数字孪生技术 全套课件 第1-6章 绪论、数字孪生技术及应用-基于数字孪生的工艺优化

课程编号：课程名称：生产数字孪生英文名称：ProductionDigitalTwin课程性质：必修课学时/学分：40学时（理论24+上机16）/2学分考核方式：期末考试+项目设计选用教材：程联军，杨化林，陈成军，等．数字孪生技术．北京：机械工业出版社课程介绍《生产数字孪生》课程是智能制造工程专业学生的专业核心课。数字孪生是智能制造领域的关键技术之一，是以数字化方式创建物理实体的虚拟模型，借助数据模拟物理实体在现实环境中的行为，通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段，为物理实体增加或扩展新的能力。通过课程学习，使学生了解智能制造技术与工艺中的数字孪生，掌握生产数字孪生的产生背景、学科体系、理论方法、关键技术以及主流应用软件，了解生产数字孪生“以虚仿实、以虚映实、以虚控实、以虚优实”的特点，培养学生能够利用主流应用系统建立典型产线数字孪生模型的能力。课程介绍课程目标1：掌握数字孪生生产工艺建模以及生产工艺仿真的原理和方法。课程目标2：掌握面向数字孪生的产线虚拟调试原理和方法。课程目标3：掌握基于生产数字孪生的生产过程监控原理和方法。课程目标4：了解基于数字孪生的工艺优化原理和方法。课程目标5：基于ProcessSimulate软件，针对产线装配工艺能够进行运动学定义、装配工艺仿真和干涉检查。能够对装配机器人进行虚拟调试。能够对仓储工站进行虚拟调试。使用OPCUA（开放性生产控制和统一架构）通信协议实现数字孪生系统从仓储工站采集实时数据并向MES系统进行数据上传。课程目标课程成绩依据学生在各教学环节表现综合评定，分为项目设计成绩和期末考试成绩。考核方式考核环节项目设计成绩期末考试成绩占比50%50%课程支撑的毕业要求（根据学校定位自行确定支撑点）课程支撑的毕业要求课程支撑的毕业要求课程支撑的毕业要求支撑的智能制造课程模块数字化、网络化、智能化设计类课程理解信息物理系统的理论体系和应用领域，了解物联网和数字孪生等前沿技术发展趋势，掌握信息物理系统建模方法和软件工具，物联网通信协议及软硬件开发应用技术，数字孪生的设计工具及其在产品全生命周期的应用，对信息物理系统的工业大数据分析、评价、优化与智能决策的能力。掌握数字孪生建模理论与方法及其在制造周期各环节中的应用，熟悉常用行业软件中的数字孪生单元建模分析、孪生数据的感知与交互、生产过程孪生数据的管理与控制、数字孪生服务等功能模块，具备运用此类模块进行生产过程透明化管理，提取生产过程数据，并对其进行分析、预测与智能维护等能力。支撑的智能制造课程模块智能制造技术与工艺相关课程通过数字化的方式对工艺进行设计，并实现其面向数字孪生的工艺仿真与验证、生产调度与过程控制。了解工业物联网和数字孪生等前沿技术在生产制造环节国内外动态和发展趋势以及我国相关产业的现状和需求，掌握信息物理系统建模方法和软件工具，培养学生对在生产制造过程与环节中信息物理系统的工业大数据分析、评价、优化与智能决策的能力，训练学生对智能制造工程相关领域物理信息系统的层次化分析设计思维能力。支撑的智能制造课程模块智能制造系统建模与控制相关课程本类课程包括产品全生命周期管理的基础理论、体系和方法，全生命周期数字孪生的定义及其元数据，基于全生命周期的数字孪生技术与管理等。通过学习，使学生能系统了解产品在生命周期各阶段的数字孪生体通过数字主线构成的集合，为产品生命周期物理实体的工作状态和工作进展在信息空间的全要素重建及数字化映射，以实现全生命周期的监控、预测、诊断与优化。生产数字孪生ProductionDigitalTwin

Technologies智能制造工程专业核心课程课程介绍Courseintroduction《生产数字孪生》课程是智能制造工程专业学生的专业核心课。数字孪生是智能制造领域的关键技术之一，是以数字化方式创建物理实体的虚拟模型，借助数据模拟物理实体在现实环境中的行为，通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段，为物理实体增加或扩展新的能力。通过课程学习，使学生了解智能制造技术与工艺中的数字孪生，掌握生产数字孪生的产生背景、学科体系、理论方法、关键技术以及主流应用软件，了解生产数字孪生“以虚仿实、以虚映实、以虚控实、以虚优实”的特点，培养学生能够利用主流应用系统建立典型产线数字孪生模型的能力。目录CONTENTS第一章

