【论道(三十二)】数字孪生与CAE工业软件

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一、数字孪生的概念

提出数字孪生的概念主要基于以下几个原因：

1.优化决策和提高效率：通过构建真实世界的数字化模型，数字孪生可以帮助决策者更好地了解和分析物理对象的性能和行为，从而制定更准确的决策和计划。这有助于减少决策失误和浪费，提高生产效率和质量。

2.降低风险和成本：数字孪生可以在产品设计、生产流程优化、设备维护等方面提供虚拟验证和预测功能，从而降低实际操作中的风险和成本。例如，在产品设计阶段通过数字孪生进行虚拟验证，可以减少物理原型的制作和测试成本；在生产流程优化方面，数字孪生可以帮助发现潜在的生产瓶颈和问题，提前制定相应的优化措施。

3.促进创新和智能化升级：数字孪生技术为工业领域的数字化转型和智能化升级提供了有力支持。通过构建数字孪生体并实现与物理对象的实时交互和数据共享，可以推动产品创新、生产流程优化和设备智能化等方面的进步。

数字孪生的概念提出是为了更好地解决现实问题、提高生产效率和质量、降低风险和成本以及促进创新和智能化升级。随着技术的不断发展和应用领域的不断拓展，数字孪生将在未来发挥更加重要的作用。

三、数字孪生发展的阶段划分（1）

数字孪生的发展可以概括为五个阶段，分别为数化阶段、互动阶段、先知阶段、先觉阶段和共智阶段。以下是每个阶段的简要描述：

1.数化阶段：这是初级阶段，仅仅是建立真实对象的数字化模型。可以使用计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助制造（CAM）、计算机辅助工程（CAE）等工具来创建这个模型，从而更好地模拟和分析实体对象的行为。

2.互动阶段：在这个阶段，数字孪生体可以与实体进行通讯。例如，孪生飞行器可以接收实体飞行器的飞行数据，也可以将虚拟环境中的模拟结果发送给实体飞行器。这可以通过使用物联网（IoT）和大数据分析等技术来实现。

3.先知阶段：数字孪生体能够基于过去与现在的完整信息和实体的明确运行机理预测未来状况。例如，数字孪生飞机能够预测未来一段时间气象变化对飞机飞行的不利影响，从而做出相关预警。这需要利用机器学习、人工智能（AI）和深度学习等技术来实现。

4.先觉阶段：在这个阶段，数字孪生体能够基于不完整参数与模糊机理预测未来。相比于先知阶段，其对技术要求更高，不仅要求精确的模型进行预测，也需要机器学习能力，具有较高的智能性。

5.共智阶段：这是数字孪生体的理想目标，即数字孪生体之间能够进行互通、共享，甚至共同进化。然而，目前单纯的数字孪生技术还远远达不到共智的要求。

另外，也有观点将数字孪生的发展分为物理孪生、复制孪生、数字孪生、决策孪生和智能孪生等五个阶段。这些阶段的划分可能略有不同，但总体上都反映了数字孪生技术从初级到高级、从简单到复杂的发展过程。

以下是数字孪生发展的五个阶段：物理孪生、复制孪生、数字孪生、决策孪生和智能孪生的详细介绍：

1.物理孪生阶段：

物理孪生是用实体“孪生”实体的阶段，成本通常较高。在这一阶段，为了模拟和分析一个物理对象，会创建出一个与之对应的物理复制品或样机。这种物理复制品在规模化生产之前，用于准确表达模型诉求，将生产预见性前移。例如，在工业领域，制作物理样机是一种常见的做法。

2.复制孪生阶段：

复制孪生开始把“孪生”转移到数字虚拟层面。在这一阶段，充分利用历史数据以及实时运行数据，对一个产品或者系统实现精准、全面的映射，并且全部转化为信息储存。这相当于创建了一个数字化双胞胎的“肉体”，但这个数字化模型仍然缺乏最为关键的“灵魂”，即它不能用来进行控制分析，只能用于显示和观察。

3.数字孪生阶段：

数字孪生是目前正在广泛研究和应用的阶段。在这一阶段，根据物理本体的物理设计模型、本体传感器反馈的实时数据以及本体此前运行的历史数据，可以实现动态仿真。数字孪生技术能够实时模拟物理对象的状态和行为，并且可以用于预测、监控和优化物理对象的性能。例如，在智慧城市的建设中，数字孪生技术可以实现全域感知和实时更新，形成真正的虚拟全息城市。

4.决策孪生阶段：

决策孪生是数字孪生技术的进一步发展阶段，其中融入了更多的智能决策功能。在这一阶段，数字孪生不仅能够模拟和预测物理对象的状态和行为，还能够根据预设的目标和规则进行自主决策。例如，在工业自动化领域，决策孪生可以用于实现自动化生产线的智能调度和优化。

