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数模融合的孪生体
结合传统的数学模型与数据驱动的分析方法，提升机械系统在实际使用过程中的可靠性评估精度和风险预测能力，提前识别可能的故障点和风险因素，为机械系统提供更加精确的可靠性评估和更有效的风险预测，有助于延长系统寿命、降低维修成本，并提升系统的安全性和稳定性。
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结合传统的数学模型与数据驱动的分析方法，提升机械系统在实际使用过程中的可靠性评估精度和风险预测能力，提前识别可能的故障点和风险因素，为机械系统提供更加精确的可靠性评估和更有效的风险预测，有助于延长系统寿命、降低维修成本，并提升系统的安全性和稳定性。