数字孪生技术 课件 第2章 数字孪生技术及应用

生产数字孪生ProductionDigitalTwin

Technologies智能制造工程专业核心课程第二章数字孪生技术02第一节数字孪生的应用领域第二节数字孪生的技术基础第三节数字孪生的核心技术数字孪生是个普遍适应的理论技术体系，已经成为了近年来快速发展的技术领域，广泛地应用于航空航天、电力、汽车制造、油气、健康医疗、船舶航运、城市管理、农业、建筑、安全急救、环境保护等多个领域，为各行各业的发展提供了全新的思路和方式。引言图2-1数字孪生在各领域应用情况第一节数字孪生的应用领域一、数字孪生的应用场景二、数字孪生的典型应用案例第一节

数字孪生的应用领域一、数字孪生的应用场景(一)数字孪生+航空航天在航空航天领域中，数字孪生技术可以模拟复杂的系统和过程，提供可视化的数据和信息支持，优化生产过程的每一个环节，如图2-2所示。例如，协助飞机制造企业完成生命周期的产品开发、制造、测试、维护等，建立飞机各个部件的仿真模型，全面展示飞机的设计、结构、性能等方面的信息，提前发现设计缺陷、完善飞机组件设计、优化设计方案。图2-2数字孪生模拟过程第一节

数字孪生的应用领域1.飞行器的设计研发通过建立飞行器的数字孪生体，可以在各部件被实际加工出来之前，对其进行虚拟数字测试与验证，及时发现设计缺陷并加以修改，避免反复迭代设计所带来的高昂成本和漫长周期。达索航空公司开发了基于数字孪生理念构建的虚实开发与仿真平台3DExperience，用于改进“阵风”系列战斗机和“隼”系列公务机的设计过程，使成本浪费降低25%，并首次将质量改进提升了15%以上。2.飞行器的制造装配及运行维护在进行飞行器各部件的实际生产制造时，建立飞行器及其相应生产线的数字孪生体，可以跟踪其加工状态，并通过合理配置资源减小停机时间，从而提高生产效率，降低生产成本。利用飞行器的数字孪生体，可以实时监测结构的损伤状态，并结合智能算法实现模型的动态更新，提高剩余寿命的预测能力，进而指导更改任务计划、优化维护调度、提高管理效能。第一节

数字孪生的应用领域(二)数字孪生+汽车数字孪生技术在汽车制造行业中的应用广泛，如图2-3所示，可以为汽车设计、生产、销售和服务等方面提供更为准确、高效的解决方案，提高汽车制造行业的竞争力和市场价值。借助数字孪生技术可将汽车进行数字化建模，实现汽车的虚拟化。图2-3东风汽车发动机总装车间数字孪生系统第一节

数字孪生的应用领域1.生产线的设计运用数字孪生技术可以提高汽车生产线的设计效率，通过在虚拟空间中测试、验证、优化产品设计，快速、低成本实现产品的迭代。例如，通过数字孪生，要优化轮胎的质量和性能，就可以避免漫长的装配实车测试等待时间了。可以直接在孪生体中对轮胎性能展开模拟测试，加速测试过程。2.生产线的制造运用数字孪生技术可以提升汽车生产线的制造效率，通过构建数字化模型和利用物联网收集实时数据，实现生产过程的监测、预警、优化和自动化。例如，数字孪生体可以实现虚拟工厂漫游，设备实时数据、产线产能情况、不良率、工厂布局等数据一应俱全，生产现场一览无余。3.生产线的销售运用数字孪生技术可以增强汽车生产线的销售竞争力，通过提供更丰富、更个性化的客户体验，激发购车欲望。例如，一辆带有三维可视化功能的数字孪生汽车，可以让潜在买家购车时将汽车的颜色改成自己喜欢的颜色，自己喜欢的内饰。可以让潜在买家购车时将汽车的颜色改成自己喜欢的颜色，自己喜欢的内饰。第一节

数字孪生的应用领域结合VR/AR技术，还能让用户在虚拟空间操控驾驭汽车，全方位地感受汽车在各种环境各种场景下的性能和魅力。4.生产线的售后服务运用数字孪生技术可以优化汽车生产线的售后服务，通过构建全生命周期的数字模型，提供实时性能、传感器数据以及服务历史、配置更改、零件更换和保修数据等信息，帮助消费者清楚车辆的健康状况，并提供纠正措施。例如，特斯拉公司为其生产和销售的每一辆电动汽车都建立数字孪生模型，模型数据保存在公司数据库。每辆电动车每天报告其日常经验，并通过数字孪生的模拟程序使用这些数据来发现可能的异常情况并提供纠正措施。第一节

数字孪生的应用领域(三)数字孪生+电力电力行业依托数字孪生技术进行行业改革，提升整个电力行业运营能力，该技术带来的震撼视觉冲击力以及仿真能力，极大促进电力行业进步。例如，如图2-4所示，通过将电力设备进行数字化建模，并结合传感器数据进行实时监测，可以提前发现潜在问题并采取相应措施。有助于避免设备故障导致停电或损坏，提高整个电网的可靠性和稳定性。通过将真实世界中的物理实体转化为数字化模型，并使用先进的3D可视化技术展示出来，可以使人们更直观地了解电力系统运行情况。图2-4数字孪生电网运营决策系统第一节

数字孪生的应用领域(四)数字孪生+车间车间是制造业的基础单元，实现车间的数字化和智能化是实现智能制造的迫切需要。随着信息技术的深入应用，车间在数据实时采集、信息系统构建、数据集成、虚拟建模及仿真等方面获得了快速的发展，在此基础上，实现车间信息与物理空间的互联互通与进一步融合将是车间的发展趋势，也是实现车间智能化生产与管控的必经之路。如图2-5所示，将数字孪生技术引入到车间中，实现车间信息与物理空间的实时交互与深度融合。图2-5数字孪生车间第一节

数字孪生的应用领域(五)数字孪生+城市城市是一个开放庞大的复杂系统，具有人口密度大，基础设施密集，子系统耦合等特点。如何实现对城市各类数据信息的实时监控，围绕城市的顶层设计、规划、建设、运营、安全、民生等多方面对城市进行高效管理，是现代城市建设的核心。如图2-6所示，借助数字孪生技术，参照数字孪生五维模型，构建数字孪生城市，将极大改变城市面貌，重塑城市基础设施，实现城市管理决策协同化和智能化，确保城市安全、有序运行。图2-6数字孪生城市模型第一节

