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摘 要：伴随城市轨道交通网络持续扩展，车辆工程正面临故障种类日益复杂、维护效率亟待提升的现实问题，传统维护方法在准确预判和资源分配方面逐渐显现不足。为此，研究以数字孪生技术为基础框架，探索适用于城市轨道车辆的智能预警与维护方案。通过建立物理实体与虚拟模型实时联动的数字孪生系统，整合传感器、监控设备等多渠道数据，实现车辆运行状况即时追踪与动态评估。（剩余6278字）
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基于数字孪生技术的城市轨道车辆工程故障预测与维修策略
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