产品数字孪生体的内涵

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数字双胞胎

数字双胞胎

设计文件名称编号版本版权专有违者必究中车株洲电力机车研究所有限公司编制工艺校核标准化审核批准版本号更改人更改日期更改说明变更编号目次1 数字化双胞胎 (1)1.1 引言 (1)1.2 数字孪生体的产生与演化 (2)1.3 产品数字孪生体的内涵 (4)1.3.1 产品数字孪生体的定义 (5)1.3.2 产品数字孪生体的基本特性 (6)1.3.3 产品数字孪生体是产品全生命周期和全价值链的数据中心 (6)1.3.4 产品数字孪生体是产品全生命周期管理的扩展和延伸 (7)1.3.5 产品数字孪生体是面向制造与装配的产品设计模式的演化和扩展 (7)1.3.6 产品数字孪生体是产品建模、仿真与优化技术的下一次浪潮 (7)1.3.7 产品数字孪生体强调以虚控实,虚实融合 (7)1.4 产品数字孪生体与数字纽带 (7)1.5 信息物理系统与数字孪生体 (9)1.6 产品数字孪生体的体系结构 (10)1.6.1 产品数字孪生体的数据组成 (10)1.6.2 产品数字孪生体的实现方式 (10)1.6.3 产品数字孪生体的作用 (11)1.6.4 产品数字孪生体的目标 (12)1.7 应用解决方案 (13)1.7.1 “蓝鲸1号”Digital Twin助力中集集团谱写智能制造新篇章 (13)1.7.2 基于数字双胞胎技术的油气生产管理系统解决方案 (15)1.8 数字孪生伴随产品终生 (18)1 数字化双胞胎“数字化双胞胎”是指以数字化方式拷贝一个物理对象,模拟对象在现实环境中的行为,对产品、制造过程乃至整个工厂进行虚拟仿真,从而提高制造企业产品研发、制造的生产效率。

数字化双胞胎包括产品数字化双胞胎,生产工艺流程数字化双胞胎和设备数字化双胞胎,各自的专业技术集成为一个数据模型,并将PLM(全生命周期管理软件),MES(制造执行系统)和TIA(全集成自动化)集成在TEAMCENTER数据平台下,供应商也可以根据需要被纳入平台,实现价值链数据的整合。

数字孪生的发展与应用

数字孪生的发展与应用

数字孪生的发展与应用目录一、数字孪生的发展 (2)二、数字孪生的定义 (2)三、数字孪生标准体系框架 (4)3.1数字孪生基础共性标准 (5)3.2数字孪生关键技术标准 (6)3.3数字孪生工具/平台标准 (6)3.4数字孪生测评标准 (7)3.5数字孪生安全标准 (7)四、数字孪生五维模型 (8)五、多行业、多领域应用 (9)六、数字孪生航空航天领域应用 (11)6.1数字孪生卫星/空间通信网络 (11)6.2航天飞行器数字孪生技术及仿真平台 (12)6.3航空发动机低压涡轮单元体对接术 (13)6.4航空发动机全生命周期管理 (16)6.5航天器系统工程模型与实现 (18)6.6单机质量监控技术研究 (20)6.7火箭起飞安全系统设计 (21)6.8航空发动机运行维护中的应用 (24)6.9数字孪生驱动的固体发动机总体设计体系架构与应用 (25)6.10航空发动机智能生产线中的应用 (27)七、数字孪生的趋势 (30)一、数字孪生的发展数字孪生的概念最初于2003年由Grieves教授在美国密歇根大学产品生命周期管理课程上提出,早期主要被应用在军工及航空航天领域.如美国空军研究实验室、美国国家航空航天局(NASA)基于数字孪生开展了飞行器健康管控应用,美国洛克希德马丁公司将数字孪生引入到FG35战斗机生产过程中,用于改进工艺流程,提高生产效率与质量。

由于数字孪生具备虚实融合与实时交互、迭代运行与优化、以及全要素/全流程/全业务数据驱动等特点,目前已被应用到产品生命周期各个阶段,包括产品设计、制造、服务与运维等。

随着美国工业互联网、德国工业4.0、及中国制造2025等国家层面制造发展战略的提出,智能制造已成为全球制造业发展的共同趋势与目标.数字孪生作为解决智能制造信息物理融合难题和践行智能制造理念与目标的关键使能技术,得到了学术界的广泛关注和研究,并被工业界引入到越来越多的领域进行落地应用。

二、数字孪生的定义数字孪生(digital twin)是以数字化方式创建物理实体的虚拟模型,借助数据模拟物理实体在现实环境中的行为,通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段,为物理实体增加或扩展新的能力。

数字孪生五维模型及其应用场景

数字孪生五维模型及其应用场景

数字孪生五维模型及其应用场景一、引言1.1 数字孪生的概念与发展数字孪生(Digital Twin)是近年来随着信息技术和物联网技术的飞速发展而提出的一个新概念。

它指的是通过数字化的手段,将物理世界中的实体、系统、过程等映射到虚拟世界中,形成一个与物理世界相对应的、可交互的、动态的虚拟模型。

这个虚拟模型能够实时反映物理世界的状态和行为,从而为决策支持、优化设计、故障诊断等提供强大的工具。

数字孪生的概念起源于制造业,但现在已经扩展到了智慧城市、能源互联网等众多领域。

1.2 论文研究目的与意义本文旨在详细阐述数字孪生的五维模型,包括物理维度、信息维度、知识维度、社会维度和价值维度,并分析其在制造业、智慧城市和能源互联网等领域的应用场景。

通过深入研究数字孪生的理论和应用,本文希望能够为相关领域的研究者和实践者提供有益的参考和启示,推动数字孪生技术的进一步发展。

二、数字孪生五维模型2.1 物理维度物理维度是数字孪生的基础,它关注的是如何将物理世界中的实体、系统、过程等映射到虚拟世界中。

这涉及到实体设备的数字化表达,包括设备的几何形状、物理属性、行为特性等。

同时,还需要感知和建模物理环境,包括温度、湿度、光照等环境因素,以及设备之间的相互作用和影响。

2.2 信息维度信息维度关注的是数据的采集、传输、处理和存储。

在数字孪生中,需要通过传感器等设备实时采集物理世界的数据,然后将这些数据传输到虚拟世界中。

在虚拟世界中,需要对这些数据进行处理和分析,提取有用的信息,并存储在数据库中供后续使用。

2.3 知识维度知识维度关注的是知识的表示、学习、推理和决策支持。

在数字孪生中,需要将物理世界的知识和经验进行数字化表达,形成可计算的知识库。

同时,还需要利用机器学习、深度学习等技术对这些知识进行学习和推理,从而为决策支持提供智能化的建议。

2.4 社会维度社会维度关注的是人机交互和协同工作。

在数字孪生中,需要将人的因素考虑进来,研究如何让人与虚拟模型进行交互和协作。

GZ048 智慧物流(学生赛)赛题第6套

GZ048 智慧物流(学生赛)赛题第6套

全国职业院校技能大赛智慧物流赛项(学生赛)模块一1+X物流职业素养测试一、判断题(每小题1分,共20小题,共20分)1.【判断题】安全标志是由安全色、几何图形和图形符号所构成,用以表达特定的安全信息。

