数字孪生背后的关键技术是什么
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数字化双胞胎的概念与其背后的技术简述

根据西门子对数字化双胞胎技术的定义,数字化双胞胎是实际产品或流程的虚拟表示,用于理解和预测对应物的性能特点。 在投资实体原型和资产之前,可使用数字化双胞胎在整个产品生命周期中仿真、预测和优化产品与生产系统 。通过结合多物理场仿真、数据分析和机器学习功能,数字化双胞胎不再需要搭建实体原型,即可展示设计变更、使用场景、环境条件和其他无限变量所带来的影响,同时缩短开发时间,并提高成品或流程的质量。

手动给上面这段可能 “不明觉厉” 的定义画两个和本问题相关的小重点:

  • 整个产品生命周期

这里产品的生命周期特指设计阶段生产装配阶段使用维护阶段三个部分。这三个阶段分别面对设计人员、制造人员与用户等不同的对象,涉及和产生的数据类型也各有不同,同时这些数据信息又存在着以产品为核心的紧密关系。西门子将数字化双胞胎在这三个阶段的应用分别称为:产品的数字化双胞胎、生产的数字化双胞胎和性能的数字化双胞胎,这三种数字化双胞胎涵盖了产品和生产生命周期的所有阶段产生的信息与数据。

  • 结合多物理场仿真、数据分析和机器学习

数字化双胞胎并不局限于单纯的数值仿真或者机器学习技术。相对于传统的数值仿真方法,数字化双胞胎可以应用物理实体反馈的数据进行自我学习和完善;另一方面,相对于机器学习,数字化双胞胎可以通过对物理过程的仿真和领域知识提供更加准确的理解与预测。

作为一个正在不断发展的进化的概念,实现数字化双胞胎需要数值仿真、机器学习等多个领域内的多种技术。本回答内将针对数字化双胞胎在产品生命周期内三个阶段的应用,简要叙述它们背后的一部分主要技术,并在最后放飞自我,做一个简要的总结和展望。

1. 产品的数字化双胞胎

产品的数字化双胞胎内包含有产品所有设计元素的信息,如产品的三维几何模型,系统工程模型,BOM表,一维至三维、多学科的仿真模型,电气系统设计,软件与控制系统设计等。它可以在产品的设计阶段预测产品的各项物理性能及整体性能,并在虚拟环境中对产品进行调整或优化。

产品的数字化双胞胎

产品的数字化双胞胎背后的关键技术涉及以下几个方面:

  • 数字建模

这里的数字建模不仅指代对产品几何机构和外形的三维建模。对产品内部件的运动约束,接触形式,电气系统,软件与控制算法等信息进行全数字化的建模技术同样是建设产品数字化双胞胎的基础技术。

  • 一体化的仿真验证

对单个维度物理性能或系统性能进行数值仿真的技术在当前已经比较成熟。然而,对于复杂的实际产品,其运行时的性能涉及到多物理场、多学科的综合作用。举例而言,对海上漂浮的风力发电平台进行产品数字化双胞胎开发,就需要同时集成涡轮叶片的空气动力特性、浮体的水动力特性、浮体的结构变形特性,发电系统的响应特性,控制系统的逻辑与算法等多个方面的一体化仿真验证技术。

为此,在数字化模型的基础上,基于单个系统或多个系统的联合仿真对产品的性能进行预测分析同样是实现产品数字化双胞胎的重要技术。

  • 其他技术

实现完备的产品数字化双胞胎,还需要建模和仿真之外的其他技术,如创成式设计技术,基于历史数据的仿真结果校准技术等等。

2. 生产的数字化双胞胎

生产的数字化双胞胎针对于生产装配的过程,在产品实际投入生产之前通过仿真等手段验证制造流程在各个条件下的实际效果,最终达到加快生产速度与稳定性的目的。

生产流程的数字化双胞胎

生产执行阶段的数字化双胞胎

生产的数字化双胞胎背后包括以下几个方面的关键技术:

  • 生产规划建模与仿真

对各个生产单元及其在一起共同工作时的生产流程进行建模与仿真,是建立生产的数字化双胞胎的基础。这其中包括对各个生产单元的数字化建模与展示,也包括对物料流、排程排产逻辑、自动引导车(AGV)控制算法等生产流程的数值仿真。

