CN113064351A - 数字孪生模型构建方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents
数字孪生模型构建方法、装置、存储介质及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113064351A CN113064351A CN202110327209.9A CN202110327209A CN113064351A CN 113064351 A CN113064351 A CN 113064351A CN 202110327209 A CN202110327209 A CN 202110327209A CN 113064351 A CN113064351 A CN 113064351A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- digital twin
- entity
- model
- standard
- scene
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 238000010276 construction Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims abstract description 52
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims abstract description 45
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 76
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 20
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 11
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 9
- 230000005477 standard model Effects 0.000 claims description 9
- 238000011161 development Methods 0.000 abstract description 25
- 239000000047 product Substances 0.000 description 35
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 26
- 230000008569 process Effects 0.000 description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 11
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 5
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 5
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 5
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 5
- 230000009471 action Effects 0.000 description 4
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 4
- 239000000779 smoke Substances 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 3
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 2
- 238000010946 mechanistic model Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- GZPBVLUEICLBOA-UHFFFAOYSA-N 4-(dimethylamino)-3,5-dimethylphenol Chemical compound CN(C)C1=C(C)C=C(O)C=C1C GZPBVLUEICLBOA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000003915 air pollution Methods 0.000 description 1
- 230000003190 augmentative effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000002360 explosive Substances 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 230000008676 import Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 239000002244 precipitate Substances 0.000 description 1
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 description 1
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 1
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 238000005507 spraying Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
- G05B13/042—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本公开涉及物联网领域，具体涉及一种数字孪生模型构建方法、装置、存储介质及电子设备。该数字孪生模型构建方法包括获取构成目标场景的多个实体以及所述多个实体之间的事件网络；基于所述实体的基础信息分别对各所述实体进行标准化映射得到各所述实体对应的标准数字孪生体；根据所述事件网络利用预设的数字孪生框架配置各所述标准数字孪生体的调度机制，以得到所述目标场景对应的数字孪生模型。本公开提供的数字孪生模型构建方法能够将现有技术中生成数字孪生模型标准化，实现数字孪生体的协同，降低模型开发成本。
Description
技术领域
本公开涉及物联网领域，具体涉及一种数字孪生模型构建方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术
随着物联网的数字化及自动化程度不断得到提高，数字孪生技术(Digital Twin，缩写DT)作为经过多次改进并取得巨大发展的颠覆性技术之一，热度不断提高，被认为是万物互联的关键技术之一。
目前，二维/三维模型、机理模型、AI模型在现实场景中已经各自有了广泛的应用，但现有的数字孪生技术往往都是针对物联网应用场景下的具体业务系统进行单独创建，在不同场景下，甚至同一场景的不同业务系统中，数字孪生体之间没有交互，无法交叉验证和协同，开发成本高。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开的目的在于提供一种数字孪生模型构建方法、装置、存储介质及电子设备，旨在将现有技术中生成数字孪生模型标准化，实现数字孪生体的协同，降低模型开发成本。
本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
根据本公开实施例的一个方面，提供了数字孪生模型构建方法，包括：获取构成目标场景的多个实体以及所述多个实体之间的事件网络；分别对各所述实体进行标准化映射得到各所述实体对应的标准数字孪生体；根据所述事件网络利用预设的数字孪生框架配置各所述标准数字孪生体的调度机制，以得到所述目标场景对应的数字孪生模型。
根据本公开的一些实施例，基于前述方案，所述分别对各所述实体进行标准化映射得到各所述实体对应的标准数字孪生体，包括：获取所述实体的标识信息；在所述标识信息包括智能标识时，基于所述实体的第三方物模型确定所述标准数字孪生体；或者在所述标识信息不包括智能标识时，基于所述实体的基础信息确定所述标准数字孪生体。
根据本公开的一些实施例，基于前述方案，所述基于所述实体的第三方物模型确定所述标准数字孪生体，包括：获取所述实体的第三方物模型；对所述第三方物模型进行数字化映射以得到第三方数字孪生体；配置所述第三方数字孪生体的连接层插件以得到所述标准数字孪生体。
根据本公开的一些实施例，基于前述方案，所述基于所述实体的基础信息确定所述标准数字孪生体，包括：获取所述实体的基础信息；根据所述基础信息得到所述实体的标准物模型；对所述标准物模型进行数字化映射以得到所述标准数字孪生体。
根据本公开的一些实施例，基于前述方案，所述根据所述事件网络利用预设的数字孪生框架配置各所述标准数字孪生体的调度机制，以得到所述目标场景对应的数字孪生模型，包括：将各所述标准数字孪生体分别配置为所述数字孪生框架中的各数字孪生体；以及根据所述事件网络配置所述数字孪生框架中的规则数据库以及调度引擎，以配置各所述标准数字孪生体的调度机制；根据配置完成的所述数字孪生体、所述规则数据库和所述调度引擎生成所述目标场景对应的数字孪生模型。
根据本公开的一些实施例，基于前述方案，所述方法还包括预先构建所述数字孪生框架，包括：创建所述数字孪生框架的预设模块；其中，所述预设模块包括数字孪生体、规则数据库和调度引擎；基于所述预设模块的预设关联关系进行输入接口和/或输出接口开发以得到所述预设模块的预留接口；利用所述预留接口将所述预设模块进行连接以构建所述数字孪生框架。
