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A digital twin network solution for end-to-end network service level agreement (SLA) assurance [version 1;peer review: awaiting peer review] 被引量:2
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作者 Xiaowen Sun Cheng Zhou +1 位作者 Xiaodong Duan Tao Sun 《Digital Twin》 2021年第1期122-130,共9页
With the gradual development of the 5G industry network and applications,each industry application has various network performance requirements,while customers hope to upgrade their industrial structures by leveraging... With the gradual development of the 5G industry network and applications,each industry application has various network performance requirements,while customers hope to upgrade their industrial structures by leveraging 5G technologies.The guarantee of service level agreement(SLA)requirements is becoming more and more important,especially SLA performance indicators,such as delay,jitter,bandwidth,etc.For network operators to fulfill customer’s requirements,emerging network technologies such as time-sensitive networking(TSN),edge computing(EC)and network slicing are introduced into the mobile network to improve network performance,which increase the complexity of the network operation and maintenance(O&M),as well as the network cost.As a result,operators urgently need new solutions to achieve low-cost and high-efficiency network SLA management.In this paper,a digital twin network(DTN)solution is innovatively proposed to achieve the mapping and full lifecycle management of the end-to-end physical network.All the network operation policies such as configuration and modification can be generated and verified inside the digital twin network first to make sure that the SLA requirements can be fulfilled without affecting the related network environment and the performance of the other network services,making network operation and maintenance more effective and accurate. 展开更多
关键词 Digital twin network End-to-end network SLA ASSURANCE
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Navigating the Digital Twin Network landscape:A survey on architecture,applications,privacy and security 被引量:2
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作者 Akshita Maradapu Vera Venkata Sai Chenyu Wang +1 位作者 Zhipeng Cai Yingshu Li 《High-Confidence Computing》 2024年第4期129-149,共21页
