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数字孪生与传统建模仿真有何区别?

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vhongbo 发表于 2021-10-30 16:13:33 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题

2019年是各种新技术“元年”,5G、数字化等新技术不断涌现,全球进入技术驱动时代,数字经济得以加速推进。Digital Twin即数字孪生,成为时代的“弄潮儿”。从事大数据的人都知道传统数据建模仿真,那么数字孪生与其有何区别?


一、什么是数字孪生


传统的建模仿真M&S是一个独立单元建模仿真。而数字孪生需要数字主线,从设计、制造、运营、维护的整个流程,具体说,数字主线贯穿产品的创新设计环节,也包括制造环节的价值链条,以及运营维护的资产管理环节,是整体而非局部,是集成而非孤立,是包含物料、能量也包含价值的数字化集成,也即垂直、水平、端-端的数字化集成。


数字孪生是动态的,在数字对象与物理对象之间必须能够实现上下行的数据交互,这样才能让这个数字孪生运行具有持续改善的工业应用价值。上行与下行数据的交互与商业环境相比需要考虑周期性、数据接口与信息建模,以便提高效率。


数字孪生体用于解决传统机理模型无法解决的非线性、不确定性问题,数字孪生技术可以与机器学习、深度学习构成一个不断进化的系统。有两种数字优化,一种模型驱动(Model-Driven),一种数据驱动(Data-Driven),即我们可以将机理模型与/或强化学习构建一个适合工业应用的优化方法包。


再有,传统建模仿真和数字孪生存在不同的关注点,前者关注建模的保真度,也就是可否准确荒野物理对象特性和状态,后者关注动态中的变化关系。


二、数字孪生应对个性化挑战


在市场中存在不确定性环境、对实物对象描述和测控的不确定性,精细系统也有干扰、不可测量等变量,因此提高了不确定性,而数字孪生恰恰可以很好地应对这些不确定性。


三、数字孪生可以干什么?


数字孪生的用途就是建模,在产品、生产、维护各个环节实现建模,为数字化打下坚实基础。


应对个性化时代


个性化,使得产品设计变得多样、产线生产的频繁切换、运营维护的粒度变小,这些“变化”都需要进行早期验证,即,各种可能的变化都可以在产线投产,工艺切换前进行验证,因此,“虚拟”在这里帮助“现实”节省时间与成本。就是虚拟的、数字化的对象可以满足用户任意的创新想法,以往这种测试验证代价不菲,而今可以低成本实现验证。


采用AI方法解决不确定


以前,很多生产运营、控制都是基于机理模型,而对于无法进行有效建模的干扰、非线性就无法有效控制,使得系统无法必须付出较大的裕度来保障基本运行,造成浪费。机器学习,可以从物理对象中获得数据和建模的机理模型匹配协作,发现系统回归特性或关联关系,依据机理模型与数据驱动构建“白盒”可解释的训练模型及算法。


虚拟调试


以前,是由人员调试生产线,耗费时间精力,依赖于人的经验控制工程。而数字孪生,为工程师搭建的数字化平台提供了便利和高效的工具。


虚拟调试方法很多,如控制与工艺、设备与产线协同等,而功能实现、代码验证等可在虚拟环境中进行,无需实际生产测试验证,进而降低了风险,同时延长企业价值链。


数字孪生在生产运营服务中的应用


经过数字孪生体可实现远程诊断、维护指导、硬件更换,实现降低人员消耗,在工业互联网、智能制造中,数据可实现可视化、可监控、设备故障的学习/机理模型的预测性分析的。


数字化远程培训


构建数字孪生体时,可结合AR/VR技术实现虚拟教学,可操作机器,该机器人可远程或本地,可模拟到各种反馈,更为生动直观。


工欲善其事必先利其器


数字孪生是一种工具和方法,随着IT技术和传统数字建模及仿真技术,解决制造中出现的问题。而且,数字孪生必须建立在良好的创新设计思想下,数字建模为基础,有完整的体系,才能发挥作用,将改变制造业方向。







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