基于 RDF 图的数字孪生模型语义锚定
软件工程
2026-05-21 v2
摘要
数字孪生（DTs）代表物理系统、资产或过程的数字镜像，称为实际孪生（AT）。DTs 集成异构数据、模型和语义技术，以支持监控、仿真、预测和优化，实现知情决策，同时保持对 AT 的动态且准确的反映。关键挑战在于对异构模型的对齐，这可能导致语义不匹配、不一致和同步问题。现有方法依赖静态映射和手动更新，往往灵活性差且容易出错。本研究通过引入多层次 DT 的语义锚定管道，实现跨抽象层之间的一致且可靠的互操作性。我们作出三项贡献：首先，我们设计并实现了多层次 DT，使用灵活的建模框架组织数据、模型和 metamodel 层；其次，我们将 DT metamodel 语义提升至 RDF 图以实现统一表示；最后，我们提出一种基于图的对齐方法（SSM-OM），该方法利用语义嵌入、词汇相似性和大语言模型（LLM）推理，准确建立并验证提升 metamodel 与本体之间的对应关系。我们通过 RDF 测试、DT 用例和本体对齐评估议会（OAEI）基准，验证了正确性、互操作性、跨层可追溯性、域适用性和一般实证性能，展示了多层次 DT 中的语义一致性。
引用
@article{arxiv.2512.15281,
title = {Semantic Grounding of Digital Twin Metamodels Using RDF Graphs},
author = {Faima Abbasi and Jean-Sébastien Sottet and Cedric Pruski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.15281},
year = {2026}
}
备注
Submitted to Conference, 15 pages excluding references, 4 figures