CR科普:数字孪生技术(三)

在智能制造领域最先使用数字孪生概念的是美国的航空航天局(NASA)在阿波罗项目中,美国国家航空航天局使用空间飞行器的数字孪生对飞行中的空间飞行器进行仿真分析,监测和预测空间飞行器的飞行状态,辅助地面控制人员作出正确的决策(www.9tL.net)。

从美国国家航空航天局对数字孪生的应用来看,数字孪生主要是要创建和物理实体等价的虚拟体或数字模型,虚拟体能够对物理实体进行仿真分析,能够根据物理实体运行的实时反馈信息对物理实体的运行状态进行监控,能够依据采集的物理实体的运行数据完善虚拟体的仿真分析算法,从而对物理实体的后续运行和改进提供更加精确的决策。

密歇根大学的迈克尔·格里夫斯教授在2003年提出了“物理产品的数字表达”的概念,并指出物理产品的数字表达应能够抽象的表达物理产品,能够基于数字表达对物理产品进行真实条件或模拟条件下的测试。

这个概念虽然没有被称作数字孪生,但是它具备数字孪生所具有的组成和功能,即创建物理实体的等价虚拟体,虚拟体能够对物理实体进行仿真分析和测试。迈克尔·格里夫斯教授提出的理论,可以被看做是数字孪生在产品设计过程中的应用。

美国国家标准与技术研究院于 2012 提出了 MBD(基于模型的定义)和 MBE(基于模型的企业)的概念,其核心思想是要创建企业和产品的数字模型,数字模型的仿真分析要贯穿产品设计、产品设计仿真、加工工艺仿真、生产过程仿真、产品的维修维护等整个产品的寿命周期。MBE 和 MBD 的概念将数字孪生的内涵扩展到了整个产品的制造过程。

2015年之后,世界各国分别提出国家层面的制造业转型战略。这些战略核心目标之一就是构建物理信息系统(Cyber-Physical System,CPS),实现物理工厂与信息化的虚拟工厂的交互和融合,从而实现智能制造,数字孪生作为实现物理工厂与虚拟工厂的交互融合的最佳途径,被国内外相关学术界和企业高度关注。

从 CPS 和数字孪生的内涵来看,他们都是为了描述信息空间与物理世界融合的状态,CPS 更偏向科学原理的验证,数字孪生更适合工程应用的优化,更能够降低复杂工程系统建设的费用。

北京航空航天大学的陶飞,张萌等人基于数字孪生提出了数字孪生车间的概念,并从车间管理要素分析,数字孪生车间的发展需要依次经过生产要素、生产活动、生产控制仅限于物理车间,物理车间与数字孪生车间相对独立,物理车间与数字孪生车间交互融合这个三个阶段,才能够逐渐的成熟。

同济大学的唐堂,滕琳等认为数字孪生是整合企业的制造流程,实现产品从设计到维护全过程的数字化,通过信息集成实现生产过程可视化,形成从分析到控制再到分析的闭合回路,优化整个生产系统。

GE Digital工业互联网创新与生态发展负责人 Robert Plana 认为,数字孪生最重要的价值是预测,在产品制造过程中出现问题时,可以基于数字孪生对生产策略进行分析,然后基于优化后的生产策略进行组织生产。

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