根据本公开的一些实施例，基于前述方案，在所述预设模块为调度引擎时，所述预设关联关系包括场景内部关系和/或场景外部关系，所述方法还包括：在所述调度引擎的预设关联关系包括所述场景内部关系，开发所述调度引擎与数字孪生体和所述规则数据库的场景内部预留接口；在所述调度引擎的预设关联关系包括所述场景外部关系，开发所述调度引擎与外部环境的场景外部预留接口。
根据本公开的一些实施例，基于前述方案，所述预设模块还包括局部引擎，以用于根据集成的部分事件网络配置所述调度机制。
根据本公开的一些实施例，基于前述方案，所述方法还包括：根据各场景的历史数据对实体的功能进行抽象得到实体对应的标准物模型；将所述标准物模型配置为所述数字孪生体，以得到所述预留接口。
根据本公开的一些实施例，基于前述方案，所述方法还包括：在所述实体包括智能标识时，基于所述实体的第三方物模型确定所述标准数字孪生体；或者在所述实体不包括智能标识时，基于所述实体的基础信息确定所述标准数字孪生体。
根据本公开的一些实施例，基于前述方案，所述方法还包括：接收实体添加指令，获取所述实体添加指令对应的新增实体和所述新增实体对应的新增事件网络；对所述新增实体进行标准化映射得到所述新增实体对应的标准数字孪生体；根据所述新增事件网络利用预设的数字孪生框架更新各所述标准数字孪生体的调度机制，以得到所述目标场景对应的数字孪生模型。
根据本公开的一些实施例，基于前述方案，所述方法还包括：接收事件添加指令，获取所述添加指令对应的新增事件网络；根据所述新增事件网络利用预设的数字孪生框架更新各所述标准数字孪生体的调度机制，以得到所述目标场景对应的数字孪生模型。
根据本公开实施例的第二个方面，提供了一种数字孪生模型装置，包括：获取模块，用于获取构成目标场景的多个实体以及所述多个实体之间的事件网络；实体孪生模块，用于分别对各所述实体进行标准化映射得到各所述实体对应的标准数字孪生体；场景孪生模块，用于根据所述事件网络利用预设的数字孪生框架配置各所述标准数字孪生体的调度机制，以得到所述目标场景对应的数字孪生模型。
根据本公开实施例的第三个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上述实施例中的数字孪生模型构建方法。
根据本公开实施例的第四个方面，提供了一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中的数字孪生模型构建方法。
本公开示例性实施例可以具有以下部分或全部有益效果：
在本公开的一些实施例所提供的技术方案中，首先获取目标场景的多个实体以及所述多个实体之间的事件网络，然后对所有实体进行标准化映射得到标准数字孪生体，再根据事件网络配置标准数字孪生体的调度机制进而形成数字孪生模型。一方面，以目标场景为最小单元构建数字孪生模型，可以将同一场景下不同业务系统的事件网络整合进行数字孪生模型的统一开发，相较于现有技术中根据业务系统开发模型而言，减少了开发次数和成本；另一方面，将所有不同的实体都进行标准化映射进而构建数字孪生模型，能够适用于不同物联网应用场景下的所有实体，实现物联网数字孪生的标准化，可扩展性强；再一方面，将所有实体都转化为标准数字孪生体后，能够便于使用统一的数字孪生框架对其进行配置，不仅简化了生成模型中对数字孪生体开发的过程，还能使得不同系统的实体之间能够交叉验证和协同，避免对同一实体进行重复孪生，进一步降低了模型的开发成本。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1示意性示出本公开示例性实施例中一种数字孪生模型构建方法的流程示意图；
图2示意性示出本公开示例性实施例中一种标准数字孪生体映射方法的流程示意图；
图3示意性示出本公开示例性实施例中另一种标准数字孪生体映射方法的流程示意图；
图4示意性示出本公开示例性实施例中一种数字孪生模型的组成示意图；
图5示意性示出本公开示例性实施例中一种数字孪生模型装置的组成示意图；
图6示意性示出本公开示例性实施例中一种计算机可读存储介质的示意图；
图7示意性示出本公开示例性实施例中一种电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本公开的各方面。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
以下对本公开实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述。
图1示意性示出本公开示例性实施例中一种数字孪生模型构建方法的流程示意图。如图1所示，该数字孪生模型构建方法包括步骤S101至步骤S103：
步骤S101，获取构成目标场景的多个实体以及所述多个实体之间的事件网络；
步骤S102，分别对各所述实体进行标准化映射得到各所述实体对应的标准数字孪生体；
步骤S103，根据所述事件网络利用预设的数字孪生框架配置各所述标准数字孪生体的调度机制，以得到所述目标场景对应的数字孪生模型。
在本公开的一些实施例所提供的技术方案中，首先获取目标场景的多个实体以及所述多个实体之间的事件网络，然后对所有实体进行标准化映射得到标准数字孪生体，再根据事件网络配置标准数字孪生体的调度机制进而形成数字孪生模型。
一方面，以目标场景为最小单元构建数字孪生模型，可以将同一场景下不同业务系统的事件网络整合进行数字孪生模型的统一开发，相较于现有技术中根据业务系统开发模型而言，减少了开发次数和成本；
另一方面，将所有不同的实体都进行标准化映射进而构建数字孪生模型，能够适用于不同物联网应用场景下的所有实体，实现物联网数字孪生的标准化，可扩展性强；
再一方面，将所有实体都转化为标准数字孪生体后，能够便于使用统一的数字孪生框架对其进行配置，不仅简化了生成模型中对数字孪生体开发的过程，还能使得不同系统的实体之间能够交叉验证和协同，避免对同一实体进行重复孪生，进一步降低了模型的开发成本。
上世纪70年代以来，物联网的数字化及自动化程度不断得到提高。其中，数字孪生技术(Digital Twin，缩写DT)作为经过多次改进并取得巨大发展的颠覆性技术之一，热度不断提高，被认为是万物互联的关键技术之一。
2012年NASA给出了数字孪生的概念描述：数字孪生是指充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据，集成多学科、多尺度的仿真过程，它作为虚拟空间中对实体产品的镜像，反映了相对应物理实体产品的全生命周期过程。
为了便于理解，ICT行业给出了数字孪生的技术解读，认为数字孪生是采用信息技术对物理实体的组成、特征、功能和性能进行数字化定义和建模的过程。数字孪生体是指在计算机虚拟空间存在的与物理实体完全等价的信息模型，可以基于数字孪生体对物理实体进行仿真分析和优化。数字孪生是技术、过程、方法，数字孪生体是对象、模型和数据。
因此，数字孪生体的重要基础是模型。按照领域知识和应用场景的不同，数字孪生可以表达为不同的模型形态，主要体现为：
二维/三维模型。指在以CAD、3DMAX为主的设计建模技术，以及H5为主的Web模型展示技术。CAD/3DMAX建模是对物理对象的二维/三维绘制，与物理建模不同的是，它可以帮助设计师对数字原型进行精确而全面的虚拟设计，还可以方便地进行修改。Web模型展示技术通过处理CAD、3DMAX等设计建模源文件或直接绘制，形成便于网络传输和终端展示的二维/三维模型，使得业务人员能够利用模型辅助其日常工作。
机理模型。机理模型是根据对象、生产过程的内部机制或者物质流的传递机理建立起来的精确数学模型。它是基于质量平衡方程、能量平衡方程、动量平衡方程、相平衡方程以及某些物性方程、化学反应定律、电路基本定律等而获得对象或过程的数学模型。机理模型的优点是参数具有非常明确的物理意义。缺点是对于某些对象，人们还难以写出它的数学表达式，或者表达式中的某些系数还难以确定时，就不能适用。机理模型往往需要大量的参数，这些参数如果不能很好地获取，也会影响到模型的模拟效果。
AI模型。随着物联网、大数据、云计算、AI技术的爆炸式发展,以机器学习为主的各类AI技术在海量数据、充分算力支持下，能够很好的发现规律、预测行为，作为数字孪生模型的又一种体现，表现出自学习、智能的特点。
现有技术中，二维/三维模型、机理模型、AI模型在现实场景中已经各自有了广泛的应用，但也存在以下的缺点：
其一，由于构建模型是根据某业务系统进行开发，但同一个应用场景下不同业务系统中实体往往会有重复的情况，由于构建的数字孪生模型之间架构不同、功能定义不同、接口不同，这些实体的数字孪生体之间没有机会进行交叉验证和协同，发挥的价值存在局限性；
其二，由于不同物联网场景下实体的功能存在差异，在利用物联技术与真实设备建立连接后，数据加工处理逻辑及其复杂，需要大量的定制研发，才能将数据反哺给基于机理模型或AI模型的数字孪生实现故障预警、性能预测、模型训练等。
其三，现有的数字孪生技术往往注重某个实体本身的特性，而没有着眼于和其他实体的关系。
数字孪生的价值毋庸置疑，随着各种数字孪生技术的沉淀，孪生之间如何产生交互、如何更具效率的整合以满足业务发展的需要，是一个具备生产意义的课题。传统的软件工程方法，通过需求分析、系统设计和实现活动，能够满足某个项目的数字孪生间的交互场景，但难以有效沉淀，使得新的业务能够复用之前的成果。
因此，针对现有技术中构建数字孪生体模型的缺陷，本公开提供了一种数字孪生模型构建方法，对实体的基础能力进行抽象，并定义其适配模式以支持各种数字孪生技术的导入，形成面向场景的数字孪生模型。在统一的交互模型基础上，数字孪生体之间可以低成本的互操作，形成更高维度的数字孪生体。
下面，将结合附图及实施例对本示例实施方式中的方法的各个步骤进行更详细的说明。
在步骤S101中，获取构成目标场景的多个实体以及所述多个实体之间的事件网络。
在本公开的一个实施例中，目标场景可以根据物联网使用场景的功能进行划分，在真实世界中包括不同的场景，每一场景下又包括许多具体的业务系统进行实现。举例来说，场景可以是家居场景、酒店住所场景、住所消防监管场景、炼铁场景、汽车制造场景，本公开对此不做具体限定。
