，一种方法使用有限元模型为模型提供详细的物理见解，但可能运行时间长。此外，采用更简化的模型（如1D或2D模型）在特定情况下可以提供许多快速且精确的模拟方案。

混合分析技术结合Ansys Twin Builder平台应用于现实世界问题时，展现出了其对边缘和云环境中预测性和指导性决策支持的强大支撑力。从预测性维护到性能优化，混合数字孪生体提供了对实时系统实时运算处理的高精度模拟，进而提升整体运营效能、提升产品可靠性与用户满意度。通过改善决策制定、精细化预测和快速的迭代周期，混合分析提供了能够在物理与数据两个维度之间进行高效、全面待优化的因素动态融合的创新解决方案。这不仅为工程师提供了一个强大的工具箱，使其能在设计、制造、运营、维护等环节中发挥价值，同时也为产业提供了高效的数字同步整合平台，使其能够在当前快速发展的技术和市场竞争环境中脱颖而出。