数字孪生制造单元多维多尺度建模与边—云协同配置

为了解决离散型智能车间多维、多尺度、高保真建模及其软硬件配置与协同问题,以离散型智能车间的基本实现单元——数字孪生制造单元为对象,从数据—知识混合驱动的角度,探明新一代信息技术赋能下数字孪生制造单元的构成要素与关键特征,提出数字孪生制造单元的多维多尺度智能空间模型及其高保真建模方法。进一步从边—云协同的角度构建软硬件集成的数字孪生制造单元配置模型,建立了基于智能合约的数字孪生制造单元边—云协同运行与智能化管控机制。采用Java Web技术开发了数字孪生制造单元原型系统,并以航空发动机整体叶轮加工过程为案例,验证了所提模型与方法的正确性和有效性。

矿井提升系统数字孪生快速建模方法研究

矿井提升系统的安全可靠运行对整个矿井的生产至关重要。为实现矿井提升系统的单点全域可视化与虚拟远程协同联动控制,解决传统多点视频监控只能覆盖个别关键部件,信息获取不全面的难题,结合工业传感、人工智能、快速建模、云存储等技术构建了集监测、控制、服务等功能于一身的矿井提升系统数字孪生框架,并以此为基础,提出了多维多尺度数字孪生快速建模方法。通过三维激光扫描技术与滤波、泊松三维重建等点云处理算法构建矿井提升系统的大尺度几何模型;使用工业传感网络、PLC数据读取转换技术,建立海量数据下的矿井提升系统行为模型;结合数据库技术、领域专家知识与案例,构建矿井提升系统故障知识模型。以某矿提升系统为应用场景,进行了多维多尺度数字孪生快速建模试验,获得了如下效果:几何建模效率相比传统CAD软件建模提高93%,极大程度上还原了真实场景;行为建模方法在不新增传感器和不停机的情况下实现了对真实体行为的映射,节约了大量成本,实时性强;以Unity3D软件为基础编写脚本,使几何模型、行为模型与知识模型深度融合,以几何模型的高真实度部件级模型为基础进行行为模型的同步与演绎,可以实现虚实系统间无延时的协同联动,同时通过实时行为数据可以触发知识模型进行辅助决策。整个数字孪生模型的建立过程兼顾成本与效果,将大幅度提高矿井提升系统的运行安全性与智能化程度。

数字孪生:跨界赋能于多领域智能的新应用

随着大数据、5G、人工智能、CPS、云计算、物联网技术的发展与交叉融合,使得世界朝着数字化、智能化方向发展.数字孪生是以物理实体为原型建立多维虚拟模型,通过安装在物理本体上的传感器实时反馈数据,并结合以往的历史数据和人工智能技术,最后利用软件分析并呈现.由于数字孪生技术能与多个先进理念,如:工业4.0、航空航天、智慧城市、智慧医疗等良好的融合并应用,这使其成为多个行业的热门研究方向与主要驱动技术,在各行各业都有很大的发展空间.本文首先阐述了数字孪生技术的基本概念,梳理了数字孪生技术的发展脉络,进一步理清了数字孪生技术与CPS技术之间的关系,并介绍了数字孪生技术的研究现状.其次,介绍了数字孪生的关键技术即多维多尺度建模,孪生数据管理和虚拟呈现.最后,探讨了数字孪生技术在智慧工厂领域、智慧城市领域、孪生医疗领域、航空航天领域的应用发展和方向,并从方案、特点、关键技术等角度介绍了本研究团队在智慧工厂领域对原稳加热炉设备的数字孪生应用案例.