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什么是数字孪生Digital Twin?
来源:网络 | 作者:DigitalBrainTec | 发布时间: 2020-06-16 | 3382 次浏览 | 分享到:
数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。简单说,数字孪生就是在设备或系统的基础上创造一个数字版的“克隆体”。

相信很多人都听说过数字孪生。在过去几年,这个词的热度不断攀升,频繁出现在各大峰会论坛的演讲主题之中,备受行业内外的关注。


究竟什么是数字孪生?它是谁提出来的?它会给我们的生活带来什么样的改变?

一、数字孪生到底是什么

数字孪生,英文名叫Digital Twin(数字双胞胎),也被称为数字映射、数字镜像。

它的官方定义非常复杂:

数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

简单来说,数字孪生就是在一个设备或系统的基础上创造一个数字版的克隆体


这个克隆体也被称为数字孪生体。它被创建在信息化平台上,是虚拟的。数字孪生体最大的特点在于:它是对实体对象(本体)的动态仿真。也就是说,数字孪生体是会的。它的依据来自本体的物理设计模型,还有本体上面传感器反馈的数据,以及本体运行的历史数据。如果需要做系统设计改动,或者想要知道系统在特殊外部条件下的反应,工程师们可以在孪生体上进行实验。这样一来,既避免了对本体的影响,也可以提高效率、节约成本。
 

除了会动之外,理解数字孪生还需要记住三个关键词,分别是全生命周期实时/准实时双向

数字孪生是源自工业界的概念。在工业制造领域,有一个词叫做产品生命周期管理(PLM

全生命周期,是指数字孪生可以贯穿产品包括设计、开发、制造、服务、维护乃至报废回收的整个周期。它并不仅限于帮助企业把产品更好地造出来,还包括帮助用户更好地使用产品。

而实时/准实时,是指本体和孪生体之间,可以建立全面的实时或准实时联系。两者并不是完全独立的,映射关系也具备一定的实时性。

双向,是指本体和孪生体之间的数据流动可以是双向的。并不是只能本体向孪生体输出数据,孪生体也可以向本体反馈信息。企业可以根据孪生体反馈的信息,对本体采取进一步的行动和干预。

二、数字孪生的历史与案例

说到数字孪生这个概念的发明者,行业里并没有明确的说法。很多人认为,数字孪生是美国密歇根大学教授Michael Grieves博士于2002年提出的。

Michael Grieves博士

但这种说法并没有书面的文献或资料可以支撑。

Michael Grieves博士在2014年发布的文章中,曾经追溯自己曾经在2002年密歇根大学PLM中心一次演讲中,提及了类似数字孪生的相关概念。他还追溯自己曾经在2003年的一次高管培训上,提出了物理产品的数字等同体或数字孪生体概念

然而,这些都没有确凿的文献或影像资料证据。真正有据可查的数字孪生概念提出者,是美国空军研究实验室(AFRLAir Force Research Laboratory)。

 

AFRL徽标

20113月,美国空军研究实验室结构力学部门的Pamela A. KobrynEric J. Tuegel,做了一次演讲,题目是“Condition-based Maintenance Plus Structural Integrity (CBM+SI) & the Airframe Digital Twin(基于状态的维护+结构完整性&战斗机机体数字孪生),首次明确提到了数字孪生。

当时,AFRL希望实现战斗机维护工作的数字化,而数字孪生是他们想出来的创新方法。

当美国空军意识到数字孪生具有很强实用意义的同时,另一家企业也对数字孪生产生了浓厚的兴趣,它就是美国通用电气公司(GE)。

 

美国通用电气公司(GE

美国通用电气公司在为美国国防部提供F-35联合攻击机解决方案的时候,发现了数字孪生体的价值。
后来NASA将数字孪生的理念应用在阿波罗计划中,开发了两种相同的太空飞行器,以反映地球上太空的状况,进行训练和飞行准备。

 

数字孪生被Gartner评为未来最为重要的十大关键技术之一,Gartner认为,到2021年,一半的大型工业公司将使用数字孪生,从而使这些组织的效率提升10%

微软推出了Azure Digital Twin服务,能够创建任何物理环境的数字模型,包括连接它们的人员、地点、事物、关系和流程,并与物理世界保持同步。通过Azure Digital Twins,用户可以在空间的语境中查询数据,该服务将成为Azure IoT平台的一部分。
阿里巴巴城市大脑则提出了数字孪生交通数字孪生城市数字孪生生态三个阶段的数字孪生蓝图。

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