数字孪生技术及其应用

数字孪生技术及应用数字孪生技术及应用DigitaltwinTechnologyandApplications主讲：某某某目录CONTENTSNew制造与NewIT1数字孪生技术及应用2十大领域应用探索3数字孪生融合产业发展4数字孪生意义、展望5随着复杂系统诊断、预测和系统健康管理技术的不断发展，在新兴的工业信息系统和工业智能的推动下，数字孪生技术成为智能制造领域和复杂系统智能运行和维护领域的新兴研究热点。数字李生(DigitalTwin)，并非今天才产生，已经走过了几十年的发展历程，只不过以前没有这样命名，而是走到了一定的发展阶段，人们意识到可以给这种技术起一个更确切的名字。实际上，自从有了诸如CAD等数字化的“创作(authoring)”手段，就已经有了数字孪生的源头，有了CAE仿真手段，就让数字虚体和物理实体走得更近，有了系统仿真，可以让数字虚体更像物理实体，直至有了比较系统的数字样机技术。发展到现在，人们发现在数字世界里做了这么多年的数字设计、仿真结果，越来越虚实对应，越来越虚实融合，越来越广泛应用，数字虚体越来越赋能物理实体系统、PART01New制造与NewITDigitaltwinTechnologyandApplicationsNew制造与NewIT1传统制造:1、主要关注“加工”环节2、输入:成产要素、经验3、输出:产品4、进行的环节主要在物理世界中智能制造:1、贯穿产品全生命周期各环节2、输入:生产要素、数据/信息/知识3、输出:产品+服务4、虚实相结合的制造过程NewIT:对新一代信息技术的理解1传统IT=计算机、信息、网络技术主要关注对象是信息世界NewIT=工业技术、信息技术、智能技术PART02数字孪生技术及应用DigitaltwinTechnologyandApplications制造物理信息融合2如何互联互通?智能化操作?物理世界制造资源信息世界制造协作感知与接入服务化封装搜索与匹配智能化操作可视化展现服务协作共同的瓶颈之一:如何实现制造的物理世界和信息世界之间的交互与融合数字孪生(DT:DigitalTwin)的提出2在其2014年撰写的DigitalTwin白皮书中明确指出，他在2003年提出了数字孪生，但是Prof.Grieves在此10年间没有相关成果发表Prof.MichaelW.Grieves2010年NASA定义了未来飞行器数字孪生体范例，但NASA后续对数字孪生体体系的构建贡献并不多美国国家航空航天局在2011年3月美国空军研究实验室的一次演讲也明确提到了数字孪生，AFRL利用数字孪生来解决战斗机机体维护问题美国空军研究实验室2003年概念首次出现，2011年左右逐次进入人们视野1Prof.Grieves的数字孪生参考模型数字孪生由三部分构成:1)物理空间的实体产品;2)虚拟空间的虚拟产品;3)虚实之间的连接数据和信息2NASA和AFRL的数字孪生模式图示化表示数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度多概率的仿真，从而反映相对应的实体的全生命周期过程。数字孪生的概念2数字孪生学术研究2在服务领域、生产领域研究多，产前相对较少美国、中国、德国在数字孪生技术的研究中占主流数字孪生学术研究数字孪生工业应用11个领域，45个细分类2航空航天航天箜预测维护航天器故障分析装配线监控优化安全和安全管理电力领域涡轮机预测维护电厂的健康管理电网规划运营维护环境保护水资源管理森林利用和管理汽车制造设计验证故障顶测维护燃油效率优化汽车性能测试油气行业远程监控资产管理生产优化故障检测维护计划城市管理实时监控城市规划政策制定HVAC控制船舶航运生命周期管理故障顶测维护工艺优选降低油耗健康医疗健康监测心脏病研究个性化医疗资源分配员工安排减轻现有风险或危害灾难性的灾难顶防安全网络保护安全急救建筑建设进度监测预算调整工人安全监测建筑质量评估提高设备使用率资源分配和废物跟踪智慧农业橄视种植监测家畜的健康监测动物运动的跟踪农场机器的跟踪病虫害和农药监测PART03十大领域应用探索DigitaltwinTechnologyandApplications数字孪生技术在产品全生命周期的应用3A数字孪生技术在产品全生命周期的应用C数字孪生技术在产品全生命周期的应用B数字孪生技术在产品全生命周期的应用D数字孪生技术在产品全生命周期的应用实现产品的设计、生产过程监控、动态控制与优化、产品维护、产品升级等，达到虚实融合和行为的模拟、监控、诊断、预测和控制。数字孪生技术贯穿于产品生命周期的各个阶段，通过数字孪生体与产品实体持续的信息交互在网络中实现对物理产品在现实环境中的形成过程数字孪生十大领域应用探索3数字孪生医疗数字孪生发电厂智能运维管控基于数字孪生的飞机起落架优化设计数字孪生驱动的复杂装备PHM数字孪生特种车辆抗毁伤评估分析数字孪生十大领域应用探索3数字孪生城市蒸汽时代:城市的标志是修公路;电力时代:城市的发展是铺电网;数字时代:数据成为重要资源，城市需构建一个数据基础设施来推动城市治理方式的变革。数字孪生立体仓库Cityzenith在全球10个领先智慧城市推出新一代5D城市平台借助物联网、大数据等技术，为城市创建了一个虚拟镜像。数字孪生立体仓库PART04数字孪生融合产业发展DigitaltwinTechnologyandApplications数字孪生推动仿真行业发展4数字孪生推动仿真行业发展数字孪生推动仿真行业发展数字孪生推动仿真行业发展数字孪生推动仿真行业发展基于数字孪生技术的智慧城市具有精准映射、虚实交互、软件定义、智能干预四个特征。