数字孪生的应用领域(六)数字孪生+机床机床数字孪生技术在机床制造、维护和智能化控制方面都有着广泛的应用前景。随着人工智能和大数据技术的不断发展，机床数字孪生技术将进一步提升机床的性能和可靠性，为制造业的转型升级提供强大支持。机床数字孪生技术可以提供高效的监测和维护功能，如图2-7所示，通过连接机床的物理部分和数字模型，可以实时监测机床的运行状态、温度、压力等关键参数，及时发现并预防故障。同时，数字孪生还可以进行远程维护和诊断，减少因机床停机而带来的生产损失。图2-7西门子虚拟机床第一节

数字孪生的应用领域(七)数字孪生+地球数字地球概念在1998年最早由美国提出，是融合地球观测、地理信息系统、全球定位系统、通信网络、传感器网、电磁识别器、虚拟现实、网格计算等技术，真实地镜像地球，如图2-8所示，以期应对自然资源枯竭、粮食和水安全、能源短缺、环境退化、自然灾害、人口爆炸以及全球气候变化等问题。谷歌公司的谷歌地球(GoogleEarth)由于借助美国在遥感对地观测和全球卫星定位导航等领域的先发优势，成为发展最早和目前最为成熟的数字地球产品。图2-8数字孪生地球第一节

数字孪生的应用领域(八)数字孪生+轨道交通轨道交通，如铁路、地铁、轻轨等，在国民生产生活中起到了重要的作用。如图2-9所示，随着轨道交通行业的数字化应用度越来越高，数字孪生技术将覆盖在每一条线路、管网系统、运维系统和控制系统等所有有数据的地方。挪威Bybanen轻轨系统的改造和升级中，使用了Bentley公司的iTwinDesignReview工具将来自Bentley开放式建模软件的数字信息直接连接到更新的数字化设计校审工作流，提供了变革性的数字化解决方案，每个团队成员都可以可视化并了解随时间发生的变更，查看对设计产生的影响，并快速有效地做出响应。图2-9数字孪生轨道交通模型第一节

数字孪生的应用领域(九)数字孪生+船舶数字孪生技术为船舶行业数字化转型带来了积极影响。通过数字孪生技术搭建船舶智慧管理平台进行精益化管理，利用传感器和数据采集进行数字化建模，形成数字孪生船舶模型，实现对船舶的全生命周期管理、预测、仿真和优化等功能。如图2-10所示，通过数字化和智能化的船舶智慧管理平台，可以提高船舶的运营效率和安全性，推动船舶行业向数字化、智能化方向转型发展，为航运市场注入新的动力。同时，数字孪生技术的应用也将给船舶行业带来更多的商业化机会，例如智能运输、船舶租赁、虚拟航运等新型业务模式。图2-10孪生船舶第一节

数字孪生的应用领域二、数字孪生的典型应用案例(一)西门子公司的数字孪生实践西门子一直坚信数字化和技术创新是经济发展和企业成功的不二法门，从2007年至今，西门子持续投入了超过100亿美金并购UGS、LMS、CD-adapco、Mentor等公司，解决方案覆盖企业的研发、生产、运维等环节。如今西门子将上述收购后的工具进行整合打造出了最全面的研发数字孪生—Simcenter。Simcenter是西门子数字化工业软件为研发数字孪生开发的全新平台，是一个灵活、开放和可扩展的仿真和测试解决方案组合，支持客户在数字化转型中的各类创新活动。该组合涵盖了工程开发中的系统、结构、流体、电磁和电子设备仿真以及物理测试，核心产品包括机电液热系统建模与仿真工具Amesim，集成的结构多物理场仿真工具Simcenter3D，专注于CFD的多物理场仿真工具STAR-CCM+和市场领先的电子散热仿真工具FloTherm。第一节

数字孪生的应用领域(二)通用电气公司的数字孪生实践几十年来，通用电气公司(GeneralElectricCompany,GE)收集了大量资产设备(如航空发动机)的数据，通过数据挖掘分析，能够预测可能发生的故障和时间，但无法确定故障发生的具体原因。为此，GE近年来格外重视数字孪生技术的应用与探索，推出了全球第一个专为工业数据分析和开发的云服务平台Predix。该平台可连接工业设备，获得设备全生命周期数据，同时将设备机理模型与数据挖掘分析相结合，提供实时服务支持。截至2018年已经拥有120万个数字孪生体，可以处理30万种不同的设备资产问题。GE将已有的大量资产设备数据和模型叠加，通过Predix平台，提供了一个通用的数字孪生模型目录，包括多个工业数据分析模型以及超过300个资产和流程模型。用户可以利用现有的通用模型进行模型构建、仿真、训练，从而构建数字孪生体，并在现场运行或在云端大规模运行，将模型推向使用端，然后再将其产生的信息传回云端。第一节

数字孪生的应用领域(三)洛克希德·马丁公司的数字孪生实践作为洛克希德•马丁公司的第五代战斗机—F-35战机（图2-11）引入并融合了多项创新技术，生产流程复杂，而且其供应链包括1400多个供应商(其中有80多个不在美国)。为编排全球范围内的供应链，提升质量、降低成本，满足交付要求，多项关键策略已被采取作为F-35战机生产系统的一部分，其中包括数字孪生技术。在F-35战机的开发与生产过程中，分4个阶段应用数字孪生技术。图2-11第五代战斗机—F-35第一节

数字孪生的应用领域第一阶段基于工程学生成精确的3D工程模型和2D工程图。生成的3D模型与2D工程图，以及己有部件的模型及已有相关分析数据会被纳入通用产品生命周期管理系统中，以实现可访问性和配置的集成。第二阶段将数字孪生构建的工程数据与多种自动化技术结合，以支持工厂自动化。第三阶段将数字孪生直接提供给现场工作人员。基于数字线程，可以创建如工作指令图形之类的产品，对现场工作的机械师或者维护人员进行指导，或通过光学投影技术，直观地将工作指令投影到飞机上，引导工作人员的动作并预示下一步的行动。第四阶段对已制造的产品进行验证。通过使用先进的非接触式度量技术，如激光扫描和结构化光技术，可以在产品的构建或制作过程的早期识别偏差并迅速纠正，通过阻止缺陷向下游移动来降低成本。第一节