而业务系统是场景维度下的，一个场景可以包括多个业务系统，譬如是在酒店住所场景里的消防系统，消防系统需要有“烟感告警”，这是酒店住所场景里的一个任务。
而实体可以理解为构成目标场景的多个要素，比如实体可以是智能设备，空调、机床、摄像头等，实体也可以是用户，因为用户的操作行为会影响设备的运行，例如键盘输入行为、按键行为，所以需要将用户抽象为实体。
目标场景中的实体都是在数字孪生体系中需要进行数字化映射的实体，数字化映射是在数物融合的基础上创建的，但不限于实物、产品、人员和流程(例如工作流程)，可以通过增强现实来实现数字化映射。因此本公开对此不做具体的限定。
实体之间的事件网络是对真实世界中实体之间关联关系的表达，是场景中可以实际运行的时间。比如按键行为会触发空调开启，就构成了实体之间的一个事件；还有较为复杂的事件，例如用户在app中设置早晨9：00打开窗帘，那么智能窗帘盒获取到用户在app中配置的规则信息后，监测时间数据，在满足触发条件时开启设备，智能设备的联动就更加复杂。
在获取事件网络时，可以将目标场景中的实体配置为节点，实体之间的关联关系通过节点之间的有向边来表征，以此将真实世界中实体之间的关联关系映射为事件网络。
在步骤S102中，分别对各所述实体进行标准化映射得到各所述实体对应的标准数字孪生体。
在本公开的一个实施例中，所述基于所述实体的基础信息分别对各所述实体进行标准化映射得到各所述实体对应的标准数字孪生体，包括：
在所述实体包括智能标识时，基于所述实体的第三方物模型确定所述标准数字孪生体；
在所述实体不包括智能标识时，基于所述实体的基础信息确定所述标准数字孪生体。
具体地，在对实体进行标准化映射时，可以根据实体有无智能标识，采用不同的方法进行映射。其中，有无智能标识标志着实体有没有被智能化开发，即实体能否适用物联网使用场景。
具体而言，实体在真实世界中可以具象化为一个产品，一个产品如果有智能标识，则意味着该产品是可以智能联网的设备，其上已经有了设备运行的基本机制，能够接入至配置平台。而如果产品没有智能标识，也就是该产品并不能进行联网，需要后续对产品进行智能化开发编程可以接入配置平台的设备。
这是因为产品的制造商不同，所以在对产品智能化开发时的体系不同。在配置一个目标场景的物联网应用时往往需要接入不同的产品，这些产品可能是已经根据原生系统智能化开发完毕的，产品本身也就已经包含了智能标识。
需要说明的是，对产品智能化开发是可以对同一种类的产品进行，因此可以对智能化产品的智能标识添加标签信息，用以标识该产品的属性信息。举例而言，对格力的空调统一进行智能化开发，也可以对飞利浦的灯进行智能化开发，那得到的标签信息就不同。
其中，标签可以根据产品的属性信息进行添加，比如产品的分类、型号等，一个设备可以添加一个或多个标签。
图2示意性示出本公开示例性实施例中一种标准数字孪生体映射方法的流程示意图，参考图2所示，在实体包括智能标识时，所述基于所述实体的第三方物模型确定所述标准数字孪生体，包括：
步骤S201，获取所述实体的第三方物模型；
步骤S202，对所述第三方物模型进行数字化映射以得到第三方数字孪生体；
步骤S203，配置所述第三方数字孪生体的连接层插件以得到所述标准数字孪生体。
具体而言，当实体包括智能标识时，获取实体的第三方物模型，第三方物模型是指智能化开发后该产品对应的物模型，包括了产品真实物理结构的物理模型，以及产品内部运作传递等内部机理模型。
利用数字孪生技术可以将实体的第三方物模型进行数字化映射以是体孪生得到第三方数字孪生体，之后的标准化映射就是对他的第三方数字孪生体进行改造，也就是配置第三方数字孪生体的连接层插件。
数字化映射(或数字孪生、数字双胞胎)是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程，是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。利用数字孪生技术将物模型的物理模型以及内部机理模型进行数字化表示，便可以得到第三方数字孪生体。
在本公开的一个实施例中，连接层插件具体包括两个部分：预处理插件和后处理插件。
预处理插件是根据第三方数字孪生体的合规性约束、先验知识，对数据进行预加工，丢弃数据或对数据进行增强，进而可以将第三方数字孪生体处理为标准数据，以浇灌至预设的数字孪生框架中运转。
后处理插件能够根据第三方数字孪生体的输入需求，对数据进行加工并以消息/接口调用的方式，输出给第三方数字孪生，能够将标准数据处理后分发至第三方数字孪生。
接下来，根据具体的应用场景将第三方数字孪生体的运行过程进行说明。通常来说，设备可以分为三类，第一种是设备需要上报属性/事件，第二种是无需立即反馈的操作设备，第三种是需立即反馈的操作设备。
对于第一种设备，第三方数字孪生体订阅/获取数据，通过预处理插件上报最新数据至标准孪生体，获取到回复的更新结果，然后通过后处理插件将更新结果通知给第三方数字孪生体。
对于第二种设备，第三方数字孪生体下发设备指令，通过预处理插件将同步期望指令发送至标准设备孪生体，获取到设备上报执行情况，然后通过后处理插件将上报结果转发至第三方数字孪生体。
对于第三种设备，第三方数字孪生体下发设备指令，通过预处理插件将同步指令发送至到标准设备孪生体，获取到设备上报最新状态，然后通过后处理插件将状态结果转发至第三方数字孪生体。
基于上述方法，通过配置第三方数字孪生体的连接层插件，能够将第三数字孪生体标准化后桥接至数字孪生框架，进而能够利用预设的数字孪生框架生成数字孪生模型，不仅能够对现有的智能化产品进行简单配置后加以利用，还能对标准化映射后的标准数字孪生体进行重复使用，降低了场景中数字孪生模型的开发成本。
图3示意性示出本公开示例性实施例中另一种标准数字孪生体映射方法的流程示意图，参考图3所示，在实体不包括智能标识时，所述基于所述基础信息得到所述标准数字孪生体，包括：
步骤S301，根据所述基础信息得到所述实体的标准物模型；
步骤S302，对所述标准物模型进行数字化映射以得到所述标准数字孪生体。
具体而言，当实体不包括智能标识时，首先需要对实体进行智能化开发，由于要得到标准数字孪生体，因此可以参照数字孪生框架中的标准物模型来对产品进行智能化开发，例如为产品添加新的模组、写固件、调试、测试等等，进而得到实体的标准物模型。
然后在利用各种数字孪生技术将标准物模型进行数字化映射的实体孪生也就得到的是标准数字孪生体。
由于在智能化开发过程中是参照标准物模型来开发的，所以也就不需要配置连接层插件这一额外的开发，在数字孪生框架中就可以实现对标准数字孪生体的调度控制。
需要说明的是，需要映射的实体大部分都是指产品，而产品由智能花和非智能之分，因此需要采用不同的方法进行映射。但还有一类特殊的实体是用户，因为在将物理场景孪生为数字场景时，也需要根据用户数据将用户的行为进行映射。
在步骤S103中，根据所述事件网络利用预设的数字孪生框架配置各所述标准数字孪生体的调度机制，以得到所述目标场景对应的数字孪生模型。
在本公开的一个实施例中，所述根据所述事件网络利用预设的数字孪生框架配置各所述标准数字孪生体的调度机制，以得到所述目标场景对应的数字孪生模型，包括：
将各所述标准数字孪生体分别配置为所述数字孪生框架中的各数字孪生体；以及
根据所述事件网络配置所述数字孪生框架中的规则数据库以及调度引擎，以配置各所述标准数字孪生体的调度机制；
根据配置完成的所述数字孪生体、所述规则数据库和所述调度引擎生成所述目标场景对应的数字孪生模型。
具体而言，数字孪生模型用于将物流世界现场通过数字化的表达映射到数字世界中，应用于多个业务领域，例如零售、物流、数字科技、消费互联网、园区、能源、农业、城市以及工业等。因此，需要根据广泛的业务领域构建一套数字孪生框架以生成对应的数字孪生世界用于互联网应用。
在本公开的一个实施例中，数字孪生框架中可以包括三个模块：数字孪生体、规则数据库和调度引擎。其中，数字孪生体是真实世界中实体的实体孪生的产物，规则数据库中存储了各个数字孪生体之间的调度规则，调度引擎可以根据规则数据库中的规则对数字孪生体进行调度控制。
首先根据实体孪生得到的标准数字孪生体创建对应数量的数字孪生体。
对于未智能开发的产品，需要对其定义标准物模型，例如进行设备定义、设备固件配置，然后进行设备孪生得到标准数字孪生体。其中，设备定义例如设备注册、设备注销、设置设备标识、设备身份凭证、认证平台可信、认证设备可信等；而设备固件配置例如固件维护、固件存储以及固件升级，然后获取设备的属性、事件、状态、操作进行设备孪生得到标准数字孪生体。
而对于已经智能开发的产品，可以直接根据产品的数获取设备的属性、事件、状态、操作进行设备孪生得到第三方数字孪生体。举例来说，原设备中用“开”、“关”来定义，对应于数字孪生框架中实质是“1”、“0”，所以只需要建立绑定关系即可配置。
然后根据事件网络配置规则数据库和调度引擎。
具体来说，也就是根据事件网络提取实体之间的调度规则，再将实体与其标准化映射后得到的标准数字孪生体对应，最后将调度规则存储至规则数据库，以用于调度引擎按照规则数据库中的调度规则进行物联网场景下设备的调度。
同时还需要根据事件网络配置调度引擎的运行期信息，将运行期信息持久化到调度引擎的调度数据库中，进而完成各所述标准数字孪生体调度机制的配置。当调度引擎重启的时候，从调度数据库中主动加载这些调度数据，变成运行期信息。
需要说明的是，在调度引擎的运行期信息时候，每一个数字孪生体中会相应地生成数字孪生体的执行器模块，以存储调度引擎配置的执行数据。
通过配置规则数据库和调度引擎，使得调度引擎能够从规则数据库调取规则，进而根据获取的规则信息确定相应的调度信息，进而调度各标准数字孪生体以完成规则，进而实现配置调度机制。
在本公开的一个实施例中，还可以根据事件网络配置设备关系，例如设备对应的用户，或者是设备连接代理；也可以是对边缘设备、边缘应用等机进行管理。
在实际情况中，真实世界的现场中设备也有很多种类，例如边缘设备、直连设备、非直连设备、连接代理设备、第三方设备等等。所以，为了实现数字孪生体与物理世界的连接，可以设置连接层用于将设备与数字孪生模型连接起来，形成感知和控制能力。
