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数字孪生到底什么鬼?

发布日期:2022-03-24 12:24    点击次数:165

作家丨云昭、李睿、布加迪

规划丨云昭

数字孪生近些年可谓炙手可热。诬捏偶像、诬捏主播、数字藏品等等新闻频频登上新闻头条。不错意想:跟着期间的迭代发展,基于数字孪生、区块链等新一代期间的合作开发框架越来越显著。然而,许多开发者并莫得搞领路数字孪生的瞎想理念和使命旨趣。但愿此文能匡助到群众。

疫情下的数字孪生

数字孪生是特殊其生命周期的对象或系统的诬捏暗示,从及时数据更新,到使用仿真、机器学习和推理来匡助决策。数字孪生(金钱或系统的诬捏复成品)历来用于工程和建造。但行将出现一种新的用途:应付刻下的新冠疫情以及任何将来的疫情。

把柄 MarketsandMarkets 发布的一份连络评释《按期间、类型(产物、经过和系统)、应用(预测性颐养)、行业(航空航天和国防、汽车和运载、医疗保健)和地舆分离的数字孪生市集——2026 年全球预测》,2020 年,数字孪生市集价值 31 亿美元,瞻望到 2026 年将达到 482 亿美元,2020 年至 2026 年的复合年增长率为 58.0%。

由于COVID-19流行病的爆发、颐养的编削,以及越来越多地给与数字孪生科罚决策来应付COVID-19流行病,越来越多的数字孪生在医疗和制药工业中的需求是鼓吹数字孪生市集增长的要害身分。

近期,爱尔兰科克理工学院的团队在《筹备智能与神经科学》杂志2022年的一期特刊中轮廓了他们用数字孪生应付新冠疫情爆发的计划。据团队宣称,需要一套去中心化的、基于区块链的合作数字孪生框架。框架去中心化将决策和独揽从聚拢式集中鼎新到分散式集中,从而提供了很强的狡饰(对医疗保健关连数据而言至关重要),同期确保系统透明。

笔者以为,结合数字孪生和区块链是构建安全、去中心化的医疗集中物理系统(MCPS)的“正确之道”,该系统集成了医疗斥地集中。其宗旨是,参与者(比如患者、医师或病院)由部署在 MCPS 中的多个数字孪生来暗示。数字孪生合作和交互,分享数据,并实行及时预测;所预测的风险让 MCPS 不错就紧闭、限制和龙套给出建议。

用于MCPS的基于区块链的合作数字孪生

数字孪生期间的历史

1991 年,耶鲁大学筹备机科学磨炼 David Gelernter 初度建议了数字孪生的主见。然而,密歇根大学 Michael Grieves 博士被以为是2002岁首度将数字孪生主见应用于制造业,并矜重书记了数字孪生的软件主见。最终,美国国度航空航天局的期间人人John Vickers在2010年引入了数字孪生这个术语。  

然而,使用数字孪生看成连络物理对象的技巧的中枢绪想早已有之。事实上,不错说美国国度航空航天局在上世纪60年代的天际探索任务中率先使用了数字孪生期间,每个航天器在那时都被精准复制成相通的模子,供美国国度航空航天局使命人员用于连络和模拟。

数字孪生怎样使命?

数字孪生是一种诬捏模子,旨在准确反应物理对象。连络对象(举例风力涡轮机)配备了与重邀功能领域关连的多样传感器。这些传感器产生关连物理对象性能不同方面的数据(举例能量输出、温度、天气条目等),然后将该数据转发到处理系统并应用于数字副本。

一朝取得此类数据,诬捏模子可用于运行模拟、连络性能问题并带来可能的创新,总共这些都是为了产生有价值的视力,然后不错将其应用回原始物理对象。

数字孪生vs.仿真期间

尽管仿真期间和数字孪生都诈欺数字模子来复制系统的多样过程,但数字孪生履行上是一个诬捏环境,这使得它的连络愈加丰富。数字孪生和模拟之间的区别主要在于领域问题:诚然模拟频频是连络一个特定的过程,但数字孪生自身不错运行纵情数目的有用模拟来连络多个过程。

它们的相反并不啻于此。举例,模拟频频不会从及时数据中受益。但数字孪生是围绕双向信息流瞎想的,最初在对象传感器向系统处理器提供关连数据时发生,然后在处理器创建的视力与原始源对象分享回时再次发生。 

通过领有与平凡领域关连的更好且束缚更新的数据,再加上诬捏环境带来的额外筹备才略,数字孪生梗概从比模拟更多的故意位置连络更多问题,并在创新产物和经过方面具有更大的后劲。

数字孪生的类型

把柄产物放大倍数的不同,有多种类型的数字孪生。这对数字孪生最大的区别在于应用领域。不同类型的数字孪生在系统或经过中共存是很常见的。以下通过数字孪生的类型来了解相反以及它们的应用表情。

1组件孪生/零件孪生 

组件孪生是数字孪生的基本单位,是功能组件的最小示例。零件孪生也大要相通,但属于不太重要的组件。 

2金钱孪生 

当两个或多个组件一道使命时,它们就酿成了所谓的金钱。金钱孪生让企业不错连络这些组件的交互,创建大都不错处理的性能数据,然后转动为可操作的方法。

3系统孪生或单位孪生  

下一级别的放大将触及系统孪生或单位孪生,这使人们梗概看到不同的金钱怎样组合在一道酿成一个完整的功能系统。系统孪生提供关连金钱交互的可见性,并可能建议性能增强。

4过程孪生  

过程孪生(放大的宏观层面)揭示了系统怎样协同使命以创建总共这个词分娩设施。这些系统是否都同步以最高后果运行,或者一个系统的延伸会影响其他系统?经过孪生不错匡助细目最终影响全体后果的精准时序决策。

