基于模型数据混合驱动的大规模双馈风电场并网数字孪生建模

当前双馈风机详细模型具有多时间尺度动态和复杂控制环节,导致建模困难、大规模双馈风电场并网详细仿真建模所需算力庞大的问题。实际风机并网外特性无法实时反馈到仿真系统中,同时风电场功率输出受到多方面如风速、风向、老化等影响,使仿真系统无法精确拟合真实电力系统。针对这一问题,该文构建大规模数字孪生双馈风电场并网的电力系统模数混合驱动模型,实现了风机与电网互动反馈的实时更新,降低了算力需求,同时与风机物理实体实时匹配的虚拟模型具备较高的输出精度,满足精细化仿真需求。文中每台双馈风机采用长短期记忆网络构建数据驱动模型,风电场架构及所并电网选取常用的物理仿真模型,以数字孪生技术实现风机物理模型维护、虚拟数据模型更新的双向反馈。算例通过真实量测数据测试,结果表明在不同工况下该双馈风电场并网数字孪生模型较传统模型具备更优秀的拟合能力与精准度,同时实现了虚拟模型的实时更新能力。该模型有助于在大规模风电场并网中探寻具体某台风机故障、控制方式变化、风速波动等情况,研究风机之间相互影响、电网出现扰动时对风电场的影响。

双尾鳍船舶纵倾节能及其尺度效应的数值研究

纵倾节能是一种高效易行的船舶节能手段,针对纵倾节能应用,采用基于RANS求解的数值模拟方法,对不同缩尺比与纵倾角度工况下的双尾鳍内河船型绕流场进行了数值模拟。本文分析纵倾角度对阻力及其成分的影响规律;分析阻力随纵倾角度变化规律的原因并对纵倾节能相关的尺度效应进行探讨。结果表明,双尾鳍船舶以设计航速航行时,纵倾角度为首倾1.5°左右时阻力最小,且纵倾节能存在明显的尺度效应。

D11型双螺杆高剪切湿法制粒机制粒性能模拟与评价

基于双螺杆高剪切湿法制粒工艺与装备协同集成数字化虚拟样机仿真方法,模拟评价了D11小型双螺杆高剪切湿法制粒机的结构特征与螺杆尺度对制粒性能和关键质量属性的影响,构建了终点制粒关键质量属性-结构特征-螺杆尺度的协同耦合演化规律。研究结果表明:本文的D11小型双螺杆高剪切湿法制粒机能实现750~936μm颗粒的制造,制粒收率最高可达到88.84%。特征粒径d10、d50、d90、制粒收率与螺杆螺距预压缩比、螺杆尺度呈现正关联协同演化规律,而制粒粒径的一致性与螺杆螺距预压缩比、螺杆尺度呈现负关联协同演化规律。将螺杆螺距预压缩比提高至3.67,可使最大制粒粒径增至936μm,粒径跨度降至0.49。提高螺杆螺距预压缩比,可提升D11小型双螺杆高剪切湿法制粒机的制粒性能和终点制粒的一致性,弥补螺杆尺度减小诱发其制粒特性劣化。

超大智慧地下空间在城市综合体中的设计与影响

随着城市人口的增长和土地资源的有限,超大地下空间在城市发展中逐渐得到重视。超大智慧地下空间作为城市综合体的重要组成部分,不仅能够优化城市规划和设计,提升城市的可持续性,还能为市民提供更好的交通和停车体验。结合上海长滩项目的实际案例介绍超大智慧地下空间的建设背景、设计特点和建造特点,分析现有可运用技术以及各种技术优势,探讨对城市交通和环境的影响,最后进行经济效益分析,并对超大智慧地下空间的开发建设运营进行了总结和展望。

大型新建医院后勤智慧运维系统构建与应用

在客观分析医院后勤运维现状的基础上,以同济大学附属东方医院胶州医院综合楼为案例,介绍了基于数字孪生的智慧运维系统的构建方法,探讨了系统建设过程中的关键要点,以及该系统应用所带来的价值。

基于改进孪生神经网络的精准识别系统研究

为提高变电站环境监控及风险识别准确率,提出一种基于改进孪生神经网络的识别方法。通过在孪生神经网络中引入特征对比模块、CBAM注意力机制、DLA多尺度融合,有效解决了变电站环境监控图像中光影变化、背景变化和多尺度图像带来的识别精度低的问题,实现了变电站环境监控与风险的准确快速识别。仿真结果表明,所提方法具有一定的有效性和优越性,相较于孪生神经网络、YOLOv3、SVM、KNN模型,所建模型在各项性能指标上的表现更好,准确率、查准率、召回率、F1值和F2分别达到94.11%、92.56%、98.46%、93.27%、96.39%,且能快速、实时分类识别异常图像,对每张图像的检测用时为0.076 s。

