第六章

數(shù)字孿生技術01邊緣計算技術概述上章內(nèi)容02智能物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的邊緣計算技術03邊緣計算技術的發(fā)展趨勢02智能物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的數(shù)字孿生技術本章內(nèi)容03數(shù)字孿生技術的發(fā)展趨勢01數(shù)字孿生技術概述數(shù)字孿生技術概述6.1數(shù)字孿生的起源與演進0201邁克爾·格里夫斯提出“鏡像空間模型”2003年2006年數(shù)字孿生是指充分利用物理模型、傳感器、運行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學科、多尺度的仿真過程，它作為虛擬空間中實體產(chǎn)品的鏡像，反映了對應物理實體產(chǎn)品的全生命周期過程。NASA給出概念描述演進為“信息鏡像模型”

→??數(shù)字孿生?03數(shù)字孿生體數(shù)字孿生體是對象、模型與數(shù)據(jù)，是數(shù)字孿生技術的具體成果，是虛擬空間中與物理實體完全等價的信息模型，用于仿真分析與優(yōu)化。數(shù)字孿生是技術、過程與方法，強調(diào)如何實現(xiàn)物理實體與虛擬模型的映射與交互，是構(gòu)建數(shù)字孿生體的手段。0102數(shù)字孿生體vs數(shù)字孿生數(shù)字孿生技術的發(fā)展歷程美、德提出??信息物理系統(tǒng)（CPS），實現(xiàn)物理與信息世界的融合。數(shù)字孿生成為??詮釋和實現(xiàn)CPS的最佳技術??。?01概念奠基與CPS融合2010年，NASA在太空技術路線圖中引入數(shù)字孿生概念，用于??飛行器全生命周期診斷與預測??，保障安全。2011年美國空軍研究實驗室????構(gòu)建??飛機機身全生命周期數(shù)字模型??，用于結(jié)構(gòu)壽命預測與狀態(tài)評估，揭示技術瓶頸。02國家層面研究突破數(shù)字孿生技術的發(fā)展歷程美國范德堡大學：開發(fā)基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡的機翼健康監(jiān)測模型；GE（Predix）：建立資產(chǎn)級、系統(tǒng)級及集群級的數(shù)字孿生體系；西門子：提出“數(shù)字化雙胞胎”的理念，支持全流程數(shù)字化；ANSYS公司：推出集成工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的解決方案，協(xié)助故障診斷優(yōu)化效率。03企業(yè)應用與產(chǎn)業(yè)化數(shù)字孿生技術的發(fā)展歷程智能制造背景下數(shù)字孿生的??內(nèi)涵、體系架構(gòu)與實現(xiàn)路徑??。數(shù)字孿生車間的??四維融合??（物理、模型、數(shù)據(jù)、服務）理論與技術。數(shù)字孿生驅(qū)動的??應用準則與關鍵技術難題??。在航空航天、工業(yè)4.0等領域的??具體定義與功能??梳理。04當前研究聚焦點數(shù)字孿生技術的基本組成邁克爾·格里夫斯提出3個組成部分：物理空間的實體產(chǎn)品、虛擬空間的虛擬產(chǎn)品、物理空間和虛擬空間之間的數(shù)據(jù)與信息交互接口。01020304西門子認為數(shù)字孿生包括產(chǎn)品數(shù)字化雙胞胎、工藝流程數(shù)字化雙胞胎和設備數(shù)字化雙胞胎。國內(nèi)研究者從產(chǎn)品全生命周期管理的視角提出數(shù)字孿生應涵蓋從設計、工藝、制造、服務直至報廢回收的全流程數(shù)據(jù)。另有研究從智能制造角度出發(fā)，提出數(shù)字孿生的組成應包括產(chǎn)品設計、過程規(guī)劃、生產(chǎn)布局、過程仿真、產(chǎn)量優(yōu)化等，定義：利用軟件定義的方式，將物理客體及其構(gòu)成在數(shù)字空間實現(xiàn)??客體屬性、方法、行為??等特性的??數(shù)字化建模??。是??模型驅(qū)動??的基礎。是推動對客體認識??不斷深入、不斷定義??的過程。數(shù)字孿生是現(xiàn)實實體的??數(shù)字化表現(xiàn)??。五大能力-定義能力定義：對數(shù)字空間中定義的客體的??靜態(tài)和動態(tài)內(nèi)容??進行展示，通過??VR等技術??實現(xiàn)??高逼真、高精度、高動態(tài)??的信息展現(xiàn)。五大能力-展現(xiàn)能力靜態(tài)內(nèi)容??：客體屬性、方法、行為數(shù)據(jù)及其關聯(lián)。??動態(tài)內(nèi)容??：??實時或準實時??的可變信息。??最終目標??：為科學認知物理客體提供手段。定義：數(shù)字孿生通過多種傳感設備或終端實現(xiàn)與物理世界的動態(tài)交互，將分析結(jié)果反饋給物理客體，進一步增強與物理客體的耦合時效。這是區(qū)別于傳統(tǒng)信息化系統(tǒng)的關鍵特性。流程：感知