  • 虚拟的生产调试

在生产的执行阶段,对各个生产单元内的工作流程与效率进行的过程建模与仿真,也是生产的数字化双胞胎的重要基础。这其中可以包括机械设备自动化操作过程的仿真,例如在汽车的装配过程中,对多个协同工作的机器手臂控制算法进行虚拟调试,是验证总体结果,保证生产顺利进行的重要步骤。另一方面,在自动化运行的设备之外,对生产单元内人机交互过程的仿真和调试也是生产的数字化双胞胎的背后技术之一。

3. 性能的数字化双胞胎

性能的数字化双胞胎,既包括实际生产产品的生产执行阶段的生产性能数字化双胞胎,也包括产品投入使用时的产品性能数字化双胞胎。前者面向的是工厂与制造商,基于生产线的实际情况与运行信息反馈对生产的数字化双胞胎进行调整与优化;后者面向的是产品的使用客户,基于物理传感器等信息对具体产品的实际特性进行提取与分析,实现预测性维护等功能,也可以通过产品的实际运行信息反馈指导产品的设计方案。

性能的数字化双胞胎

总体而言,性能的数字化双胞胎将从物理实体中获得数据输入,并通过数据分析将实际结果反馈到整个数字化双胞胎体系中,产生封闭的决策循环。下面这个视频就是性能的数字化双胞胎应用的一个实例:

https://new.siemens.com/global/en/company/stories/research-technologies/digitaltwin/passion-for-digital-twins.htmlnew.siemens.com


实现性能的数字化双胞胎需要以下几类关键技术:

  • 快速仿真,实时预测

在生产的实际执行阶段或者产品的运行阶段,原材料、设备、流程、人员或者环境参数、运行状态等系统信息随时会出现调整与变动,而性能的数字化双胞胎需要将这些变动实时的在数字空间内进行更新。为此,结合物理传感器输入的数据进行快速、实时的仿真与预测是性能的数字化双胞胎的重要技术。

举例而言,在产品投入运行后,基于数据输入与快速仿真技术可以对重要但难以测量的性能参数进行实时的仿真计算,实现对产品的预测性维护等功能。视频内就是电机运行过程中,对电机内部温度应用性能的数字化双胞胎进行分析的例子。

  • 大数据分析,数据闭环

生产线或产品的各个物理传感器会产生大量的数据,对这些实际数据应用机器学习等方法进行分析是实现主动响应,事故溯源,预测性维护等数字化双胞胎信息反馈功能的重要技术。例如,生产性能的数字化双胞胎可以对生产过程中出现的事故等实际情况进行数据提取,通过机器学习与数值模拟验证等方式实现原因分析,并针对事故原因提出产品设计、生产流程设计中针对性的改进方案。

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总结而言,数字化双胞胎背后的关键技术涉及数值建模与仿真、机器学习以及将信息连接起来的物联网、云平台等领域,对这些领域内的数据和应用的集成能力同样是数字化双胞胎的关键技术。当前,数字化双胞胎的应用领域与范畴还在不断发展,以上各个领域的突破都可能会提高数字化双胞胎的实际能力,成为未来数字化双胞胎概念的关键技术。

本回答内以数字化双胞胎产品应用领域为划分,简要叙述了其背后的一些关键的技术。从研究的角度,还有更多的技术问题没有提及,比如结合自然语言处理的语义建模技术等等。由于作者能力所限,本文内关于数字化双胞胎概念内技术、概念和应用的讨论难免挂一漏万,欢迎各位在评论里一起交流,共同进步。

在科幻的世界中,人类终有一天会将自己的意识上传到数字世界,实现“永恒”。而在更实际的未来世界中,我们可以应用数字化双胞胎的概念,将各个物理产品实体内包含的全部信息进行数字化、关联化,从它的设计方案、加工过程、运行状态等信息内,发掘信息内深藏着的价值。在作者看来,这些物理实体的数字化双胞胎,将是未来物联网的重要基础之一,也将对工业制造业的发展产生革命性的影响。

最后要说明一下本回答的利益相关:作为工业数字化全球领军企业,西门子早在 2007 年就明确了“融合物理世界和虚拟世界”的战略愿景。如西门子(中国)有限公司执行副总裁、数字化工厂集团总经理王海滨所说 [2]:“作为全球唯一一家能在产品研发与制造过程以及工厂管理的完整价值链上提供‘数字化双胞胎’的企业,西门子能够帮助企业实现端到端的数字化,使高效的大规模定制化生产成为可能。”

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