数字孪生的优点和克己

1更好地研发 

使用数字孪生不错更灵验地连络和瞎想产物,并创建大都对于性能驱散的数据。这些信息不错匡助企业在运行分娩前对产物进行必要的创新。

2更高的后果 

即使在新产物参预分娩之后,数字孪生也不错匡助镜像和监控分娩系统,着眼于在总共这个词制造过程中竣事和保持最高后果。 

3处理使命寿命收尾的产物 

数字孪生以致不错匡助制造商决定若那处理使命寿命收尾的产物,并需要通过回收或其他方法进行最终处理。通过使用数字孪生,他们不错细目梗概回收哪些材料。

数字孪生市集和行业

诚然数字孪生因其提供的功能而备受选藏,但并不保证每个制造商或创建的每个产物都不错使用它们。并非每个对象都很复杂,以至于需要数字孪生所需的密集且如期的传感器数据流。而从财务角度来看,参预大都资源来创建数字孪生并不老是值得的。需要记着的是,数字孪生是物理对象的精准复成品,这可能使它的创建本钱腾贵。

另一方面,许多类型的技俩如实很是受益于数字模子的使用: 

大型技俩建筑、桥梁和其他受严格工程法律阐明独揽的复杂结构。

机械复杂的技俩(举例喷气式涡轮机、汽车和飞机)。数字孪生不错匡助进步复杂的机械和大型发动机的后果。

电力斥地包括发电和电力传输的机制。 

制造技俩的数字孪生在匡助简化经过后果方面进展出色,正如人们在具有协同功能机器系统的工业环境中所发现的那样。 

因此,在数字孪生方面取得最大奏效的行业是那些触及大型产物或技俩的行业: 

工程(系统) 

汽车制造 

飞机分娩 

轨道瞎想 

建筑施工

制造业

电力设施

蓄势待发的数字孪生市集

快速推广的数字孪生市集标明,诚然数字孪生仍是在许多行业中使用,但对数字孪生的需求将在一段时辰内连接升级。2020 年,数字孪生市集领域为 31 亿美元。一些行业分析师推测,它至少会在 2026 年之前连接大幅飞腾,臆想攀升至 482 亿美元。

通过数字孪生进步制造后果

使用端到端数字孪生不错让总共者/运营商减少斥地停机时辰,同期进步产量。探索由IBM公司和西门子公司创建的就业生命周期管健硕决决策。

数字孪生的应用

数字孪生期间已平凡用在以下应用场面中:

1发电斥地 

大型发动机(包括喷气发动机、机车发动机和发电涡轮机)从数字孪生的使用中获益匪浅,很是是在匡助设置如期颐养的时辰表方面。 

2物理结构过火系统

大型建筑物或海上钻井平台等大型物理结构不错通过数字孪生进行创新,尤其是在瞎想过程中。也可用于瞎想在这些结构内运行的系统,举例HVAC系统。

3制造业务 

由于数字孪生旨在反应产物的总共这个词生命周期,因此数字孪生在制造的各个阶段无处不在,诱导产物从瞎想到成品以过火间的总共方法也就不及为奇了。 

4

医疗保健就业 

正如不错通过使用数字孪生对产物进行分析一样,接纳医疗保健就业的患者也不错给与数字孪生。相通类型的传感器生成数据系统可用于追踪多样健康预备并生成要害视力。

5汽车行业 

汽车是许多类型的复杂、协同使命的系统,数字孪生平凡应用于汽车瞎想中,既不错进步汽车性能,也不错进步分娩后果。

6城市计划 

土木匠程师和其他参与城市计划活动的人员不错通过使用数字孪生得到了极大的匡助,数字孪生不错及时透露 3D 和 4D 空间数据,还不错将增强现实系统纳入建筑环境。

数字孪生期间濒临的挑战

在部署数字孪生系统之前,须克服几大期间挑战。比如说,时辰和速率是数字孪生濒临的一大问题。科罚决策可能是腹地存储从闭路电视等监控期间汇集而来的数据,但这不异也会带来数据安全风险。另一大问题:需要超 5G(B5G) 或 6G 之类的先进通讯期间,以处理必须快速传输的大都数据。

然而两者都处于连络阶段,还不是实用的期间。角落机器学习将“筹备”从数据中心带到更接近履行操作的处所,可能是提供全面归拢和高准确度,同期提神数据丢失的要害。然而,机器学习模子从来不是为部署在角落而瞎想的,关连人人以为 TinyML 有望科罚这一珍贵。

数字孪生的将来发展

现存运营时势显著正在发生根人性变化。金钱密集型行业正在进行数字化校阅,以颠覆性的表情编削运营时势,需要对金钱、斥地、设施和经过进行集成的物理和数字视图。数字孪生是这种重组的重要构成部分。

跟着越来越多的知道才略束缚参预使用,数字孪生的将来险些是无穷的。数字孪生束缚学习新的技能和才略,有根由慑服将来的产物将愈加完满,经过将愈加高效。

参考鸠合:https://www.ibm.com/topics/what-is-a-digital-twinhttps://www.datasciencecentral.com/can-digital-twins-prevent-a-pandemic

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