其中，设备都是经过智能化开发的产品，可以是按照数字孪生框架开发的标准物模型对应的设备，也可以是获取的第三方物模型对应的第三方设备，前者的连接层例如设置协议适配、设备连接、消息处理等，而后者还需要配置连接层插件，例如标识转换、设备消息上行、设备消息下行。
在本公开的一个实施例中，还可以将数字孪生模型中运行的业务数据输出，可以将数字孪生体的能力暴露给上层应用，例如用户可以在上层应用(一个app、或者语音交互、或者其他交互形态)对场景下所有设备进行查询、查看、操作等。也可以设置数据中台、第三方系统例如资产管理系统、人员管理系统等等，也可以利用监控系统对模型中的业务数据进行监控。
同时，为了保证数字孪生模型的安全性，可以在数字孪生框架中添加应用网关模块以及数据网关模块，增加认证、鉴权、服务配置、调用者管理、流控、监控等功能以保证在物联网使用场景下各智能设备能够安全运行。
在本公开的一个实施例中，配置规则数据库和调度引擎时，不仅可以根据事件网络中预设的规则机型配置，还可以对目标场景下历史事件网络数据进行机器学习，进而得到预测的事件网络来配置调度机制。机器学习的模型是开源的，现有技术中有许多可以实现的方式，本公开就不过多赘述。
另外，还可以根据用户实体的指令来配置规则。举例来说，用户设置了早晨9：00打开窗帘的指令信息，那么根据指令信息就需要配置该智能窗帘盒的一条相应的规则录入规则数据库中，并配置调度引擎的运行期信息。
基于上述方法，由于所有的实体都已经标准化映射，所以利用预设的数字孪生框架进行场景孪生时只需要完成配置工作，避免现有技术中对映射后的数字孪生体进行调度接口开发等来实现事件网络，简化了生成数字孪生模型的过程；同时对同一实体标准化映射后，可以在不同业务系统中重复使用该标准孪生体，使得不同系统的实体之间能够交叉验证和协同避免重复开发，降低成本。
在本公开的一个实施例中，所述方法还包括预先构建所述数字孪生框架，具体过程包括：
创建所述数字孪生框架的预设模块；其中，所述预设模块包括数字孪生体、规则数据库和调度引擎；
基于所述预设模块的预设关联关系进行输入接口和/或输出接口开发以得到所述预设模块的预留接口；
利用所述预留接口将所述预设模块进行连接以构建所述数字孪生框架。
具体而言，在创建数字孪生框架时，要定义框架中的要素以及要素之间的流转关系。
在本公开的一个实施例中，首先根据数字孪生模型的功能需求制定不同预设模块。其中，预设模块可以包括数字孪生体、规则数据库和调度引擎，数字孪生体是真实世界中实体的实体孪生的产物，根据实体的类型又可以分为行为数字孪生体和设备数字孪生体，规则数据库中存储了各个数字孪生体之间的调度规则，调度引擎可以根据规则数据库中的规则对数字孪生体进行调度控制。
然后基于预设模块的预设关联关系来进行接口开发以得到预留接口。举例来说，调度引擎需要根据从行为数字孪生体获取的信息，从规则数据库中获取事件规则，然后对数字孪生体进行调度，因此调度引擎和规则数据库以及数字孪生体之间都可以交互，所以需要开发调度引擎的规则数据库输出接口，规则数据库的调度引擎输入接口，调度引擎的数字孪生体输出接口，数字孪生体的调度引擎输入接口；还例如数字孪生体之间也可以相互关联，比如在触发A设备时，A设备同时触发B设备，所以需要开发数字孪生体的数字孪生体输出接口以及数字孪生体的数字孪生体输入接口。
预设模块的预设关联关系可以根据对各个场景的数字孪生模型功能进行抽象总结，通过设置合理的关联关系使得预设模块适配性强的，流动性强，功能性强，以确保数字孪生框架的适用性。
在本公开的一个实施例中，为了将场景下的数字孪生模型进行扩展，调度引擎可以预留和数字孪生框架内部模块的交互接口，还可以预留和数字孪生框架外部的交互接口。
因此，在所述预设模块为调度引擎时，所述预设关联关系包括场景内部关系和/或场景外部关系，所述方法还包括：在所述调度引擎的预设关联关系包括所述场景内部关系，开发所述调度引擎与数字孪生体和所述规则数据库的场景内部预留接口；在所述调度引擎的预设关联关系包括所述场景外部关系，开发所述调度引擎与外部环境的场景外部预留接口。
具体而言，场景内部关联关系是指调度引擎与数字孪生框架内部的模块之间的关联关系。而场景外部关联关系是指调度引擎与数字孪生框架之外的模块之间的关系。
在本公开的一个实施例中，场景外部关联关系可以是该场景与其他场景具有关联关系，也就是可以将不同场景的调度引擎关联起来，通过场景间调度引擎的连通，进而实现不同场景下实体的连通，真正促进万物互联的落地。
举例来说，酒店住所场景的主体是酒店管理者；住所消防监管场景的主体是消防主管单位，他们之间有重叠的设备(烟感、喷淋器)和需求(烟感报警喷淋)，可以将两个场景通过调度引擎连接起来，就可以将数字孪生体复用，调度规则复用，节约了模型的开发成本，而且可以将场景联动起来，实现更多的控制功能。
在本公开的一个实施例中，场景外部关联关系也可以是场景与外部应用之间的关联关系，关联关系可以是互相关联，因此需要为调度引擎预留与外部应用的交互接口。
举例来说，如果该场景的一个事件是设备温度持续升高，需要向手机发短信，此时便需要接入外部的网络运营商，就需要将调度引擎预留与外部应用进行交互。
在本公开的一个实施例中，场景外部关联关系也可以是该场景与外部环境具有关联环境，比如会获取环境中场景上下文的数据，进而根据这些数据实现对设备的调度，在这种情况下由于只能环境影响设备，而设备不能影响环境，所以可以只进行外部环境输入接口的开发。
具体地，场景上下文例如天气、空气污染情况、排产计划等，这些都是从该场景之外获取的数据，这是相对于场景内的设备运营数据来说的。场景上下文可能改变数字孪生模型的状态，譬如有一款智能窗帘盒，能够根据天气的情况判断是否开窗，此时就需要获取天气数据，可以外接墨迹天气、气象局等外部应用的数据，满足条件后将触发智能窗帘盒启动。
在本公开的一个实施例中，所述预设模块还包括局部引擎，以用于根据集成的部分事件网络配置所述调度机制。
如果只设置一个全局引擎来配置各数字孪生体的调度机制，那么全局引擎的负荷将很高，并且在全局引擎瘫痪时将无法再实现调度。而物联网可以是个区域自治的系统，为了将数字孪生模型去中心化，可以设置局部引擎，将功能下放，根据集成的部分事件网络模块化配置为各类场景应用下的局部引擎。
举例而言，场景应用体现一种场景能力，可以是定时任务，比如智能设备定时开启或关闭，就可以提前配置对应的局部引擎，再根据局部引擎去调度数字孪生体执行；还例如“温度低了开空调”、“烟感报警并且摄像头发现明火、启动预置的灭火及疏散程序”等；场景应用也可以是外部应用、场景上下文等，本公开在此不做具体限定。
在本公开的一个实施例中，所述方法还包括：根据各场景的历史数据对实体的功能进行抽象得到实体对应的标准物模型；将所述标准物模型配置为所述数字孪生体，以得到所述预留接口。
为了得到标准物模型，需要对所有实体的功能进行抽象，例如在描述实体时需要定义属性、事件、状态、操作等。属性可以是实体的可读取和设置的能力，例如设备型号、版本、更新时间；事件可以包含需要被外部感知和处理的通知信息，可包含多个输出参数，例如执行策略；状态一般用于描述设备运行时的状态，例如上报状态、期望状态；操作可以是可被外部调用的能力或方法，可设置输入参数和输出参数。
在本公开的一个实施例中，所述方法还包括：在所述实体包括智能标识时，提取所述智能标识的标签信息；从标准数字孪生体数据库中查询是否存在与所述标签信息匹配的目标标签信息；在存在所述目标标签信息时，获取所述目标标签信息对应的目标标准数字孪生体作为所述标准数字孪生体。
具体来说，在对实体进行标准化映射得到标准数字孪生体之后，会将其和标签信息存储在标准数字孪生体数据库中，每一个实体的标签信息对应一个标准数字孪生体。
因此，在获取标准数字孪生体之前，可以在数据库中查询是否有与组件的标签信息相匹配的，如果有匹配，则不用进行标准化映射，直接提取即可。
与之类似地，还可以查询是否已经存在的相同的实体规则，当在配置调度引擎时，如果有存在实体间相同的规则，就可以直接获取该规则对应的调度引擎运行期信息和数字孪生体执行器信息，将信息直接添加，进而实现信息的重复使用。
基于这种方法，可以将标准数字孪生体重复利用起来，而不必因为不同的场景或不同的业务场景而进行重复开发，进而导致实体之间不能交叉使用、验证、互联。
本公开提供的构建数字孪生框架的方法将孪生逻辑上划分为实体孪生和场景孪生。其中，实体孪生就是指技术自洽的一个真实设备的数字化映射，能够通过与各种数字孪生技术适配建立映射关系，也就是构建标准数字孪生体的过程；场景孪生是由实体孪生体和体孪生体之间的关系组合而成的高阶数字孪生体，能够以任务形式自驱的模拟或体现真实世界场景在数字领域的行为，最后通过应用网关、数据网关将数字孪生模型的能力提供给上层业务或其他数字孪生，形成一套数字孪生交互体系。
在本公开的一个实施例中，所述方法还包括：
接收实体添加指令，获取所述实体添加指令对应的新增实体和所述新增实体对应的新增事件网络；
对所述新增实体进行标准化映射得到所述新增实体对应的标准数字孪生体；
根据所述新增事件网络利用预设的数字孪生框架更新各所述标准数字孪生体的调度机制，以得到所述目标场景对应的数字孪生模型。
在本公开的一个实施例中，所述方法还包括：
接收事件添加指令，获取所述添加指令对应的新增事件网络；
根据所述新增事件网络利用预设的数字孪生框架更新各所述标准数字孪生体的调度机制，以得到所述目标场景对应的数字孪生模型。
具体而言，由于数字孪生框架是可扩展的，并且所有的实体都对应的是标准数字孪生体，所以，当目标场景下增加了新的实体，那么和之前的步骤类似，对新增实体进行标准化映射得到标准数字孪生体，并根据新增事件网络配置调度机制即可；而如果目标场景下在没有实体变化时，只是实体有了新的事件网络，也可以在不改变设备孪生的前提下进配置调度机制即可。
与之类似，对实体和事件网络除了增加，也可根据实际的物联网场景进行删除和修改，本公开在此不做具体限定。
图4示意性示出本公开示例性实施例中一种数字孪生模型的组成示意图，参考图4所示，该数字孪生模型包括调度引擎和数字孪生体，其中调度引擎包括一个全局引擎模块401和三个局部引擎模块402；其中数字孪生体包括一个行为孪生体403和两个设备孪生体404。