In recent years,immense developments have occurred in the field of Artificial Intelligence(AI)and the spread of broadband and ubiquitous connectivity technologies.This has led to the development and commercialization ... In recent years,immense developments have occurred in the field of Artificial Intelligence(AI)and the spread of broadband and ubiquitous connectivity technologies.This has led to the development and commercialization of Digital Twin(DT)technology.The widespread adoption of DT has resulted in a new network paradigm called Digital Twin Networks(DTNs),which orchestrate through the networks of ubiquitous DTs and their corresponding physical assets.DTNs create virtual twins of physical objects via DT technology and realize the co-evolution between physical and virtual spaces through data processing,computing,and DT modeling.The high volume of user data and the ubiquitous communication systems in DTNs come with their own set of challenges.The most serious issue here is with respect to user data privacy and security because users of most applications are unaware of the data that they are sharing with these platforms and are naive in understanding the implications of the data breaches.Also,currently,there is not enough literature that focuses on privacy and security issues in DTN applications.In this survey,we first provide a clear idea of the components of DTNs and the common metrics used in literature to assess their performance.Next,we offer a standard network model that applies to most DTN applications to provide a better understanding of DTN’s complex and interleaved communications and the respective components.We then shed light on the common applications where DTNs have been adapted heavily and the privacy and security issues arising from the DTNs.We also provide different privacy and security countermeasures to address the previously mentioned issues in DTNs and list some state-of-the-art tools to mitigate the issues.Finally,we provide some open research issues and problems in the field of DTN privacy and security. 展开更多
关键词 Digital twin networks network architecture Privacy and security Federated learning Blockchain Internet of Vehicles 6G Supply chain
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VFabric:A Digital Twin Emulator for Core Switching Equipment
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作者 WANG Qianglin ZHANG Xiaoning +4 位作者 YANG Yi FAN Chenyu YUE Yangyang WU Wei DUAN Wei 《ZTE Communications》 2025年第1期90-100,共11页
The proliferation of heterogeneous networks,such as the Internet of Things(IoT),unmanned aerial vehicle(UAV)networks,and edge networks,has increased the complexity of network operation and administration,driving the e... The proliferation of heterogeneous networks,such as the Internet of Things(IoT),unmanned aerial vehicle(UAV)networks,and edge networks,has increased the complexity of network operation