1.数字孪生是指什么

数字孪生是由歇根大学的迈克尔·格里夫(Michael Grieves)教授于2003年提出，最初定义为“与物理模型等价的虚拟数字化表达”。随后，2010年美国国家航空航天局(NASA)在阿波罗项目中将数字孪生技术应用至飞行器设计和制造中。

可以说数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度的仿真过程，在虚拟空间中完成对物理实体的映射，从而反映物理实体的全生命周期过程。数字孪生本质上是一个对物理实体或流程的数字化镜像，在创建数字孪生过程中，基于传感器数据以及物理模型，利用人工智能、机器学习等方法建立一个实时更新的、现场感极强的“数字孪生体”，用来支撑物理产品生命周期各项活动的决策。

2.数字孪生类型

(1)静态数字孪生：主要关注三维模型，不整合物理和虚拟环境。

(2)详细的数字孪生：利用和跟踪来自建筑物系统的建筑物数据，以手动实现更好的分析和更好的控制。

(3)建造数字孪生：通常用于新建或改造项目，将数据从物理结构引入虚拟模型，手动编目和调整两者之间的差异，以保持数字世界和物理世界之间的接近。

(4)基于传感器的数字孪生：将数据从物理结构填充到虚拟模型中，以创建更大的系统自主性，使用户能够利用物联网网络自动化一些手动执行的流程。

(5)响应式数字孪生：利用物联网设备从物理结构中自主收集数据，提供实时数据，根据预先设定的参数采取行动，物理和虚拟世界之间的集成有限，允许基于人工智能机器学习的某些自动化流程

(6)自适应数字孪生：允许更多数据在物理世界和虚拟世界之间流动，实现更精确的 ML 算法以实现更高的自动化并为 AI 分析创建更准确的响应，尽管它仍然依赖于人类的评估来验证决策制定

(7)智能数字孪生：允许一个完全自主的平台，其中数据流在虚拟和物理环境之间完全集成，允许已经测试过的机器学习算法使系统能够自行学习和调节以提高建筑性能。

3.智能建筑数字孪生的好处

在智能建筑中，数字孪生不仅仅是收集数据。它们还用于控制物理系统并模拟条件变化以预测未来可能发生的事件。这使我们能够实施先进的预测性维护技术。即数字孪生可以利用传感器来准确测量建筑物的性能。通过从智能建筑的传感器收集的数据，能源使用、气候控制和居住者行为等关键变量更容易识别和描述。这些数据允许工程师、IT 经理和其他利益相关者确定建筑物在特定条件下的反应。

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