小麦新闻｜数字孪生及其在智能制造中的应用

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现代化科学家技术发展背景下，大数据、云计算、物联网等技术高速发展，高新技术在制造业中的融合应用，逐渐推动了智能制造业的发展。智能制造是在虚拟网络的计算、分析功能基础上实现的，因此虚拟网络与现实世界相融合成为制造也发展的重要趋势。数字孪生主要是通过数字形式，对现实物体进行仿真模拟，形成虚拟模型，为虚拟网络与现实世界的整合融合创建条件，实际上是一种车间物联网技术，为产品设计、制造、运维等环节进行良性优化，推动智能制造业的可持续发展。

一. 数字孪生概念及实现过程
数字孪生主要是通过数字化的方式，对物理空间中的实体进行仿真模拟，在虚拟空间中形成虚拟模型，并利用数字形式对其在现实环境中的行为进行模拟，以便对其进行了解、分析和优化，在此基础上，通过虚实交互反馈、数据融合分析决策迭代优化等方式，创建新的时空维度，方便生产制造活动的开展。数字孪生主要是对多种数据进行优化整合，形成不同类型的仿真活动，以便对物理实体的全生命周期在虚拟空间中进行映射。[1]

数字孪生包含以下关键技术：
1. 建模：在物理实体基础上，开展数字化模拟，形成仿真模型，在虚拟空间形成数字模型，使其与物理实体保持等比例。通过虚拟模型可以对物理实体的运行状态、属性等进行动态模拟、监测、管理和预测。
2. 仿真：在多源数据的基础上，对数字模型是否对物理实体进行真实映射进行验证。
3. 数据传输交互：利用传感器采集数据，实现数据高效获取和交互传输，并保证数据的实时更新。
4. 虚拟现实：即 VR 技术，在三维空间内对物理实体的各方面状态进行立体化映射，并且具有实时动态性特征，增加管理者的感官体验，实现沉浸式交互。
数字孪生技术的实现过程，主要是对各类数据进行采集，其中包含物理实体的尺度、参数、物理量等数据，形成数据基础；其次需要对数据进行整合，在计算机平台上的虚拟空间中创建仿真模型，使其与物理实体的比例、环境、工况等保持一致，形成虚拟实体：最后通过服务平台促进实体与平台、平台物理实体之间、虚拟实体与物理实体之间进行交互反馈，以便对物理实体与虚拟实体实现全生命周期的映射与反馈。[2]具体如下图 所示。

二. 数字孪生技术在智能制造中的应用场景
1. 产品设计
在产品设计中，利用数字孪生模型对物理特性进行仿真模拟，从而形成初步的设计、加工工艺方案，并形成虚拟生产空间并开展虚拟制造，对实体产品在各个环境、工况中的性能、运行状态等进行模拟和仿真验证，确保其满足实际产品的预期生产目标，然后再在实际工厂进行生产。该环节中主要应用到以下数字孪生关键技术，如 MBD、多物理性多尺度性仿真、高保真建模及模型轻量化技术。通过这种方式可以减少验证时间，缩短设计周期，降低样机试制、运行验证的成本费用，而且还可以实现产品更新与升级，更加满足市场需要，为人们提供个性化、精准性的产业设计。[3]
2. 工业生产
工业生产过程具有复杂性和系统性特征。通过数字孪生技术的应用，产品制造的虚实结合的过程，物理实体在数字孪生技术的应用基础上，实现与虚拟空间中虚拟设备的连接，形成信息数据连接与交互，从而对实体设备的运行环境、状态生产过程等进行持续性映射，以便对运行生产数据进行预测，为加工过程的优化控制提供依据，实现以虚控时，并对其潜在的风险进行科学预测，及时发现故障征兆，并指定针对性的技术指导和调整措施，以便提高生产效率。同时还可以对生产数据进行筛选和过滤，推动虚拟空间同步运行，实现虚实互动，形成多样化的数据源，以便为加工过程实施动态预测和优化。
3. 产品运维
一般情况下，厂商在向客户提供产品的同时，也会同时提供数字孪生模型，以便用户在虚拟空间中激活虚体，方便对产品装配进行仿真优化;同时还可以仿真模拟产品使用环境、工作过程等，对其进行不断优化完善，实现虚实互动，保障产品的正常运行。此外，还可以通过传感器对产品运行过程中的状态细心、数据等进行采集，并上传到云平台，输入到数字孪生模型中，展开仿真分析，以便对产品的运行状态、故障征兆等实施精准诊断和预测，以便提供针对性的技术服务和指导。由此可见，孪生数字模型的应用，可以对产品的空间位置、外部环境、使用状态、健康状态等进行动态监控，并采集数据形成信息库，方便用户在专门的APP上进行查询。[4]一旦发现异常情况，需要采取可视化的故障排查和定位技术，并指定调整措施，同时还可以在数字孪生技术基础上形成维修指导模型，以便对调整措施进行仿真分析和虚拟验证，对物理和虚拟维修空间进行交汇融合和双向映射，以便对实际产品运行参数进行精准性调整，确保其安全高效性运行。

[1]肖文磊，曹宪，赵罡，邢宏文，郑湃.数字孪生的智能制造内涵及其在数控加工的应用[J].智能制造，2021 (05) : 30-46.
[2]陈川，陈岳飞，曾麟，方向.数字孪生在智能制造领域的应用及研究进展[J].计量科学与技术，2020 (12) : 20-25.
[3]黄海松，陈启鹏，李宜汀，姚立国，张松松.数字孪生技术在智能制造中的发展与应用研究综述[J].贵州大学学报 (自然科学版) ，2020，37 (05) : 1-8.
[4]王红生，数字孪生技术研究及其在雕刻机中的应用[D].大连理工大学，2020.

图片资料来源：
科学与财富杂志 2022年12期 -黄传清