1. 本选题研究的目的及意义
随着现代工业技术的不断发展，产品日益趋向于复杂化、精密化，对产品的可靠性和安全性提出了更高的要求。
传统的故障预测方法往往依赖于经验和统计数据，难以准确预测复杂系统故障，导致维护成本高、生产效率低。
因此，探索更加精准、高效的产品故障预测技术成为了迫切需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，数字孪生技术和故障预测技术都得到了快速发展，并逐渐开始应用于产品故障预测领域。
1. 国内研究现状
国内学者在数字孪生驱动的故障预测方面开展了大量研究。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对现有产品故障预测技术的不足，重点研究基于数字孪生模型的产品故障预测方法，主要研究内容包括：
1.产品数字孪生模型构建：研究基于多源异构数据的复杂产品数字孪生模型构建方法，包括产品几何建模、物理特性模拟、运行状态映射等，实现数字孪生模型与物理实体的高度一致性。
2.故障预测模型构建：研究基于数字孪生模型的故障预测模型构建方法，结合机器学习、深度学习等算法，开发高精度、强泛化能力的故障预测模型，实现对产品故障的准确预测。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究与案例分析相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献综述：查阅国内外数字孪生技术、产品故障预测技术相关文献，了解相关领域的研究现状、最新进展和未来趋势，为本研究提供理论基础。
2.模型构建：研究基于多源异构数据的复杂产品数字孪生模型构建方法，包括产品几何建模、物理特性模拟、运行状态映射等。
采用CAD、CAE等软件进行产品三维建模，并结合产品设计参数、材料特性、运行工况等数据，构建与物理实体高度一致的虚拟模型。
5. 研究的创新点
1.提出一种基于多源异构数据的复杂产品数字孪生模型构建方法，实现数字孪生模型与物理实体的高度一致性，为产品故障预测提供更精准的模型基础。
2.结合机器学习、深度学习等算法，开发基于数字孪生模型的故障预测模型，实现对产品故障的准确预测，提高产品可靠性和安全性。
3.通过案例研究验证基于数字孪生模型的产品故障预测方法的有效性，并分析其在提高产品可靠性、降低维护成本、提升生产效率等方面的应用价值，为数字孪生技术在产品故障预测领域的应用提供实践参考。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 陶飞,刘检华,王时龙.数字孪生及其应用探索[J].计算机集成制造系统,2018,24(1):1-18.
2. 齐俊桐,张霖,周艳春,等.数字孪生技术体系及发展趋势[J].计算机集成制造系统,2021,27(3):643-658.
3. 孙伟,陶飞,刘检华,等.数字孪生车间:概念体系、特征及实现途径[J].计算机集成制造系统,2019,25(1):1-17.
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