铁路在公共交通和货物运输中占有相对较高的份额，因为它们提供气候中性、节省资金和富有体验的日常出行。除了市场份额外，铁路基础设施的运营和维护在维护高度复杂和昂贵的铁路系统的可持续性方面也发挥着重要作用。为此，铁路基础设施趋向于数字化，这使得可以在虚拟环境中对各个子系统（如铁路车辆、桥梁、隧道、轨道和道岔）进行预测性监控和维护。近年来，数字双胞胎（DT）技术被视为改善铁路行业数字化任务的潜在候选者。在这种情况下，真实系统与其虚拟变体进行交互，两个系统相互交换模型、数据和仿真。对于铁路数字化，仿真具有巨大的重要性，以观察真实场景并虚拟预测结果。这提供了许多宝贵的见解，用于制定未来铁路运营和维护中应采取的措施。本论文旨在通过提出各种集成标准、方法和方法来填补铁路仿真资源（模型+数据）与名为Rail for Future（R4F）的DT平台之间的差距，包括开源或商业软件工具、包、库、许可证、接口标准、代码处理、模型和数据处理。通过使用本研究中介绍的完整方法，可以将与铁路基础设施系统相关的所有仿真资源集成和处理到该平台中。因此，铁路基础设施管理者和列车运营商在未来可以在平台上可视化和控制基于不同铁路应用案例的仿真。
Ozan Kugu（Sun）研究了这个问题。