西安中朗智控科技有限公司

数字孪生（Digital Twin）通过利用物理实体、传感器、运行历史等数据，结合多物理量、多学科、多尺度、多概率对物理实体对象的特征、行为和性能等进行描述和建模，使其 反映对应物理实体实时状态。课题组从物理场实时预测方法、有限测点物理场重构方法、黑箱建模方法等方面开展数字孪生软、硬件研究。

复杂工业设备数字孪生领域是中朗的创新前沿阵地。公司研发团队深耕技术创新，成功实现物理世界与数字世界的实时交互与深度融合。通过整合三维仿真技术、机器学习算法、降阶算法以及多源数据融合技术，构建起“几何—机理—数据—算法”四维协同驱动的孪生模型，精准复现设备的动态物理场特性。凭借机理模型与数据智能的协同增效，实现对复杂工业设备全生命周期的状态监测与故障预判，为复杂工业设备研发、运维开辟了虚实交融的创新验证新路径。

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