绪论第二章

数字孪生技术第三章

数字孪生建模与仿真第四章

面向数字孪生的产线虚拟调试第五章基于生产数字孪生的生产过程监控第六章

基于数字孪生的工艺优化123456第一章绪论01第一节数字孪生的发展第二节数字孪生的特征第三节数字孪生与智能制造第四节数字孪生软件平台1991年，耶鲁大学的计算机教授DavidGelernter在《MirrorWorlds》中提出了镜像世界的概念，指出“软件可以将整个宇宙放进一个鞋盒子里”。这是最早对数字孪生的预见。2002年，美国密歇根大学MichaelGrieves教授面向工业界发表《PLM的概念性设想》，首次提出了一个PLM(产品生命周期管理)概念模型，在这个模型里提出“与物理产品等价的虚拟数字化表达”，出现了现实空间、虚拟空间的描述。1.1.1发展历程1.1数字孪生的发展2003年初，上述概念模型在密歇根大学第一期PLM课程中使用，当时被称作“镜像空间模型”(MirroredSpaceModel)。2006年，MichaelGrieves教授发表了著作《产品生命周期管理：驱动下一代精益思想》，进一步给出了“信息镜像模型”(InformationMirroringModel)的概念。1.1数字孪生的发展1.1.1发展历程2010年，NASA(美国国家航空航天局)发布了“Modeling,Simulation,InformationTechnology&ProcessingRoadmap”报告，首次提出了DigitalTwin一词，并给出定义：一个数字孪生，是一种集成化的多种物理量、多种空间尺度的运载工具或系统的仿真，该仿真使用了当前最为有效的物理模型、传感器数据的更新、飞行的历史等等，来镜像出其对应的飞行当中孪生对象的生存状态。NASA的数字孪生，等同于其基于仿真的系统工程。2017年、2018年，Gartner（全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司）连续两年将数字孪生列为十大技术趋势之一，极大地提高了数字孪生的热度。将数字孪生定义为对象的数字化表示。进而将数字孪生分为了三类：①离散数字孪生。②复合数字孪生。③组织数据孪生。Gartner在实践中更为重视IOT(物联网)领域中数字孪生的应用。1.1数字孪生的发展1.1.1发展历程1.1数字孪生的发展目前，国际上有很多大厂提出了基于数字孪生的产品落地方案：GE在Predix平台上构建了资产、系统和集群级别的数字孪生，用于描述、预测和优化资产性能。自2016年起，随着工业4.0智能制造的兴起，德国西门子开始尝试应用数字孪生技术，提出了“数字化双胞胎”的概念，实现了产品设计、制造、销售的全程数字化。ANSYS公司将数字孪生模型引其产品ANSYSTwinBuilder中，用以协助用户进行故障诊断、制定维护计划和改进产品性能。1.1.1发展历程充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度的仿真过程，在虚拟空间完成对物理实体的映射，从而反映物理实体的全生命周期过程。数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟模型，借助数据模拟物理实体在现实环境中的行为，通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段，为物理实体增加或扩展新的能力。作为一种充分利用模型、数据、智能并集成多学科的技术，数字孪生面向产品全生命周期过程，发挥连接物理世界和信息世界的桥梁和纽带作用，提供更加实时、高效、智能的服务。1.1.2数字孪生定义1.1数字孪生的发展1.2数字孪生的特征模型维度数字孪生是三维模型、是物理实体的Copy，或是虚拟样机。从模型需求与功能的角度，重点关注数字孪生的模型维度。