数字孪生技术与工程实践 第2章 数字孪生相关技术和一般架构

2.1 数字孪生的技术基础

• 技术基础：数字孪生技术建立在建模仿真技术、虚拟制造技术和数字样机技术等先前技术的基础上发展而来。
• 建模仿真技术：
  • 模型：模型是对现实系统结构信息和行为的描述，分为物理模型、形式化模型和仿真模型。
  • 数字制造模型：在数字制造全生命周期中，包括功能模型、信息模型、数据模型、控制模型和决策模型。
  • 数字制造模型的主要对象：产品、资源、信息、组织和决策、生产过程。
  • 仿真：建立系统模型并在模型上进行实验，以了解或设计系统。
  • 仿真模型：包括实际系统、模型和计算机，涉及建模关系和仿真关系。
  • 建模和仿真的一般过程：包括从物理系统到形式化模型的抽象，以及形式化模型到计算机仿真模型的转换。
  • 建模仿真方法：静态/动态建模、连续/离散建模、随机/确定性建模、面向对象和多智能体仿真建模。
• 虚拟制造技术：
  • 定义：以虚拟现实和仿真技术为基础，对产品设计和生产过程进行统一建模，实现产品全生命周期的模拟仿真。
  • 特点：模型化、集成化、拟实化。
  • 分类：设计性虚拟制造、生产性虚拟制造、控制性虚拟制造。
• 数字样机技术：
  • 定义：以CAD/CAE/DFx技术为基础，融合计算机图形技术、仿真技术和虚拟现实技术，将多学科的产品设计开发和分析过程集中到一起。
  • 相关技术：CAD技术、CAE技术。
  • 分类：结构数字样机、功能数字样机、结构与功能综合数字样机。
  • 特点：真实性（几何、物理、行为）、面向产品全生命周期、多领域多学科。

2.2 数字孪生推动力——新兴信息技术

• 新兴信息技术：信息物理系统（CPS）、工业互联网与工业互联网平台、大数据、云计算、3R（VR/AR/MR）、数字主线。
• 信息物理系统（CPS）：
  • 定义：计算和物理过程的整合集成，强调物理过程与信息间的反馈。
  • 系统特点：构建信息空间与物理空间之间基于数据自动流动闭环赋能体系，提高资源配置效率。
  • 核心技术要素：“一硬”（感知和自动控制）、“一软”（工业软件）、“一网”（工业网络）、“一平台”（工业云和智能服务平台）。
  • 数据闭环：状态感知、实时分析、科学决策、精准执行。
  • 螺旋上升：数据由隐性转化为显性，显性数据分析处理成为信息，信息转化为知识，决策转化为优化的数据作用到物理空间。
  • CPS单元、系统和体系：层次性（单元级、系统级、体系级）、系统性。
  • HCPS：人—信息—物理系统，包含人和物理系统两大部分，以及“人—信息系统”和“信息—物理系统”。
  • CPS和数字孪生的关系：CPS是理念，数字孪生是技术实现，数字孪生系统可以看成是CPS的系统或CPS体系。
• 工业互联网：
  • 定义：互联网和新一代信息技术在工业全领域、全价值链、全产业链中的融合集成应用。
  • 体系架构1.0：网络、数据、安全是核心功能体系，包含三类企业主体、七类互联主体、八种互联类型、三大优化闭环。
• 工业互联网平台：
  • 定义：基于工业互联网应用需求，搭建起采集、存储、分析和应用工业数据的生产服务体系。
  • 特征：泛在连接、云化服务、知识积累、应用创新。
• 工业互联网、工业互联网平台与数字孪生：工业互联网技术实现万物互连，为数字孪生系统提供数据交互共融的基础，工业互联网平台是数字孪生系统实施的基础平台。
• 大数据：
  • 定义：需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
  • 特征：Volume（数据量大）、Velocity（速度快）、Variety（数据种类繁多）、Value（数据价值大）。
  • 工业大数据：具有多模态、强关联、高吞吐量等特征。
  • 大数据与数字孪生：数字孪生体能利用大数据处理技术分析处理和治理物理实体运行产生的大数据，大数据技术用于构建虚拟环境，提高模型运行的真实性，数字孪生应用中的监控、分析和预测功能也离不开大数据分析和处理技术。
• 云计算：
  • 定义：将计算资源变成按需可用的公共资源的计算模式。
  • 服务类型：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）。
  • 云计算与数字孪生：云计算提供海量数据存储、管理和计算，云平台实现数据的集中化处理、存储与共享，便于数字孪生系统中的上下游供应商的高效协同合作。
• 3R（VR/AR/MR）：
  • VR（虚拟现实）：用计算机技术生成逼真的三维视觉、听觉、触觉或嗅觉等感觉世界，让用户可以从自己的视点出发，利用自然的技能和某些设备对这一生成的虚拟世界客体进行浏览和交互考察。
  • AR（增强现实）：将虚拟场景和现实世界中的场景融合起来并对现实世界中的场景进行增强，进而将其通过显示器、投影仪、可穿戴头盔等工具呈现给用户。
  • MR（混合现实）：在虚拟环境中引入现实场景信息，在虚拟世界、现实世界和用户之间搭起一个交互反馈的信息回路，以增强用户体验的真实感。
  • 3R的场景：VR是虚拟的，AR是虚拟信息简单叠加在现实事物上，MR是虚拟对象合并在真实的空间中。
  • 3R和数字孪生的关系：VR/AR/MR技术为用户提供沉浸式体验，便于用户获取目标系统的多方位信息，帮助用户进行系统决策，改进系统性能。
• 数字主线：
  • 定义：可扩展、可配置的企业级分析框架，提供访问、综合并分析系统生命周期各阶段数据的能力。
  • 特点：统一的数字模型、双向流动、新兴信息技术的支持。
  • 数字主线与数字孪生：数字主线为产品数字孪生提供了访问、整合和转换能力，实现产品生命周期阶段间的模型和关键数据双向交互，最终实现闭环的产品全生命周期数据管理和模型管理。

2.3 数字孪生系统的一般架构

• 参考架构：数字孪生系统包括物理实体、虚拟实体、数字孪生引擎和数字孪生服务四个部分。
• 物理实体：数字孪生所要映射的在物理空间实际存在的一个系统，需要有数字化接口，能进行数据采集和信息映射。
• 虚拟实体：物理实体对应在信息空间的数字模型，以及物理实体运行过程的相关信息系统。
• 数字孪生引擎：实现物理系统和虚拟系统实时连接同步的驱动引擎，以及数字孪生系统智能算法和智能计算引擎核心。
• 数字孪生服务：数字孪生系统向用户各类应用系统提供的各类服务接口。
• 数字孪生引擎的组成：交互驱动模块（物理实体交互驱动接口、虚拟实体交互驱动接口、外部软件交互驱动接口和服务接口）、智能模块（数据管理和模型管理、模型数据融合、智能计算）。