数字孪生的应用领域(四)空客的数字孪生实践空中客车公司(以下简称空客)在飞机组装过程中使用数字孪生技术（图2-12）以提高自动化程度并减少交货时间。在碳纤维增强基复合材料(carbonfiber-reinforcedpolymer,CFRP)机身结构的组装过程中，因为CFRP组件的存在，在组装过程中要求剩余应力不得超过特定值。为达到减小剩余应力的目的，空客开发了应用数字孪生技术的大型配件装配系统，对装配过程进行自动控制以减少剩余应力。该系统的数字孪生模型具有以下特点：图2-12空客飞机加工装配第一节

数字孪生的应用领域(1)建立数字孪生体的行为模型。在该装配系统中创建的数字孪生模型不仅仅是相应实际零部件的三维CAD模型，同时基于装备的传感器，也对各组件的行为模型进行建模，包括组件的力学行为模型及形变行为模型。(2)建立不同层级的数字孪生体。在该装配系统中，不仅对各组件建立相应的数字孪生模型，同时对系统本身也建立相应的数字孪生模型。系统本身的数字孪生体用于系统设计，为每个装配过程提供预测性仿真。(3)虚实交互与孪生体的协调工作。在装配过程中，多个定位单元均配备有传感器、驱动器与控制器，各个定位单元在收集传感器数据的同时，还需与相邻的定位单元相配合。传感器将获得的待装配体的形变数据与位置数据传输到定位单元的数字孪生体，孪生体通过对数据的处理计算相应的校正位置，在有关剩余应力值的限制范围内引导组件的装配过程。第一节

数字孪生的应用领域(五)PTC(ParametricTechnologyCorporation)的数字孪生实践PTC将数字孪生应用到自行车上，可以实时监控自行车的性能。当自行车骑行并且其组成部件移动时，虚拟空间的自行车数字孪生模型也会同步移动。该原型的开发涉及到的主要步骤：第一步是组装带有零件的自行车；第二步是在这些组件和PTC的ThingWorxIoT平台之间创建通信连接；第三步是将ThingWorx输入连接到仪表板风格的界面，并以有意义的自行车性能信息的形式为用户提供来自传感器的数据流的实时视图。该数字孪生能够通过分析现实世界中的产品使用情况和状况数据，告知功能和功能需求，从而更好地适应市场并提供增值服务。T-Systems是全球领先的信息和通信技术提供商之一。随着基础架构的老化，T-Systems在客户端面临的最大挑战是数字转换。PTC与其合作创建了T-Systems数字孪生模型，在汽车行业中有效地设计和监控刹车片。在ThingWorx中收集和可视化现实数据，在WindchillPLM系统中，将这些实际数据连接到产品数据。利用PTC技术，T-Systems可以收集实时数据，并以有意义的方式反馈给客户。第一节

数字孪生的应用领域(六)MapleSoft公司的数字孪生实践传统上，生产系统的调试大都是实物测试，难以提前发现设计中存在的缺陷，导致设计周期长、成本高、设计空间小等问题。尤其在初期，概念生成、有限元分析、计算流体动力学、原型生成、生产设计和生产方面的成本将成数倍增加。针对此问题，MapleSoft软件公司开发了模型驱动的数字孪生产品MapleSim，可用于辅助产品设计中所有阶段的虚拟调试与仿真，显著降低开发新产品的风险。MapleSim用于多领域复杂系统建模和仿真。MapleSim提供图形化的设计环境，只需要通过简单直观的鼠标操作，就可以完成各种复杂系统的建模。MapleSim使用了高级符号技术与高指数微分代数方程(differential-algebraicequation,DAE)混合求解器，自动生成系统的“完全参数化的模型”，用于各种高级分析任务，以及实现高性能仿真和实时应用。第二节数字孪生的技术基础一、数字孪生的层次架构二、数字孪生的技术体系第二节

数字孪生的技术基础一、数字孪生的层次架构数字孪生层次架构由物理层、数据层、模型层、功能层和应用层组成。如图2-13所示，具体如下：（一）物理层物理层所涉及的物理对象既包括了物理实体，也包括了实体内部及互相之间存在的各类运行逻辑、生产流程等已存在的逻辑规则。（二）数据层数据层主要包括数据的感知、存储和处理。数据感知类型涵盖了实时数据、机理数据、工艺数据、历史数据等多种类型，这些数据可以通过各种传感器和监测设备进行采集和感知。通过建立加工数据库和数字孪生模型数据库，可以有效地存储和管理大量的数据，为后续的分析和应用提供支持。数据处理对数据进行处理和分析，可以建立准确的数字孪生模型，为模型层提供可靠的数据支撑。第二节

数字孪生的技术基础（三）模型层模型层是数字孪生的核心组成部分，包括机理模型和数据驱动模型两个主要内容。机理模型基于对生产过程物理规律的建模和理论分析，能够深入理解和描述系统的运行机制；而数据驱动模型则通过对大量实际数据的分析和学习，能够发现数据之间的内在关联和规律。模型层在数字孪生中扮演着重要角色。（四）功能层功能层是数字孪生体的直接价值体现，实现系统认知、系统诊断、状态预测、辅助决策功能。系统认知一方面是指真实描述及呈现物理实体的状态，另一方面指数字孪生体在感知运算之上具备自主分析决策能力，后者属于更高层级功能；系统诊断是数字孪生体实时监测系统，能够判断即将发生的不稳定状态，即“先觉”；状态预测只是数字孪生体能够根据系统运行数据，对物理实体未来状态进行预测，即“先知”；辅助决策是指能够根据数字孪生体所呈现、诊断及预测结果对系统运行过程中各项决策提供参考。第二节

数字孪生的技术基础（五）应用层应用层是面向各类场景的数字孪生体的最终价值体现，具体表现为不同行业的各种产品，能够明显推动各行各业的数字化转型，目前数字孪生已经应用到了智慧城市、智慧工业、智慧医疗、车联网等多种领域，尤以数字孪生城市、数字孪生制造发展最为成熟。图2-13数字孪生驱动的机械工艺系统层次架构第二节