A.对B.错2.【判断题】使用GIS可以构建物流信息地图,将订单信息、网点信息、送货信息等数据都在一张图上进行管理。

A.对B.错3.【判断题】站在产品生产者的角度,需要逐渐从服务视角转向产品视角。

A.对B.错4.【判断题】投标文书是投标人为达到中标的目的,根据相关法律规定,按照招标文书中规定的条件和要求,编制并提交给招标者的表明自己投标意向的书面说明性文书。

A.对B.错5.【判断题】逆向思维是站在一个事情的反面或者另一个角度来思考,从而找到不同的解决方案。

A.对B.错6.【判断题】投标函通常由标题、送往单位、正文和落款四个部分组成。

A.对B.错7.【判断题】账面盘点又称为实地盘点,简称为实盘。

A.对B.错8.【判断题】高铁快运“三日达”产品承诺货物在72小时内送达。

以北京-上海区间为例,到站自提首重价格为10元/kg,续重价格4元/kg。

产品的货源相对宽泛,可适用于一般电商快件运输。

A.对B.错9.【判断题】物流项目成本控制对象主要有三种形式,即以物流成本的形成阶段作为控制对象、以物流服务的不同功能作为控制对象、以物流成本的不同项目作为控制对象。

A.对B.错10.【判断题】处理流程须以单一入口和单一出口绘制,同一路径的指示箭头则可以有多个。

A.对B.错11.【判断题】创业团队的权力体系,应尽量扁平化。

A.对B.错12.【判断题】退货品是指被客户整批退回的未经使用的产品。

对于退货品,如检验合格后,可以将物品再次入库,以备下次出库。

A.对B.错13.【判断题】甩挂运输的运行调度、货源和货流的组织以及现场指挥等工作,是保证甩挂运输顺利进行的基本因素。

而适宜的货源条件是组织甩挂运输的基础,通常应选择装卸比较方便的固定性大宗货源。

2019年数字孪生白皮书

2019年数字孪生白皮书

2.1 数字孪生历程:历经技术积累、概念提出、应用萌芽、快速发展四个阶段
21世纪之前 技术积累期
2000-2015年 概念提出期
2015-2020年 应用萌芽期
CAx软件为数字孪生的出现奠定了 美国军方机构开始提出数字孪生
Байду номын сангаас
技术基础
的相关概念
工业软件巨头纷纷布局数 字孪生业务
⚫ 1949年第一代CAM软件APT问世;
Hybrid Twin 混合孪生
资料来源:赵敏,走向智能研究院
1.3 数字孪生正成为主要国家数字化转型的新抓手
➢ 美国工业互联网联盟将数字孪生作为工业 互联网落地的核心和关键。
➢ 德国工业4.0参考架构将数字孪生作为重要内容。
业务层
组织和业务流程
⚫ 应用平台 ⚫ 数字孪生空间 ⚫ 模型平台 ⚫ 数据平台
……
数字孪生因建模仿真技术而起、因传感技术而兴,并将随着新一代信息技术群体突破和融合发展而发展壮大。
2.2 数字孪生定义
➢ 国外研究机构
⚫ 德勤:数字孪生是以数字化的形式对某一物理实体过去和目前的行为或流程进行动态呈现。 ⚫ 埃森哲:数字孪生是指物理产品在虚拟空间中的数字模型,包含了从产品构思到产品退市全生命周期的产品信息。 ⚫ 美国国防采办大学:数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、 多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。 ⚫ 密歇根大学:数字孪生是基于传感器所建立的某一物理实体的数字化模型,可模拟显示世界中的具体事物。
数字孪生白皮书(2019年)
中国电子信息产业发展研究院
目目录录
一、数字孪生发展态势 二、数字孪生定义内涵 三、数字孪生应用场景 四、数字孪生未来展望

产品数字孪生体的内涵

产品数字孪生体的内涵

产品数字孪生体的内涵从数字孪生体的起源和目前发展来看,其应用主要还是集中在产品设计和运维阶段的数字孪生体范畴,但是随着大数据、物联网、移动互联网、云计算等新一代信息与通信技术的快速普及与应用,以及当前各国先进制造战略如德国工业 4.0、美国工业互联网战略和中国制造 2025 等的提出,数字孪生体已经超出了其传统的产品设计和运维阶段的数字孪生体范畴。

为了便于理解 Digital Twin,本文给出了数字孪生、数字孪生体、数字孪生模型和产品数字孪生体的定义。

数字孪生是指利用数字技术对物理实体对象的特征、行为、形成过程和性能等进行描述和建模的过程和方法,也可称为数字孪生技术。

数字孪生体是指与现实世界中的物理实体完全对应和一致的虚拟模型,其可实时模拟其在现实环境中的行为和性能,也称为数字孪生模型。

可以说,数字孪生是技术、过程和方法,数字孪生体是对象、模型和数据。

数字孪生技术不仅仅是利用人类已有理论和知识建立虚拟模型,而且可利用虚拟模型的仿真技术探讨和预测未知世界,去发现和寻找更好的方法和途径、不断激发人类的创新思维、不断追求优化进步,因此,数字孪生技术给当前制造业的创新和发展提供了新的理念和工具。

在未来,在虚拟空间都将存在一个与实体空间里的实体完全一模一样的数字孪生体,例如,物理工厂在虚拟空间有对应的工厂数字孪生体,物理车间在虚拟空间有对应的车间数字孪生体,物理生产线在虚拟空间有对应的生产线数字孪生体等。

