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数字孪生五维模型:推动智能制造与各行业应用的新引擎

qer1234个月前 (08-30)欧意交易所资讯79

此前,数字孪生模型多沿用教授最初定义的三维模型,即物理实体、虚拟实体以及两者之间的连接。

1.新趋势、新需求:应用领域拓展需求:最初面向航空航天,现拓展至​​诸多工业领域。与新信息技术深度融合需求:大数据、AI、VR、AR等。信物融合数据需求:(1)仿真但不真实,数据更新不实时,小扰动更新不及时;(2)泛化,数据不够全面,缺乏历史统计数据、时空关联数据等问题;(3)实际工作中,实体与孪生孤立工作,数据融合深度不够。(和前面两点类似?)智能服务需求:数字孪生需要满足服务从业者需求,缺乏普适性。普适性的工业互联互通需求(已有的如IIHub等)。动态多维多时空尺度模型需求:从系统角度看,缺乏不同维度、不同空间尺度、不同时间尺度的模型集成与融合。 2. 数字孪生的五维模型

在这里插入图片描述

PE实体:分为三个层次:单元级(Unit)、系统级()和复杂系统级(of)。VE虚拟实体:几何模型(Gv:几何参数与(装配)关系)、物理模型(Pv:物理性质、约束、特征信息等,如结构、流体、电磁场等)、行为模型(Bv:随时间演化行为、动态功能行为、性能退化行为等,如状态机、马尔可夫链等)和规则模型(Rv:基于历史关联数据规则、基于隐性知识汇总或相关领域标准等)。Ss服务:功能服务(:对VE有模型管理服务、对DD有数据管理与处理服务、对CN有综合连接服务)和业务服务(:操作指南、最终用户使用方法等)。 DD孪生数据:PE数据(Dp:反映PE的规格、功能、性能、关系等物理要素属性,以及反映PE运行状态、实时性能、环境参数、突发扰动等的数据)、VE数据(Dv:4个对应VE)、Ss数据(Ds:2个对应Ss)、知识数据(Dk:专家知识、行业标准、常用算法库、模型库等)、融合衍生数据(Df:将前四个经过数据转换、预处理、分类、关联、集成、融合等后得到的衍生数据)。各部分CN连接:CN_PD(传感器数据传输,可使用OP-UC、MQTT等协议)、CN_PV、CN_PS、CN_VD(可使用JDBC、ODBC等数据库接口)、CN_VS(可使用RPC等软件接口)、CN_SD(可使用JDBC、ODBC等数据库接口)。

3、数字孪生五维模型在十大领域的应用探索卫星/空间通信网络:卫星模型、卫星网络、空间信息网络三级结构。舰船全寿命周期管理:样机设计与仿真、建造数据与工艺优化、航行数据与实时监测、维护数据与诊断分析四阶段孪生工作。车辆抗损伤评估:材料抗损伤、结构抗损伤、部件抗损伤、功能/性能抗损伤四种情形,依次进行数据融合、可信度评估和性能评级。电厂智能管控:汽轮发电机组轴系可视化智能实时监控系统、可视化大转场在线精准诊断系统、地下管网可视化管理系统、可视化三维作业指导四部分。飞机起落架结构优化设计:规范流程,加速设计迭代。复杂机电设备故障预测与健康管理(及PHM):应用于风力发电机组,多维特征提取、状态检测与故障预警服务。立体仓:分为设计优化服务、远程运维服务、共享立体仓服务三部分。医疗。车间:设备健康管理、能耗多维分析优化、生产动态调度与实施过程管控。城市:市政规划服务、生态环境治理服务、公共安全服务、交通管控服务和民生服务。

陶飞、刘伟然、张猛、胡天亮、齐庆林、张赫、隋方圆、王天、徐辉、黄祖光、马鑫、张连超、程江峰、姚年奎、易王民、朱开震、张新生、孟凡军、金晓辉、刘忠兵、何立荣、程辉、周尔专、李阳、吕倩、罗一民。数字孪生五维模型及其在十大领域的应用[J].计算机集成制造系统, 2019, 25(01): 1-18。 DOI:10.13196/j.cims.2019.01.001。

M,J.双胞胎:,在[J].新药与临床,2017:85-113。

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