理想的数字孪生模型涉及几何模型、物理模型、行为模型、规则模型等多维多时空多尺度模型，且期望数字孪生模型具有高保真、高可靠、高精度的特征，进而能真实刻画物理世界。有别于传统模型，数字孪生模型还强调虚实之间的交互，能实时更新与动态演化，从而实现对物理世界的动态真实映射。1.2.1数字孪生维度1.2数字孪生的特征连接维度一类观点认为数字孪生是物联网平台或工业互联网平台，这些观点侧重从物理世界到虚拟世界的感知接入、可靠传输、智能服务。从满足信息物理全面连接映射与实时交互的角度和需求出发，理想的数字孪生不仅要支持跨接口、跨协议、跨平台的互联互通，还强调数字孪生不同维度(物理实体、虚拟实体、孪生数据、服务/应用)间的双向连接、双向交互、双向驱动，且强调实时性，从而形成信息物理闭环系统。1.2.1数字孪生维度1.2数字孪生的特征服务/功能维度类观点认为数字孪生是仿真，是虚拟验证，或是可视化，这类认识主要是从功能需求的角度，对数字孪生可支持的部分功能/服务进行了解读。目前，数字孪生已在不同行业不同领域得到应用，基于模型和数据双驱动，数字孪生不仅在仿真、虚拟验证和可视化等方面体现其应用价值，还可针对不同的对象和需求，在产品设计、运行监测、能耗优化、智能管控、故障预测与诊断、设备健康管理、循环与再利用等方面提供相应的功能与服务。由此可见，数字孪生的服务/功能呈现多元化。1.2.1数字孪生维度1.2数字孪生的特征物理维度一类观点认为数字孪生仅是物理实体的数字化表达或虚体，其概念范畴不包括物理实体。实践与应用表明，物理实体对象是数字孪生的重要组成部分，数字孪生的模型、数据、功能/服务与物理实体对象是密不可分的。数字孪生模型因物理实体对象而异、数据因物理实体特征而异、功能/服务因物理实体需求而异。此外，信息物理交互是数字孪生区别于其他概念的重要特征之一，若数字孪生概念范畴不包括物理实体，则交互缺乏对象。1.2.1数字孪生维度1.2数字孪生的特征零级(L0)：以虚仿实以虚仿实指利用数字孪生模型对物理实体描述和刻画，具有该能力的数字孪生处于其成熟度等级的第零等级(L0)，满足此要求的实践和应用可归入广义数字孪生的概念范畴。在该等级，数字孪生模型从几何、物理、行为和规则某个或多个维度对物理实体单方面或多方面的属性和特征进行描述，从而在一定程度上能够代替物理实体进行仿真分析或实验验证。但数字孪生模型与物理实体之间无法通过直接的数据交换实现实时交互，主要依赖人的介入实现间接的虚实交互，包括对物理实体的控制和对数字孪生模型的控制与更新等。1.2.2数字孪生成熟度等级1.2数字孪生的特征零级(L0)：以虚仿实——以机器人为例伺服电机约束模型等构成的机器人数字孪生模型，在一定程度上代替机器人试制品进行运行实验，并对设计方案进行验证和优化。在此过程中，机器人试制品与数字孪生模型之间没有直接的数据交互，但技术人员能够基于仿真实验结果不断优化设计方案，并指导试制品实验验证过程的相关操作。1.2.2数字孪生成熟度等级1.2数字孪生的特征一级(L1)：以虚映实以虚映实指利用数字孪生模型实时复现物理实体的实时状态和变化过程，具有该能力的数字孪生处于其成熟度等级的第一等级(L1)。在该等级，数字孪生模型由真实且具有时效性的物理实体相关数据驱动运行，同步直观呈现与物理实体相同的运行状态和过程，输出与物理实体运行相同的结果，从而在一定程度上突破时间、空间和环境约束对于物理实体监测过程的限制。但对于物理实体的操作和管控依旧依赖现场人员的直接介入，仍无法实现物理实体的远程可视化操控。1.2.2数字孪生成熟度等级1.2数字孪生的特征一级(L1)：以虚映实——以机器人为例在其运行阶段，利用相关传感器实时采集物理机器人运行过程中的关节角度、伺服电机力矩、运行功率等数据，通过工业无线网络传输这些时效数据并驱动相应的机器人数字孪生模型同步运行。使技术人员在不接近正在高速运行的机器人的同时便可详细掌握机器人的运行状况，一旦发现机器人运行异常，便可及时介入，停止其运行并对其进行维修。1.2.2数字孪生成熟度等级1.2数字孪生的特征二级(L2)：以虚控实以虚控实指利用数字孪生模型间接控制物理实体的运行过程，具有该能力的数字孪生处于其成熟度等级的第二等级(L2)。在该等级，信息空间中的数字孪生模型已具有相对完整的运动和控制逻辑，能够接受输入指令在信息空间中实现较为复杂的运行过程。