5.智能孪生阶段：

智能孪生是数字孪生技术的最高阶段，也是未来发展的方向。在这一阶段，数字孪生具备了强大的自我学习和自我进化能力。通过机器学习、自然语言处理、计算机视觉、人机交互等技术的支持，智能孪生可以像人类一样灵活地感知并理解物理世界，然后根据理解学习到的已知知识推理获取未知知识。这使得智能孪生能够持续不断地优化自身的性能和功能，以适应不断变化的环境和需求。

需要注意的是，以上阶段的划分并不是绝对的，而是根据数字孪生技术的发展趋势和应用需求进行的大致划分。在实际应用中，这些阶段可能会有所重叠和交叉。

五、工业领域的数字孪生

工业领域的数字孪生技术是一种将物理世界的工业产品、制造过程乃至整个工厂进行数字化建模和仿真的先进技术。这种技术可以在虚拟环境中模拟和预测物理对象的行为和性能，从而优化产品设计、生产流程和设备维护等方案。

工业数字孪生的核心是数字模型，它集成了多物理量、多尺度和多概率的仿真过程。这个模型不仅是对实体对象的几何形状进行模拟，还包括了对象的功能、行为和规则等方面。通过传感器采集的数据，可以实时更新数字孪生模型的状态，使其与物理对象保持高度一致。

在工业数字孪生技术的应用中，涉及到了多种关键技术，包括但不限于：

1.建模技术：如CAD（计算机辅助设计）技术，用于建立产品的三维数字化模型。

2.仿真技术：如CAE（计算机辅助工程）技术、工艺仿真技术和工厂仿真技术，用于对生产流程和设备进行数字化仿真和优化。

3.数据采集与传输技术：基于物联网（IoT）的传感器和数据采集系统可以实时采集设备状态、生产环境等关键数据，并将其传输到数字孪生模型中。

4.大数据分析与人工智能技术：通过对采集到的海量数据进行分析和挖掘，可以发现隐藏在其中的有价值信息和知识，从而优化生产流程和设备维护方案；同时，基于人工智能的算法和模型可以对数据进行深度学习和预测性分析，进一步提高生产效率和产品质量。

5.虚拟现实技术：通过虚拟现实技术，可以在计算机中构建一个与真实世界相似的虚拟环境，使用户能够身临其境地感受产品的设计效果和生产流程。

6.工业控制技术：如PLC（可编程逻辑控制器）和DCS（分布式控制系统）等，用于实现生产过程的自动化控制和优化调度。

7.制造执行系统（MES）技术：MES是实现数字化工厂的关键技术之一，它可以收集生产过程中实时数据信息，对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理。

8.产品全生命期管理（PLM）技术和企业资源管理（ERP）技术：PLM和ERP系统分别负责产品的全生命周期管理和企业资源的计划、采购、生产、销售等各个环节的管理和优化。

这些技术的综合应用构成了工业数字孪生的基础架构和功能体系，为工业领域的数字化转型和智能化升级提供了有力支持。

CAE（计算机辅助工程）工业软件与数字孪生之间存在密切的关系，二者相互促进、相互支撑。以下是它们之间关系的详细阐述：

首先，从定义和实现的角度来看，数字孪生是利用物理模型、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。而CAE工业软件正是这一过程中实现仿真的重要工具之一。CAE软件可以对设备的结构应力、流场、电磁场等问题进行仿真分析，以优化设备性能。在数字孪生应用中，CAE作为重要的仿真工具，起到了“先知”的作用，能够基于物理机理的方法来预测物理世界的未来状态。

其次，从应用场景的角度来看，CAE工业软件在数字孪生体中发挥着关键的作用。例如，在产品设计阶段，通过CAE软件可以对产品设计进行虚拟验证，预测产品在实际使用中的性能和表现。这有助于减少物理原型的制作和测试成本，缩短产品开发周期。同时，在生产流程优化和设备维护方面，CAE软件也可以提供有力的支持。通过对生产流程和设备布局的模拟分析，可以发现潜在的生产瓶颈和问题，并提前制定相应的优化措施。此外，利用CAE软件还可以对设备故障进行预测和维护，降低设备停机时间和维护成本。

最后，从未来发展趋势的角度来看，随着数字孪生技术的不断发展和应用领域的不断拓展，CAE工业软件的功能和应用范围也将不断扩大和完善。为了更好地满足数字孪生的需求，CAE软件需要不断提高其仿真精度、计算效率和可视化程度等方面的能力。同时，还需要加强与云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的融合创新，以实现更高级别的智能化分析和决策支持。

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