作为数字孪生技术在产品研发过程中最重要应用的产品数字孪生体,目前其研究尚处于探索阶段,研究成果相对较少且缺乏系统性。

本文总结国内外关于产品数字孪生体的相关研究成果,并结合多年的研究基础,提出了如图 3 所示的产品数字孪生体的内涵体系框架。

图 3 产品数字孪生体的内涵体系框架(1)产品数字孪生体的定义综合考虑已有的产品数字孪生体的演化过程和相关解释,笔者给出产品数字孪生体的定义:产品数字孪生体是指产品物理实体的工作状态和工作进展在信息空间的全要素重建及数字化映射,是一个集成的多物理、多尺度、超写实动态概率仿真模型,可用来模拟、监控、诊断、预测、控制产品物理实体在现实环境中的形成过程、状态和行为。

如何构建在役油气站场数字孪生体

如何构建在役油气站场数字孪生体

361我国油气站场对生产运行及安全环保管理要求日益严苛,亟需物联网、大数据等智能技术的帮助。

本文以某气田甲醇污水处理站为例,通过对其关键装置的智能化升级改造,构建在役油气站场数字孪生体。

通过了解数字孪生体的内涵和发展,探讨数字孪生体在油气站场中的可行性,促进油气站场的智能化建设。

1 数字孪生体内涵数字孪生体是一种仿真模型,在虚拟的空间中[1],将对象、模型、数据都融合在一起,在虚拟空间中,模型与真实的空间所表现的物理实体对应,是一种物理实体的映射。

不同结构层次下,包含了多个物理实体,多个物理实体中所组成的物理系统,在虚拟空间中会建立对应的数字孪生体,数字孪生体中融合了多个模型结构,在几何模型中,需要对形状、尺寸等进行检测,并分析起变形程度。

数字孪生体的数据中包含了实体与仿真,覆盖了多个阶段的生命周期等信息。

数字孪生体与真实的空间联合在一起,与数据连接进行交互,从而实现多种数据的统一管理。

产品中的数字孪生体所表现的形式是对产品物理实体进行的描述,用来模拟、监控在物理实体中所形成的状态,在生命周期中可以发挥起重要的作用。

以具体的机泵数字孪生体为实例,进行模型构建,如图1所示[2]。

图1 物理实体空间与虚拟空间数字孪生体示例图2 在役油气站场数字孪生体构建2.1 问题分析某气田甲醇污水处理站承担着该气田60余座集气站的甲醇污水处理、凝析油回收任务。

处理站下属4个处理单元,关键装置包括:甲醇污水精馏回收装置8套、各类储罐39座等。

 经过十余年生产运行,站内关键装置存在以下问题:(1)关键装置运行参数监测不全,且多为就地显示,智能化监测程度较低。

(2)现有中控系统功能不完善,只能监测关键装置的运行参数,不能对参数数据进行智能分析,不能结合数据模型对不安全运行状态进行智能分析,无法实现关键装置的安全生产风险预警。

(3)下属各处理单元独立运行管理,未实现统一监控。

2.2 构建方案结合物联网、大数据、安全评价算法模型等多领域技术实现关键装置运行风险预警的探索与尝试,构建该站数字孪生体。

城市数字孪生体数据产品分级标准

城市数字孪生体数据产品分级标准

城市数字孪生体数据产品分级标准城市数字孪生体数据产品分级标准导语:在当今数字化时代,城市数字孪生体数据产品成为了推动城市智能化和可持续发展的关键。

然而,由于不同厂商对于数据产品的定义和分类标准不一致,使得市场上缺乏统一的分级标准。

本文将针对城市数字孪生体数据产品的分级标准进行全面评估,并探讨其深度和广度,以期帮助读者全面、深刻地理解这一主题。

一、城市数字孪生体数据产品的定义城市数字孪生体数据产品是指以城市数据和模型为基础,通过数据分析、模型构建和场景模拟等技术手段,对城市进行全方位、多维度的模拟和分析,以实现城市智能管理和决策支持的产品。

二、城市数字孪生体数据产品的分级标准为了满足不同需求和场景下城市数字孪生体数据产品的多样性和灵活性,可以将其分为以下几个层次:1. 基础层:基础层是城市数字孪生体数据产品的最底层,包括城市基础设施的基础数据、地理信息系统数据和社会经济统计数据等。

这些数据为上层数据产品提供了基础支持。

2. 建模层:建模层是对基础层数据进行进一步加工和处理的结果,通过数学建模、计算机模拟等技术手段,将城市现实世界的各类要素抽象为计算机可识别的对象,并建立相应的模型。

如建立道路网络模型、建筑物模型等。

3. 分析层:分析层是在建模层基础上进行数据分析和模拟仿真的层次,通过运用数据挖掘、机器学习、人工智能等技术手段,对城市进行深入的数据分析和模拟,揭示城市规律和变化趋势,为决策者提供决策支持。

