数字孪生终端软件系统 (XJD2024110400041) 采购公告
数字孪生终端软件系统 (****) 采购公告
发布时间:2024-11-04 16:36:00
数字孪生终端软件系统 | 项目编号**** | |
2024-11-04 16:36:00 | 公告截止日期2024-11-08 12:00:00 | |
**** | 付款方式货到安装、调试、验收合格后,付全款。 | |
发布竞价结果后7天内签订合同 | 到货时间要求合同签订后7天内送达 | |
币种 | 人民币 | |
**省**市**区**** | ||
无 |
采购清单 1
数字孪生终端软件系统 | 1.00 | 无 |
联知运维 |
LZYW-TerminalSoftware |
1.数字孪生终端板载诊断算法模块 数字孪生终端软件系统采用深层数据分析技术与智能推理算法,构建设备运行状态的实时映射与异常感知机制。基于多模态数据融合和深度学习范式,****设备行为特征模型。 系统整合异构传感网络数据流,应用自适应信号优化技术实现数据净化与特征萃取,结合知识图谱构建的诊断推理框架,形成了快速精准的故障溯源体系。该功能模块支持复杂场景下的多维异常模式识别,并通过迭代优化算法持续提升诊断效能。核心算法模块包括: A.数字孪生映射与数据采集预处理模块:构建物理设备与虚拟模型的实时映射机制,实现多维传感数据的自适应采样、异常值检测与数据清洗,确保数据质量与同步性。 B.虚实融合的多源信息协同处理模块:整合物理空间与信息空间的异构数据流,通过时空特征分析与深度学习方法,提取设备运行的关键状态特征,实现虚实系统的精准映射。 C.孪生智能的故障诊断推理模块:基于****设备行为特征库,融合历史数据与专家经验,建立自适应故障诊断机制,实现虚实协同的故障预警与智能诊断。 2.数字孪生终端板载故障预测算法模块 数字孪生终端软件系统具备基于双向映射的预测性维护引擎,通过分析物理设备的历史运行轨迹与实时孪生数据,构建设备性能动态演化模型,实现虚实协同的早期故障预警。该系统融合深度学习与统计推理方法,打造了高可靠的双胞胎预测模型。 通过构建数字孪生健康度评价体系,结合虚实融合的时序特征分析,系统能够精确推演设备的剩余寿命周期,为维护决策提供数据支撑。预测算法基于虚实交互数据,综合评估多维影响因子,建立可信度量化指标,保障预测结果的实用性与可靠性。核心算法模块包括: A.数字孪生驱动的性能衰退趋势分析模块:基于虚实映射数据构建设备性能演化模型,实现动态退化轨迹预测。 B.孪生智能的模型训练与迭代优化模块:融合物理模型与数据驱动方法,持续优化虚实交互的预测模型精度。 C.虚实协同的预测精度评估与验证模块:通过物理设备与数字孪生的双向校验,确保预测结果的准确性与可靠性。 3.数字孪生终端软件设计和综合验证 数字孪生终端软件系统能够完成虚实融合的部署与验证工作,能够实现物理设备与数字模型的无缝对接、系统深度整合和性能动态优化。通过严谨的孪生测试流程,能够保证虚实系统在复杂工况下的协同稳定性和可靠性。 验证工作采用虚实交互的多层级测试策略,涵盖孪生单元验证、虚实融合测试和系统协同测试。基于数字孪生模型采集的实时运行数据,持续优化虚实映射参数,提升系统整体性能,确保虚实世界的精准同步与实时互动。系统设计包括: A.虚实交互接口设计:构建物理设备与数字孪生模型的双向数据通道,实现实时状态同步与控制指令映射,确保虚实系统的精准对接。 B.孪生算法集成与性能调优:整合虚实融合算法模块,优化计算**分配,提升数字孪生模型的计算效率与响应速度。 C.虚实协同测试与验证方案:建立数字孪生环境下的全方位测试体系,通过虚实数据对比验证系统可靠性,保障双胞胎系统的同步精度。 4. 交付设计图纸和相关的源文件和源码,提供软件系统所有源码。 |
1.培训与应用 供应商需开展软件系统培训两次、并协助开展软件系统的应用实验,从2024年11月10日到2024年11月15日。实验期间,供应商需提供全程技术支持,确保实验的顺利进行和数据的准确性,并验证软件系统的可靠性。 2. 质保与售后要求 A.质保要求:产品的质保期为2年,免费保修。 B.质保期内需提供在交货地的产品售后,相关差旅费用由供货方承担。 C.软件服务的质保内容包括软件故障的解决、软件漏洞的修复、软件服务的更新等。在质保期限内,如果用户在使用软件服务过程中遇到任何问题,软件服务提供商有责任及时给予解决。 |
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