【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数字孪生，具体涉及一种基于大数据的发型推荐方法及系统。
技术介绍
1、数字化、信息化建设是实现制造业智能化转型的第一步，生产过程数据管理是实现智能制造过程数字化、信息化的基础。没有可靠的数据支撑，智能制造上层架构都将失去其原有作用，或无法完成对应功能。数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。
2、然而，随着生产线柔性不断增强，传统数据管理系统因其定制开发模式导致重构性差，生产线变动时难以响应；且生产现场普遍存在不同厂家的装备和系统，多通信协议并存导致数据采集和交互困难，信息孤岛现象严重；同时，随着生产过程的日益复杂，生产数据呈现出大数据特性，传统数据管理方式难以有效应对，导致数据的可用性较差。
技术实现思路
1、针对现有技术的上述不足，本专利技术提...
【技术保护点】
1.一种可重配置的数字孪生模型构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，解析生产线的生产要素及生产要素的数据类型，并基于所述生产要素和所述数据类型构建模型架构，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，为各生产要素定制个性属性，并将所述个性属性填充至所述模型架构，生成生产线的数据模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，为所有属性的属性元素赋值，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，为设备定制基本信息描述属性、设备加工能力描述属性、运行参数的描述属性和组合关...
【技术特征摘要】
1.一种可重配置的数字孪生模型构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，解析生产线的生产要素及生产要素的数据类型，并基于所述生产要素和所述数据类型构建模型架构，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，为各生产要素定制个性属性，并将所述个性属性填充至所述模型架构，生成生产线的数据模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，为所有属性的属性元素赋值，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，为设备定制基本信息描述属性、设备加工能力描述属性、运行参数的描述属性和组合关系的描述属性，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：胡天亮，孟麒，周帅昌，王鑫，田嘉全，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：
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