智能制造的核心技术之数字孪生( 二 )


互动主要是指数字对象及其物理对象之间的实时动态互动 。 物联网是实现虚实之间互动的核心技术 。 数字世界的责任之一是预测和优化 , 同时根据优化结果干预物理世界 , 所以需要将指令传递到物理世界 。 物理世界的新状态需要实时传导到数字世界 , 作为数字世界的新初始值和新边界条件 。 另外 , 这种互动包括数字对象之间的互动 , 依靠数字线程来实现 。
先知是指利用仿真技术对物理世界的动态预测 。 这需要数字对象不仅表达物理世界的几何形状 , 更需要在数字模型中融入物理规律和机理 。 仿真技术不仅建立物理对象的数字化模型 , 还要根据当前状态 , 通过物理学规律和机理来计算、分析和预测物理对象的未来状态 。
如果说“先知”是依据物理对象的确定规律和完整机理来预测数字孪生的未来 , 那“先觉”就是依据不完整的信息和不明确的机理 , 通过工业大数据和机器学习技术来预感未来 。 如果要求数字孪生越来越智能和智慧 , 就不应局限于人类对物理世界的确定性知识 , 因为人类本身就不是完全依赖确定性知识而领悟世界的 。
共智是通过云计算技术实现不同数字孪生之间的智慧交换和共享 , 其隐含的前提是单个数字孪生内部各构件的智慧首先是共享的 。 所谓“单个”数字孪生体是人为定义的范围 , 多个数字孪生单体可以通过“共智”形成更大和更高层次的数字孪生体 , 这个数量和层次可以是无限的 。
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数字化建模技术起源于20世纪50年代 , 建模的目的是将我们对物理世界或问题的理解进行简化和模型化 。 数字孪生的目的或本质是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 。 所以建立物理实体的数字化模型或信息建模技术是创建数字孪生、实现数字孪生的源头和核心技术 , 也是“数化”阶段的核心 。
数字孪生的模型发展分为4个阶段 , 这种划分代表了工业界对数字孪生模型发展的普遍认识 , 如图5所示 。
智能制造的核心技术之数字孪生
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图5数字孪生模型建立的4个阶段
第1个阶段是实物模型阶段 , 没有虚拟模型与之对应 。 NASA在太空飞船飞行过程中 , 会在地面构建太空飞船的双胞胎实物模型 。 这套实物模型曾在拯救Apollo13的过程中起到了关键作用 。
第2个阶段是实体模型有其对应的部分实现的虚拟模型 , 但它们之间不存在数据通信 。 其实这个阶段不能称为数字孪生的阶段 , 一般准确的说法是实物的数字模型 。 还有就是虽然有虚拟模型 , 但这个虚拟模型可能反应的是来源于它的所有实体 , 例如设计成果二维/三维模型 , 同样使用数字形式表达了实体模型 , 但两者直接并不是个体对应的 。
第3个阶段是在实体模型生命周期里 , 存在与之对应的虚拟模型 , 但虚拟模型是部分实现的 , 这个就像是实体模型的影子 , 也可称为数字影子模型 , 在虚拟模型间和实体模型间可以进行有限的双向数据通信 , 即实体状态数据采集和虚拟模型信息反馈 。 当前数字孪生的建模技术能够较好的满足这个阶段的要求 。
第4个阶段是完整数字孪生阶段 , 即实体模型和虚拟模型完全一一对应 。 虚拟模型完整表达了实体模型 , 并且两者之间实现了融合 , 实现了虚拟模型和实体模型间自我认知和自我处置 , 相互之间的状态能够实时保真的保持同步 。
智能制造的核心技术之数字孪生】值得注意的是 , 有时候可以先有虚拟模型 , 再有实体模型 , 这也是数字孪生技术应用的高级阶段 。