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什么是數字孿生?有哪些關鍵能力?

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什么是數字孿生?有哪些關鍵能力?

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【摘要】:
導讀:谷歌“digital twin”有4.2億鏈接,百度“數字孿生”或“數字雙胞胎”也有600多萬鏈接。這一簡潔有力的概念已經超越其前輩“仿真與建?!?,獲得全球政產學研尤其是工業軟件商的一致認可。那么什么是“數字孿生”?是誰第一個提出這一概念,堪稱“數字孿生之父”?

   導讀:谷歌“digital twin”有4.2億鏈接,百度“數字孿生”或“數字雙胞胎”也有600多萬鏈接。這一簡潔有力的概念已經超越其前輩“仿真與建模”,獲得全球政產學研尤其是工業軟件商的一致認可。那么什么是“數字孿生”?是誰第一個提出這一概念,堪稱“數字孿生之父”?
   1992年,著名的計算機和人工智能思想家,耶魯大學David Gelernter教授出版Mirror Worlds一書,雖然沒有明確提出數字孿生這一名詞,但他描述了一個軟件定義的虛擬現實世界,和數字孿生概念的內涵基本一致。David Gelernter教授在書中寫道:
   什么是鏡像世界(mirror worlds)?它們是從計算機屏幕中看到的代表真實世界的軟件模型,海量的信息通過巨大的軟件通道源源不斷地涌入模型,如此多的信息使得模型可以模擬現實世界每時每刻的運動。
   2002年12月3日,密歇根大學Michael Grieves教授在PLM中心啟動會上,首次明確提出數字孿生這一概念,他稱之為“PLM的一個理想化概念”(圖1)。

 

圖1


   他認為通過物理設備的數據,可以在虛擬(信息)空間構建一個表征該物理設備的虛擬實體和子系統,并且這種聯系不是單向和靜態的,而是在整個產品的生命周期中都聯系在一起。Michael Grieves博士論述數字孿生的書名為《Virtually Perfect》,已有中文版《智能制造之虛擬完美模型》。
   2012年,在夏威夷舉辦的第53屆美洲航空航天協會(AIAA)學術會議上,NASA的Glaessgen和美國空軍的Stargel發表了一篇文章“The Digital Twin Paradigm for future NASA and U.S. Air Force Vehicles”,完整深入地論述了未來航空航天器數字孿生的理想模型。該文章對數字孿生進行了嚴格的學術定義:
   數字孿生是飛行器或系統集成的多物理、多尺度的概率性仿真,它使用最好的可用物理模型、更新的傳感器數據和歷史飛行數據等來反映與該模型對應的飛行實體全生命周期的真實特性。
數字孿生這一理念創新雖然算不上什么革命性突破,但應該承認,其對制造業數字化的應用深化,凝聚方向性的共識,起到了重要的推動作用。
   回到本文開篇的問題,誰堪稱“數字孿生之父”?過去30年間,隨著摩爾定律導致計算成本指數下降,數值計算方法不斷發展,產品創新競爭加劇,建模和仿真越來越可靠,使用范圍越來越廣,工程師開始暢想一個數字全面替代物理的場景,催生了數字孿生概念的演進??偨Y起來,我們心目中的功勞簿如下:

         David Gelernter(1992):第一個數字孿生想法的提出者(雖然1992年還顯得有些科幻)。
         Michael Greives(2002):第一個數字孿生的命名者。
         Glaessgen和Stargel (2012):第一個數字孿生的嚴格學術定義者。
         西門子工業軟件:第一個數字孿生的倡導者和實踐者。
   美國國家科學基金會(National Science Foundation,NSF)的Helen Gill在2006年創造了信息物理系統(Cyber-Physical Systems,CPS)的概念,德國于2011年利用該概念提出了工業4.0(Industrie 4.0)。
   西門子工業軟件在2016年開始嘗試利用數字孿生體來完善工業4.0應用,到2017年底,西門子工業軟件正式發布了完整的數字孿生體應用模型,成為第一個數字孿生倡導者和實踐者(圖2)。