4. 交互层:交互层是将分析层的结果以直观、易理解的方式展示给用户的层次,通过可视化、交互式界面等方式,使得用户可以更直观地了解城市的状态和变化。

通过三维地图、虚拟现实等技术手段,用户可以在虚拟环境中漫游城市。

5. 应用层:应用层是基于城市数字孪生体数据产品进行应用开发和业务应用的层次,包括智慧城市管理、城市规划设计、交通调度、环境保护等方面。

通过与现实中的城市紧密结合,实现城市数字孪生体数据产品的应用和落地。

数字孪生超脱现实,构建未来智能图谱

数字孪生超脱现实,构建未来智能图谱

这本书也让我认识到数字孪生面临的挑战和问题。如何保证数据的安全和隐 私?如何处理大量的数据和信息?如何确保数字孪生的准确性和实时性?这些都 是我们需要思考和解决的问题。随着技术的不断进步和发展,我相信我们有能力 克服这些挑战,实现数字孪生的广泛应用。
《数字孪生:超脱现实,构建未来智能图谱》是一本具有深远影响力的书籍。 它不仅为我们揭示了数字孪生的巨大潜力,也引导我们思考如何在数字化时代中 实现真正的智能化。这本书让我对未来充满了期待和希望,我相信数字孪生将会 成为我们未来生活和工作的重要部分。
目录分析
《数字孪生超脱现实,构建未来智能图谱》这本书的目录分析
在当今这个数字化、智能化的时代,数字孪生技术以其独特的魅力,日益成 为学术界和工业界的研究热点。《数字孪生超脱现实,构建未来智能图谱》这本 书,以其深入浅出的方式,为我们揭示了数字孪生的内涵与外延,以及其与构建 未来智能图谱的紧密关系。下面,我们将对这本书的目录进行深入分析。
本书的引言部分,明确提出了数字孪生的概念、特点和目标,以及其对于构 建未来智能图谱的重要性。同时,还对数字孪生技术的发展历程和应用场景进行 了概述,为后续的章节提供了背景和理论基础。
第二章至第四章,详细介绍了数字孪生的基本原理和技术。其中包括数字孪 生的概念定义、数据采集与处理、模型构建与仿真、以及数字孪生技术的应用场 景和优势等内容。这些章节的内容,为我们理解数字孪生的内涵和外延,提供了 详尽的资料。
除了应用方面的探讨,书中还涉及了数字孪生技术所带来的伦理和隐私方面 的问题。随着数字孪生技术的不断发展,我们的生活将会变得越来越智能化,但 同时也意味着我们的隐私和数据安全将会面临更大的风险。因此,我们需要采取 更加严格的措施来保护个人隐私和数据安全。
《数字孪生超脱现实,构建未来智能图谱》这本书为我们揭示了数字孪生技 术的巨大潜力和挑战。通过深入探讨数字孪生技术的应用和发展趋势,我们可以 更好地了解这个充满未来感的技术所带来的变革和挑战。

认知数字孪生体教育应用内涵、困境与对策

认知数字孪生体教育应用内涵、困境与对策

现代远距离教育2023年第3期总第193期认知数字孪生体教育应用:内涵、困境与对策郑浩,王娟,王书瑶,顾雯(江苏师范大学,江苏徐州221116)【摘要】智能时代,人类与人工智能(AI )深度融合已成必然发展趋势。

认知数字孪生体作为人工智能系统在教育领域应用的典型,与学习者紧密结合,最终形成一种共生自治的关系。

认知数字孪生体受数据驱动,在对学习者认知活动的全域感知的基础上,构建与认知实体虚实交互的映射,从而为学生、教师、管理者提供个性化教学 与科学管理服务。

通过探讨认知数字孪生体的基本內涵与特征,分析其在教育领域的应用前景和所面临的挑战,并从数据、网络、技术、模型、应用等层面构建其技术框架,从宏观、中观、微观层面设计了框架模型,以期挖掘未来认知数字孪生体在教育领域的发展潜能。

【关键词】人工智能;数字孪生;教育大数据;认知数字孪生体【中图分类号】G43【文献标识码】A 【文章编号]1953 -8705(2523)53 -0513 -13大数据时代,数据信息成为推动社会发展的新型生产资料。

教育大数据作为“整个教育活动过程中产 生的以及根据教育需要采集到的、一切用于教育发展 并可创造巨大潜在价值的数据集合”,为提升教学质量、优化资源配置、实现个性化学习、推动科学决策提 供了重要支撑⑴。

数字孪生(Digital Twin )作为近些 年备受产业界与学界关注的新兴概念,与大数据技术的关系十分密切。

随着大数据技术在教育领域的应用,教育大数据有望与数字孪生相结合,构建学习者 的数字孪生体,为教育信息化的发展提供新的动能。

2020年4月,国家发展改革委和中央网信办联合发布《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发 展实施方案》,将数字孪生提升到了与大数据、A )、云 计算、5G 、物联网等并列的高度,并明确提出要“开展数字孪生创新计划”,要求“引导各方参与提出数字孪 生的解决方案”2。

数字孪生在教育领域具有广阔的应用前景与发展空间,其相关技术通过在数字世界构 建一个与认知实体相互映射、实时交互、高效协同的 认知数字孪生体,为学生、教师、管理者等用户提供个 性化服务,对于推动教育向更加人性化和智慧化的方向发展、实现人类的全面发展具有重要意义。

数字孪生技术及在武器装备工艺质量管理中的应用

数字孪生技术及在武器装备工艺质量管理中的应用

数字孪生技术及在武器装备工艺质量管理中的应用摘要:数字孪生技术的基础就是数字化技术,并且该技术著逐渐成为了现代数字化技术中的主要话题,数字孪生技术主要是应用在航空航天、智能、数字化城市等领域中,但是,关于数字孪生技术在武器装备上的研究较少。

本文,作者简单阐述了数字孪生的定义以及内涵,然后研究在武器装备中应用数字孪生技术的工艺质量管理,为武器装备的工艺管理打下基础。

关键词:数字孪生技术;武器装备;工艺;质量管理;应用价值引言武器装备质量的提升基础就是提升工艺质量,武器装备工艺质量的提升,方可使我国军队战斗力得到保障,更是强军目标的基本保障。

武器装备在研制、生产、使用、保障过程中,通过质量保证、控制全过程的工艺质量,从而构建优良的工艺质量体系,从而将武器装备的质量的有效性、经济性进行有效提升。

但是,武器装备工艺质量管理办法中的问题较多,对装备质量的提升产生极大的影响。

为了将武器装备工艺质量管理过程中的问题进行解决,可以将新型的数字孪生技术应用在武器装备的工艺质量管理过程中。

通过应用数字孪生技术,可以将设计问题进行及时发现,并且提醒设计人员,促使其在设计期间,对设计的正确性进行评估,在实际产品制造出来之前,需要对成品质量进行预测,对是否存在设计缺陷进行判断,然后分析新型技术以及新型材料,对其可行性预判波动进行证实,从而做好提前改善工作,还能够控制部分技术状态,有效避免技术发生偏离,从而使产品输出和输入的要求得到满足。

在验证以及鉴定过程中,监视装备运行的状态,及时发现质量问题,分析采集的数据,还可以占到故障原因,科学评估数字孪生模型上的各项纠正项,从而制定出更加有效的解决措施,对质量缺陷进行预测,并快速发现,对质量的漏洞进行有效控制,找到质量问题,从而提供一定的保障意见。

1数字孪生的定义以及内涵数字孪生的定义:国内以及国外的学者以及各种研究机构均给出了不同的定义,即便定义中的内容存在差距,但是其中的中心思想都是一样的,即物理模型融合数字模型。

研究了半天,终于把数字孪生内涵搞清楚了

研究了半天,终于把数字孪生内涵搞清楚了

研究了半天,终于把数字孪生内涵搞清楚了
数字孪生很火,自己却不以为然,因为一方面觉得数据工作者干的活跟数字孪生差不多,不就是业务数据化和数据业务化吗?二是别人来谈数字孪生的时候,除了3D建模就讲不出实质性的东西了,自己就在想,这又能解决我的什么业务问题呢?
一、两个典型案例
合作伙伴来跟我谈数字孪生概念的时候,一直在提物理世界的镜像、赛博空间啥的,如下图所示,但并没有举出哪怕是一个有信服力的现实例子,面对职场老司机,概念化的东西说说就好,但要说服就得说清楚场景啊,因此在跟大家讲数字孪生概念之前,我也得举2个有说服力的例子。