and administration,driving the emergence of digital twin networks(DTNs)that create digital-physical network mappings.While DTNs enable performance analysis through emulation testbeds,current research focuses on network-level systems,neglecting equipment-level emulation of critical components like core switches and routers.To address this issue,we propose v Fabric(short for virtual switch),a digital twin emulator for high-capacity core switching equipment.This solution implements virtual switching and network processor(NP)chip models through specialized processes,deployable on single or distributed servers via socket communication.The v Fabric emulator can realize the accurate emulation for the core switching equipment with 720 ports and 100 Gbit/s per port on the largest scale.To our knowledge,this represents the first digital twin emulation framework specifically designed for large-capacity core switching equipment in communication networks. 展开更多
关键词 digital twin network core switch/router SOCKETS network emulation
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Ultrasound estimation of fetal weight in twins by artificial neural network 被引量:2
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作者 Hanieh Mohammadi Meshkat Nemati +3 位作者 Zohreh Allahmoradi Hoda Forghani Raissi Somayeh Saraf Esmaili Ali Sheikhani 《Journal of Biomedical Science and Engineering》 2011年第1期46-50,共5页
This study was undertaken to determine the accuracy of using Ultrasound (US) estimation of twin fetuses by use of Artificial Neural Network. At First, as the training group, we performed US examinations on 186 healthy... This study was undertaken to determine the accuracy of using Ultrasound (US) estimation of twin fetuses by use of Artificial Neural Network. At First, as the training group, we performed US examinations on 186 healthy singleton fetuses within 3 days of delivery. Three input variables were used to construct the ANN model: abdominal circumference (AC), ab-dominal diameter (AD), biparietal diameter (BPD). Then, a total of 121 twin fetuses were assessed sub-sequently as the validation group. In validation group, the mean absolute error and the mean absolute per-cent error between estimated fetal weight and actual fetal weight was 261.77 g and 7.81%, respectively. Results show that, twin estimation of birth weight by ultrasound correlates fairly well with the actual weights of twin fetuses. 展开更多
关键词 ULTRASOUND FETAL Weight ESTIMATION twin Artificial Neural network
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人工智能水文预报模型技术研究进展
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作者 柴华 侯爱中 +2 位作者 成建国 夏润亮 傅旭东 《水文》 北大核心 2026年第1期1-11,共11页