同时，在以虚映实的基础上，增量建设由数字孪生模型到物理实体的数据传输通道，实现虚实实时双向闭环交互，从而赋予物理实体远程可视化操控的能力，进一步突破空间和环境约束对于物理实体操控的限制。尽管这种控制并不一定是智能的或优化的，但仍可大幅提高物理实体的管控效率。1.2.2数字孪生成熟度等级1.2数字孪生的特征二级(L2)：以虚控实——以机器人为例在其运行阶段，机器人即将完成产品A的加工，转而对产品B进行加工由于两种产品的加工工艺不同，机器人的运行轨迹和相应的末端执行器行为需要重新调整，技术人员利用信息空间中的数字孪生模型，在不中断对产品A加工过程的同时预先设定机器人对产品B加工过程中的一系列行为在产品A加工结束的瞬间，直接用已经规划好的运行方案对物理机器人进行控制，实现无缝衔接的柔性制造。1.2.2数字孪生成熟度等级1.2数字孪生的特征三级(L3)：以虚预实以虚预实指利用数字孪生模型预测物理实体未来一段时间的运行过程和状态，具有该能力的数字孪生处于其成熟度等级的第三等级(L3)。在该等级，数字孪生模型能够基于与物理实体的实时双向闭环交互，动态反映物理实体当前的实际状态通过合理利用数字孪生模型所描述的显性机理和数字孪生数据所蕴含的隐性规律，实现对物理实体未来运行过程的在线预演和对运行结果的推测，从而在一定程度上将未知转化为预知，将突发和偶发问题转变为常规问题。1.2.2数字孪生成熟度等级1.2数字孪生的特征三级(L3)：以虚预实——以机器人为例通过分析关节伺服电机的历史运行数据，并结合日志文件中的故障信息和维护信息，挖掘得到伺服电机能耗和震动特征与运行精度下滑现象以及良品率下降现象之间的关联关系。在机器人的运行过程中，通过实时监测其关节伺服电机能耗和震动的相关数据，在线预测机器人加工精度无法满足良品率最低要求的可能时段，从而在此之前便提前对其进行主动维护。1.2.2数字孪生成熟度等级1.2数字孪生的特征四级(L4)：以虚优实以虚优实指利用数字孪生模型对物理实体进行优化，具有该能力的数字孪生处于其成熟度等级的第四等级(L4)。在该等级，数字孪生不仅能够基于数字孪生模型实时反映物理实体的运行状态，结合数字孪生数据预测物理实体的未来发展。还能够在此基础上，利用策略、算法和前期积累沉淀的知识，实现具有时效性的智能决策和优化。并基于实时交互机制实现对物理实体的智能管控。1.2.2数字孪生成熟度等级1.2数字孪生的特征四级(L4)：以虚优实——以机器人为例机器人正通过与人协作，实现产品Ａ的批量生产。在此过程中，机器人不断监测和预测作业环境中的人和其他障碍物的方位，并根据人体和障碍物可能到达的位置进行轨迹规划，计算得到针对各种可能性的最优轨迹规划方案集。在一段时间后，根据人和障碍物实际到达的方位从方案集中选取相应的最优方案，在不与人和障碍物发生碰撞的前提下，按照最优的轨迹执行协作任务。1.2.2数字孪生成熟度等级1.2数字孪生的特征五级(L5)：虚实共生虚实共生作为数字孪生的理想目标，指物理实体和数字孪生模型在长时间的同步运行过程中，甚至是在全生命周期中通过动态重构实现自主孪生，具有该能力的数字孪生处于其成熟度等级的第五等级(L5)。在该等级，物理实体和数字孪生模型能够基于双向交互实时感知和认知对方的更新内容，并基于两者间的差异，利用3D打印、机器人、人工智能等技术实现物理实体和数字孪生模型的自主构建或动态重构，使两者在长时间的运行过程中保持动态一致性。保证包括可视化、预测、决策、优化等诸多功能服务的有效性，实现低成本、高质量、可持续的数字孪生。1.2.2数字孪生成熟度等级1.2数字孪生的特征五级(L5)：虚实共生——以机器人为例以在运行阶段，通过多类传感器监测物理机器人的磨损情况。并将几何模型、物理模型和规则模型进行重构和更新，使由几何模型、物理模型、行为模型和规则模型组成的机器人数字孪生模型与机器人在漫长的运行过程中始终保持动态一致，保证基于数字孪生模型的预测结果和决策方案的有效性。1.2.2数字孪生成熟度等级1.3数字孪生与智能制造信息物理系统(CPS,Cyber-PhysicalSystems)CPS是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过3C(Computation、Communication、Control)技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务。