1、智慧城市:“虚拟新加坡”
“虚拟新加坡”是一个动态的三维城市模型和协作数据平台,包括新加坡的3D地图,成为供政府/企业/私人/研究部门使用的权威3D数字平台。

“虚拟新加坡”是一个包含语义及属性的实景整合的3D虚拟空间,该项目覆盖范围718平方公里、500-660万人口、16万幢建筑物、5500公里街道。

“虚拟新加坡”是使来自不同领域的用户能够开发复杂的工具和应用程序,用于概念测试、服务、规划决策以及技术研究,以解决新加坡面临的新兴和复杂挑战,这里举两个方面的应用。

(1)改善公众可访问性
“虚拟新加坡”包括地形属性,例如水体、植被和交通基础设施,这与传统的2D地图不同,后者无法显示地形、路缘石、楼梯或坡度。

作为对自然景观的准确表示,“虚拟新加坡”可用于识别和显示残疾人和老年人的无障碍路线,他们可以轻松找到通往公交车站或地铁站的最便捷路线,甚至是被遮蔽的道路,公众也可以通过“虚拟新加坡”的可视化公园来计划其骑行路线,如下图所示。

(2)太阳能潜力分析。

数字孪生技术在警务智能化系统中的应用模式创新

数字孪生技术在警务智能化系统中的应用模式创新

数字孪生技术在警务智能化系统中的应用模式创新摘要:随着复杂系统诊断、预测和管理技术的发展,在新型工业信息系统和工业智能的推动下,数字孪生技术已成为制造业领域的一个新的研究热点。

本文分析了数字孪生技术在公安智能系统中的应用模式。

关键词:数字孪生技术;警务智能化系统;应用现代信息技术已经应用到我们生活的方方面面,人民警察的工作是保障人民群众基本生活的障碍,使人民能够在社会上和平、和谐地生活,随着数字社会和城镇化的全面发展,警务信息化的内容发生了很大的变化。

一、数字孪生定义及内涵1.数字孪生的定义。

数字孪生涉及在计算机平台上创建和模拟物理实体、过程或系统。

通过数字孪生,可以在计算机平台上了解物理实体的状态,并控制物理实体内部的预定义接口元素。

数字孪生是物联网的一个概念,它包括在计算机平台上创建一个数字模拟,集成物理反馈数据,辅以人工智能、自动学习和软件分析。

这种基于反馈的模拟会随着物理实体的变化而自动变化。

理想情况下,数字孪生可以从多个反馈数据源自学,这将几乎实时地显示数字世界中物理实体的真实状态。

数字孪生的反馈源主要依赖于各种传感器,如压力传感器、角度传感器、速度传感器等。

数字孪生的自学学习不仅可以依靠传感器提供的回顾性信息,还可以依靠历史数据或集成网络。

它们通常是同一批中的多个物理实体,它们同时执行不同的操作,并将数据传输到同一计算机平台。

2.数字孪生的内涵。

数字孪生的概念是为了描述产品的制造和实时虚拟表示而提出的,但由于目前的技术水平,没有得到充分的考虑。

通过改进检测技术、硬件和软件以及改进计算性能,发展了数字孪生的概念,特别是在产品和设备的实时业务监测方面。

产品生命周期的角度来看, 数字孪生技术能够支持和指导所有阶段的产品设计、研发、生产、运行状态监测和维修、物流等。

在产品的设计阶段 , 数字技术的双联考虑产品生命周期管理健康数据分析的结果由产品设计方面的专家, 他们的判断和决策, 不同产品的性能参数处于状态的产品设计在设计阶段就考虑在注视整个生命周期 , 获得更好设计的程序。

【工厂管理】什么是数字孪生

【工厂管理】什么是数字孪生

什么是数字孪生?数字孪生是在软件定义作用下,长期的要素数字化所形成的结果。

此处要素泛指物理世界的各种人、机、物、数据、图文、语言、物理信息等各种实体要素。

因此数字孪生是一种经过长期发展形成的数字化通用技术。

笔者认为数字孪生有两层意思,一是指物理实体与其数字虚体之间的精确映射的孪生关系;二是将具有孪生关系的物理实体、数字虚体分别称作物理孪生体、数字孪生体。

默认情况下,数字孪生亦指数字孪生体。

数字孪生一词据称是由迈克尔·格里夫(Michael Grieves)教授于2003年在密歇根大学执教时提出[2]。

目前尚无业界公认的数字孪生标准定义,概念在不断发展与演变中。

数字孪生概念被提出后,很快被美国国防部应用于航空航天飞行器的健康维护与保障。

德国西门子、法国达索、美国通用电气、美国参数技术等公司也积极跟进,特别是近些年,随着智能制造等概念的推进,数字孪生已成为智能制造的通用技术,在军工制造、高端装备等很多行业得到广泛应用。

国内一些学者对数字孪生也进行了深入研究。

北京航空航天大学陶飞教授团队较早开展了数字孪生研究,在国际上首次提出了“数字孪生车间”概念,并在《Nature》杂志在线发表了题为《Make More Digital Twins》的评述文章。

笔者在《三体智能革命》、《机·智:从数字化车间走向智能制造》等著作中及多篇文章中对数字孪生进行了研究与解读。

西门子公司出版了《数字孪生实战:基于模型的数字化企业》有关数字孪生的专著,Gartner、德勤等咨询公司也对数字孪生做了深入研究与技术发展评估。

《德勤2020技术趋势》将数字孪生作为今后的五大趋势之一。

这些研究成果对数字孪生的理论研究与工程实践起到了很大的推动作用。

笔者认为:数字孪生是在“数字化一切可以数字化的事物”大背景下,通过软件定义,在数字虚体空间中所创建的虚拟事物,与物理实体空间中的现实事物形成了在形、态、质地、行为和发展规律上都极为相似的虚实精确映射,让物理孪生体与数字孪生体具有了多元化映射关系,具备了不同的保真度(逼真、抽象等)。

智能制造:什么是数字孪生(DigitlTwin)

智能制造:什么是数字孪生(DigitlTwin)

