【信息科学与工程学】【产品体系】第二十四篇 产品线工程（PLE）和系统产品线工程的核心模型——H2电子硬件与IoT 03 设计、EDA与IP (The Design Cortex)

模型/算法名称

基于数字孪生与物理信息学习的硬件自演进与预测性维护模型

模型配方

1. 多尺度、多物理场数字孪生构建：融合CAD几何、材料属性、控制固件、运行环境与历史载荷数据，构建物理设备的高保真数字孪生。模型覆盖电-热-力-流体等多物理场，并能从原子/缺陷尺度到系统尺度进行跨尺度推演。利用物理信息神经网络，在缺乏数据的区域仍能保证解的物理一致性，实现对复杂非线性动力学的高效仿真。
2. 在线自适应学习与模型校准：数字孪生通过物联网持续接收物理实体的传感器数据（振动、温度、电流、声发射）。基于贝叶斯更新或在线迁移学习，动态校准孪生模型的内部参数（如材料退化系数、接触电阻），使仿真预测与实际测量保持