一
数字孪生：集成多源数据的动态模型
基于物理的模拟：通过精确模拟热传递、流体流动和凝固等现象，为DT提供坚实的理论基础。 现场监测数据：利用热像仪、光学系统等传感器收集的实时数据，反馈实际操作中的关键信息。 机器数据：激光功率、扫描速度等机器参数数据的集成，确保DT模型的准确性与实时性。
预测能力： 能够预见潜在的缺陷、设计偏差与过程不稳定性。 流程优化：通过模拟不同参数组合，确定最优设置，提升部件质量，减少试错成本。 实时控制：支持闭环控制系统，依据实时反馈动态调整工艺参数，实现精细化控制。
二
案例研究：DED数字孪生应用
预防并预测缺陷，确保部件质量。 优化工艺参数，提升制造效率。 实施闭环控制系统，实现动态调整。
[1] https://doi.org/10.1016/j.simpat.2023.102881
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