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物理数字孪生与工程AI
数字孪生的核心不是三维可视化，而是物理系统与数字模型之间持续、可验证的双向映射。
课题组以高保真物理模型为核心，以智能测试为信息入口，研究模型识别与修正、参数反演、状态估计、不确定性量化、性能演化预测及虚实融合，使数字模型能够根据真实装备状态不断校准和更新。
在此基础上，进一步研究知识库与AI Agent驱动的工程智能，将CAD、CAE、测试、优化和运维工具组织为可调用、可校核、可追踪的工程能力。
面向复杂载运装备全生命周期，重点探索三个应用场景：
设计阶段： CAD → CAE → 优化 → 虚拟验证 → Agent，实现敏捷产品开发；
制造阶段： 三维重构 → 数智测试 → 质量评价 → 知识库/Agent，实现柔性智能生产；
运维阶段： 状态感知 → 场重构 → 参数反演 → 性能预测 → Agent，实现远程和预测性运维。
最终目标不是建立一个静态“数字副本”，而是构建能够感知、计算、更新、预测和辅助决策的活模型（Living Model）。