基于多尺度DEM一体化融合技术构建水利枢纽三维地形技术研究与应用

本文通过研究多尺度DEM一体化融合技术,构建了水利枢纽的三维地形模型,并深入研究了该技术在数字孪生乌鲁瓦提水利工程汛期模拟、汛期预演、汛期预警中的应用。首先对不同尺度DEM数据进行预处理,如数据清洗和去噪,以提高数据质量,然后采用多尺度分析方法,将不同尺度的DEM数据进行一体化融合,得到更准确、全面的地形信息。该技术的核心是基于多分辨率频域融合方法,将高分辨率DEM数据与低分辨率的DEM数据结合起来。通过分析不同尺度上的地形特征,可以提取出更丰富的地貌信息,为水利工程的规划和设计提供了重要的参考依据。

遥感技术赋能智慧水利:问题、挑战与建议

如何延长遥感技术链条,支撑智慧水利建设,是目前亟待解决的问题。梳理和总结了涉水卫星数据源、涉水要素遥感产品、水利遥感模型和水利遥感应用场景服务等现状,分析了遥感技术面向水利工作的新形势、新任务、新机遇,以及其在涉水领域中面临的数据、模型、应用方面的挑战。结合遥感前沿理论和技术前景,提出了遥感技术赋能智慧水利的发展建议。

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.

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。

全局实例化的大规模数字孪生场景对象高效绘制方法

数字孪生城市场景中,传统的绘制方法难以生成大量静态、动态的绘制对象(如路灯、移动车辆等)。通常做法是在每条样条线上生成多个独立的场景对象,这样就会造成整个场景中的每个对象都使用不同的网格体,随着绘制对象规模的不断增加,绘制调用(DC)会越来越高。本文提出了全局实例化的方法管理所有大规模场景对象的绘制,降低DC数量(n_(DC)),提高绘制性能。首先,全局实例化整个场景中所布设样条线上相同的绘制对象,即场景中相同的绘制对象共享同一个网格体;其次,在每条样条线上以一定规则分配全局实例化对象的实例;最后,根据唯一标识符对更新样条线上的动态实例,可实现车辆的移动。针对传统方法、局部实例化方法、层级实例化方法和全局实例化方法分别根据车辆长度和样条线长度随机在29条样条线上生成605辆移动车辆,整体性能提升了28.4%;针对静态对象的绘制实验中将1976个路灯实例化前后n_(DC)进行了对比,发现实例化减少96%的n_(DC)。实验表明,采用全局实例化方法能够大幅减少n_(DC),并且在实际数字孪生城市场景中能够提升18%~43%的整体绘制性能。因此,本文通过全局实例化的绘制方法能够提升平均30%的绘制性能,可更好地满足数字孪生城市场景的应用要求。

飞云江流域抗旱调度及数字孪生研究与应用

针对近几年飞云江流域出现较严重旱情,反调节水库调节库容无法有效利用,调度时效性和科学性无法有效保障等影响温州地区近600万人供水安全的问题,建立了飞云江流域抗旱调度模型及数据中心,引用流域多个水库的实时降雨数据、水位数据、供水流量数据及生态流量数据,引入了气象数据,包括1、3、6 h短临网格预报数据及1、3、7、15、30、90 d等降雨中长期预报数据,结合流域水土墒情、水库及流域蒸发情况等,采用支持向量回归计算方法(SVR),开发了基于SPARK组件分布式的数字孪生业务系统,实现了可供水量预警、抗旱水位预警、抗旱天数预警和生态流量预警,增加利用反调节库容2.80×10~6m~3,备用库容2.93×10~6m~3,为飞云江流域的抗旱决策、科学调度和“四预”实现提供了数据基础和技术支撑。

基于数字孪生的多能源送端系统能量耦合协同优化控制

针对多能源送端系统中电、热、气传输时间尺度不同所导致的能量流一体化传输控制难度增加的问题,文章通过研究多能源送端系统各能量流传输特性,根据不同能量流传输时间尺度的差异,提出了一种基于数字孪生的多能源送端电网多时间尺度协同优化控制方法。首先,根据送端系统中各能量流不同传输时间尺度,建立不同能量流传输动态模型;其次,结合数字孪生模型架构,建立多能源送端系统数字孪生控制架构模型;再次,分析多能源系统能量流信息耦合特性,建立了基于数字孪生的多能源控制模型;最后,以我国东北某多能源送端系统进行仿真,结果表明,所提控制方法能够实现多能源系统中信息的快速感知、传输、控制,进而提高送端系统输出功率的稳定性。

