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三级数字孪生是预测性孪生,利用来自资产、事件、分析的物理数据(实时数据、环境数据、历史数据等)。该级别使用算法预测未来的行为、性能和风险,并提供潜在问题预警。系统可预测复杂设施与设备运行的结果和潜在问题,并做出更好、更明智的决策。

三级数字孪生技术上应该实现:

数据分析(历史数据)
预测性分析/数据外推
使用情况分析(用户行为映射、热图等)
预测性警报/基于趋势的警报
预测性模型和分类器
主要的行业应用场景包括:机器运行障碍预测,例如,飞机备份、警戒线中的瓶颈等

三维可视化定义分析

三维可视化是描述和理解模型的一种手段,也是数据体的一种表达形式。简单地说,三维可视化是一个利用三维软件通过物理世界收集到的数据创建图形和渲染的过程。它基于模型,将数据结合到场景中,以多维方式显示数据。

两者的区别为
三维可视化提供数字支持虽然三维可视化也可以理解为一种映射和克隆,但它只是一种空间层面的映射,旨在使数据的显示更加直观。如果要实现更深层次的显示,显示的数据从数字孪生数据和算法模型中获得。没有数字孪生数据和算法的支持,就不可能进行更深层次的显示。

若交付的数字孪生项目为B/S架构,为了实现和的数字孪生场景,通常需要注意模型大小、格式和质量等方面的要求,主要包括:
模型的大小:模型的大小决定了加载和渲染的速度,过大的模型会导致网络传输和内存占用过高,影响用户体验。因此,模型需要进行合理的压缩和优化,降低其数据量和复杂度。模型的格式。模型的格式决定了其兼容性和功能性,不同的格式有不同的特点和优劣势。一般来说,WEB端可视化场景需要选择支持动画、纹理、材质等属性的格式,例如GLTF、数字孪生世界企业联盟DTWEA数字孪生世界白皮书(2023)FBX、OBJ等。同时,也需要考虑浏览器对不同格式的支持程度,选择适合当前环境和需求的格式。
模型的质量:模型的质量决定了其视觉效果和真实感,过低或过高的质量都会影响用户体验。过低的质量会导致模型失真、粗糙、不自然;过高的质量会导致渲染压力过大、卡顿、延迟。因此,模型需要根据目标分辨率和设备性能进行适当的细分或简化,并保持合理的比例和形态。

3D可视化技术在工业领域的应用案例
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