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計算分析

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反饋。作用：為客體執(zhí)行提供信息參考，為人員提供決策支持。五大能力-交互能力定義：主要包括壽命估計、能力評估、維護保障、生產(chǎn)監(jiān)控、設計決策等功能，獲得超出現(xiàn)有認知的新信息，為再設計、再優(yōu)化客體提供支持。利用大數(shù)據(jù)分析和人工智能等技術。推動物理客體的改進和提升。物理客體通過內(nèi)置器件接收信息，提升自主決策水平。五大能力-服務能力定義：隨著客體的發(fā)展、存亡，在廣度和深度兩個維度實現(xiàn)對物理客體的詳盡描述和記錄，具備自學習、自適應能力。廣度進化：記錄全生命周期全部信息，具備無限信息接納能力。深度進化：復現(xiàn)任意歷史狀態(tài)，推演仿真未來“假設”場景。對自身各種能力實現(xiàn)迭代和優(yōu)化。五大能力-服務能力關鍵挑戰(zhàn)/難點：多領域：系統(tǒng)方程復雜度高，對傳感器數(shù)據(jù)一致性要求極高。多尺度：空間尺度、時間尺度及耦合范圍的協(xié)調(diào)。關鍵技術——多領域、多尺度融合建模強調(diào)在正常與異常工況下，從多學科視角對物理系統(tǒng)進行跨領域一體化建模，實現(xiàn)機理層面的深度融合與協(xié)同設計。多領域致力于整合不同時間尺度下的物理過程，通過物理參數(shù)的協(xié)調(diào)，將不同計算模型有效銜接，以獲得比單尺度模型更高的模擬精度。多尺度核心定義：針對復雜系統(tǒng)，融合數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，通過歷史/實時運行數(shù)據(jù)對物理模型進行動態(tài)校正與增強，構(gòu)建能實時同步目標系統(tǒng)狀態(tài)的動態(tài)評估體系。關鍵技術——數(shù)據(jù)驅(qū)動與物理模型融合主流融合方法：一是以物理模型為主，用數(shù)據(jù)驅(qū)動方法修正模型參數(shù)；二是并行運行兩種模型并按可靠性加權輸出。核心難點與瓶頸：機理與數(shù)據(jù)深層次融合不足。全生命周期數(shù)據(jù)無法共享，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)難以有效融合。數(shù)字化設計、虛擬建模等前期能力有待提升。核心定義：高精度傳感器是系統(tǒng)的“前線感官”，快速、安全、準確的傳輸網(wǎng)絡是基礎。MEMS傳感器（低成本、高集成）、高帶寬無線傳輸技術是趨勢，但是傳感器性能與工作環(huán)境限制、傳輸?shù)膶崟r性與安全性仍是技術難點所在。關鍵技術——數(shù)據(jù)采集和傳輸核心定義：采用云服務器進行分布式管理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)高速讀取和安全冗余備份，支撐歷史回放、退化分析、數(shù)據(jù)挖掘。挑戰(zhàn)：優(yōu)化數(shù)據(jù)架構(gòu)以滿足實時性要求，構(gòu)建安全私有云解決方案。關鍵技術——全生命周期數(shù)據(jù)存儲和管理VR呈現(xiàn)核心定義：通過VR技術實現(xiàn)沉浸式體驗，將智能監(jiān)測分析結(jié)果以超現(xiàn)實形式疊加到數(shù)字孿生體中，實現(xiàn)實時、連續(xù)的人機互動。但是依賴大量高精度傳感器數(shù)據(jù)，VR技術本身存在瓶頸。關鍵技術——VR呈現(xiàn)&高性能計算核心定義：通過VR技術實現(xiàn)沉浸式體驗，將智能監(jiān)測分析結(jié)果以超現(xiàn)實形式疊加到數(shù)字孿生體中，實現(xiàn)實時、連續(xù)的人機互動。但是依賴大量高精度傳感器數(shù)據(jù)，VR技術本身存在瓶頸。