数字孪生城市作为数字城市的目标也是智慧城市的新起点。随着信息通信技术的高速发展，当前社会已经基本具备了构建数字孪生城市的能力。全域立体感知、数字化标识、万物可信互联、泛在普惠计算、数据驱动决策等，构成了数字孪生城市的强大技术模型;大数据、人工智能、虚拟现实等技术推进技术模型不断完善，使模拟、仿真、分析城市的实时动态成为可能。数字孪生技术成为智能制造的基本要素4物理实体和虚拟模型是数字孪生的两个核心要素，以仿真技术为重要支撑的虚拟模型构建是数字孪生的基本保障。可以说仿真是数字孪生的基础石，利用仿真技术可以在虚拟世界中建立物理系统的映射，进而展示产品的性能或制造过程，模拟物理实体的全生命周期;数字孪生代表了最新的仿真技术，数字孪生的实现对仿真行业提出了更高的要求，这极大地推进了仿真行业的发展。目前已有超过55家公司的100多个应用软件加入Altair合作联盟。ANSYS于2018-05发布的ANSYS19.1软件，推出首款针对数字孪生体的产品软件包一-ANSYSTwinBuilder，进一步推动数字孪生与仿真技术的融合应用。数字孪生引领智慧城市建设4在应用层面，NASA、美国空军等依托数字孪生技术实现对复杂系统的故障检测、处置和航天器的寿命预测;洛马公司将数字孪生技术应用于F-35飞机的生产过程，提升其生产效率;达索公司在产品设计阶段引入数字孪生3D体验平台，不断改进产品设计模型;此外，我国学者在产品数字孪生体的具体的体系结构和实施方法、全三维研制模型下的产品构型管理等方面也提出了一定的思路和技术解决方案。数字孪生技术面向其生产的全面生命周期，其主要应用是业务过程建模和生产过程仿真等，如洛马公司部署了UBI的“智能空间”解决方案，构建工业互联网应用平台，并利用该平台建立一个实时镜像现实生产环境的数字孪生，实时监测三维空间交互活动，控制生产流程;西门子构建了虚拟企业模型和企业镜像，整合制造流程的生产系统模型;深圳华龙讯达公司构建了3D虚拟仿真管理系统，连接监控生产中的各个流程。此外，陶剑等人结合航空工业智能制造架构，还给出了数字孪生技术在生产生命周期中的其他一些应用思路。PART05数字孪生意义展望DigitaltwinTechnologyandApplications数字孪生技术意义5数字孪生通过设计工具、仿真工具、物联网、虚拟现实等各种数字化的手段，将物理设备的各种属性映射到虚拟空间中，形成可拆解、可复制、可转移、可修改、可删除、可重复操作的数字镜像，这极大加速了操作人员对物理实体的了解，可以让很多原来由于物理条件限制、必须依赖于真实的物理实体而无法完成的操作，如模拟仿真、批量复制、虚拟装配等，成为触手可及的工具，更能激发人们去探索新的途径来优化设计、制造和服务。更便捷，更适合创新传统的测量方法，必须依赖于价格不菲的物理测量工具，如传感器、采集系统、检测系统等，才能够得到有效的测量结果，而这无疑会限制测量覆盖的范围，对于很多无法直接采集到测量值的指标，往往无能为力。而数字孪生技术，可以借助于物联网和大数据技术，通过采集有限的物理传感器指标的直接数据，并借助大样本库，通过机器学习推测出一些原本无法直接测量的指标。例如，我们可以利用润滑油温度、绕组温度、转子扭矩等一系列指标的历史数据，通过机器学习来构建不同的故障特征模型，间接推测出发电机系统的健康指标。更全面的测量数字孪生技术意义5现有的产品生命周期管理，很少能够实现精准的预测，因此往往无法对隐藏在表象下的问题提前进行预判。而数字孪生可以结合物联网的数据采集、大数据的处理和人工智能的建模分析，实现对当前状态的评估、对过去发生问题的诊断，以及对未来趋势的预测，并给予分析的结果，模拟各种可能性，提供更全面的决策支持。更全面的分析和预测能力在传统的工业设计、制造和服务领域，经验往往是一种模糊而很难把握的形态，很难将其作为精准判决的依据。数字孪生的一大关键进步，是可以通过数字化的手段，将原先无法保存的专家经验进行数字化，并提供了保存、复制、修改和转移的能力。例如，针对大型设备运行过程中出现的各种故障特征，可以将传感器的历史数据通过机器学习训练出针对不同故障现象的数字化特征模型，并结合专家处理的记录，将其形成未来对设备故障状态进行精准判决的依据，并可针对不同的新形态的故障进行特征库的丰富和更新，最终形成自治化的智能诊断和判决。经验的数字化数字孪生技术意义5为了在理论和实践中解决数字孪生模型研究存在的问题，需要继续深入开展以下相关研究。1)数字孪生模型与参考架构模型的融合目前出现的各种参考架构模型普遍是宏观结构和建设愿景，为了使数字孪生模型与其匹配，还需要从2个方向进行研究，即参考架构模型可操作性详细模型的设计以及数字孪生模型的重构。2)数字孪生模型的统一描述方法的构建模型统一描述方法在一些领域，如计算机软件开发等已经基本实现，通过使用UML，SYSML等统一建模语言以及从实践中总结而来的面向对象开发、模型驱动开发等方法体系，可以高效地将反映现实世界具体需求的系统转化为可集成、可交互、可扩展的抽象模型系统，其效率大大超过通过简单代码的堆叠而进行的具体系统的构建。数字孪生模型的进一步发展同样需要对统一建模语言、统一建模方法进行探索。3)建模工具软件和工业软件的开发中国工业应用软件的整体水平相对落后，尤其体现在涉及工业设计、生产制造系统、关键控制系统等的