智能制造:什么是数字孪生(DigitlTwin)展开全文数字孪生(Digital Twin),简称DT,自从概念诞生以来,如何准确地翻译这个词汇,成为了业界关注的焦点内容之一。

往小处说,这是一个技术术语翻译的“信达雅”问题,往大处说,这是一个如何理解智能制造的实现机理之一的问题。

笔者希望能借助此文,将个人思考的一些心得分享给读者。

一、数字孪生的起源数字孪生到底是怎么发展出来的?尚无人给出详细的梳理。

根据笔者30多年的制造业信息化经验和长期的观察与思考,大致认为数字孪生与计算机辅助(CAX)软件尤其是仿真软件的发展关系十分密切(详见笔者文章“数字虚体:推动软件定义世界”)。

在工业界,人们用软件来模仿和增强人的行为方式,例如,绘图软件最早模仿的就是人在纸面上作画的行为。

发展到人机交互技术比较成熟的阶段后,人们开始用CAD软件模仿产品的结构与外观,CAE 软件模仿产品在各种物理场情况下的力学性能,CAM软件模仿零部件和夹具在加工过程中的刀轨情况,CAPP软件模仿工艺过程,CAT软件模仿产品的测量/测试过程,等等。

在信息界,最早的模仿是模拟人脑的思考模式。

冯·诺依曼的体系结构是把运算、存储与控制分开来进行,而人的大脑结构是运算、存储和控制一体化的,因此软件界人士不得不花费较多的时间和精力,用知识上更优化的算法和硬件上更快的芯片,来克服这种体系上的先天不足。

这种对人脑思维的模拟导致了信息界人工智能学科分支的诞生。

近些年新出现的神经突触芯片已经开始突破硬件结构限制问题。

软件仿真的结果,最初是在数字虚体空间产生一些并没有与物理实体空间中的实体事物建立任何信息关联、但是画得比较像的二维图形,继而是经过精心渲染的、“长得非常像”某些实体事物的三维图形。

近些年,当人们提出了希望数字虚体空间中的虚拟事物与物理实体空间中的实体事物之间具有可以联接通道、可以相互传输数据和指令的交互关系之后,数字孪生的概念就成形了。

数字孪生在智能制造领域的应用及发展趋势

数字孪生在智能制造领域的应用及发展趋势

数字孪生在智能制造领域的应用及发展趋势作者:刘恩伟陈健孔祥鹏孙罗文来源:《今日自动化》2021年第06期[摘要 ]信息技术与制造技术的不断更新发展,使得传统制造业发生了变革,智能制造已经成为国家制造业发展的主流方向,并已经升级为国家发展战略的重要内容之一。

数字孪生技术在智能制造领域的应用,使得智能制造物理信息融合的难题得到有效的解决,也因此受到多个行业的广泛关注。

数字孪生技术已经成为十大战略科技发展趋势之一,在智能制造领域应用,对行业发展起到重要的推动作用。

基于数字孪生的基本内涵,探讨数字孪生在智能制造领域的具体应用,并对其在智能制造领域的发展趋势进行展望。

[关键词]数字孪生,智能制造;应用;趋势[中图分类号]TP311.13 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487(2021)06–00–02[Abstract]The continuous update and development of information technology and manufacturing technology has changed the traditional manufacturing industry . Intelligent manufacturing has become the mainstream direction of the national manufacturing industry development , and has been upgraded to one of the important contents of the national development strategy .The application of digital twin technology in the field of intelligent manufacturing has effectively solved the problem of physical information integration of intelligent manufacturing , and therefore has attracted wide attention from many industries .Digital twin technology has become one of the top ten developmenttrends of strategic technology , and its application in the field of intelligent manufacturing , for example , will play an important role in promoting the development of the industry .Based on the basic connotation of digital twin , this paper discusses the specific application of digital twin in intelligent manufacturing and discusses the trend of intelligent manufacturing .[Keywords]digital twin , intelligent manufacturing ; application ; trends隨着制造技术的飞速发展,自动化技术、信息技术等先进技术的应用,传统制造业的生产方式发生变革,智能制造成为现代制造业的主流趋势。

数字孪生相关技术

数字孪生相关技术
质量和生产效率。
节能减排:利用数字孪生 技术,分析能源消耗情况, 优化能源管理,降低能源
消耗和环境污染。
城市规划领域应用案例
城市规划:利用数 字孪生技术对城市 进行模拟和规划, 提高规划的准确性 和效率
交通规划:利用数 字孪生技术对交通 进行模拟和规划, 提高交通的流畅度 和安全性
建筑设计:利用数 字孪生技术对建筑 进行模拟和设计, 提高设计的质量和 效率
数字孪生相关技术
汇报人:xx
CONT E NT S
01
数字孪生技术 概述
02
数字孪生相关 技术
03
数字孪生技术 的应用案例
数字孪生技术概 述
定义及内涵
01
数字孪生技术:通过数字化手段,实 现物理实体与虚拟模型之间的双向交 互和实时同步。
03
数字孪生技术的应用:广泛应用于智 能制造、智慧城市、物联网等领域。
城市管理:利用数 字孪生技术对城市 进行模拟和管理, 提高城市的管理水 平和效率
智能制造领域应用案例
生产线监控与优化:通 过数字孪生技术实时监 控生产线运行情况,及 时发现问题并优化生产 流程。
设备预测性维护:利用 数字孪生技术对设备进 行实时监测,预测设备 可能出现的故障,提前 进行维护,降低停机风 险。
电力市场分析与预测:通过数字孪 生技术对电力市场进行实时分析和 预测,提高电力市场的效率和稳定 性
石油化工领域应用案例
实时监控:通过数字孪生 技术,实时监控石油化工 生产过程,提高生产效率
和安全性。
设备维护:利用数字孪生 技术,预测设备故障,提 前进行维护,降低设备停
机时间和维护成本。
工艺优化:通过数字孪生 技术,模拟不同工艺参数, 优化生产工艺,提高产品

数字孪生技术在产品生命周期中的应用与展望

数字孪生技术在产品生命周期中的应用与展望

数字孪生技术在产品生命周期中的应用与展望省市:江苏南京邮编:210000摘要:数字孪生技术是一种基于物理实体的数字映射,能够在虚拟世界中完成对现实世界的映射,从而实现对真实世界的仿真和预测。