数字孪生的技术基础二、数字孪生的技术体系数字孪生技术体系是一种将现实世界中的物理系统或过程通过数字化技术建模和仿真的方法，以实现对物理系统的实时监测、预测和优化的技术体系。(一)数字孪生技术模块1.虚拟现实技术随着时代与科技的不断进步，虚拟现实技术（VR）也在不停的改革换代。关于VR技术的定义，目前尚无统一的标准，有多种不同的定义，主要分为狭义与广义等两种界定。在狭义的标准中，VR技术被称为“基于自然的人机接口”，它是一种先进的人机交互方式。在广义的定义中，VR技术代表的是利用先进的计算机方法对现实世界的物体与环境进行模拟仿真，更主要的是对虚拟世界内部的模拟，它是对虚拟想象或真实的，多感官的三维虚拟世界的模拟。虚拟现实技术是结合人工智能、计算机、传感器等技术创造一个仿真的虚拟环境，如图2-14所示。第二节

数字孪生的技术基础虚拟现实系统（图2-14）的“3I”特征是沉浸性(Immersion)、交互性(Interaction)和想象性(Imagination)。沉浸性是指虚拟现实系统能够创造出一种身临其境的体验，使用户感觉自己置身于虚拟环境中。这种体验通常通过使用头戴式显示器、立体声音效和触觉反馈等技术来实现，使用户感觉仿佛置身于真实世界中。图2-14VR现实模拟第二节

数字孪生的技术基础虚拟现实技术在很多方面都有应用，如下：(1)在影视娱乐中的应用。近年来，由于虚拟现实技术在影视业的广泛应用，以虚拟现实技术为主而建立的第一现场9DVR体验馆得以实现。第一现场9DVR体验馆自建成以来，在影视娱乐市场中的影响力非常大，此体验馆可以让观影者体会到置身于真实场景之中的感觉，让体验者沉浸在影片所创造的虚拟环境之中。同时，随着虚拟现实技术的不断创新，此技术在游戏领域也得到了快速发展。虚拟现实技术是利用电脑产生的三维虚拟空间，而三维游戏刚好是建立在此技术之上的，三维游戏几乎包含了虚拟现实的全部技术，使得游戏在保持实时性和交互性的同时，也大幅提升了游戏的真实感。虚拟现实技术和可穿戴设备的研发降低了体育项目的参与门槛，诸如赛车、国际象棋等运动，选手们可接入服务器“穿越”到世界各地赛场，与各国高手同台竞技。第二节

数字孪生的技术基础(2)在教育中的应用。如今，虚拟现实技术已经成为促进教育发展的一种新型教育手段。传统的教育只是一味的给学生灌输知识，而现在利用虚拟现实技术可以帮助学生打造生动、逼真的学习环境，如图2-15所示，使学生通过真实感受来增强记忆，相比于被动性灌输，利用虚拟现实技术来进行自主学习更容易让学生接受，这种方式更容易激发学生的学习兴趣。此外，各大院校利用虚拟现实技术还建立了与学科相关的虚拟实验室来帮助学生更好的学习。图2-15虚拟实验室第二节

数字孪生的技术基础(3)虚拟现实在军事方面的应用。由于虚拟现实的立体感和真实感，在军事方面，人们将地图上的山川地貌、海洋湖泊等数据通过计算机进行编写，利用虚拟现实技术，能将原本平面的地图变成一幅三维立体的地形图，再通过全息技术将其投影出来，这更有助于进行军事演习等训练，提高我国的综合国力。除此之外，现在的战争是信息化战争，战争机器都朝着自动化方向发展，无人机便是信息化战争的最典型产物。无人机由于它的自动化以及便利性深受各国喜爱，在战士训练期间，可以利用虚拟现实技术去模拟无人机的飞行、射击等工作模式。战争期间，军人也可以通过眼镜、头盔等机器操控无人机进行侦察和暗杀任务，减小战争中军人的伤亡率。由于虚拟现实技术能将无人机拍摄到的场景立体化，降低操作难度，提高侦查效率，所以无人机和虚拟现实技术的发展刻不容缓。第二节

数字孪生的技术基础2.虚拟制造技术虚拟制造技术(VirtualManufacturingTechnology,VMT)是以虚拟现实和仿真技术为基础，如图2-16所示，对产品的设计、生产过程统一建模，在计算机上实现产品全生命周期的模拟仿真，无需进行物理样品的制造，从产品的设计阶段开始就能够模拟出产品性能和制造流程，通过该种方式来优化产品的设计质量和制造流程，优化生产管理和资源规划，最小化产品的开发周期以及开发成本，最优化制造产品的设计质量，最高化企业的生产效率，从而形成企业强大的市场竞争力。图2-16数字孪生工厂第二节

数字孪生的技术基础根据虚拟制造所涉及的工程活动类型不同，虚拟制造分成三类，即以设计为核心的虚拟制造(Design-centeredVM)、以生产为核心的虚拟制造(Production-centeredVM)和以控制为核心的虚拟制造(ControlcenteredVM)。这种划分结果也反映了虚拟制造的功能结构。(1)设计性虚拟制造：把制造信息引入到产品设计全过程，强调以统一制造信息模型为基础，对数字化产品模型进行仿真、分析与优化，从而在设计阶段就可以对所设计的零件甚至整机进行可制造性分析。(2)生产性虚拟制造：在生产过程模型中融入仿真技术，实现制造方案的快速评价以及加工过程和生产过程的优化。它对产品的可生产性进行分析与评价，对制造资源和环境进行优化组合，通过提供精确的生产成本信息对生产计划与调度进行合理决策。(3)控制性虚拟制造：为了实现虚拟制造的组织、调度与控制策略的优化以及人工现实环境下虚。控制性虚拟制造过程中的人机智能交互与协同，需要对全系统的控制模型及现实加工过程进行仿真，这就是以控制为中心的虚拟制造。第二节