VR呈現(xiàn)核心定義：依賴于分布式計算的云服務器平臺，是保障系統(tǒng)實時性的關鍵。計算能力直接決定系統(tǒng)整體性能。趨勢：異構(gòu)加速計算體系（如CPU+GPU,CPU+FPGA）。高性能計算數(shù)字孿生技術體系建模計算層沉浸式體驗層數(shù)字孿生功能層是體系的用戶交互窗口，旨在通過VR/AR等技術提供沉浸式、多感官的交互體驗，讓用戶直觀感知和理解系統(tǒng)狀態(tài)。直接面向設計、生產(chǎn)、運維等實際需求，提供如壽命預測、健康管理、智能決策等具體應用功能。是體系的核心引擎，承擔著將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為高保真模型，并通過高性能計算實現(xiàn)仿真、預測與決策的關鍵任務。數(shù)據(jù)保障層負責通過傳感器采集、高速網(wǎng)絡傳輸和云存儲管理，為上層提供實時、可靠的全生命周期數(shù)據(jù)支撐。人工智能在智能物聯(lián)網(wǎng)中的應用4.2數(shù)字孿生技術與智能物聯(lián)網(wǎng)提供實時、全面的數(shù)據(jù)采集。構(gòu)建高速、可靠的數(shù)據(jù)傳輸通道（通過多種異構(gòu)網(wǎng)絡）。是實現(xiàn)物理實體與虛擬模型雙向?qū)崟r映射的必然條件。對海量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進行集成、仿真、分析與決策。實現(xiàn)從簡單的數(shù)據(jù)監(jiān)測到深度洞察和精準預測的跨越。智能物聯(lián)網(wǎng)是數(shù)字孿生的“神經(jīng)網(wǎng)絡”數(shù)字孿生是智能物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的“價值升華器”雙向賦能相輔相成指標測量基于有限的直接傳感器數(shù)據(jù)，借助機器學習和大樣本庫，間接推測出無法直接測量的關鍵指標。例如通過振動、溫度等歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建模型間接推測設備健康指標或剩余壽命。精準預測結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)處理和AI建模，實現(xiàn)評估當前、診斷過去、模擬可能、預測未來，提供更全面的決策支持。基于智能物聯(lián)網(wǎng)的核心價值NASA在“阿波羅計劃”中建造兩個相同的空間飛行器智能應用-產(chǎn)品領域（一）將全生命周期健康管理數(shù)據(jù)反饋至設計端，實現(xiàn)前瞻性設計優(yōu)化。航空發(fā)動機：可靠性數(shù)字孿生模型。建筑、核能：基于數(shù)字孿生思想增強工程分析。?01產(chǎn)品設計階段通過虛擬映射刻畫制造過程，解決難題，提高可靠性。西門子：構(gòu)建整合制造流程的模型，形成“虛擬企業(yè)”。智能工廠：實現(xiàn)物流優(yōu)化、人機協(xié)同、資源自適應控制。02產(chǎn)品生產(chǎn)制造階段智能應用-產(chǎn)品領域（二）全面監(jiān)測、預測性維護、故障精確定位，延長生命周期。NASA/美國空軍：飛行器健康管理與結(jié)構(gòu)壽命預測。通用電氣：發(fā)動機實時監(jiān)控與預測性維護。衛(wèi)星運維：通過近實時遙測數(shù)據(jù)在地面站構(gòu)建衛(wèi)星數(shù)字孿生體，實現(xiàn)健康狀態(tài)實時反映、壽命預估、調(diào)度優(yōu)化，延長使用壽命。03產(chǎn)品維護及應用階段智能應用-智慧城市領域核心特征：精準映射、虛實交互、軟件定義、智能干預。建設特點：虛擬互連、數(shù)據(jù)共享：虛擬新加坡”項目打造城市級數(shù)據(jù)平臺；巴塞羅那部署大量傳感器。多場景模擬推進服務智能化：德國模擬能源系統(tǒng)；巴塞羅那的智能灌溉與垃圾回收系統(tǒng)。試點研究、示范推廣：中國雄安新區(qū)、北京副中心、無錫、香港等超過500個城市在探索。人工智能技術的發(fā)展趨勢4.3安全內(nèi)生：安全性是從系統(tǒng)設計階段就深度整合的核心要素。技術層面模型與數(shù)據(jù)融合：構(gòu)建覆蓋全生命周期管理的統(tǒng)一數(shù)字孿生模型。融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)虛擬調(diào)試。智能決策：系統(tǒng)能夠積累和復用知識，在虛實不同步時自主做出最優(yōu)反饋控制。