数字孪生技术能够在产品全生命周期中对产品进行实时监测、诊断、分析和优化,从而帮助企业提升产品质量、降低成本、提高生产效率。

基于数字孪生技术,本文首先介绍了数字孪生技术的基本概念和主要特征;然后讲述了数字孪生技术的架构设计;接着分析了产品数字孪生体在全生命周期各阶段的实施途径;最后论述了未来发展展望及面临的挑战。

关键词:数字孪生技术,产品生命周期,展望一、数字孪生技术概念数字孪生(Digital Twin)是一种在数字空间中构建物理实体的技术,基于物理实体的运行状态和过程,进行实时仿真和预测,以实现对物理实体的监测、诊断、优化、控制等功能。

数字孪生技术主要分为两类:一类是以数字化形式表征物理实体,包括数字孪生模型和数据驱动的数字孪生技术;另一类是通过模拟仿真等手段,使通过数字孪生模型,我们可以在虚拟空间环境中更加逼真实反映地展示物理实体的特征。

这两类数字孪生技术都需要以数据驱动为基础,通过数据采集、融合、分析与处理,实现对产品运行状态和过程的仿真和预测。

在产品生命周期中,数字孪生技术主要实现两方面的功能:一方面,通过对产品生产过程中产生的数据进行采集、融合、分析与处理,实现对产品设计阶段、生产阶段和服务阶段的优化;另一方面,通过对产品运行状态的仿真与预测,实现对产品运行状态的监测。

二、应用架构设计数字孪生技术是一个完整的技术体系,包含了产品全生命周期中的数字建模、虚拟仿真、虚实映射、数据管理和智能服务五个主要的技术环节。

其中,建模是数字孪生技术的核心,在虚拟世界中完成对真实世界的数字映射;仿真是数字孪生技术实现产品全生命周期应用的关键,可以在虚拟世界中完成对产品设计、生产、使用和维护过程的模拟;映射是数字孪生技术实现产品全生命周期应用的基础,可以实现对产品信息和行为的实时监测和预测;数据管理是数字孪生技术实现产品全生命周期应用的关键,可以实现对产品全生命周期相关数据的统一管理;智能服务是数字孪生技术实现产品全生命周期应用的最终目的,能够为企业提供智能服务。

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产品数字孪生体的内涵从数字孪生体的起源和目前发展来看,其应用主要还是集中在产品设计和运维阶段的数字孪生体范畴,但是随着大数据、物联网、移动互联网、云计算等新一代信息与通信技术的快速普及与应用,以及当前各国先进制造战略如德国工业4.0、美国工业互联网战略和中国制造2025等的提出,数字孪生体已经超出了其传统的产品设计和运维阶段的数字孪生体范畴。

为了便于理解Digital Twin,本文给出了数字孪生、数字孪生体、数字孪生模型和产品数字孪生体的定义。

数字孪生是指利用数字技术对物理实体对象的特征、行为、形成过程和性能等进行描述和建模的过程和方法,也可称为数字孪生技术。

数字孪生体是指与现实世界中的物理实体完全对应和一致的虚拟模型,其可实时模拟其在现实环境中的行为和性能,也称为数字孪生模型。

可以说,数字孪生是技术、过程和方法,数字孪生体是对象、模型和数据。

数字孪生技术不仅仅是利用人类已有理论和知识建立虚拟模型,而且可利用虚拟模型的仿真技术探讨和预测未知世界,去发现和寻找更好的方法和途径、不断激发人类的创新思维、不断追求优化进步,因此,数字孪生技术给当前制造业的创新和发展提供了新的理念和工具。

在未来,在虚拟空间都将存在一个与实体空间里的实体完全一模一样的数字孪生体,例如,物理工厂在虚拟空间有对应的工厂数字孪生体,物理车间在虚拟空间有对应的车间数字孪生体,物理生产线在虚拟空间有对应的生产线数字孪生体等。

作为数字孪生技术在产品研发过程中最重要应用的产品数字孪生体,目前其研究尚处于探索阶段,研究成果相对较少且缺乏系统性。

本文总结国内外关于产品数字孪生体的相关研究成果,并结合多年的研究基础,提出了如图3所示的产品数字孪生体的内涵体系框架。

图3 产品数字孪生体的内涵体系框架(1)产品数字孪生体的定义综合考虑已有的产品数字孪生体的演化过程和相关解释,笔者给出产品数字孪生体的定义:产品数字孪生体是指产品物理实体的工作状态和工作进展在信息空间的全要素重建及数字化映射,是一个集成的多物理、多尺度、超写实、动态概率仿真模型,可用来模拟、监控、诊断、预测、控制产品物理实体在现实环境中的形成过程、状态和行为。

产品数字孪生体基于产品设计阶段生成的产品模型,并在随后的产品制造和产品服务阶段,通过与产品物理实体之间的数据和信息交互,不断提高自身完整性和精确度,最终完成对产品物理实体的完全和精确描述。

一些学者也将数字孪生体翻译为数字镜像、数字映射、数字孪生、数字双胞胎等。

通过产品数字孪生体的定义可以看出:1)产品数字孪生体是产品物理实体在信息空间中集成的仿真模型,是产品物理实体的全生命周期数字化档案,并实现产品全生命周期数据和全价值链数据的统一集成管理;2)产品数字孪生体是通过与产品物理实体之间不断进行数据和信息交互而完善的;3)产品数字孪生体的最终表现形式是产品物理实体的完整和精确数字化描述;4)产品数字孪生体可用来模拟、监控、诊断、预测和控制产品物理实体在现实物理环境中的形成过程和状态。

产品数字孪生体远远超出了数字样机(或虚拟样机)和数字化产品定义的范畴,产品数字孪生体不仅仅包含产品几何、功能和性能方面的描述,还包含产品制造或维护过程等其它全生命周期中的形成过程和状态的描述。

而数字样机,也称虚拟样机,是指对机械产品整机或具有独立功能的子系统的数字化描述,其不仅反映了产品对象的几何属性,还至少在某一领域反映了产品对象的功能和性能。

数字化样机形成于产品设计阶段,可应用于产品的全生命周期,包括工程设计、制造、装配、检验、销售、使用、售后、回收等环节。

而数字化产品定义是指对机械产品功能、性能和物理特性等进行数字化描述的活动。

从数字样机(或虚拟样机)和数字化产品定义的内涵看,其主要侧重产品设计阶段的产品几何、功能和性能方面的描述,没有涉及产品制造或维护过程等其它全生命周期阶段的形成过程和状态的描述。

