数字孪生系统由以下核心组成部分构成，各层次协同工作以实现物理世界与虚拟世界的映射与优化：

一、物理层

物理实体：指现实世界中需要映射的物理对象，如设备、建筑或生产线等，包含其结构、材质、运行逻辑等固有规则。

数字化接口：物理实体需通过传感器、执行器等设备与数字系统连接，实现数据采集与控制指令传输。

二、数据层

数据采集：通过传感器（如温度、压力、位置传感器）实时获取物理实体的多模态数据（如温度、流量、振动等）。

数据传输与处理：将采集到的数据传输至系统，进行清洗、整合与存储，为后续建模与分析提供基础。

三、模型层

机理模型：基于物理规律构建的精确模型，描述实体行为的数学表达式（如力学、热学模型）。

数据驱动模型：通过机器学习、深度学习等技术，利用历史数据优化模型参数，提升预测精度。

四、功能层

子系统集成：根据应用需求，将模型组合成半自主性子系统（如监测、控制、优化模块）。

应用能力：实现具体功能，如设备故障诊断、性能预测、运行优化等。

五、能力层/应用层

智能计算模块：作为系统核心，负责实时数据同步、模型更新与智能决策支持。

行业应用：涵盖智能制造、智慧城市、医疗健康等领域，通过定制化解决方案实现行业价值。

补充说明

数字孪生引擎：部分架构中，智能计算模块被称为“数字孪生引擎”，是实现物理与虚拟系统协调的关键。

系统架构范式：通用参考架构包含物理实体、虚拟实体、数字孪生引擎和服务四个支柱，强调实时连接与智能计算。

通过以上层次的分工与协同，数字孪生系统能够实现物理世界的精准模拟、动态监控与智能优化。