其中，全局引擎模块401可以用于与其他场景的调度模块交互，定时应用局部引擎可以用于执行智能设备的定时任务，外部应用局部引擎可以与外部应用建立交互连接，环境应用局部引擎可以与场景上下文建立输入连接。
行为孪生体403是对该场景中的用户进行的映射，该用户具有一定的权限，是该场景的使用主体；而设备孪生体A和设备孪生体B是对物理世界的产品进行标准化映射得到的标准数字孪生体。
基于上述方法，利用领域驱动设计数字孪生框架，对数字孪生体的基础能力进行抽象，并定义其适配模式以支持各种数字孪生技术的导入，形成面向生产的数字孪生实例，不仅能将目标场景的事件网络整合进行数字孪生模型的统一开发减少了开发次数和成本。
而且在统一的交互模型基础上，能够结合各领域的业务需求，高效的、渐进迭代的构建特定领域的数字孪生世界，同时数字孪生体之间可以低成本的互操作，形成更高维度的数字孪生体，可扩展性强。并且在已经标准化的数字孪生模型基础上，基于数字孪生模型实现的故障预警、性能预测、模型训练等功能都可以应用到各类标准化的数字孪生体中，真正地促成万物互联。
图5示意性示出本公开示例性实施例中一种数字孪生模型构建装置的组成示意图，如图5所示，该数字孪生模型构建装置500可以包括获取模块501、实体孪生模块502以及场景孪生模块503。其中：
获取模块501，用于获取构成目标场景的多个实体以及所述多个实体之间的事件网络；
实体孪生模块502，用于分别对各所述实体进行标准化映射得到各所述实体对应的标准数字孪生体；
场景孪生模块503，用于根据所述事件网络利用预设的数字孪生框架配置各所述标准数字孪生体的调度机制，以得到所述目标场景对应的数字孪生模型。
根据本公开的示例性实施例，所述实体孪生模块502包括第一孪生单元和第二孪生单元(图中未示出)，所述第一孪生单元用于在所述实体包括智能标识时，基于所述实体的第三方物模型确定所述标准数字孪生体；所述第二孪生单元用于在所述实体不包括智能标识时，基于所述实体的基础信息确定所述标准数字孪生体。
根据本公开的示例性实施例，所述第一孪生单元用于获取所述实体的第三方物模型；对所述第三方物模型进行数字化映射以得到第三方数字孪生体；配置所述第三方数字孪生体的连接层插件以得到所述标准数字孪生体。
根据本公开的示例性实施例，所述第二孪生单元用于获取所述实体的基础信息；根据所述基础信息得到所述实体的标准物模型；对所述标准物模型进行数字化映射以得到所述标准数字孪生体。
根据本公开的示例性实施例，所述场景孪生模块503用于将各所述标准数字孪生体分别配置为所述数字孪生框架中的各数字孪生体；以及根据所述事件网络配置所述数字孪生框架中的规则数据库以及调度引擎，以配置各所述标准数字孪生体的调度机制；根据配置完成的所述数字孪生体、所述规则数据库和所述调度引擎生成所述目标场景对应的数字孪生模型。
根据本公开的示例性实施例，所述数字孪生模型构建装置500还可以包括框架模块(图中未示出)，所述框架模块用于创建所述数字孪生框架的预设模块；其中，所述预设模块包括数字孪生体、规则数据库和调度引擎；基于所述预设模块的预设关联关系进行输入接口和/或输出接口开发以得到所述预设模块的预留接口；利用所述预留接口将所述预设模块进行连接以构建所述数字孪生框架。
根据本公开的示例性实施例，在所述预设模块为调度引擎时，所述预设关联关系包括场景内部关系和/或场景外部关系，所述所述框架模块还用于：在所述调度引擎的预设关联关系包括所述场景内部关系，开发所述调度引擎与数字孪生体和所述规则数据库的场景内部预留接口；在所述调度引擎的预设关联关系包括所述场景外部关系，开发所述调度引擎与外部环境的场景外部预留接口。
根据本公开的示例性实施例，所述预设模块还包括局部引擎，以用于根据集成的部分事件网络配置所述调度机制。
根据本公开的示例性实施例，所述框架模块还包括抽象单元，用于根据各场景的历史数据对实体的功能进行抽象得到实体对应的标准物模型；将所述标准物模型配置为所述数字孪生体，以得到所述预留接口。
根据本公开的示例性实施例，所述数字孪生模型构建装置500还包括查询模块(图中未示出)，用于在所述实体包括智能标识时，提取所述智能标识的标签信息；从标准数字孪生体数据库中查询是否存在与所述标签信息匹配的目标标签信息；在存在所述目标标签信息时，获取所述目标标签信息对应的目标标准数字孪生体作为所述标准数字孪生体。
根据本公开的示例性实施例，所述数字孪生模型构建装置500还包括实体添加模块(图中未示出)，用于接收实体添加指令，获取所述实体添加指令对应的新增实体和所述新增实体对应的新增事件网络；对所述新增实体进行标准化映射得到所述新增实体对应的标准数字孪生体；根据所述新增事件网络利用预设的数字孪生框架更新各所述标准数字孪生体的调度机制，以得到所述目标场景对应的数字孪生模型。
根据本公开的示例性实施例，所述数字孪生模型构建装置500还包括事件添加模块(图中未示出)，用于接收事件添加指令，获取所述添加指令对应的新增事件网络；根据所述新增事件网络利用预设的数字孪生框架更新各所述标准数字孪生体的调度机制，以得到所述目标场景对应的数字孪生模型。
上述的数字孪生模型构建装置500中各模块的具体细节已经在对应的数字孪生模型构建方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的存储介质。图6示意性示出本公开示例性实施例中一种计算机可读存储介质的示意图，如图6所示，描述了根据本公开的实施方式的用于实现上述方法的程序产品600，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如手机上运行。然而，本公开的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。图7示意性示出本公开示例性实施例中一种电子设备的计算机系统的结构示意图。
需要说明的是，图7示出的电子设备的计算机系统700仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示，计算机系统700包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)701，其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory，ROM)702中的程序或者从存储部分708加载到随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 701、ROM702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(Input/Output，I/O)接口705也连接至总线704。
以下部件连接至I/O接口705：包括键盘、鼠标等的输入部分706；包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)等以及扬声器等的输出部分707；包括硬盘等的存储部分708；以及包括诸如LAN(Local Area Network，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分709。通信部分709经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器710也根据需要连接至I/O接口705。可拆卸介质711，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器710上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分708。
特别地，根据本公开的实施例，下文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分709从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质711被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)701执行时，执行本公开的系统中限定的各种功能。
需要说明的是，本公开实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
作为另一方面，本公开还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现上述实施例中所述的方法。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (15)
1.一种数字孪生模型构建方法，其特征在于，包括：
获取构成目标场景的多个实体以及所述多个实体之间的事件网络；
分别对各所述实体进行标准化映射得到各所述实体对应的标准数字孪生体；
根据所述事件网络利用预设的数字孪生框架配置各所述标准数字孪生体的调度机制，以得到所述目标场景对应的数字孪生模型。
2.根据权利要求1所述的数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述分别对各所述实体进行标准化映射得到各所述实体对应的标准数字孪生体，包括：
在所述实体包括智能标识时，基于所述实体的第三方物模型确定所述标准数字孪生体；或者
在所述实体不包括智能标识时，基于所述实体的基础信息确定所述标准数字孪生体。
3.根据权利要求2所述的数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述基于所述实体的第三方物模型确定所述标准数字孪生体，包括：
获取所述实体的第三方物模型；
对所述第三方物模型进行数字化映射以得到第三方数字孪生体；
配置所述第三方数字孪生体的连接层插件以得到所述标准数字孪生体。
4.根据权利要求2所述的数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述基于所述实体的基础信息确定所述标准数字孪生体，包括：
获取所述实体的基础信息；
根据所述基础信息得到所述实体的标准物模型；
对所述标准物模型进行数字化映射以得到所述标准数字孪生体。