 


   數字孿生技術是將帶有三維數字模型的信息拓展到整個生命周期中的數字鏡像技術,最終實現虛擬與物理世界同步和一致。它不是讓虛擬世界做現在我們已經做到的事情,而是發現潛在問題、激發創新思維、不斷追求優化進步—這才是數字孿生的目標所在。
   數字孿生技術幫助企業在實際投入生產之前即能在虛擬環境中優化、仿真和測試,在生產過程中也可同步優化整個企業流程,最終實現高效的柔性生產,快速創新及上市,鍛造企業持久競爭力。
數字孿生技術是制造企業邁向工業4.0戰略目標的關鍵技術,通過掌握產品信息及其生命周期過程的數字思路將所有階段(產品創意、設計、制造規劃、生產和使用)銜接起來,并連接到可以理解這些信息并對其做出反應的生產智能設備。
   數字孿生將各專業技術集成為一個數據模型,并將PLM(產品生命周期管理)、MOM(生產運營系統)和TIA(全集成自動化)集成在統一的數據平臺下,也可以根據需要將供應商納入平臺,實現價值鏈數據的整合,業務領域包括“產品數字孿生”“生產數字孿生”和“運營數字孿生”。
   在產品的設計階段,利用數字孿生可以提高設計的準確性,并驗證產品在真實環境中的性能。這個階段的數字孿生的關鍵能力包含:
   1)
數字模型設計。使用CAD工具開發出滿足技術規格的產品虛擬原型,精確記錄產品的各種物理參數,以可視化的方式展示出來,并通過一系列驗證手段來檢驗設計的精準程度。
   2)
模擬和仿真。通過一系列可重復、可變參數、可加速的仿真實驗,來驗證產品在不同外部環境下的性能和表現,在設計階段就可驗證產品的適應性。
   3)
產品數字孿生。在需求驅動下,建立基于模型的系統工程產品研發模式,實現產品開發全過程閉環管理,從細化領域將包含如下幾個方面,如圖3所示。

 


   4)產品系統定義。包括產品需求定義、系統級架構建模與驗證、功能設計、邏輯定義、可靠性、設計五性(包含可靠性、維修性、安全性、測試性及保障性)分析、失效模式和影響分析(Failure Mode and Effect Analysis,FMEA)等。
   5)
結構設計仿真。包括機械系統的設計和驗證。具體包含機械結構模型建立、多專業學科仿真分析(涵蓋機械系統的強度、應力、疲勞、振動、噪聲、散熱、運動、灰塵、濕度等方面的分析)、多學科聯合仿真(包括流固耦合、熱電耦合、磁熱耦合以及磁熱結構耦合等)以及半實物仿真等。
   6)
3D創成式設計。創成式設計(generative design)是一種參數化建模方式,在設計的過程中,當設計師輸入產品參數之后,算法將自動進行調整和判斷,直到獲得最優化的設計。創成式設計可以幫助設計師優化零件強度重量比,以模仿自然結構發展的方式,創造出最強大的結構,同時最大限度地減少材料的使用。
   7)
電子電氣設計與仿真。包括電子電氣系統的架構設計和驗證、電氣連接設計和驗證、電纜和線束設計和驗證等。相關仿真包括電子電氣系統的信號完整性、傳輸損耗、電磁干擾、耐久性、PCB散熱等方面的分析。
   8)
軟件設計、調試與管理。包括軟件系統的設計、編碼、管理、測試等,同時支撐軟件系統全過程的管理與bug閉環管理。
   9)
設計全過程管理。系統設計全過程的管理和協同,包括設計數據和流程、設計仿真和過程、各種MCAD/ECAD/軟件設計工具和仿真工具的整合應用與管理。

本文摘自大數據DT(ID:hzdashuju)公眾號

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