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数字孪生与智能制造的关系是什么?数字孪生是实现信息物理融合的有效手段。一方面,数字孪生能够支持制造的物理世界与信息世界之间的虚实映射与双向交互,从而形成“数据感知-实时分析-智能决策-精细执行”实时智能闭环;另一方面,数字孪生能够将运行状态、环境变化、突发扰动等物理实况数据与仿真预测、统计分析、领域知识等信息空间数据进行多方面交互与深度融合,从而增强制造的物理世界与信息世界的同步性与一致性。由表文献关键词和发表机构/作者统计分析可知,当前发表的所有数字孪生研究成果中: ①数字孪生与工业 4.0、CPS、智能装备/工厂/服务等相结合的论文较多,占当前所发表数字孪生论文总数的一半以上; ②美国、中国、德国发表数字孪生论文数全球较多,论文主要来自各国智能制造相关领域的高校与科研院所; ③在工业界,西门子、戴姆勒、ABB 等践行智能制造理念的企业发文量较多。相关统计结果表明,学术界和工业界都将数字孪生作为践行智能制造的关键使能技术之一。数字材料平台与区块链区块链可对数字材料平台的安全性提供可靠保证。浙江找面料平台价位
数字孪生的价值:工业制造:在产品研发的过程中,数字孪生可以虚拟构建产品数字化模型,对其进行仿真测试和验证;生产制造时,可以模拟设备的运转,还有参数调整带来的变化。数字孪生能够有效提升产品的可靠性和可用性,同时降低产品研发和制造风险。维护阶段,数字孪生也能发挥重要作用。采用数字孪生技术,通过对运行数据进行连续采集和智能分析,可以预测维护工作的较好时间点,也可以提供维护周期的参考依据。数字孪生体也可以提供故障点和故障概率的参考。数字孪生给工业制造带来了显而易见的效率提升和成本下降,使得几乎所有的工业巨头趋之若鹜。上海找布料平台有别于传统模型,数字材料平台模型还强调虚实之间的交互,能实时更新与动态演化。
数字孪生与边缘计算边缘计算技术可将部分从物理世界采集到的数据在边缘侧进行实时过滤、规约与处理,从而实现了用户本地的即时决策、快速响应与及时执行。结合云计算技术,复杂的孪生数据可被传送到云端进行进一步的处理,从而实现了针对不同需求的云-边数据协同处理,进而提高数据处理效率、减少云端数据负荷、降低数据传输时延,为数字孪生的实时性提供保障。数字孪生与云计算 数字孪生的规模弹性很大,单元级数字孪生可能在本地服务器即可满足计算与运行需求,而系统级和复杂系统级数字孪生则需要更大的计算与存储能力。云计算按需使用与分布式共享的模式可使数字孪生使用庞大的云计算资源与数据中心,从而动态地满足数字孪生的不同计算、存储与运行需求。
当前,人们对于数字孪生技术还存在一些模糊认识。需要明确的是:数字孪生不只是几何形态的,更是物理形态的;不只是静态的,更是动态的;不只是对象的,更是环境的、系统的。数字孪生可以仿真人在实际问题中感知不到的某些环境。如车联网环境下,不能只涉及汽车的机械及其移动问题,还需要考虑无线通信、传感、路况等复杂环境。数字孪生也不只针对产品,还针对使用者。仍以自动驾驶为例,除了车的数字孪生模型,还需建立驾驶者数字孪生模型,以便在困难情况下基于特定的驾驶者行为反应,进一步调整驾车效果。事实上,数字材料平台并非适用于所有对象和企业。
数字孪生实现的关键要素是什么?数字孪生实现的关键要素:数字孪生实现的关键在于工业软件。首先是仿真,很多的仿真软件,尤其是在产品开发的过程中,需要用到一些仿真软件,这也是我们现在中国工业软件很薄弱的一个环节。还有一个多物理的仿真,不光涉及到机械问题,还有电、磁、热、液压等等,是一个多物理。还有基于数字孪生技术的仿真,不再是离线的,可以与真实世界建立长久实时交互的连接,这是和以前不一样的。数字孪生需要APP,举一个例子:船舶制造,焊接很重要,焊完了之后,再把它吊装到车间进行检查,但是焊接的时间已经过了好多天了,发现问题也很难追溯,并且很难处理。现在方法是什么?在焊接的过程中,实时检测,采集这些参数,训练去分析,工艺上建立了很多APP,实时进行检测,保证焊接质量。反映到缺陷的时候是什么情况,该怎么应对,都以工业APP的形式沉淀出来,当我们检测出来是什么问题的时候,马上就进行相应的处理。数字孪生应用的生态系统,在国内,相比而言欠缺了一些,我们还要向国外学习。国外的协作做得很好,就是一个良好的生态系统。一个好的生态,才能做好事情。当前数字材料平台已得到了十多个行业关注并开展了应用实践。江苏三维数字化平台哪家好
数字材料平台在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等领域应用较多。浙江找面料平台价位
数字孪生是否存在科学问题?在物理实体维度,如何实现多源异构物理实体的智能感知与互联互通,实时获取物理实体对象多维度数据,从而深入认识和发掘相关规律和现象,实现物理实体的可靠控制与精细执行;在虚拟模型维度,如何构建动态多维多时空尺度高保真模型,如何保证和验证模型与物理实体的一致性/真实性/有效性/可靠性,如何实现多源多学科多维模型的组装与集成等;在孪生数据维度,如何实现海量大数据和异常小数据的变频采集,如何实现全要素/全业务/全流程多源异构数据的高效传输,如何实现信息物理数据的深度融合与综合处理,如何实现孪生数据与物理实体、虚拟模型、服务/应用的精细映射与实时交互等。在连接与交互维度,如何实现跨协议/跨接口/跨平台的实时交互,如何实现数据-模型-应用的迭代交互与动态演化等;在服务/应用维度,如何基于多维模型和孪生数据,提供满足不同领域、不同层次用户、不同业务应用需求的服务,并实现服务按需使用的增值增效等。浙江找面料平台价位
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