5.根据权利要求1所述的数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述根据所述事件网络利用预设的数字孪生框架配置各所述标准数字孪生体的调度机制，以得到所述目标场景对应的数字孪生模型，包括：
将各所述标准数字孪生体分别配置为所述数字孪生框架中的各数字孪生体；以及
根据所述事件网络配置所述数字孪生框架中的规则数据库以及调度引擎，以配置各所述标准数字孪生体的调度机制；
根据配置完成的所述数字孪生体、所述规则数据库和所述调度引擎生成所述目标场景对应的数字孪生模型。
6.根据权利要求1所述的数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述方法还包括预先构建所述数字孪生框架，包括：
创建所述数字孪生框架的预设模块；其中，所述预设模块包括数字孪生体、规则数据库和调度引擎；
基于所述预设模块的预设关联关系进行输入接口和/或输出接口开发以得到所述预设模块的预留接口；
利用所述预留接口将所述预设模块进行连接以构建所述数字孪生框架。
7.根据权利要求6所述的数字孪生模型构建方法，其特征在于，在所述预设模块为调度引擎时，所述预设关联关系包括场景内部关系和/或场景外部关系，所述方法还包括：
在所述调度引擎的预设关联关系包括所述场景内部关系，开发所述调度引擎与数字孪生体和所述规则数据库的场景内部预留接口；
在所述调度引擎的预设关联关系包括所述场景外部关系，开发所述调度引擎与外部环境的场景外部预留接口。
8.根据权利要求6所述的数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述预设模块还包括局部引擎，以用于根据集成的部分事件网络配置所述调度机制。
9.根据权利要求6所述的数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据各场景的历史数据对实体的功能进行抽象得到实体对应的标准物模型；
将所述标准物模型配置为所述数字孪生体，以得到所述预留接口。
10.根据权利要求1所述的数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述实体包括智能标识时，提取所述智能标识的标签信息；
从标准数字孪生体数据库中查询是否存在与所述标签信息匹配的目标标签信息；
在存在所述目标标签信息时，获取所述目标标签信息对应的目标标准数字孪生体作为所述标准数字孪生体。
11.根据权利要求1所述的数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收实体添加指令，获取所述实体添加指令对应的新增实体和所述新增实体对应的新增事件网络；
对所述新增实体进行标准化映射得到所述新增实体对应的标准数字孪生体；
根据所述新增事件网络利用预设的数字孪生框架更新各所述标准数字孪生体的调度机制，以得到所述目标场景对应的数字孪生模型。
12.根据权利要求1所述的数字孪生模型构建方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收事件添加指令，获取所述添加指令对应的新增事件网络；
根据所述新增事件网络利用预设的数字孪生框架更新各所述标准数字孪生体的调度机制，以得到所述目标场景对应的数字孪生模型。
13.一种数字孪生模型构建装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取构成目标场景的多个实体以及所述多个实体之间的事件网络；
实体孪生模块，用于分别对各所述实体进行标准化映射得到各所述实体对应的标准数字孪生体；
场景孪生模块，用于根据所述事件网络利用预设的数字孪生框架配置各所述标准数字孪生体的调度机制，以得到所述目标场景对应的数字孪生模型。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至12任一项所述的数字孪生模型构建方法。
15.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至12任一项所述的数字孪生模型构建方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110327209.9A CN113064351A (zh) | 2021-03-26 | 2021-03-26 | 数字孪生模型构建方法、装置、存储介质及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110327209.9A CN113064351A (zh) | 2021-03-26 | 2021-03-26 | 数字孪生模型构建方法、装置、存储介质及电子设备 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113064351A true CN113064351A (zh) | 2021-07-02 |
Family
ID=76563834
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110327209.9A Pending CN113064351A (zh) | 2021-03-26 | 2021-03-26 | 数字孪生模型构建方法、装置、存储介质及电子设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113064351A (zh) |
Cited By (25)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113435657A (zh) * | 2021-07-09 | 2021-09-24 | 清华四川能源互联网研究院 | 数据集成处理方法、系统、能源管理系统、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN113596017A (zh) * | 2021-07-27 | 2021-11-02 | 上海上实龙创智能科技股份有限公司 | 一种协议解析方法、装置、软网关和存储介质 |
| CN113741910A (zh) * | 2021-09-01 | 2021-12-03 | 上海商汤智能科技有限公司 | 场景交互方法及装置、电子设备和存储介质 |
| CN113837451A (zh) * | 2021-09-06 | 2021-12-24 | 中控智网(北京)能源技术有限公司 | 油气管道的数字孪生体构建方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113850424A (zh) * | 2021-09-17 | 2021-12-28 | 中控智网(北京)能源技术有限公司 | 工业策略处理方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114371883A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-04-19 | 天翼物联科技有限公司 | 物联网复合物模型的构建方法和调用系统 |
| CN114640581A (zh) * | 2022-01-24 | 2022-06-17 | 浪潮通信信息系统有限公司 | 一种基于数字孪生的算力网络处理方法及装置 |
| CN114710395A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-07-05 | 亚信科技（中国）有限公司 | 基于数字孪生技术的网络业务的实施实例的构建方法 |
| CN114978925A (zh) * | 2022-04-25 | 2022-08-30 | 北京物元数界科技有限公司 | 一种物模型创建方法及系统 |
| CN115051926A (zh) * | 2022-06-22 | 2022-09-13 | 烽火通信科技股份有限公司 | 一种数字孪生架构、模型评价体系以及模型运行方法 |
| CN115098471A (zh) * | 2022-06-30 | 2022-09-23 | 北京亚控科技发展有限公司 | 一种孪生、订阅事件的历史状态的方法及装置 |
| CN115164378A (zh) * | 2022-06-09 | 2022-10-11 | 中国电子工程设计院有限公司 | 基于数字孪生的新风机组调控方法及相关装置 |
| CN115203172A (zh) * | 2022-06-30 | 2022-10-18 | 北京亚控科技发展有限公司 | 模型构建及模型数据订阅方法、装置、电子设备和介质 |
| CN115314505A (zh) * | 2022-07-01 | 2022-11-08 | 青岛海尔科技有限公司 | 设备场景的执行方法和装置、存储介质及电子装置 |
| CN115314402A (zh) * | 2022-08-10 | 2022-11-08 | 中国电信股份有限公司 | 网元负载监控方法、装置、存储介质和电子设备 |
| CN115484032A (zh) * | 2022-09-13 | 2022-12-16 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 数字孪生数据安全存储方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115933422A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-04-07 | 广州视声智能股份有限公司 | 一种基于数字孪生的家居设备控制方法及装置 |
| WO2023109905A1 (zh) * | 2021-12-15 | 2023-06-22 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种数字孪生网络构建方法及网元 |