数字孪生的技术基础虚拟制造技术在很多方面都有应用，如下：(1)虚拟企业。虚拟企业建立的一个重要原因是，各企业本身无法单独满足市场需求，迎接市场挑战。因此，为了快速响应市场的需求，围绕新产品开发，利用不同地域的现有资源、不同的企业或不同地点的工厂，重新组织一个新公司。该公司在运行之前，必须分析组合是否最优，能否协调运行，并对投产后的风险、利益分配等进行评估。这种联作公司称为虚拟公司，或者叫动态联盟，是一种虚拟企业，它是具有集成性和实效性两大特点的经济实体。在面对多变的市场需求时，虚拟企业具有加快新产品开发速度、提高产品质量、降低生产成本、快速响应用户需求、缩短产品生产周期等优点。因此，虚拟企业是快速响应市场需求的部队，能在商战中为企业把握机遇。第二节

数字孪生的技术基础(2)虚拟产品设计。飞机、汽车的设计过程中，会遇到一系列问题。在复杂管道系统设计中，采用虚拟技术，设计者可以“进入其中”进行管道布置，并可检查能否发生干涉。如图2-17则是虚拟技术在机器维修和设计上的应用。美国波音公司投资上亿美元研制波音喷气式客机，仅用一年多时间就完成了研制，一次试飞成功，投入运营。波音公司分散在世界各地的技术人员可以从客机数以万计的零部件中调出任何一种在计算机上观察、研究、讨论，所有零部件均是三维实体模型。图2-17机器维修、设计的虚拟技术第二节

数字孪生的技术基础(3)虚拟产品制造。应用计算机仿真技术，对零件的加工方法、工序顺序、工装和工艺参数的选用以及加工工艺性、装配工艺性等均可建模仿真，可以提前发现加工缺陷，提前发现装配时出现的问题，从而能够优化制造过程，提高加工效率。例如，汽车虚拟产品制造建模，如图2-18所示。图2-18汽车虚拟产品制造建模第二节

数字孪生的技术基础(4)虚拟生产过程。产品生产过程的合理制定，人力资源、制造资源、物料库存、生产调度、生产系统的规划设计等，均可通过计算机仿真进行优化；同时还可对生产系统进行可靠性分析。对生产过程的资金和产品市场进行分析预测。从而对人力资源、制造资源进行合理配置，对缩短产品生产周期、降低成本意义重大。例如，发动机的虚拟生产过程，如图2-19所示。图2-19发动机的虚拟生产过程第二节

数字孪生的技术基础3.数字样机技术数字样机技术是一种利用计算机辅助设计（CAD）和计算机辅助制造（CAM）技术，通过虚拟模拟和数字化制造的方式，快速、精确地制作出产品的物理样机或模型的技术。按照实现功能的不同可分为结构数字样机、功能数字样机和结构与功能综合数字样机。结构虚拟样机主要用来评价产品的外观、形状和装配。新产品设计首先表现出来的就是产品的外观形状是否满意，其次，零部件能否按要求顺利安装，能否满足配合要求，这些都是在产品的虚拟样机中得到检验和评价的。功能虚拟样机主要用于验证产品的工作原理，如机构运动学仿真和动力学仿真。新产品在满足了外观形状的要求以后，就要检验产品整体上是否符合基于物理学的功能原理。这一过程往往要求能实时仿真，但基于物理学功能分析，计算量很大，与实时性要求经常冲突。第二节

数字孪生的技术基础数字样机技术在很多方面都有应用，如下：(1)设计领域。数字样机技术可以帮助设计师快速生成各种设计方案，并进行实时的修改和调整。设计师可以利用这项技术创建出复杂的图案、结构或模型，以满足客户的需求。(2)制造领域。数字样机技术可以用于快速原型制作(rapidprototyping)，帮助制造商在产品开发阶段快速制作出样品进行测试和评估。这可以大大缩短产品开发周期，降低开发成本。(3)建筑领域。数字样机技术可以帮助建筑师和工程师进行建筑设计和结构分析。他们可以利用这项技术生成建筑模型、平面图和立体图，以更好地展示设计概念和优化建筑结构。第二节

数字孪生的技术基础4.数据感知、分析、决策技术数字孪生需要大量的实时数据，因此需要采集各种传感器的数据，包括温度、压力、振动等多种参数。数据处理对数字孪生的发展起到了关键作用，其中数据感知、分析预测和智能决策技术是数字孪生应用的关键技术，通过感知数据、分析预测可以为系统智能决策提供参考，实现系统由数字化向智能化发展。以机械工艺系统为例，数字孪生驱动的机械工艺系统基本原理是采集加工过程产生的海量数据，包括加工过程的经验数据、历史数据和实时数据等，通过算法、模型等实现加工状态的监测和预测、加工设备的预测性维护及加工制造过程的工艺优化和评价等目标。分析预测是数字孪生驱动的机械工艺系统应用的核心，基于上述机械工艺系统产生的海量数据，通过算法和模型训练实现了对机械工艺系统的加工状态预测和设备性能预测，有效提升了加工过程的可预测性。智能决策是数字孪生驱动的机械工艺系统关键技术的最后一步，对提高加工过程的资源利用水平起着决定性的作用。第二节

数字孪生的技术基础(二)数字孪生五维模型数字孪生五维模型主要包括：物理实体、虚拟实体、服务、孪生数据、连接五个要素（图2-20）。其逐渐成为数字孪生研究的重要参考模式。1.物理实体物理实体(PE)是数字孪生的根基，主要指现实世界中的实体，如设备、机器、工厂等。数字孪生通过数字化方式为PE创建虚拟模型,以反映其属性、模拟其行为、预测其趋势。PE是客观存在的，指一类可感知、可交互的物理系统或物理活动过程，通常由各种部件、子系统组成，并具有独立完成至少一种任务的能力。PE根据自然法则开展活动并应对不确定的环境。对PE的感知通常通过各种传感器、执行器实现，通过接触或非接触的传感器的状态感知或与PE的执行器的接口连接等方式，实时监测PE的运行状态和环境数据，根据功能和结构，PE可以分为3个级别，分别是单元级、系统级和复杂系统(SOS)级。第二节