水文预报精度与响应时效直接影响防洪减灾和水资源调配决策的科学性。机理水文模型长期作为水文预报领域的主流方法,但在非线性水文过程模拟、参数不确定性量化等核心问题上遭遇显著瓶颈,人工智能技术为突破此瓶颈带来新的契机。通过对... 水文预报精度与响应时效直接影响防洪减灾和水资源调配决策的科学性。机理水文模型长期作为水文预报领域的主流方法,但在非线性水文过程模拟、参数不确定性量化等核心问题上遭遇显著瓶颈,人工智能技术为突破此瓶颈带来新的契机。通过对近年来相关研究成果的系统梳理与深度剖析,将人工智能应用于水文预报的实现方法归纳为三条技术路径:一是借助深度神经网络与强化学习对传统机理模型的参数空间进行高效率定,从而优化机理模型建模效率和预报性能;二是构建时空预测代理模型体系,涵盖单站时序预测、流域拓扑图网络等模型,以此构建水文过程的人工智能模型;三是创新发展机理与数据驱动深度融合的混合建模方法,深入融合人工智能和物理机理方法的优势。分析得出,人工智能技术的引入能有效解决水文预报中非线性过程建模难、参数不确定性高、水动力模拟计算量大等核心难题,还可通过挖掘海量监测数据中的潜在规律,实现对复杂水文过程的动态自适应模拟,提升极端水文事件预警的准确性与时效性;融合物理机理与人工智能的混合建模模式,既能保留水文过程的机理可解释性,又能发挥数据驱动模型的海量数据融合优势,是未来水文预报技术的重要发展方向。 展开更多
关键词 人工智能 水文预报 数字孪生 图神经网络 强化学习
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TOE框架下数字公共基础设施赋能超大城市治理的实践机理研究
6
作者 吴钢 《智能城市》 2026年第1期40-45,共6页
在深入推进“人工智能+城市治理”背景下,文章基于技术-组织-环境(TOE)理论框架,以武汉市数字公共基础设施(“数公基”)建设为例,系统探讨其在超大城市治理现代化中所形成的实践路径与理论意涵。研究表明,在技术(T)层面,通过构建全域数... 在深入推进“人工智能+城市治理”背景下,文章基于技术-组织-环境(TOE)理论框架,以武汉市数字公共基础设施(“数公基”)建设为例,系统探讨其在超大城市治理现代化中所形成的实践路径与理论意涵。研究表明,在技术(T)层面,通过构建全域数字孪生底座、深化数据治理与整合全链条AI能力,为智能治理奠定了坚实基础;在组织(O)层面,依托“一网统管”机制重构业务流程,并以“操作系统”思维推动跨部门协同与敏捷响应;在环境(E)层面,通过建立完善的制度标准体系、构建数据开源生态并形成可复制推广的模式,有效促进了治理创新的持续发展与区域协同。武汉实践表明,“数公基”是贯通技术赋能、组织重塑与制度保障的核心枢纽,其实质是通过技术可行性与组织适应性的高度协同,最终实现治理效能的整体跃升。研究从理论上验证并拓展了TOE模型在城市治理语境下的适用性与解释力,为同类城市推进数字化治理提供参考。 展开更多
关键词 数字公共基础设施 TOE框架 人工智能+城市治理 数字孪生 一网统管 武汉模式
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数字孪生与神经网络融合驱动的烧成系统故障预警研究
7
作者 罗昌亮 毛娅 +1 位作者 陈作炳 邓宇 《机械科学与技术》 北大核心 2026年第2期253-260,共8页
针对烧成系统动态耦合关系下的工艺故障诊断预测困难等问题,融合数字孪生高度刻画虚实交互特性和神经网络强大的数据分析能力,提出一种数字孪生与神经网络融合驱动的烧成系统故障诊断预警方法。基于Unity3D构建对烧成系统物理车间高度... 针对烧成系统动态耦合关系下的工艺故障诊断预测困难等问题,融合数字孪生高度刻画虚实交互特性和神经网络强大的数据分析能力,提出一种数字孪生与神经网络融合驱动的烧成系统故障诊断预警方法。基于Unity3D构建对烧成系统物理车间高度刻画的数字孪生车间;建立基于ELM神经网络的烧成系统故障诊断模型,实现实时监测数据驱动下的烧成系统设备的故障预测,并在虚拟车间中以面板形式对故障做出预警,为烧成系统的故障诊断预测问题提供新思路,对水泥工业的数字化转型具有重要意义。 展开更多
关键词 数字孪生 神经网络 烧成系统 故障诊断
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一种数字孪生辅助聚类的车辆边缘计算任务卸载方法
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作者 巨涛 马雅玲 +1 位作者 康贺廷 火久元 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2026年第1期92-105,共14页
为解决车辆边缘计算中因高动态网络拓扑结构、高维动作探索空间以及严格的低时延约束引起的任务卸载不稳定、计算资源不能充分利用、卸载成本高、用户服务质量低的问题,本文提出了一种数字孪生辅助聚类的车辆边缘计算任务卸载方法。首... 为解决车辆边缘计算中因高动态网络拓扑结构、高维动作探索空间以及严格的低时延约束引起的任务卸载不稳定、计算资源不能充分利用、卸载成本高、用户服务质量低的问题,本文提出了一种数字孪生辅助聚类的车辆边缘计算任务卸载方法。首先构建了车辆社交关系模型,以量化车辆间的相互关系,通过引入两个社交信任因子衡量车辆间卸载稳定性,减少因通信链路不稳定而造成的计算资源浪费;而后构建数字孪生车辆边缘计算网络模型,通过数字孪生网络模型与实体车载边缘设备网络之间的双向信息交互,实时监控车辆边缘设备的状态;同时,设计了基于引力模型的聚类算法,辅助车辆聚类以缩小动作探索空间,提高计算任务的卸载效率,降低边缘任务计算成本;最后,在以上优化策略的基础上,设计实现了数字孪生辅助聚类的双延迟深度确定性策略梯度边缘计算任务卸载算法。仿真对比实验表明,与已有的卸载方法相比,所提方法在充分利用计算资源的基础上,能够显著减小任务卸载成本,降低任务执行时延并提高任务卸载成功率,可以实现车辆边缘计算任务的高效稳定卸载,提升用户服务质量。 展开更多
