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數字孿生與仿真技術的區別

發布時間:2021-11-4 17:15:42

許多人簡單地把數字孿生技術和仿真技術等同,其實這是一個很大的誤區,下面將從定義上來理解區分這兩種技術。

一、概念

數字孿生:充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據,將多學科、多物理量、多尺度、多概率的模擬整合到虛擬空間中。實現對實體裝備全生命周期的映射,從而反映相應實體裝備的整個生命周期過程。
仿真技術:一種模擬物理世界的技術,它包含了確定性規則和完整機制的模型轉換為軟件。如果模型正確,并且有了完整的輸入信息和環境數據,那么物理世界的特征和參數就能基本準確地反映出來。假如建模是對我們對物理世界或問題的理解進行建模,那么模擬就是驗證并證實理解的正確性。
兩者之間的區別:數字孿生是通過實測、模擬、數據分析等手段,實時感知、診斷、預測物理實體對象的狀態,并通過優化指示調節物理實體對象的行為。在數字孿生體中,仿真技術只是一種創造與操作技術。

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二、認識

動態性:數字孿生,也稱為數字映射。數位空間構造的數字虛體與物理空間中的物理實體十分相似,但它不僅反映了物理世界,還接受了實時物理世界信息,反過來實時驅動物理世界。因此,數字孿生體是動態的。
雙向性:在本體和孿生體之間,數據是雙向的。本體論可將數據輸出給孿生體,孿生體也可反饋給本體。政策制定者可能會基于來自孿生體的反饋信息,進一步對本體論采取措施。
數字孿生技術與仿真技術的重要性

1、適用于產品的創新設計

通過設計工具、仿真工具、物聯網、虛擬現實等多種數字化手段,將物理設備的各種屬性映射到虛擬空間。突破物理條件的限制,更加方便設計、制造和使用。工程人員可在虛擬空間進行調試、試驗,使機器運行達到最佳效果。

2、預測與分析能力

利用運行數據的連續采集和智能分析,預測維修工作的最佳時間點,為維修周期提供參考依據。它可以作為工程檢測分析中的故障點和故障概率參考。

3、經驗數字化

根據大型設備在運行過程中出現的各種故障特征,利用機器學習的方法,把傳感器的歷史數據訓練成不同故障現象的數字特征模型,并結合專家對設備故障狀態的記錄,形成將來判斷設備故障狀態的依據,形成自主的智能診斷和判斷。

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數字孿生技術與仿真技術的的應用

在產品設計、產品制造、醫療分析、工程施工等方面,數字孿生技術得到了廣泛的應用。國內當前最受關注的是智能制造領域。
例如:數字化生產,將生產階段的各要素、原料、設備、工藝配方及工序要求,通過數字化的方式整合于一個緊密合作的生產過程,并按照既定規則,自動完成不同條件組合的操作,實現自動化生產過程;同時,記錄生產過程中各種類型的數據,以供后續分析與優化。
關鍵性指標監測與工藝能力評價:通過對生產線上各生產設備的實時運行數據采集,實現整個生產過程的可視化監控;通過經驗或機器學習等方法,建立關鍵設備參數、檢測指標的監控策略,以實現生產過程中關鍵設備參數、檢驗指標的監控和調整,實現穩定和不斷優化的生產過程。
未來UIPower會繼續“以用戶為中心,以實現為目標” 為各行業客戶提供具備極致用戶體驗的數字孿生服務!





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