模拟和预测是数字孪生的经典用例。这些用例包括静态和运动CAD模型，并回答有关空间、运动和功能的问题。例如，西门子使用用户定义的条件测试数字孪生以确定数字孪生及其“真实”对应物将如何反应：“基于数字数据，开发人员和客户可以测试功能和操作界面，即使在机器是以前制造的。”来自有限元建模(FEA)的预测用例。通常，基于第一性原理物理的FEA模型的行为与其真正的对应物相同，因为它们基于相同的方程组。理想情况下，它们旨在回答以下问题：“此设备是否在实际操作条件下工作？”虽然结果非常接近且内容丰富。
数字孪生概念ModernMachineShop杂志的BrentDonaldson写道：“在安装控制器之前，工程师在机器工作台所在的区域进行了冲击测试，以测量结构动力学。后来，当机器完成时，这些固有频率、刚度值的模态，阻尼比将影响机器的性能，而嵌入式传感器将有助于监测其振动并告知整体速度和进给选择。”数字孪生模拟和预测模型的当前发展结合了真实世界的数据进入模型。这个过程降低了仅基于第一性原理物理进行估计的风险，并提供了更精确的预测。
数字孪生的概念已经存在了很长时间，最常见的定义是对象的数值表示。如果您创建螺钉、工具或制造过程的数字地图的CAD模型，那么您将创建一个数字孪生模型——我们自60年代以来一直在这样做。今天，这个概念继续发展。随着CAD和制造系统能力的提高，数字孪生系统的价值也在增加。
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