关键词 车辆边缘计算 数字孪生网络 社交关系模型 车辆聚类 深度强化学习 动态任务卸载
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一种基于RSSI的智能家居环境Evil-Twin攻击的检测方法 被引量:5
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作者 房鼎益 祁生德 +2 位作者 汤战勇 陈晓江 顾元祥 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期1764-1778,共15页
Wi-Fi正在为各种各样的设备提供网络连接,但因其网络标识(SSID,BSSID)易被伪造,攻击者很容易伪造出普通用户无法识别的Evil-Twin AP并进行其他高级攻击.本文利用智能家居中AP位置稳定的特点,提出了基于RSSI的Evil-Twin攻击检测方法,它... Wi-Fi正在为各种各样的设备提供网络连接,但因其网络标识(SSID,BSSID)易被伪造,攻击者很容易伪造出普通用户无法识别的Evil-Twin AP并进行其他高级攻击.本文利用智能家居中AP位置稳定的特点,提出了基于RSSI的Evil-Twin攻击检测方法,它由单位置检测和多位置协同检测两种方案组成.该方法将Evil-Twin攻击检测问题转化为AP位置检测问题,两种方案都需要先在安全环境中构建指纹库.单位置检测时,确定当前检测到的目标AP与检测器之间的距离,并与指纹库中的安全距离进行比较,判断其安全性;多位置协同检测时,则先通过参考AP进行室内定位,确定检测设备的位置,然后反向定位确定当前检测到的目标AP与检测设备之间的距离,并与指纹库中该位置处的安全距离进行比较,判断其安全性.成功解决了基于AP硬件特征或流量特征的检测方法易被绕过的问题.该方法与已有的检测方法相比,检测设备不连入网络时依然可以成功检测,且无需加入专业的检测设备.实验结果显示,单位置检测方案将延迟时间降低至20s,且检测正确率达到98%,使用多位置协同检测时,正确率也达到90%. 展开更多
关键词 智能家居 邪恶双胞胎 无线网络 攻击位置检测 伪造AP 信号强度 物联网 传感器网络 信息物理融合系统
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智能网联无人系统云控制平台的关键理论与技术
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作者 夏元清 刘丹阳 +2 位作者 杨洪玖 于东东 高润泽 《自动化学报》 北大核心 2026年第2期240-253,共14页
针对智慧城市中无人系统因通信架构不统一、任务调度效率低下及数字孪生技术难以支撑实时全局决策所导致的跨域协同难题,融合云控制系统理论与数字孪生技术,基于云网边端协同云控制架构,构建智能网联无人系统云控制平台及关键理论与技... 针对智慧城市中无人系统因通信架构不统一、任务调度效率低下及数字孪生技术难以支撑实时全局决策所导致的跨域协同难题,融合云控制系统理论与数字孪生技术,基于云网边端协同云控制架构,构建智能网联无人系统云控制平台及关键理论与技术体系.该体系涵盖云控制系统综合建模、模型-数据联合驱动控制、多运动体跨域协同云控制等关键理论,研究数字孪生系统、容器化云工作流调度系统、动态云控制系统、远程驾驶系统等关键技术.在校园场景下部署无人机、无人车、无人船、机器人等异构无人系统,形成空基、地基、海(水)基动态云并实现跨域协同,结果验证了所提理论体系的可行性与有效性,为未来智慧城市发展与跨域无人系统协同应用提供理论支撑与技术路径. 展开更多
关键词 智能网联无人系统 云控制系统 数字孪生 云网边端协同架构 智慧城市
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低空网络数字孪生仿真技术研究
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作者 李斌杰 向中秋 +4 位作者 于力 唐青 赵培 郭磊 刘学成 《移动通信》 2026年第2期90-96,105,共8页
低空经济是国家战略性新兴产业,低空网络作为其信息基础设施将发挥关键支撑作用。传统低空网络运维依赖无人机飞测、专家经验等,面临飞测成本高、人工效率低、机理推演难等挑战。针对上述痛点,提出基于数据、机理、孪生三位一体的低空... 低空经济是国家战略性新兴产业,低空网络作为其信息基础设施将发挥关键支撑作用。传统低空网络运维依赖无人机飞测、专家经验等,面临飞测成本高、人工效率低、机理推演难等挑战。针对上述痛点,提出基于数据、机理、孪生三位一体的低空网络孪生仿真技术架构,打造低空网络高精度预测能力,运用精细化标准差曲线拟合揭示低空网络高度临界值规律。实验结果表明,该方法在低空网络仿真中准确精达到98.37%,低空高度的临界值为区域内建筑物最高高度与建筑物高度累计分布的90%分位值之和,为低空网络的科学规划与高效部署提供量化决策依据。 展开更多
关键词 低空网络 孪生仿真 高度临界值 量化决策
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数字孪生框架下五轴铣削轮廓误差预测与补偿研究
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作者 魏国家 赵冠 +1 位作者 赵巍 王威 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第1期362-368,374,共8页