信息物理系统作为计算进程和物理进程的统一体，是集成计算、通信与控制于一体的下一代智能系统。信息物理系统通过人机交互接口实现和物理进程的交互，使用网络化空间以远程的、可靠的、实时的、安全的、协作的方式操控一个物理实体。1.3.1数字孪生与CPS的关系1.3数字孪生与智能制造在智能制造中，CPS和数字孪生都包括两个部分：物理部分和信息部分。物理部分由各种制造资源组成，可归纳为“人-机-物-环境”。制造活动由这些物理资源执行。信息部分拥有各种无处不在的应用和服务，并融合了智能数据管理、分析和计算功能。服务和应用提供丰富的功能，能够提高制造效率。物理部分感知和收集数据，而信息部分分析和处理数据，然后做出决策。通过这种紧密的联系，信息部分可以影响物理过程，反之亦然。1.3.1数字孪生与CPS的关系CPS——计算和物理过程的集成数字孪生——使用物理系统的数字模型执行实时优化1.3数字孪生与智能制造广义上，CPS和数字孪生具有类似功能，都描述了信息物理融合，但并不完全相同。在构成上，CPS和数字孪生都涉及物理世界和信息世界。通过信息物理交互和控制，CPS和数字孪生都实现了对物理世界的精确管理和操作。对于信息世界，CPS和数字孪生各有侧重点。数字孪生更侧重于虚拟模型，从而在数字孪生中实现一对一映射；而CPS强调3C功能，从而导致一对多映射关系。功能实现方面，传感器和执行器支持物理世界和信息世界之间的交互以实现数据和控制交换。相比之下，模型在数字孪生中起着重要的作用，有助于根据各种数据解释和预测物理世界的行为。从层次结构看，二者均可分为单元级、系统级和SoS级(系统之系统级)。因侧重点不同，CPS和数字孪生在每个级别上具有不同的组成部分。1.3.1数字孪生与CPS的关系1.3数字孪生与智能制造CPS中的信息物理映射CPS通过计算、通信和控制(3C)之间紧密集成，为复杂系统提供实时传感、动态控制和信息服务。与数字孪生相比，CPS更强调信息世界的强大计算和通信能力，这可以提高物理世界的准确性和效率。目前提出的所有CPS体系结构无论是三层结构、五层结构，还是面向服务的体系结构都侧重于控制，而不是镜像模型。与数字孪生类似，反馈循环在CPS中非常重要。信息和物理世界之间的相互映射、实时交互和高效协作支持CPS的功能。但信息系统可能会影响多个物理对象。例如，一个信息物理系统可能包含多个物理组件。因此，CPS的信息世界和物理世界之间的映射关系不是一对一的，而是一对多的对应关系。1.3.1数字孪生与CPS的关系1.3数字孪生与智能制造数字孪生中的信息物理映射数字孪生的愿景是为组件、产品或系统提供全面的物理和功能描述。第一个也是最重要的步骤是创建高保真虚拟模型，以真实地再现物理世界的几何形状、物理属性、行为和规则。虚拟模型不仅在几何和结构方面与物理部分高度一致，而且能够模拟其时空状态、行为、功能等。即虚拟模型和物理实体具有相似的外观(就像孪生兄弟)和相同的行为(就像镜像)。数字环境中的模型可以直接优化操作，并通过反馈调整物理过程。使用双向动态映射，物理实体和虚拟模型共同演化。因此，数字孪生的物理世界和信息世界之间的映射关系是一对一的对应关系。集成几何、结构、行为、规则和功能属性的虚拟模型对应特定的物理对象。1.3.1数字孪生与CPS的关系1.3数字孪生与智能制造CPS和数字孪生中的控制控制是CPS和数字孪生的核心功能。CPS和数字孪生中的控制包括两个部分：物理资产或流程影响信息表达，以及信息过程控制物理资产或流程。对于CPS，物理世界是动态的，同一实体可能在不同的时间显示不同的属性。为了保持一致，使用传感器收集来自物理世界的实时数据，并传达到信息世界，以驱动信息元素与物理世界同步。对于数字孪生，信息世界使用感知数据来计算控制输出并将其发送到执行器进行物理实现。例如，通过数学模型和相关计算工具，可以预测未来状态和故障，从而提前生成更好的服务和控制解决方案。借助虚拟模型，数字孪生提供了更加直观和有效的手段。通过持续的数据集成，数字孪生提供相关解决方案的能力被加强。