数字孪生的技术基础2.虚拟实体虚拟实体是对物理实体的数字化建模，通过几何模型、运行模型和行为模型等方面的描述，实现对物体的全面理解和模拟。几何模型、运行模型和行为模型是虚拟实体建模中的重要组成部分，它们共同构成了对物体的多维度描述和模拟，为我们深入理解和预测物理实体的运行状态和行为提供了有力支持。在不同应用领域中，这三个模型相互交织、相互影响，共同推动着虚拟实体技术的发展和应用。下面将详细展开对几何模型、运行模型和行为模型的介绍：图2-20数字孪生五维概念模型第二节

数字孪生的技术基础(1)几何模型：几何模型是描述物体形状和结构的数学表示。它可以采用点、线、面、体等几何元素来表达物体的外观和内部特征。在虚拟实体中，几何模型为物体的可视化展示提供了基础，同时也为后续的分析和仿真提供了准确的几何信息。工程领域中，几何模型在产品设计、结构分析和制造加工等方面发挥着重要作用。(2)运行模型：运行模型描述了物体的运动规律和动态特性。它包括了物体的运动方程、动力学参数和运动路径等信息。通过运行模型，我们可以模拟物体在不同条件下的运动状态，预测其轨迹、速度和加速度变化，从而帮助优化设计和控制物体的运动过程。在机械系统、交通运输等领域，运行模型被广泛应用于运动规划、轨迹跟踪和控制系统设计等方面。(3)行为模型：行为模型描述了物体的功能、反应规律和与环境的互动方式。它包括了物体的行为特征、决策过程和交互模式等内容。可以模拟物体的行为表现，预测其与其他实体的相互作用，从而更好地理解和预测物体的行为。在人工智能、机器人技术等领域，行为模型被广泛应用于智能决策、自主行动和人机交互等方面。第二节

数字孪生的技术基础3.数据数据是从物理实体和虚拟实体中获取的各种信息，包括结构数据、运行数据和环境数据等。这些数据是数字孪生模型的基础，通过对这些数据的采集、分析和建模，可以实现对实体的实时监测、预测和优化管理。结构数据、运行数据和环境数据是数字孪生模型建立和应用中的重要组成部分，它们共同构成了对实体的多维度描述和分析，为我们深入理解和优化实体的运行和管理提供了有力支持。通过对这些数据的综合分析和建模，我们可以实现对实体的全面监测和预测，为实体的设计、运行和维护提供科学依据和决策支持。下面将详细展开对结构数据、运行数据和环境数据的介绍：(1)结构数据。结构数据是指描述物体内部和外部结构特征的数据。它包括了物体的几何形状、材料属性、连接关系等信息。通过结构数据，我们可以了解物体的构造和组成，分析其强度、刚度、耐久性等特性，为设计和优化提供依据。在工程领域中，结构数据在产品设计、结构分析和材料选择等方面扮演着重要角色。第二节

数字孪生的技术基础(2)运行数据。运行数据是指描述物体运动和行为特征的数据。它包括了物体的位置、速度、加速度、力学特性等信息。通过运行数据，我们可以监测物体的实时运行状态，分析其运动规律和动态特性，帮助优化控制和管理物体的运行过程。在机械系统、交通运输等领域，运行数据被广泛应用于运动规划、故障诊断和性能优化等方面。(3)环境数据。环境数据是指描述物体周围环境条件和影响因素的数据。它包括了温度、湿度、压力、光照等环境参数，以及其他物体或外部因素对实体的影响情况。通过环境数据，我们可以了解物体所处环境的变化和影响，预测其在不同环境条件下的表现和反应，为实体的适应性和稳定性提供支持。在气象学、生态学等领域，环境数据被广泛应用于环境监测、气候预测和生态保护等方面。第二节

数字孪生的技术基础4.连接连接技术在数字孪生系统中扮演着至关重要的角色，通过网络和通信技术，实现了物理实体、虚拟实体和孪生数据之间的连接和交互，为实体的实时监控、远程操作和智能决策提供了技术支持。连接技术如物联网、云计算和大数据等在数字孪生系统中的应用不断拓展和深化，为实体的数字化建模、实时监控和智能决策提供了强大的技术支持。随着物联网、云计算和大数据技术的不断发展和融合，数字孪生系统将更加智能化和自动化，为各行业的生产、运营和管理带来更多创新和价值。下面将进一步拓展连接技术的应用和发展趋势：(1)物联网技术。物联网是连接各种物理实体和虚拟实体的核心技术之一，通过传感器、无线通信和云计算等技术，实现了设备之间的互联互通。在数字孪生系统中，物联网技术可以实现对实体的实时监测和数据采集，将采集到的数据传输到云端进行分析和处理，为实体的运行状态和行为提供及时反馈和控制。第二节

数字孪生的技术基础(2)云计算技术。云计算是数字孪生系统中数据存储和计算的重要支撑技术，通过云端的大规模计算资源，可以实现对海量数据的存储、处理和分析。在数字孪生系统中，云计算技术可以实现对孪生数据的集中管理和分布式计算，为实体的模拟仿真、数据挖掘和智能决策提供强大的计算支持。(3)大数据技术。大数据技术是数字孪生系统中数据分析和挖掘的关键技术，通过对大规模数据的处理和分析，可以发现数据之间的关联和规律，为实体的运行状态和行为提供深入理解和预测。在数字孪生系统中，大数据技术可以实现对多源数据的整合和分析，为实体的优化管理和智能决策提供数据支持。第二节

数字孪生的技术基础5.服务数字孪生系统作为一种集成了物理实体、虚拟实体和数据分析的技术，提供了多种服务和功能，可以实现对物理实体的智能化管理和优化，从而提高效率、降低成本，并推动产业的数字化转型和智能化发展。随着数字孪生技术的不断发展和应用，其在各个领域的应用场景和服务功能将得到进一步拓展和深化。例如，数字孪生驱动的机械工艺系统五维模型，如图2-21所示。下面将进一步拓展数字孪生系统提供的服务和应用：图2-21数字孪生驱动的机械工艺系统五维模型第二节