针对五轴机床铣削过程中轮廓误差的多因素耦合问题,提出了一种基于数字孪生框架下深度学习神经网络轮廓误差预测模型。在构建五轴机床的数字孪生体的基础上,实时映射机床在不同加工条件下的动态数据,结合测量的轮廓误差来建立并且训练... 针对五轴机床铣削过程中轮廓误差的多因素耦合问题,提出了一种基于数字孪生框架下深度学习神经网络轮廓误差预测模型。在构建五轴机床的数字孪生体的基础上,实时映射机床在不同加工条件下的动态数据,结合测量的轮廓误差来建立并且训练轮廓误差代理预测模型,以解耦轮廓误差的多因素叠加耦合效应。通过进行自由曲面形式“S”件的铣削轮廓试验,测量了XYZ三个方向上的实际轮廓误差,并与预测模型得出的误差进行对比。结果表明,预测模型在XYZ方向上的轮廓绝对平均误差分别为0.009、0.008和0.003mm,达到了工程应用的精度要求。进而,根据预测的轮廓误差动态调整原始理论刀具轨迹坐标,提前实现误差补偿,减少加工时间。 展开更多
关键词 轮廓误差 误差预测 数字孪生 神经网络 补偿
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基于BiLSTM-Attention神经网络模型的双螺杆挤出机出口熔压预测
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作者 赵冲 毕超 +3 位作者 左仕博 殷德举 房志凯 高瑞锋 《中国塑料》 北大核心 2026年第3期56-62,共7页
在对BiLSTM-Attention模型进行介绍的基础上,通过使用互信息法对关联参数进行量化筛选,给出了影响挤出机出口熔压参数的重要性顺序,分析了输入参数维度和长度对模型预测精度和稳定性的影响。结果表明,保留互信息量最大的两个参数以及熔... 在对BiLSTM-Attention模型进行介绍的基础上,通过使用互信息法对关联参数进行量化筛选,给出了影响挤出机出口熔压参数的重要性顺序,分析了输入参数维度和长度对模型预测精度和稳定性的影响。结果表明,保留互信息量最大的两个参数以及熔压本身作为输入特征的预测精度及稳定性较好;且选择适当长度的输入时序序列对模型的预测效果具有显著影响。此外,还将BiLSTM-Attention模型和LSTM、BiLSTM模型的预测结果进行对比,结果表明BiLSTM-Attention模型的预测精度和稳定性较好。 展开更多
关键词 薄膜制造 双螺杆挤出机 预测 模型 神经网络
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基于多模型融合数字孪生模型的光伏功率数据虚拟采集方法
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作者 张景明 仇成 +5 位作者 刘扬洋 王骏 杨熙 李欣悦 李春煦 韩云昊 《可再生能源》 北大核心 2026年第2期173-184,共12页
针对光伏发电装置呈现分散化、多点化接入,其运维数据的精确、全面获取所需投资巨大且难以实时更新,同时光伏功率预测所依赖的气象数据更新不及时、不同步的问题,极大地影响光伏功率预测精度与时效性。文章提出了一种基于多模型融合数... 针对光伏发电装置呈现分散化、多点化接入,其运维数据的精确、全面获取所需投资巨大且难以实时更新,同时光伏功率预测所依赖的气象数据更新不及时、不同步的问题,极大地影响光伏功率预测精度与时效性。文章提出了一种基于多模型融合数字孪生模型的光伏功率数据虚拟采集方法。利用装设有完整数据采集装置的参考电站数据,通过长短期记忆网络、极端梯度上升、轻量梯度提升机为核心的多模型融合技术,构建区域光伏装置的光伏功率数字孪生模型。基于参考电站的实时功率输出与不同时间尺度的气象数据,将预测步长从分钟级提升为秒级,实现区域内所有光伏装置运维数据“实时+虚拟”采集。实验结果表明,该方法能够以较低成本实现区域内光伏数据的精确、实时采集。 展开更多
关键词 光伏发电 虚拟采集 数字孪生 长短期记忆网络 XGBoost模型 LightGBM模型
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基于孪生Bi-LSTM网络的线状要素相似判别模型研究
15
作者 陈涛 周婧娟 郑旭野 《地理空间信息》 2026年第3期84-86,102,共4页
传统线状要素间相似性判别方法存在算法复杂、阈值难以确定等缺点,鉴于此,提出了一种基于孪生双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络的线状要素相似判别模型。利用孪生Bi-LSTM网络对输入的线状要素对进行建模,学习线状要素的空间几何特征,再通过... 传统线状要素间相似性判别方法存在算法复杂、阈值难以确定等缺点,鉴于此,提出了一种基于孪生双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络的线状要素相似判别模型。利用孪生Bi-LSTM网络对输入的线状要素对进行建模,学习线状要素的空间几何特征,再通过特征向量组合得到相似性判断结果。实验表明,在河流要素数据集上该模型对线状要素相似性判别的F1-score为96.34%,具有良好的效果,为线状要素的几何相似性判别提供了新思路。 展开更多
关键词 孪生网络 Bi-LSTM 地理知识图谱 几何相似性
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面向数字孪生应用的燃气轮机金属温度快速预测模型研究
16
作者 李甲珊 阙晓斌 +2 位作者 闫学慧 王晓博 王旭 《动力工程学报》 北大核心 2026年第3期190-200,220,共12页
针对燃气轮机数字孪生应用中的金属温度实时预测需求,提出了一种基于循环神经网络(RNN)的燃气轮机金属温度快速预测方法。传统基于运行曲线工况驱动的整机温度场物理模型存在复杂度高、计算耗时长等缺陷,难以满足燃气轮机试验、运行过... 针对燃气轮机数字孪生应用中的金属温度实时预测需求,提出了一种基于循环神经网络(RNN)的燃气轮机金属温度快速预测方法。传统基于运行曲线工况驱动的整机温度场物理模型存在复杂度高、计算耗时长等缺陷,难以满足燃气轮机试验、运行过程中实时预测与故障预警等应用需求。为解决这一问题,基于物理模型仿真数据集和整机试验数据集训练了2组模型,且经优化后2组模型的保真度分别达到99.14%和94.32%。系统分析了神经网络超参数对模型性能的影响规律,并提出了有效的模型调优和降低过拟合的方法。最后通过测试数据集验证了模型泛化能力,并基于功能模型接口(FMI)标准实现了燃气轮机金属温度快速预测模型在自主F级重型燃气轮机试验样机中的部署应用。研究成果为燃气轮机数字孪生系统的实时温度预测提供了有效的解决方案。 展开更多