虚拟模型可用作补充以丰富CPS的组成和功能。因此，数字孪生可被视为构建和实现CPS的必要基础。1.3.1数字孪生与CPS的关系1.3数字孪生与智能制造产品数字孪生(ProductDigitalTwin)融入物理规律和机理的数字孪生仿真模型的建立，由已知物理规律分析预测产品未来状态的方法，智能计算模型、算法，可视化技术，智能化信息分析和辅助决策。智能设计是在传统的机械产品设计中融入数字化技术、网络化技术和人工智能技术，建模与仿真是智能设计的核心，要利用各种数字化设计工具帮助设计人员进行各种建模、分析、仿真与优化工作，将其智慧与数字化网络化智能化设计支持工具密切配合。在计算机中建立产品的几何模型，包括零件、部件、装配体的二维和三维模型，涉及形状、尺寸、色泽、体积、重心、表面信息、材料信息等的准确表达，建立对产品物理组成的各方面特性和行为的数字孪生模型，并能够预测数字孪生体的未来，为产品的研发提供优化保障。1.3.2数字孪生在智能制造工程领域的应用1.3数字孪生与智能制造生产数字孪生(ProductionDigitalTwin)面向数字孪生的工艺仿真、生产调度与过程控制等的定义与实现方法。智能制造技术与工艺处于智能制造技术的核心地位，属于多学科集成技术。其涉及范围广泛，既涉及制造对象和过程，也涉及制造装备本身的设计制造以及制造过程的生产组织管理。从广义工艺的视角来看，传统工艺仅聚焦于本企业的工艺规划设计，智能工艺规划则能制定出产业链/跨企业的优化工艺解决方案。从狭义工艺规划和编制及具体制造过程实现的角度来看，工艺人员可以在智能工艺规划系统的支持下，以人机一体化的方式开展工艺规划与编制。从制造装备与制造过程控制的角度来看，智能感知、智能学习、智能决策、智能控制与自主执行则又体现了制造系统智能的重要特征。1.3.2数字孪生在智能制造工程领域的应用1.3数字孪生与智能制造运营数字孪生(OperationDigitalTwin)把数字化模型和运营的数据结合起来进行综合分析，发现影响性能、故障和停机的原因，并支持预测性的维修维护。智能服务以产品为媒介，用实时、多源、异构、海量的数据优化产品系统质量、成本、交付时间和服务，在产品全生命周期内与客户进行互动，由数字化、网络化、智能化技术推动提供更好的服务，形成新型共赢的供需关系。以客户体验为基础的智能服务，推动制造业生产模式、组织模式与产业模式的革命性变革与升级换代。基于运营数字孪生，可以持续改进用户体验、产品研发、制造工艺和供应链管理。1.3.2数字孪生在智能制造工程知识体系的地位1.3数字孪生与智能制造面向全生命周期的系统数字孪生(DigitalTwinofSysLM)全生命周期数字孪生的周期过程、功能架构与生态系统，赋能技术，简单的全生命周期数据采集与管理，数字主线功能与原理；数字孪生在产品、生产、运营过程中的作用。系统集成是智能集成制造系统的最基本特征，包括系统内部智能产品、智能生产和智能服务三大功能系统的集成，以及工业互联网、制造云平台等支撑系统的集成。目的是将企业异构的信息系统及各类科学技术连接成信息互通、跨界融合的大系统，以实现前所未有的技术融合和系统集成式创新。通过对贯穿于产品全生命周期不同阶段及制造的全流程全系统进行建模与仿真，不仅能够解决产品加工质量、设备运维、业务流程、制造能力平衡等局部问题，还能够支撑复杂制造系统全局优化能力的提升。1.3.2数字孪生在智能制造工程知识体系的地位1.4数字孪生软件平台Tecnomatix是西门子公司(SIEMENSAG)推出的一套数字化制造软件，能够构建数字孪生，对制造流程(包括机器人、自动化、物料搬运系统和人员)的全面数字孪生进行建模、仿真和优化，以提高总体生产效率。Tecnomatix主要由零部件制造、装配规划、资源管理、工厂设计与优化、人力绩效、产品质量规划与分析、生产管理等核心软件构成，其成熟案例包括对汽车制造全套的解决方案，主要解决汽车的制造管理、白车身焊装生产线的规划问题、仿真验证和虚拟调试。ProcessSimulate是TecnomatixApplication的一个组成软件，在从概念、工程和调试到生产和持续改进的整个产品开发生命周期中，规划、模拟和验证人工任务、机器人工艺和自动化。