《系统架构设计师教程(第2版)》第11章-未来信息综合技术-05-数字孪生体(Digital Twin)技术概述

文章目录

  • 1. 数字孪生体发展历程
    • 1.2 准备期
    • 1.2 概念产生期
    • 1.3 领先应用期
    • 1.4 深度开发和大规模扩展应用期
  • 2. 数字孪生体的定义
  • 3. 数字孪生体的关键技术
    • 3.1 建模
    • 3.2 仿真技术
    • 3.3 其他技术
  • 4. 数字孪生体的应用
    • 4.1 制造领域
    • 4.2 全产业链上的应用
    • 4.3 城市
    • 4.4 战场

1. 数字孪生体发展历程

总结数字孪生体的发展历程,可以分为四个阶段:

1.2 准备期

  • 1960—21世纪初
  • 指 CAD/CAE 建模仿真、传统系统工程等预先技术的准备

1.2 概念产生期

  • 2002—2010年
  • 指数字孪生体模型的出现和英文术语名称的确定

这段时间,预先技术继续成熟,出现了仿真驱动的设计、基于模型的系统工程(MBSE) 等先进设计范式。

1.3 领先应用期

  • 2010—2020年
  • 主要指 NASA、 美军方和G E等航空航天、国防军工机构的领先应用

这段时间也是物联网、大数据、机器学习、区块链、云计算等外围使能技术的准备期

1.4 深度开发和大规模扩展应用期

  • 2020—2030年
  • 航空航天为代表的离散制造业对数字孪生体的应用

目前,数字孪生体技术的开发正与上述外围使能技术深度融合,其应用领域也正从智能制造等工业化领域向智慧城市、数字政府等城市化、全球化领域拓展。

2. 数字孪生体的定义

  • Digital Twin
  • 是现有或将有的物理实体对象的数字模型
    • 通过实测、仿真、数据分析来实时感知、诊断、预测物理实体对象的状态
    • 通过指令来调控物理实体对象的行为
    • 通过相关数字模型间的相互学习来进化自身

3. 数字孪生体的关键技术

3.1 建模

  • 建模的目的:将我们对物理世界的理解进行简化和模型化

  • 数字孪生体的目:通过数字化和模型化,消除各种物理实体,特别是复杂系统的不确定性

  • 视图、视角和建模

    • 数字模型视角的三个维度:需求指标、生存期阶段、空间尺度
    • 一定场景下建立的模型:
      • 只能提供特定实体、特定视角的视图
      • 由此产生的字孪生体和对应物理实体间的互动,只能满足单个低层次具体需求指标的要求
    • 复合的、高层次需求指标
      • 需要多个数字孪生体与同一个物理实体对象实现互动
      • 多视图模型间的协同需要数字线程技术的支持

3.2 仿真技术

  • 仿真技术:将包含了确定性规律和完整机理的模型转化成软件,并用这种方式来模拟物理世界的一种技术
  • 数字化模型的仿真技术:创建和运行数字孪生体,保证数字孪生体与对应物理实体实现有效闭环的核心技

3.3 其他技术

VR、AR、M R等增强现实技术、数字线程、系统工程、MBSE、 物联网、云计算、雾计算、边缘计算、大数据技术、机器学习、区块链技术

4. 数字孪生体的应用

4.1 制造领域

  • 具体应用:

    • 传统的技术中,如 CAD 、CAE
    • 新兴技术中,如 AI、AR、loT
  • 产品的设计阶段的应用

    • 提高设计的准确性,并验证产品在真实环境中的性能,主要功能包括数字模型设计、模拟和仿真
    • 对产品的结构、外形、功能和性能进行仿真,用于优化设计、改进性能的同时,也降低成本
  • 产品的制造阶段的应用

    • 优势:使产品导入时间短,提高设计质量,降低生产成本和加快上市速度
    • 使用:
      • 将产品和生产设备等的数字孪生体形成共智,实现生产过程的仿真、关键指标的监控、过程能力的评估

      • 数字生产线与物理生产线实时交互,以便对物理生产线实时调控

        • 物理生产线的数据作为数字孪生体的输入
        • 数字生产线的参数优化之后,实时反馈到物理生产线进行调控
      • 多个生产线的数字孪生体之间“共智”,已协调多个物理生产线,实现敏捷制造和柔性制造

4.2 全产业链上的应用

  • 意义:促进传统产业向智慧化和服务型制造转型
  • 涉及领域:研发和制造、市场营销、供应链物流、维保服务等

4.3 城市

  • 意义:
    • 通过大规模仿真、推演、预测,定位分析未来城市运行中可能遇到的瓶颈问题与社会风险
    • 与其他数字孪生城市进行“共智”,以及促进城市群之间的互动协作

4.4 战场

  • 单体装备应用:用于装备的研发、维护和保养等,属于数字孪生制造的范畴
  • 战场综合应用:通过数字孪生,完成战术、战略目标

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