Ni80A高温合金等温压缩过程中低能孪晶界密度在时空域的分布及演化

调控合金热变形中低能晶界(Σ3^(n)孪晶界)密度是提高合金晶界相关性能的重要手段。为揭示在电热成形过程中孪晶界密度的分布、演化及其与晶粒尺寸和储能相关的内在机制,建立电-热-力多场、宏微观多尺度耦合有限元模型。一系列Ni80A高温合金在等温压缩过程中的模拟结果表明:在加热和保温阶段,孪晶界密度基本不变;在压缩阶段,孪晶界密度先快速增加而后倾向于降低。等温压缩样中孪晶界密度的分布在高温和中等应变速率下更加均匀。与细晶粒尺寸、高储能及高动态再结晶程度相对应的热变形参数区间有助于提高孪晶界密度。

在翼航空发动机性能数字孪生建模方法

由于在翼发动机的运行环境和使用条件多变,发动机多运行在非设计状态,基于试车数据的稳态性能模型难以反映发动机运行的真实状况,鉴于此,提出了基于发动机在翼状态数据的性能模型修正方法,通过循环迭代计算的设计点性能匹配和特性图缩放和特性图参数寻优的非设计点性能匹配,借助GasTurb软件构建了某型CFM56-7B发动机在翼性能数字孪生模型,模型全工况多参数预测误差小于2.67%,验证了该方法的有效性和实用性。

基于改进Cascade R-CNN的织物瑕疵检测方法

制造业瑕疵检测问题是工业产品的关键环节,其中织物瑕疵检测尤为关键.针对织物图像尺寸大、局部瑕疵数量少、图像背景复杂等问题,设计了一种基于Cascade R-CNN融合尺度不变特征的织物瑕疵检测方法.通过训练具有多个递增交并比(IoU)阈值的级联检测网络,解决了传统深度神经网络的过拟合和错配问题;针对工业生产上存在的待检测图片发生倾斜、偏转和迁移等问题,通过尺度不变特征变换(SIFT)算法对待检测织物图进行预处理,将其正确定位到模板图上对应位置后,再进行瑕疵检测;借鉴孪生学习的思路,通过扩充输入通道,同时输入并分析待检测的图像和模板,提高了瑕疵检测的精度.实验结果表明:该模型能够有效地完成瑕疵检测任务,可对7类织物瑕疵进行检测与分类,平均精度均值达87.5%.

自适应双路间隔调控跟踪算法

卷积特征可有效解决复杂场景下的跟踪漂移问题,但特征提取耗时较长;传统手工算法跟踪速度快,然而精度有待提高。基于此,提出自适应双路间隔调控算法。针对目标尺度变化问题,使用多尺度特征训练跟踪器并依据质量评估自适应融合结果,为减少计算开销采用主成分分析降维;算法实时评估目标运动状态,在手工主线算法基础上间隔性地调用深度算法,在保证跟踪精度的同时尽可能地减少时间消耗。实验表明该算法实现了特征优势互补,精度可达0.91,GPU速度17.5 FPS。

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。

数字孪生技术在核电DCS领域应用探讨

DCS作为核电站的神经中枢系统,在保障核电站安全可靠运行中发挥着重要作用。研究了数字孪生技术在核电DCS领域的应用:探讨了数据驱动模型、物理驱动模型分别在DCS系统、DCS设备的数字孪生过程中的应用;VR技术与核电DCS数字孪生技术在核电DCS领域的结合方式。基于虚拟DCS技术、多尺度/多物理场模拟技术构建核电DCS健康监测系统,探索了数字孪生技术的核心功能:实时仿真、重现、优化和预测在核电DCS健康监测系统中的实现方式。

基于数字孪生的古建筑结构多尺度分析

为了推进古建筑数字孪生,实现物理模型和虚拟模型之间的双向映射以深度融合虚实信息,提出古建筑数字孪生框架。考虑古建筑的结构复杂和力传递方式多样等,采用多尺度模型技术将关键节点部位进行精细化建模,非关键节点部位采用线单元进行建模并通过“MPC-Beam”进行相互连接。将该方法运用于穿斗木结构和井亭木结构,创建了结构多尺度模型和传统精细化模型,计算结果显示,采用该方法计算效率最大提高了53.41%,最小提高了31.11%。这一改进为古建筑数字孪生维护服务的研究和工程应用提供了一定的技术支撑。