其应用主要体现在促进企业范围内的制造过程信息协同与共享减少制造规划工作量和时间，在虚拟环境中早期验证生产试运行及通过在整个过程生命周期中模仿现实过程，提高了过程质量。1.4.1TecnomatixProcessSimulate1.4数字孪生软件平台在3D环境中验证制造工艺赋能制造工程组织在新产品导入之前和整个生命周期内对制造概念进行虚拟验证，从而更快地将产品推向市场。利用产品和资源的3D模型，促进涉及设备和人员的复杂制造工艺的仿真、验证、优化和调试，从而加快发布速度并提高生产质量。Assembler设计、分析和验证产品组装和拆卸过程，以在最短的时间内确定最有效、无碰撞的序列。使用ProcessSimulateAssembler进行建模、装配和拆卸路径及操作序列的动态创建和仿真、碰撞检测和间隙评估、2D和3D剖切和测量分析。选择最适合工序的刀具，进行虚拟间隙试验和碰撞分析，一起模拟产品与刀具的完整过程。1.4.1TecnomatixProcessSimulate1.4数字孪生软件平台机器人对机器人和自动化制造系统进行虚拟开发、仿真和调试，包括具有可变生产组合的高度自动化工厂。无碰撞机器人运动路径规划和仿真、自动机器人放置和伸展测试、机器人操作周期时间和能源使用优化，简化多机器人工作站和区域同步过程。多个工程学科可以使用该软件来规划和验证从单个工作站到完整生产线的制造系统。OLP——离线编程在不中断现有生产的情况下，在动态3D虚拟环境中维护和优化机器人流程。离线编程(OLP)创建和操控机器人特定的目标位置、方向、配置、运动路径和干扰区域。基于机器人示教器界面和所有主要机器人品牌的机器人控制器，执行周期时间优化、可配置运动和OLP命令创建和编辑、机器人标定以及完整的机器人程序下载和上传。1.4.1TecnomatixProcessSimulate1.4数字孪生软件平台VCLite——虚拟调试使用离线模型执行虚拟调试(VC)，包括布局创建、运动学定义、仿真和分析。使用VCLite验证和优化包含机器人和其他自动化设备的制造区域或单元的构建、安装和调试(机械和电气)。使用西门子TIAPortal和PLCSIMAdvanced软件或OPCUA软件以及实际机器人程序，使用硬件模拟真实的可编程逻辑控制器(PLC)代码，提供最真实的虚拟调试环境。连续制造使用用于创建焊缝和连续路径生成的工具开发机器人制造工艺，用于粘合、密封和喷涂工序、完整的机器人运动路径模拟以及机器人放置、伸展距离和周期时间的优化。导入焊缝和加工刀轨以创建机器人路径，根据曲线和几何识别生成焊缝和连续运动路径，对齐路径位置，以及模拟喷漆和喷涂覆盖率和厚度。1.4.1TecnomatixProcessSimulate1.4数字孪生软件平台人体通过缩放虚拟人物来设计、分析和优化详细的人工操作，以适应任何任务模拟的任何工人群体。验证工作站设计，确保产品部件可以触及、组装和维护。分析和优化人工操作和工作站的周期时间和人体工程学，确保符合行业和企业标准的安全流程。VRAnalyze——虚拟现实加载到虚拟现实(VR)环境中，以执行设计和工艺审查，执行场景和模拟分析，并使用HTC和HP提供的VR硬件进行完全沉浸式协同。使用ProcessSimulateVRAnalyze在虚拟环境中移动，播放、暂停和重置在ProcessSimulate中创建的仿真，在场景中操作机器人，进行测量以及记录注释和标记。1.4.1TecnomatixProcessSimulate1.4数字孪生软件平台Predix是通用电气(GE)的一个工业平台，可以将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端。通过工业互联网实施智能系统，以便对物理设备或系统进行监测或控制。早期GE需要建立数字孪生来监测和控制涡轮机等机器，为此，GE开发了数字孪生和边缘，并通过工业互联网成功地将它们应用到了生产中。2013年GE推出Predix，以便原始设备制造商(OEM)和第三方开发商为各种系统构建双虚拟模型。1.4.2PredixThankyouforlistening!谢谢聆听!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