論文の概要: A Comprehensive Review of Digital Twin -- Part 2: Roles of Uncertainty Quantification and Optimization, a Battery Digital Twin, and Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12904v1
• Date: Sat, 27 Aug 2022 01:36:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-30 14:40:33.144418
• Title: A Comprehensive Review of Digital Twin -- Part 2: Roles of Uncertainty Quantification and Optimization, a Battery Digital Twin, and Perspectives
• Title（参考訳）: ディジタルツインの概観 -その2:不確実性定量化と最適化の役割, 電池ディジタルツイン, 展望-
• Authors: Adam Thelen, Xiaoge Zhang, Olga Fink, Yan Lu, Sayan Ghosh, Byeng D. Youn, Michael D. Todd, Sankaran Mahadevan, Chao Hu, Zhen Hu
• Abstract要約: 第2報は,デジタル双生児の重要な実現技術に関する文献レビューである。 第3報では,バッテリディジタルツインを構築,試験して,モデリングおよびツインニング手法のいくつかを概説するケーススタディを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.241244950889886
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As an emerging technology in the era of Industry 4.0, digital twin is gaining unprecedented attention because of its promise to further optimize process design, quality control, health monitoring, decision and policy making, and more, by comprehensively modeling the physical world as a group of interconnected digital models. In a two-part series of papers, we examine the fundamental role of different modeling techniques, twinning enabling technologies, and uncertainty quantification and optimization methods commonly used in digital twins. This second paper presents a literature review of key enabling technologies of digital twins, with an emphasis on uncertainty quantification, optimization methods, open source datasets and tools, major findings, challenges, and future directions. Discussions focus on current methods of uncertainty quantification and optimization and how they are applied in different dimensions of a digital twin. Additionally, this paper presents a case study where a battery digital twin is constructed and tested to illustrate some of the modeling and twinning methods reviewed in this two-part review. Code and preprocessed data for generating all the results and figures presented in the case study are available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 産業4.0時代の新興技術として、物理的世界を相互接続型デジタルモデル群として包括的にモデル化することで、プロセス設計、品質管理、健康管理、意思決定、政策作成などをさらに最適化する約束により、デジタルツインが前例のない注目を集めている。 2部構成の論文において, 異なるモデリング手法, ツイン化実現技術, 不確実性定量化および最適化手法の基本的役割について検討した。 本稿では,不確実性定量化,最適化手法,オープンソースデータセットとツール,主要な発見,課題,今後の方向性を中心に,ディジタルツインの重要な実現技術に関する文献レビューを行う。 議論は、不確かさの定量化と最適化の現在の方法と、デジタル双生児の異なる次元にどのように適用されるかに焦点を当てている。 また,本論文では,バッテリデジタル双生児を製作・テストし,本2部レビューで検討したモデリング手法と双生児の方法を紹介する。 ケーススタディで提示されたすべての結果と数値を生成するためのコードと事前処理されたデータは、githubで入手できる。

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