各行各业都在通过数字孪生来实现变革性产品开发。当数字孪生与仿真、高性能计算(HPC)和人工智能(AI)功能融合部署时,通过预测系统行为、使用运营数据以及在所有产品生命周期阶段为决策提供信息,数字孪生可提供前所未有的价值,确保技术投资获得巨大回报。
什么是数字孪生?
我们将数字孪生定义为资产的虚拟表示,通过仿真、HPC 和 AI 的融合来预测和优化系统结果。
应用于产品开发时,数字孪生可实现 AI 增强设计探索,全面评估设计,考虑所有系统和子系统的交互。采用这种方法,设计比其他方法更快地满足技术要求。对于运行中的系统,物理和 AI 驱动的数字孪生连接并监控真实世界的状况,为企业提供了一层智能,以最大限度地提高整体设备效率并降低维护成本。
本系列网络研讨会将探讨为特定应用量身定制的各种数字孪生系统。根据客户实例,您将了解实现有价值的数字孪生所需的核心技术。
哪些人应该参加?
本系列网络研讨会针对产品开发、制造和运营领域工程领导者的需求和挑战。它将为专注于耐久性和结构健康评估的系统数字化团队(原始设备制造商和供应商)、电池设计团队(原始设备制造商和供应商)以及运营经理(制造)提供价值。
传统的维护计划是被动的,这会导致不必要的成本和意外停机。预测性维护战略可以帮助企业更加积极主动地制定维护计划。能够及时洞察系统健康状况的数字孪生系统对此类策略至关重要。在本次网络研讨会上,您将了解到以下内容:
• 创建具有损伤预测功能的数字孪生系统
• 耐久性数字孪生的实际应用案例及其价值
• 将数字孪生战略整合到现有产品设计/测试工作流程中
在不断优化生产运营的过程中,及时监测和控制流程的能力对于最大限度地减少材料浪费和最大限度地提高整体设备效率至关重要。在本次网络研讨会上,您将了解数字孪生如何通过以下方式促进智能化运营并改进流程:
• 通过基于实时传感器数据的关键性能指标 (KPI) 实现精确监控
• 通过有限元 (FE) 仿真数据创建可预测最终产品质量的数字孪生
• 促进假设研究,以确定最佳工艺参数
设计体积小但容量大的电动汽车电池组面临着一系列复杂的挑战。解决这些难题的关键在于对整个电池系统进行高效的电池温度和负载管理。在本网络研讨会中,您将了解数字孪生如何实现这一目标:
• 结合多个物理域,显示电池组的复杂系统响应
• 验证热管理和冷却策略
• 提高能效,这直接影响到车辆的续航里程
要确保产品在现场的可靠性能,需要在系统层面进行验证和确认。这意味着要考虑系统和子系统之间不同物理特性的复杂交互。在本次网络研讨会上,您将了解到目的驱动型数字孪生,它可以:
• 优化系统级性能
• 联合仿真模型,受益于可切换的、目的驱动的建模保真度(3D+1D+0D)
• 结合多个领域,创建集成的系统级表示法