訓練前對樣本數據進行標準化、查看、評估，確保數據質量

基于樣本數據，訓練出高精度降階代理模型（支持參數化、機器學習、深度學習等13種算法）

訓練后查看精度水平，直接進行代理模型測試，確認可用性后即可部署到實時場景

無需代碼開發，快速構建展示大屏；內置圖表、文本、多媒體、修飾、交互、布局等豐富組件庫

基于Web的實時渲染，支持動態刷新、在線交互；后處理功能包括云圖色帶控制、探針標注、剖面顯示、透明度調節等

通過拖拽布局、連線串聯，實現搭建-測試-發布一體化。無需編程，即可完成孿生模型的數據流配置與應用發布

提供數據組件、降階代理模型組件、可視化組件、曲線組件、高級應用組件等

基于頻域法的載荷識別算法體系 + 基于代理模型與優化的算法體系

支持載荷參數、載荷位置、材料參數、尺寸參數、求解參數的反向識別

結合實時數據與代理模型，實現物理系統狀態的正向預測與反向校準，提升孿生模型保真度

支持傳感器、上位機、SCADA、MES、ERP等多種數據源；適配MODBUS、OPC、MQTT等協議

完整性檢查、異常值分析、數據歸一化、缺省值填充，保證數據質量

提供均勻采樣、中心復合設計、拉丁超立方、優化拉丁超立方、全因子設計等多種算法，采樣結果二維/三維可視化并支持導出