数字孪生的技术基础(1)智能监测与诊断：数字孪生系统可以通过实时监测物理实体的运行状态和行为，结合虚拟模型和数据分析技术，实现对实体的智能诊断和故障预测。(2)预测与优化：数字孪生系统可以基于实时数据和模拟仿真，预测物理实体的未来行为和性能，为决策者提供优化方案和策略。通过数字孪生系统的预测能力，可以实现对生产计划、资源分配和供应链管理等方面的优化，提高生产效率和降低成本。(3)远程运维与控制：数字孪生系统可以实现对物理实体的远程监控和操作，通过虚拟仿真模型和实时数据反馈，远程运维人员可以实时监测设备状态、调整参数，甚至进行远程控制。这种远程运维方式可以减少人员现场作业，提高安全性和效率，同时可以实现对全球范围内设备的集中管理和控制。(4)智能决策支持：数字孪生系统通过对物理实体的多维数据分析和建模，可以为决策者提供智能化的决策支持。基于数字孪生系统的数据分析和预测能力，决策者可以做出更加准确和及时的决策，优化生产流程、资源配置和市场策略，提高企业的竞争力和盈利能力。第三节数字孪生的核心技术一、数字孪生虚拟系统的开发及应用二、数字孪生模型的构建及应用三、数据感知、分析预测和智能决策第三节数字孪生的核心技术数字孪生的核心技术可以概括为虚拟系统的开发及应用、数字孪生模型构建、数据感知、分析预测和智能决策等内容，如图2-22所示。图2-22数字孪生核心技术构成