(2)产品数字孪生体的基本特性产品数字孪生体具有多种特性,主要包括:虚拟性、唯一性、多物理性、多尺度性、层次性、集成性、动态性、超写实性、可计算性、概率性和多学科性。

1)虚拟性:产品数字孪生体是实体产品在信息空间的数字化映射模型,是一个虚拟模型,属于信息空间(或虚拟空间),不属于物理空间。

2)唯一性:一个物理产品对应一个产品数字孪生体。

3)多物理性:产品数字孪生体是基于物理特性的实体产品数字化映射模型,不仅需要描述实体产品的几何特性(如形状、尺寸、公差等),还需要描述实体产品的多种物理特性,包括结构动力学模型、热力学模型、应力分析模型、疲劳损伤模型以及产品组成材料的刚度、强度、硬度、疲劳强度等材料特性。

4)多尺度性:产品数字孪生体不仅描述实体产品的宏观特性,如几何尺寸,也描述实体产品的微观特性,如材料的微观结构、表面粗糙度等。

5)层次性:组成最终产品的不同组件、部件、零件等,都可以具有其对应的数字孪生体,例如:飞行器数字孪生体包括机架数字孪生体、飞行控制系统数字孪生体、推进控制系统数字孪生体等,这有利于产品数据和产品模型的层次化和精细化管理,以及产品数字孪生体的逐步实现。

6)集成性:产品数字孪生体是多种物理结构模型、几何模型、材料模型等的多尺度、多层次集成模型,有利于从整体上对产品的结构特性和力学特性进行快速仿真与分析。

7)动态性(或过程性):产品数字孪生体在全生命周期各阶段会通过与产品实体的不断交互而不断改变和完善,例如:在产品制造阶段采集的产品制造数据(如检测数据、进度数据)会反映在虚拟空间的数字孪生体中,同时基于数字孪生体能够实现对产品制造状态和过程的实时、动态和可视化监控。

8)超写实性:产品数字孪生体与物理产品在外观、内容、性质上基本完全一致,拟实度高,能够准确反映物理产品的真实状态。

9)可计算性:基于产品数字孪生体,可以通过仿真、计算和分析来实时模拟和反映对应物理产品的状态和行为。

10)概率性:产品数字孪生体允许采用概率统计的方式进行计算和仿真。

11)多学科性:产品数字孪生体涉及计算科学、信息科学、机械工程、电子科学、物理等多个学科的交叉和融合,具有多学科性。

(3)产品数字孪生体是产品全生命周期和全价值链的数据中心产品数字孪生体以产品为载体,涉及产品全生命周期,从概念设计贯通到详细设计、工艺设计、制造以及后续的使用、维护和报废/回收等阶段。

一方面,产品数字孪生体是产品全生命周期的数据中心,其本质的提升是实现了单一数据源和全生命周期各阶段的信息贯通;另一方面,产品数字孪生体也是全价值链的数据中心,其本质的提升在于无缝协同,而不仅是共享信息,这就是一种全价值链的协同。

如异地跨区域跨时区厂商协同设计和开发、与上下游进行装配的仿真、在客户的“虚拟”使用环境中测试/改进产品等。

(4)产品数字孪生体是产品全生命周期管理的扩展和延伸产品全生命周期管理PLM强调通过产品物料清单(包括设计BOM、工艺BOM、制造BOM、销售BOM等,以及彼此之间的关联)实现对产品全生命周期数据的管理。

产品数字孪生体不仅强调通过单一产品模型贯通产品全生命周期各阶段信息,从而为产品开发、产品制造、产品使用和维护、工程更改以及协同合作厂商提供单一数据源。

另外产品数字孪生体将产品制造数据和产品服务数据等与产品模型关联,使得企业不仅可以更加高效地利用产品数据来优化和改进产品的设计,同时还可以利用产品数字孪生体来预测和控制产品实体在现实环境中的形成过程及状态,从而真正形成全价值链数据的统一管理和有效利用,因此可以说产品数字孪生体是对PLM的扩展和延伸。

(5)产品数字孪生体是面向制造与装配的产品设计模式的演化和扩展 传统的面向制造与装配的设计模式(Design for Manufacture and Assembly,DFM&A),通过采用设计和工艺一体化,在设计过程中将制造过程的各种要求和约束,包括加工能力、经济精度、工序能力等,融合至设计建模过程中,采用有效的建模和分析手段,从而保证设计结果制造的方便和经济。

产品数字孪生体同样支持在产品设计阶段就通过建模、仿真及优化手段来分析产品的可制造性,同时还支持产品性能和产品功能的测试与验证,并通过产品历史数据、产品实际制造数据和使用维护数据等来优化和改进产品的设计,其目标之一也是面向产品全生命周期的产品设计,是面向制造与装配的设计模式的一种演化和扩展。

(6)产品数字孪生体是产品建模、仿真与优化技术的下一次浪潮在过去的几十年间,仿真技术被限制为一个计算机工具,被工程师用来解决特定的设计和工程问题。

美国在“2010年及其以后的美国国防制造业”计划中,将基于建模和仿真的设计工具列为优先发展的四种重点能力之一。

近年来,随着基于模型的系统工程(Model-based System Engineering,MBSE)的出现和发展,产品建模与仿真技术获得了新的发展,其核心概念是“通过仿真进行交流”,目前仿真技术仍然被认为是产品开发部门的一个工具。

随着产品数字孪生体的出现和发展,仿真技术将作为一个核心的产品/系统功能应用到随后的生命周期阶段(如在实体产品之前完成交付、仿真驱动辅助的产品使用支持等)。

产品数字孪生体将促进建模、仿真与优化技术无缝集成到产品全生命周期中的各个阶段(例如通过与产品使用数据的直接关联来支持产品的使用和服务等),将促进产品建模、仿真与优化技术的进一步发展。

(7)产品数字孪生体强调以虚控实,虚实融合产品数字孪生体的基本功能就是反映/镜像对应产品实体的真实状态和真实行为,达到虚实融合,以虚控实的目的。

一方面,数字孪生体根据实体空间传来的数据进行自身数据完善、融合和模型构建;另一方面,通过展示、统计、分析与处理这些数据实现对实体产品及其周围环境的实时监控和控制。

值得指出的是,虚实深度融合是实现以虚控实的前提条件。

产品实体的生产是基于虚拟空间的产品模型定义,而虚拟空间产品模型的不断演化以及决策的生成都是基于在实体空间采集并传递而来的数据开展的。

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