关键词 燃气轮机 数字孪生 循环神经网络 温度预测 虚拟传感器
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基于遥感影像对矿区超采及地貌变化的监测
17
作者 韩欠欠 《北京测绘》 2026年第1期129-134,共6页
矿产资源是国家重要的储备资源,对其开展开采监测是履行矿产资源开发利用的重要技术手段。本研究应用国产高分辨率卫星影像以及特征提取孪生网络深度学习算法,对石材园区开展2017—2018年地貌变化及矿区超采遥感监测。本研究构建了面向... 矿产资源是国家重要的储备资源,对其开展开采监测是履行矿产资源开发利用的重要技术手段。本研究应用国产高分辨率卫星影像以及特征提取孪生网络深度学习算法,对石材园区开展2017—2018年地貌变化及矿区超采遥感监测。本研究构建了面向矿区地表覆盖分类的深度学习模型,通过对比可知,模型精度提升了4%。利用高分影像开展矿区开采监测,并以指数反演二次验证矿区超采现象,通过开展连续两期的地表覆盖分类及对比,分析矿区开采导致的周边地貌环境变化情况,为后续尾矿库治理提供重要的数据支撑。 展开更多
关键词 高分影像 特征孪生网络 开采监测 地貌变化
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面向机械臂数字孪生系统的网络数据传输动态补偿方法研究
18
作者 徐卫刚 吴保茂 +3 位作者 陈凤 刘治坤 刘浩宇 陈波 《智能制造》 2026年第1期49-56,共8页
网络数据传输中的网络时延与数据丢包现象会影响数字孪生系统虚实交互效果,严重时会成为制约高精度、高动态数字孪生场景落地的瓶颈。本文综合考虑网络数据传输的通信时延和数据丢包问题,提出了一种面向机械臂数字孪生系统的网络数据传... 网络数据传输中的网络时延与数据丢包现象会影响数字孪生系统虚实交互效果,严重时会成为制约高精度、高动态数字孪生场景落地的瓶颈。本文综合考虑网络数据传输的通信时延和数据丢包问题,提出了一种面向机械臂数字孪生系统的网络数据传输动态补偿方法,将角速度积分预测的角度数据、实时采样角度数据及离线逆运动学计算的角度三类数据进行动态加权融合得到先验预估角度,再采用卡尔曼滤波算法过滤采样噪声,将最终结果作为机械臂孪生体的关节角度数据。最后在基于Simulink平台和Unity3D平台构建的机械臂数字孪生系统中,对网络数据传输动态补偿方法进行仿真验证。 展开更多
关键词 数字孪生 网络时延 数据丢包 多源数据融合 动态补偿
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基于数字孪生的配电网电力电子变压器多物理场耦合特性研究
19
作者 施云 《电工技术》 2026年第1期152-154,157,共4页
为了研究配电网电力电子变压器多物理场耦合特性,对变电站运行状态信息进行采集,并运用ANSYS三维瞬态求解器来获取变压器运行时电场与磁场的状态变化。以时间点位为索引,将变压器各单元的电磁信息映射至振动场对应位置,从而实现对变压... 为了研究配电网电力电子变压器多物理场耦合特性,对变电站运行状态信息进行采集,并运用ANSYS三维瞬态求解器来获取变压器运行时电场与磁场的状态变化。以时间点位为索引,将变压器各单元的电磁信息映射至振动场对应位置,从而实现对变压器孪生体内部单元振动情况的感知。低频下漏电感值在14200~14400 mH范围内浮动,高频下漏电感值在11.03~11.08 mH范围内浮动;撑条失效后形变呈现上下对称的分布特征,在绕组中部区域,其形变量最大。高频激励下的漏电感值和浮动值均远小于低频激励时的漏电感值,且高频激励下的漏电感波形除特定情况外不具有规律性;撑条失效对变压器低压绕组的形变具有显著影响,失效程度越高,绕组形变越大且越不稳定。 展开更多
关键词 数字孪生 配电网 电力 变压器 耦合
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数字孪生信道赋能低空智联网的高可靠通信:框架和关键技术
20
作者 王嘉琳 孙语瞳 +5 位作者 于力 张宇翔 张建华 南作用 班瑞 陈鑫淼 《移动通信》 2026年第2期81-89,共9页
低空智联网(LAIN)是支撑无人机(UAV)物流、城市空中交通等新兴低空经济业态的关键基础设施,其通信环境呈现出节点高动态、拓扑三维化、电磁干扰复杂等特征,导致基于静态或二维假设的传统信道建模与网络规划方法面临严峻挑战。数字孪生信... 低空智联网(LAIN)是支撑无人机(UAV)物流、城市空中交通等新兴低空经济业态的关键基础设施,其通信环境呈现出节点高动态、拓扑三维化、电磁干扰复杂等特征,导致基于静态或二维假设的传统信道建模与网络规划方法面临严峻挑战。数字孪生信道(DTC)通过构建物理无线环境的高保真、可交互、可演进的动态映射,为低空通信系统的智能管控提供了解决思路。针对低空复杂场景下动态信道建模不准、网络状态难预测难等问题,创新性地提出了以DTC为核心驱动的智能LAIN框架(DTC-LAIN)。该框架系统融合多模态数据感知、环境与信道智能映射、空域关键性能指标(KPI)预测及闭环优化等关键技术。具体包括:基于通信感知一体化测量、三维地理信息与UAV状态等多源数据构建环境重构层;借助无线环境知识与信道大模型实现可解释的信道映射;引入迁移学习实现跨高度区域的KPI预测;进一步设计时空推演与双向交互机制以支持网络自主优化。实测结果表明,所提方法在路径损耗建模与KPI预测方面具有更高精度与更强泛化能力,降低对高空标注数据的依赖。DTC-LAIN框架与关键技术为构建高可靠、自优化的低空通信系统提供了可行的技术路径。 展开更多
关键词 数字孪生信道 低空智联网 感知通信一体化 环境与信道关系映射 关键性能指标预测
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