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如何解决大规模电池数字孪生的主要障碍？
2024年07月15日
大规模电池数字孪生主要面临以下障碍
首先是数据采集和整合的难题，电池运行时产生的海量多维度数据，在准确、实时、完整采集及有效整合处理上存在挑战。其次，构建精确反映电池复杂物理化学特性和行为的数字模型难度大，且模型复杂导致计算成本高。再者，计算资源需求巨大，难以满足大规模模拟和计算需求。同时，实际系统中的不确定性因素在数字孪生模型中的传播和处理复杂，影响预测结果可靠性。此外，实时性要求难以达成，跨领域知识融合困难，模型验证与校准不易，以及要确保数据安全性和隐私保护等也是重要障碍。

数字孪生会不断向着更高级别的数字孪生体进化发展，最后，数字孪生技术形成的元宇宙，会是一个“对现实世界负责的元宇宙”。


                                                                                                                                                                   

文｜哀佳 石丹


ID | BMR2004


成都恒睿3DEXPERIENCE平台实现大规模电池数字孪生
成都恒睿通过达索系统的3DEXPERIENCE平台和行业解决方案，实现客户可对真实世界进行数字孪生，从而突破创新、学习和生产的界限。以下是解决大规模电池数字孪生主要障碍方面的一些方法：

数据采集与整合
提供高效的数据采集和整合解决方案，确保大规模电池系统运行时产生的海量数据能够准确、实时、完整地采集，并将其有效地整合和处理，为数字孪生模型提供可靠的数据源。

模型的复杂性与准确性
拥有先进的仿真软件和技术，能够构建复杂而准确的电池数字模型。这些模型可以考虑电池的电化学特性、热行为、寿命衰减等因素，从而提高数字孪生的预测准确性。

计算资源优化

3DEXPERIENCE平台可以实现高效的计算资源管理和优化，确保大规模电池数字孪生的模拟和计算能够在可接受的时间内完成。此外，还可以利用云计算和分布式计算技术，进一步扩展计算能力。

不确定性和误差处理
数字孪生模型可以结合不确定性分析和概率方法，来处理实际电池系统中的不确定性因素。通过对不确定性进行量化和传播，可以更准确地评估数字孪生预测结果的可靠性。

实时性和在线监测
致力于实现数字孪生的实时性和在线监测功能，使电池系统的状态能够及时反馈到数字模型中。这有助于实时掌握电池的性能和健康状况，并及时进行预警和决策。

跨领域知识融合
强调跨领域的知识融合，将电池工程、材料科学、数学、计算机科学等多个领域的专业知识结合到数字孪生的开发中。通过多学科团队的协作，可以更好地解决复杂的电池问题。

验证与校准
可以提供有效的验证和校准方法，确保数字孪生模型与实际电池系统的一致性和准确性。这可以通过与实验数据和实际运行数据的对比来实现。

安全性和隐私保护
在大规模电池数字孪生中，数据的安全性和隐私保护至关重要。达索系统具备强大的安全机制和技术，确保电池系统的数据在数字孪生环境中得到妥善保护。


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