| CN116843304A (zh) * | 2023-09-04 | 2023-10-03 | 中国工业互联网研究院 | 数字孪生的园区管理方法、装置、设备及存储介质 |
| CN117130709A (zh) * | 2023-08-10 | 2023-11-28 | 三一重型装备有限公司 | 一种基于数字孪生的综采工作面的集控方法、装置及系统 |
| WO2024002293A1 (zh) * | 2022-06-30 | 2024-01-04 | 北京亚控科技发展有限公司 | 一种对象计划状态数字孪生和订阅方法、装置、设备 |
| CN117572996A (zh) * | 2024-01-12 | 2024-02-20 | 深圳柯赛标识智能科技有限公司 | 智慧标识的数字孪生展示方法、装置、设备及存储介质 |
| CN117632970A (zh) * | 2023-12-18 | 2024-03-01 | 智人开源(北京)科技有限公司 | 多模融合数据库、数据库的数字孪生实体数据存储方法 |
| CN117725826A (zh) * | 2023-12-14 | 2024-03-19 | 中南大学 | 一种工业装备数字孪生体元模型构建方法及系统 |
| WO2024114340A1 (zh) * | 2022-11-29 | 2024-06-06 | 顺丰科技有限公司 | 多物流场景的数字孪生模型构建方法、装置、设备及介质 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110187686A (zh) * | 2019-06-03 | 2019-08-30 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 一种基于数字孪生技术的物联网工业生产过程监控方法 |
| WO2020007016A1 (zh) * | 2018-07-05 | 2020-01-09 | 长安大学 | 一种基于数字孪生的智能车间自治生产过程动态联动控制方法 |
| CN110765635A (zh) * | 2019-11-04 | 2020-02-07 | 上海电气集团股份有限公司 | 数字孪生系统的协同方法、系统、电子设备和介质 |
| CN111026063A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-04-17 | 南方科技大学 | 数字孪生体构建方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN111161410A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-15 | 中国矿业大学(北京) | 一种矿井数字孪生模型及其构建方法 |
| CN111651858A (zh) * | 2020-04-27 | 2020-09-11 | 平安城市建设科技(深圳)有限公司 | 数字孪生模型生成方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN111950147A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-11-17 | 上海数设科技有限公司 | 一种以统一形式样机模型定义数字孪生体的方法及装置 |
-
2021
- 2021-03-26 CN CN202110327209.9A patent/CN113064351A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020007016A1 (zh) * | 2018-07-05 | 2020-01-09 | 长安大学 | 一种基于数字孪生的智能车间自治生产过程动态联动控制方法 |
| CN110187686A (zh) * | 2019-06-03 | 2019-08-30 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 一种基于数字孪生技术的物联网工业生产过程监控方法 |
| CN110765635A (zh) * | 2019-11-04 | 2020-02-07 | 上海电气集团股份有限公司 | 数字孪生系统的协同方法、系统、电子设备和介质 |
| CN111026063A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-04-17 | 南方科技大学 | 数字孪生体构建方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN111161410A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-15 | 中国矿业大学(北京) | 一种矿井数字孪生模型及其构建方法 |
| CN111651858A (zh) * | 2020-04-27 | 2020-09-11 | 平安城市建设科技(深圳)有限公司 | 数字孪生模型生成方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN111950147A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-11-17 | 上海数设科技有限公司 | 一种以统一形式样机模型定义数字孪生体的方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 闫雪锋;赵楠;: "复杂产品数字孪生的多维信息统一融合设计研究", 机械设计与制造工程, no. 03 * |
Cited By (36)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113435657A (zh) * | 2021-07-09 | 2021-09-24 | 清华四川能源互联网研究院 | 数据集成处理方法、系统、能源管理系统、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN113435657B (zh) * | 2021-07-09 | 2022-12-23 | 清华四川能源互联网研究院 | 数据集成处理方法、系统、能源管理系统、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN113596017A (zh) * | 2021-07-27 | 2021-11-02 | 上海上实龙创智能科技股份有限公司 | 一种协议解析方法、装置、软网关和存储介质 |
| CN113596017B (zh) * | 2021-07-27 | 2023-09-12 | 上海上实龙创智能科技股份有限公司 | 一种协议解析方法、装置、软网关和存储介质 |
| CN113741910A (zh) * | 2021-09-01 | 2021-12-03 | 上海商汤智能科技有限公司 | 场景交互方法及装置、电子设备和存储介质 |
| CN113837451A (zh) * | 2021-09-06 | 2021-12-24 | 中控智网(北京)能源技术有限公司 | 油气管道的数字孪生体构建方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113837451B (zh) * | 2021-09-06 | 2024-02-27 | 中控创新(北京)能源技术有限公司 | 油气管道的数字孪生体构建方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113850424A (zh) * | 2021-09-17 | 2021-12-28 | 中控智网(北京)能源技术有限公司 | 工业策略处理方法、装置、设备及存储介质 |
| WO2023109905A1 (zh) * | 2021-12-15 | 2023-06-22 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种数字孪生网络构建方法及网元 |
| CN114371883A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-04-19 | 天翼物联科技有限公司 | 物联网复合物模型的构建方法和调用系统 |
| CN114640581A (zh) * | 2022-01-24 | 2022-06-17 | 浪潮通信信息系统有限公司 | 一种基于数字孪生的算力网络处理方法及装置 |
| CN114640581B (zh) * | 2022-01-24 | 2024-05-28 | 浪潮通信信息系统有限公司 | 一种基于数字孪生的算力网络处理方法及装置 |
| CN114710395A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-07-05 | 亚信科技（中国）有限公司 | 基于数字孪生技术的网络业务的实施实例的构建方法 |
| CN114710395B (zh) * | 2022-03-31 | 2024-03-08 | 亚信科技（中国）有限公司 | 基于数字孪生技术的网络业务的实施实例的构建方法 |
| CN114978925A (zh) * | 2022-04-25 | 2022-08-30 | 北京物元数界科技有限公司 | 一种物模型创建方法及系统 |
| CN114978925B (zh) * | 2022-04-25 | 2024-05-03 | 北京物元数界科技有限公司 | 一种物模型创建方法及系统 |
| CN115164378A (zh) * | 2022-06-09 | 2022-10-11 | 中国电子工程设计院有限公司 | 基于数字孪生的新风机组调控方法及相关装置 |
