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数字孪生|数字孪生装备-关键技术和发展阶段

时间:2024-07-10 05:19:58

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数字孪生|数字孪生装备-关键技术和发展阶段

接上篇数字孪生|数字孪生装备-概念与内涵

内容来自陶飞老师团队的论文《未来装备探索:数字孪生装备》

2数字孪生装备关键技术

为实现上述数字孪生装备的理想特征与能力,结合数字孪生技术特点,从数字装备、孪生数据、连接交互、软件服务以及模型和数据双驱动五个角度分析数字孪生装备所需的关键技术,如图8所示。主要分为五大类:①物理装备数字化表达相关技术;②数据融合与可视化相关技术;③远程管控与多要素协同相关技术;④动态需求快速响应相关技术;⑤自适应—自学习—自优化相关技术。

(1)物理装备数字化表达相关技术主要包括:①“几何—物理—行为—规则”多维度数字化模型构建技术;②“零件—组件—系统”多层级模型组装技术;③“机—电—液—热—力—磁”等多学科模型融合技术;④数字孪生模型验证技术;⑤数字孪生模型校正技术;⑥数字孪生模型管理技术;⑦多学科多尺度模型仿真技术。

(2)数据融合与可视化相关技术主要包括:①“清洗—集成—变换—规约”数据预处理技术;②数据特征提取及数据降维技术;③数据更新与动态迭代技术;④数据生成补充技术;⑤数据融合及演化技术;⑥数据可视化技术。

(3)远程管控与多要素协同相关技术主要包括:①高精度先进感知技术;②数模联动技术;③一致性交互控制技术;④人机交互与协作技术;⑤多机交互与协作技术;⑥数据高速传输技术;⑦远程接入与控制技术;⑧网络安全技术。

(4)动态需求快速响应相关技术主要包括:①装备功能语义化描述技术;②服务封住与生成技术;③服务组合优化技术;④服务请求、调用和匹配技术;⑤服务演化及重构技术;⑥服务迁移与复用技术;⑦本地及远程软件开发技术。

(5)自适应—自学习—自优化相关技术主要包括:①模型和数据双向自适应校正技术;②模型和数据双驱动的仿真技术;③装备状态认知与评估技术;④装备性能趋势预测技术;⑤故障诊断与预测性维护技术;⑥任务导向自适应配置技术;⑦装备自主运行与控制技术。

3数字孪生装备发展三阶段

实现数字孪生装备不是一蹴而就的。本章将立足当前行业现状,并结合实现数字孪生装备发展的具体需求,提出数字孪生装备发展的三个主要阶段,如图9所示。

3.1初级阶段:数字化设计研制,实现数字化交付

装备数字化交付是指将装备在设计与验证、制造与测试阶段所构建的模型、积累的数据、留存的各类文档等以数字化的形式交付,交付的对象不局限于装备的购买者和使用者,也可以是装备的合作开发商、运营商和售后服务提供商等。

目前,业界已经对产业数字化转型和智能化升级的必要性达成了基本共识,对数据要素重要性的认知程度也在不断提升,不断发展和成熟的新一代信息技术也能够为装备的数字化研制和交付提供有力支持。然而,由于我国装备产业体量巨大,各领域装备企业数字化程度参差不齐,在装备设计与验证和制造与测试阶段,仍然存在装备数字化模型缺失、数据匮乏、数字化文档不齐全的问题。

装备数字化交付是实现产业数字化转型和智能化升级的基础,也是推动各行业数字孪生装备发展的必要条件。因此,为尽快实现全产业装备达到数字化交付要求的阶段性目标,需全面升级装备研发模式,大力推行并坚持贯彻装备数字化设计与研制。

3.2中级阶段:数据/模型/知识积累,形成装备数据资产

数字化交付的装备数据、模型和文档,仅仅是装备全生命周期中的一小部分,装备在运行、维护、回收等过程中产生的海量数据仍然未被充分利用,面向特定需求所构建的各类装备模型依然只能在固定的环境下发挥片面的功能。相关日志和文档耗费大量存储空间,但仅仅是在为人工查阅提供支持,装备本身并不能对其进行直接利用。技术人员、巡检人员和操控人员的知识与经验,不仅装备完全无法理解和利用,而还会随人力资源变动不断流失。

为积累足够的装备数据、模型和知识,实现数字孪生装备智能服务,需要各行业:①充分认知数据资产对于装备智能的重要性,提高装备数据资产积累意识;②为相关装备建立统一、开源、规范的装备模型库、数据库、知识库,实现装备全生命周期数据资产的汇聚与管理;③建立通用算法库,为装备模型的管理和评估、装备数据的预处理和融合以及装备知识的挖掘和表示提供支持。

3.3高级阶段:数智增值增效,实现装备智能服务

装备智能服务是指装备能够自主感知和辨识用户的显性和隐性需求,并将自身的各种功能封装为安全、高效、绿色、用户友好的服务提供给用户。在智能装备的视角中,用户不再仅限于人,而是泛指所有需要自身某项功能的人、机、料、法、环全要素。例如,在零件加工过程中,智能机床为人提供零件加工过程可视化服务,为零件提供切削和抛光服务,为下一台继续加工该零件的智能起床提供工艺质量自评估和工艺流程核对服务,为加工车间的节能减排“规定”提供能量有效运行服务,以及为企业业务平台提供自身能力评估和空闲时间窗口预测服务。

数字孪生装备发展高级阶段的主要内容是通过挖掘装备数据资产隐藏价值,赋予数字孪生装备涵盖预见性、灵活性和自适应性等诸多特性的自主智能,并基于云、雾、边、端架构发展数字孪生装备平台化、分布式、服务化运营新模式,面向不同的用户提供端到端的优质体验和可重构差异化智能服务。

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