داده‌های فیزیکی؛ موتور محرک دوقلوهای دیجیتال
موفقیت این مدل‌های مجازی به یک عامل حیاتی وابسته است: داده‌های فیزیکی دقیق و قابل‌اعتماد. بدون داده‌های واقعی، هیچ دوقلوی دیجیتالی نمی‌تواند بازتابی صحیح از سیستم فیزیکی باشد.
دوقلوهای دیجیتال در دنیای واقعی
دوقلوهای دیجیتال چندین سال است که مورد بحث قرار گرفته‌اند، اما پیچیدگی عملیات توربین‌ها و کمپرسورها، کاربرد واقعی آنها را محدود کرده بود. اما این موضوع در حال تغییر است.
کاربرد هوش مصنوعی در تست توربوماشین‌ها و تجهیزات دوار
هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های تست، شبیه‌سازی عملکرد، پیش‌بینی خرابی‌ها و بهینه‌سازی فرآیند نگهداری، دقت و سرعت تست تجهیزات دوار را افزایش دهد.
بهینه‌سازی عملکرد توربوماشین‌ها با استفاده از ترکیب شبیه‌سازی نرم‌افزاری و داده‌های سنسوری
به‌کارگیری رویکرد ترکیبی شبیه‌سازی نرم‌افزاری و داده‌های سنسوری، امکان پایش و بهینه‌سازی عملکرد توربوماشین‌ها را با دقت بالاتر فراهم می‌کند.
نقش دوقلوی دیجیتال در بهینه‌سازی عملکرد و نگهداری پیش‌بینانه تجهیزات دوار و توربوماشین‌ها
در آینده، با توسعه هوش مصنوعی، اینترنت اشیا و پردازش ابری، دوقلوی دیجیتال به یکی از اجزای ضروری مدیریت دارایی‌های صنعتی تبدیل خواهد شد.
هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های تست تجهیزات دوار و کمپرسورها
با پیشرفت صنعت و افزایش پیچیدگی تجهیزات دوار مانند کمپرسورها، توربین‌های گاز و پمپ‌ها، تحلیل داده‌های تست و ارزیابی عملکرد این تجهیزات اهمیت ویژه‌ای پیدا کرده است.
هوش مصنوعی (AI) در توربوماشین‌ها
هوش مصنوعی (AI) نقش مهمی را در توربوماشین‌ها ایفا می‌کند و پیشرفت‌هایی را در طراحی، بهینه‌سازی و عملیات ممکن می‌سازد.
یادگیری ماشین در توربوماشین‌ها با هدف افزایش سرعت و بهینه‌سازی گردش کار طراحی
طراحی آیرودینامیکی مبتنی بر شبیه‌سازی عددی و تجربی، حجم زیادی از داده‌ها را در قالب‌های پیچیده که تفسیر آنها دشوار است، تولید می‌کند.