| CN115051926A (zh) * | 2022-06-22 | 2022-09-13 | 烽火通信科技股份有限公司 | 一种数字孪生架构、模型评价体系以及模型运行方法 |
| CN115051926B (zh) * | 2022-06-22 | 2023-06-09 | 烽火通信科技股份有限公司 | 一种数字孪生装置、模型评价系统以及模型运行方法 |
| WO2024002293A1 (zh) * | 2022-06-30 | 2024-01-04 | 北京亚控科技发展有限公司 | 一种对象计划状态数字孪生和订阅方法、装置、设备 |
| CN115098471A (zh) * | 2022-06-30 | 2022-09-23 | 北京亚控科技发展有限公司 | 一种孪生、订阅事件的历史状态的方法及装置 |
| CN115203172A (zh) * | 2022-06-30 | 2022-10-18 | 北京亚控科技发展有限公司 | 模型构建及模型数据订阅方法、装置、电子设备和介质 |
| CN115203172B (zh) * | 2022-06-30 | 2023-11-07 | 北京亚控科技发展有限公司 | 模型构建及模型数据订阅方法、装置、电子设备和介质 |
| CN115098471B (zh) * | 2022-06-30 | 2024-02-27 | 北京亚控科技发展有限公司 | 一种孪生、订阅事件的历史状态的方法及装置 |
| CN115314505A (zh) * | 2022-07-01 | 2022-11-08 | 青岛海尔科技有限公司 | 设备场景的执行方法和装置、存储介质及电子装置 |
| CN115314402A (zh) * | 2022-08-10 | 2022-11-08 | 中国电信股份有限公司 | 网元负载监控方法、装置、存储介质和电子设备 |
| CN115484032A (zh) * | 2022-09-13 | 2022-12-16 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 数字孪生数据安全存储方法、装置、电子设备及存储介质 |
| WO2024114340A1 (zh) * | 2022-11-29 | 2024-06-06 | 顺丰科技有限公司 | 多物流场景的数字孪生模型构建方法、装置、设备及介质 |
| CN115933422A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-04-07 | 广州视声智能股份有限公司 | 一种基于数字孪生的家居设备控制方法及装置 |
| CN117130709A (zh) * | 2023-08-10 | 2023-11-28 | 三一重型装备有限公司 | 一种基于数字孪生的综采工作面的集控方法、装置及系统 |
| CN116843304B (zh) * | 2023-09-04 | 2023-11-21 | 中国工业互联网研究院 | 数字孪生的园区管理方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116843304A (zh) * | 2023-09-04 | 2023-10-03 | 中国工业互联网研究院 | 数字孪生的园区管理方法、装置、设备及存储介质 |
| CN117725826A (zh) * | 2023-12-14 | 2024-03-19 | 中南大学 | 一种工业装备数字孪生体元模型构建方法及系统 |
| CN117632970A (zh) * | 2023-12-18 | 2024-03-01 | 智人开源(北京)科技有限公司 | 多模融合数据库、数据库的数字孪生实体数据存储方法 |
| CN117572996A (zh) * | 2024-01-12 | 2024-02-20 | 深圳柯赛标识智能科技有限公司 | 智慧标识的数字孪生展示方法、装置、设备及存储介质 |
| CN117572996B (zh) * | 2024-01-12 | 2024-03-26 | 深圳柯赛标识智能科技有限公司 | 智慧标识的数字孪生展示方法、装置、设备及存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113064351A (zh) | 数字孪生模型构建方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| Chen et al. | Runtime model based approach to IoT application development | |
| Martínez et al. | A big data-centric architecture metamodel for Industry 4.0 | |
| CN108809972B (zh) | 基于开源生态系统的物联网综合实验及应用开发平台 | |
| Fortino et al. | Towards a development methodology for smart object-oriented IoT systems: A metamodel approach | |
| Lan et al. | An IoT unified access platform for heterogeneity sensing devices based on edge computing | |
| CN104144204A (zh) | 针对工业模拟使用基于云的数据 | |
| CN112130534B (zh) | 一种构建车间数字孪生体的处理方法及控制器 | |
| Karnouskos et al. | The IMC-AESOP architecture for cloud-based industrial cyber-physical systems | |
| CN105474171A (zh) | 用于计算域中智能自动化的基于模型的方法 | |
| Bonci et al. | Tiny cyber-physical systems for performance improvement in the factory of the future | |
| WO2021137767A1 (en) | Method and apparatus for constructing device model of iot device, and storage medium | |
| Sharaf et al. | An architecture framework for modelling and simulation of situational-aware cyber-physical systems | |
| Franceschini et al. | DEVS-Ruby: a Domain Specific Language for DEVS Modeling and Simulation | |
| Heininger et al. | Capturing autonomy in its multiple facets: A Digital Twin approach | |
| Shen et al. | Digital Twin: What It Is, Why Do It, and Research Opportunities for Operations Research | |
| CN113516331A (zh) | 一种建筑数据处理方法及装置 | |
| Gassara et al. | A bigraphical multi-scale modeling methodology for system of systems | |
| CN110489093A (zh) | 一种面向ai应用的持续构造方法、装置、终端及存储介质 | |
| Consel et al. | Internet of things: From small-to large-scale orchestration | |
| CN113238489B (zh) | 智慧建筑控制方法、装置及系统 | |
| Alwan et al. | An open source software architecture for smart buildings | |
| CN115080001A (zh) | 物联网系统的项目开发方法、装置、设备及存储介质 | |
| EP3633958B1 (en) | Controlling behavior of an internet of things (iot) automation system by identifying policy violations | |
| Tao et al. | Model Based Methodology and Framework for Design and Management of Next-Gen IoT Systems. |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB02 | Change of applicant information | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: Room 221, 2 / F, block C, 18 Kechuang 11th Street, Daxing District, Beijing, 100176 Applicant after: Jingdong Technology Holding Co.,Ltd. Address before: Room 221, 2 / F, block C, 18 Kechuang 11th Street, Daxing District, Beijing, 100176 Applicant before: Jingdong Digital Technology Holding Co., Ltd |