第三节数字孪生的核心技术虚拟系统的开发应用是实现数字孪生“虚实融合，以虚映实”的基础，数字孪生虚拟系统的开发通常包括虚拟场景开发、仿真系统的应用等内容。现阶段，对于数字孪生虚拟系统的开发呈现出了多样化的趋势，主要可概括为基于客户端-服务端的C/S模式和基于浏览器-服务器的B/S模式，如表2-1所示。数字孪生虚拟系统构造模式特性优点缺点C/S架构客户端实现与用户交互和展示数据，服务端实现数据、逻辑计算和存储，客户端和服务器之间直接通信。性能优越可在线和离线数据安全性高成本高可移植性差客户端依赖性强B/S架构通过浏览器访问系统，用户无需安装客户端软件；数据传输通过网络进行。跨平台性好维护方便更新方便成本低渲染能力差网络要求高性能受限数据安全性低表2-1数字孪生虚拟系统的开发模式第三节数字孪生的核心技术C/S架构，即客户端和服务端，该模式主要通过服务端提供数据支持，客户端进行系统开发。在数字孪生虚拟场景开发过程中，通过客户端应用程序实现用户交互、数据展示和执行计算等功能，通过服务端应用程序完成数据存储、计算和逻辑处理等功能。服务端主要包括服务器端、应用程序和通信协议，服务器端负责接收客户端请求，处理数据、逻辑运算和计算任务，可能包括数据库服务器、应用服务器等，用于存储数据、处理请求和返回结果。而服务器端的应用程序负责处理客户端发来的请求，进行数据处理、模型计算、分析等操作，并将结果返回给客户端，可能包括模型构建、训练优化、实时数据处理等功能。在C/S模式中，客户端和服务端通常采用TCP/IP协议进行数据传输和通讯。例如，在机械加工领域，客户端通常可以采用UG、SolidWorks、CATIA等三维建模软件建立加工场景模型，并导入3DsMax等渲染软件渲染加工场景模型外观使其更接近真实场景，通过Unity3D软件进行虚拟场景的仿真和交互展示，如图2-23所示。第三节数字孪生的核心技术图2-23C/S架构数字孪生虚拟系统第三节数字孪生的核心技术B/S架构，即浏览器和服务器，该模式中主要的逻辑集中于服务器中，较C/S架构减少了客户端的运行压力。在数字孪生虚拟系统开发过程中，将渲染好的三维模型嵌入到B/S架构的虚拟平台中，用户通过浏览器（web端）访问服务器端的应用程序，实现数字孪生系统的展示、交互和数据处理。服务端包括Web服务器、应用程序后端、数据库服务器和Web应用框架。其中，Web服务器是服务端的核心，用于存储网页文件、处理HTTP请求和响应，向客户端提供Web服务；应用程序后端负责处理客户端的请求，进行数据处理、模型计算、业务逻辑等操作；数据库服务器来存储数据，应用程序后端通过数据库进行数据存取和管理，常见数据库如MySQL等；Web应用框架能有效简化开发流程和提高效率，如Django、Spring等。此外，除了以上两方面的内容，结合机器视觉的数字孪生虚拟系统构建也取得了一定的进展。在机械加工领域，通过深度相机等扫描提取点云数据，建立物理模型的数字孪生体以实现对物理空间的映射，如图2-24所示。第三节数字孪生的核心技术图2-24通过点云数据生成参数化曲面第三节数字孪生的核心技术数字孪生虚拟系统旨在将物理世界进行数字化表达，以实现对其建模、仿真和分析。涉及到许多领域。在机械加工制造领域，数字孪生虚拟系统的应用可以从虚拟交互、虚拟监控和虚拟调试三个方面进行分析：虚拟交互：操作人员通过虚拟系统于机械加工设备进行交互，如设备虚拟操作、参数调整和工艺流程检查等，减少了操作人员风险及成本，提高了操作效率。虚拟监控：数字孪生虚拟系统可以实时监测和分析机械工艺系统的运行状态和生产数据，并进行模拟和预测。通过虚拟监控，操作人员可以远程监视设备运行状态并及时异常预警。根据虚拟监控，可以优化生产计划，提高设备利用率，提升生产效率。虚拟调试：在机加工设备的设计调试阶段，操作人员在机械工艺系统数字孪生虚拟环境中模拟设备运行、测试工艺流程和参数，及时发现潜在问题并提出解决方案，有效提高了加工可靠性，提升了设备性能和生产性能。综合来看，基于数字孪生虚拟系统的应用在虚拟交互、虚拟监控和虚拟调试方面都能够帮助用户实现更精确的模拟、更有效的管理和更高效的优化。第三节数字孪生的核心技术二、数字孪生模型的构建及应用数字孪生模型是通过对物理系统进行数字化表达，实现对其模拟、预测和优化，也是数字孪生系统的核心与基础。现今大量研究仍然是以模型驱动为主，虚拟系统的构造为辅。对数字孪生模型的研究内容可概括为以下三方面：基础问题的解决、建模方法的要求和模型评价。数字孪生模型构造的基础问题包括复杂产品的建模手段匮乏、海量多源异构数据采集及处理困难、实时映射的同步性差。基于此，近年来，不同专家学者提供了多种思路，为实现多源异构数据的集成处理提供了参考，如表2-2。解决思路具体实现多学科融合建模通过跨学科合作，整合多源数据，建立联合模型，提高了系统建模的综合性和全面性，为解决复杂系统问题提供更有效的解决方案。数据-机理驱动建模综合利用实验数据和物理机理，数据-机理驱动模型能够通过学习大量数据来捕捉系统的复杂性和非线性特征，同时通过物理机理来保证模型的泛化能力和可解释性。知识图谱应用利用知识图谱技术构建薄壁件加工的知识图谱，将不同领域的知识有机整合，为数字孪生模型建模提供基础。经验积累与迭代优化在实际应用中，不断积累经验并进行模型优化，通过不断迭代改进，提高数字孪生模型的准确性和可靠性。表2-2多源异构数据的集成处理方式第三节数字孪生的核心技术数字孪生模型建模方法的要求是能自适应地融合多学科、多层次信息构建高保真、多尺度和多维加工模型，并进行模型的实时更新。在机械加工领域，首先，要根据具体的机械加工场景和需求，选择适合的建模方法和算法，常用的建模方法如表2-3所示。其次，基于历史数据训练模型并调参以提高模型的准确性和泛化能力，在加工过程中建立实时数据流处理，便于及时更新模型和预测结果，通过部署模型在加工环境实时监测和分析加工过程数据。最后，根据实际反馈结果对模型进行持续优化和改进，以达到最优结果。表2-3机械加工领域数字孪生模型的建模方法常用数字孪生模型具体内容实现方法切削力模型模拟和预测机械加工中切削过程中的切削力大小和方向经验切削力模型、解析切削力模型、有限元分析、机器学习算法等热力学模型描述机械加工过程中的热效应，包括热传导、热膨胀等，以预测加工过程中的温度分布和热变形情况有限元方法、计算立体动力学、深度学习等结构力学模型用于分析机械零件和加工设备的结构特性，包括应力、应变、振动等，以评估系统的稳定性和可靠性有限元方法、边界元方法、模态分析等加工过程模型描述机械加工中的整体过程，包括工件形状变化、表面质量、加工精度等，以帮助优化加工工艺和提高加工效率有限元法、神经网络、及其学习算法等刀具损伤模型用于评估材料在加工过程中的损伤和磨损情况，以指导刀具选择和更换策略强度理论、渐进损伤模型、深度学习、有限元分析等优化模型对加工参数进行优化，以实现加工质量和效率的最大化机器学习、遗传算法等第三节数字孪生的核心技术算法的应用是数字孪生模型预测的另一重要应用，主要应用有以下三点：首先，通过算法可以帮助数字孪生模型处理大量的实时数据，并从中提取有用的信息。其次，算法可以根据历史数据和实时输入，预测物理系统未来的行为。这有助于提前发现潜在问题，并采取相应的措施进行优化。最后，算法可以实时监测数字孪生模型的输出，并根据实时数据不断优化模型的预测能力。这有助于提高系统的效率和性能。总的来说，算法在数字孪生模型预测中的应用可以帮助实现更精准、更实时的监测和优化，提高系统的可靠性和效率。常用的算法如表2-4所示。表2-4数字孪生应用的算法算法类型具体内容主要用途监督学习算法线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等从数据中学习模式和关系，进行预测和分类任务。无监督学习算法聚类算法、关联规则挖掘算法等可用于数字孪生模型中的数据分析和模式识别，发现数据中的隐藏模式和关联深度学习算法人工神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等处理大规模数据和复杂模式识别任务时间序列分析算法ARIMA模型、指数平滑法等适用于数字孪生模型中的时序数据分析和预测，帮助模型预测未来的趋势和变化优化算法遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等可用于数字孪生模型的参数优化和模型结构优化，提高模型的性能和准确性异常检测算法孤立森林、LOF算法等可用于数字孪生模型中监测系统中的异常行为和故障，及时发现并处理异常情况第三节数字孪生的核心技术在机加工领域，常见算法的应用对于提升数字孪生性能，促进加工智能化意义重大，具体方面如图2-25所示。图2-25机加工领域数字孪生算法应用第三节数字孪生的核心技术数字孪生模型的评价是量化其质量、性能、适用性及价值等因素的重要准则，建立完善的数字孪生模型评价指标体系，确定数字孪生模型的评价准则以及具体量化计算参考方法，有利于模型的更新和改进，如图2-26所示，具体的评价准则可以参考以下几点：图2-26常见数字孪生模型评价示意图第三节数字孪生的核心技术准确性和可靠性：数字孪生模型的预测结果应当与实际情况高度吻合，模型的稳定性和可靠性也需要得到验证。全面性：数字孪生模型需要考虑到系统的各个方面，包括机械结构、传感器数据、控制系统等，以保证模型的全面性和综合性。实时性：数字孪生模型需要能够及时响应实时数据，及时更新模型以反映最新的情况，以便进行实时监控和决策支持。可解释性：数字孪生模型应当具有一定的可解释性，能够清晰地展示模型的结构和参数，便于用户理解和应用。适用性：数字孪生模型需要根据具体的机械加工场景进行定制和调整，以确保模型能够准确反映实际情况。成本效益：数字孪生模型的建立和应用成本应当合理，并且能够为企业带来实际的效益和价值。用户体验:数字孪生模型的界面友好度和用户操作的便捷性也是评价的重要指标，确保用户能够轻松地使用和管理模型。第三节数字孪生的核心技术三、数据感知、分析预测和智能决策数据感知、分析预测和智能决策技术是数字孪生应用的关键技术，通过感知数据、分析预测为智能决策提供参考，为数字孪生系统的运行和优化提供支持。在机械加工过程中，数据感知是指采集加工过程产生的海量数据，包括加工过程的经验数据、历史数据和实时数据等，根据这些数据可以实现加工状态的监测和预测、加工设备的预测性维护及加工制造过程的工艺优化和评价等目标。数据分析预测是指对采集的加工过程海量数据进行处理、分析和建模，以反馈数据间的关联和规律，实现对加工状态预测和设备性能预测，提升加工过程的可预测性。智能决策是指基于数据感知和数据