一文读懂数字孪生6大工具体系！

16天前浏览8287

本文摘要（由AI生成）：

文章主要介绍了数字孪生中物理实体相关工具、建模相关工具、数据管理工具、服务应用工具、连接相关工具以及综合性工具。数字孪生是一种通过控制反馈操作来调整物理世界的技术，涉及多种技术和工具，需要标准化数据和模型以实现协同工作。

来源：智造苑

作者：陶飞、戚庆林等

数字孪生中物理实体相关工具

数字孪生中物理实体相关工具可以分为认识物理世界的工具和改造物理世界的工具。认识物理世界的客观规律是数字化的基础。物联网是数字孪生的主要驱动之一。当物理实体连接到数据传感和采集系统时，数字孪生将数据转化为见解，并最终转化为优化的流程和业务输出。例如，阿里云物联网提供了安全可靠的设备感知能力，从而能够快速访问多协议、多平台、多区域设备。此外，虚拟模型与物理实体是并行运行的。在传感器数据的驱动下，数字孪生能够标记偏离仿真的行为。此外，大多数用于认识物理世界的工具都与视觉有关。类似的软件工具如图1所示。

图1 数字孪生中物理实体相关工具^[1]

改造物理世界的工具可以使基于反馈信息的物理实体更高效，更安全地运行。反馈信息是对虚拟世界中感知到的物理实体状态信息的分析和处理的结果。数字孪生主要是通过控制反馈操作来调整物理世界。因此，改造物理世界的工具大多与控制有关。类似的软件工具如图1所示。

数字孪生中建模相关工具

ANSYS Twin Builder包含了大量特定应用程序的库，并具有第三方工具集成功能，并允许多种建模领域和语言。^[2]Twin Builder是用于数字孪生建模的合适软件工具。Twin Builder可以使工程师快速构建、验证和部署物理实体的数字模型。Twin Builder的内置库提供了丰富的组件，可以在适当的细节级别上创建包括多物理域和多个保真级别的系统动力学模型。此外，Twin Builder与ANSYS的基于物理的仿真技术相结合，将三维细节带入了系统环境。Twin Builder还易于集成嵌入式控制软件和HMI设计，以支持使用物理系统模型测试嵌入式控件的性能。^[2]另外，灵活而强大的工具Siemens NX软件可以使公司实现数字孪生的价值。NX软件可以通过集成工具集提供下一代设计，仿真和制造解决方案，以支持从概念设计到工程设计和制造的产品开发的各个方面。

此外，虚拟模型包括几何模型、物理模型、行为模型和规则模型，可再现物理实体的几何形状、属性、行为和规则。因此，用于数字孪生建模的工具包括几何建模工具、物理建模工具、行为建模工具、规则建模工具，如图2所示。

图2 数字孪生中建模相关工具^[1]

数字孪生中数据管理工具

数据是信息的载体，也是数字孪生的关键驱动。如图3所示，数字孪生中数据管理工具包括数据采集工具、数据传输工具、数据存储工具、数据处理工具、数据融合工具和数据可视化工具。

图3 数字孪生中数据管理工具^[1]

数字孪生中服务应用工具

用于数字孪生服务应用的工具可以分为平台服务工具、仿真服务工具、优化服务工具、诊断和预测服务工具等，如图4所示。

图4 数字孪生中服务应用工具^[1]

数字孪生中连接相关工具

用于数字孪生连接的工具用于连接物理世界和虚拟世界，以及连接数字孪生的不同部分。数字孪生的核心是在物理和虚拟世界之间映射，并打破物理和虚拟现实之间的界限。例如，PTC Thingworx可以充当传感器和数字模型之间的**，以将各种智能设备连接到IoT生态系统。^[3]MindSphere是西门子提供的基于云的开放式IoT操作系统，用于连接产品，工厂，系统和机器。MindSphere使用高级分析功能来启用物联网生成的大量数据。

Cisco Jasper的Jasper控制中心可以使用NB-IoT技术更好地管理连接的设备。Jasper Control Center持续监视网络状况，设备行为和IoT服务状态，以通过实时诊断和主动监视连接状态来确保高服务可靠性。数字孪生中的连接意味着物理实体，数据中心，服务和虚拟模型之间的通信，交互和信息交换。这些信息连接对于帮助开发问题诊断和疑难解答，基于每种物理资产的特性确定理想的维护计划以及优化物理资产的性能等都是必需的。例如，Microsoft的Azure IoT使罗罗公司建立了基于机器学习的引擎模型并执行数据分析。通过这种方式，可以检测即将发生故障的组件的异常并规定合适的解决方案。^[4]类似的工具如图5所示。

图5 数字孪生中连接相关工具^[1]

综合性工具

有许多全面的工具在数字孪生应用程序中扮演多个角色，例如有限元分析软件ANSYS不仅可以建模，还可以提供仿真服务，故障排除服务等。类似的综合工具包括Predix、西门子的MindSphere、ANSYS、达索的3D Experience、富士康的Beacon、PTC的Thingworx等，如表1所示。

实施数字孪生系统是一个复杂的系统，是一个漫长的过程，需要多种技术和工具才能协同工作。例如，**一台风力涡轮机需要监视变速箱、发电机、叶片、轴承、轴、塔架和功率转换器的各种数据（例如振动信号，声学信号，电信号等）以及环境条件（例如风速、风向、温度、湿度和压力）。此外，数字孪生还包括实物资产的虚拟表示。需要构建许多模型来**风力涡轮机，包括几何模型、功能模型、行为模型、规则模型、有限元分析模型、故障诊断模型、寿命预测模型等。

以上所有这些都需要一种启用技术和工具。例如，来自风力涡轮机的各种信号的数据收集需要传感器技术。数据传输、存储、处理和融合可以使用5G、NewSQL、边缘云架构和人工智能技术等。并且可以通过诸如SolidWorks、UG、AutoCAD、CATIA等工具来构建几何模型。有限元分析模型可以在ANSYS、MARC、ADINA等中运行。此外，Dymola、MWorks、SimulationX等可以支持系统建模和仿真。

综上所述，数字孪生涉及由不同公司发明或开发的多种技术和工具。关于这些技术和工具，存在不同的协议和标准。为了使这些技术和工具能够协同工作，数据和模型应标准化并以通用格式、协议和标准提供。通过通用格式、协议和标准，这些技术和工具可以共同实现特定目标。

表1 综合性工具及其在数字孪生各个方面的作用

(√ 表示可以用于该方面)

改编自：《数字孪生及车间实践》（作者：陶飞，戚庆林，张萌，程江峰）

参考文献

[1]Qi Q, Tao F, Hu T, et al. Enabling technologies and tools for digital twin[J]. Journal of Manufacturing Systems, 2019, DOI: 10.1016/j.jmsy.2019.10.001

[2]Ansys Twin Builder: 数字预测性维护软件. Available: https://www.ansys.com/zh-cn/products/systems/ansys-twin-builder

[3]Creating a Digital Twin for a Pump. Available: https://www.ansys.com/zh-tw/about-ansys/advantage-magazine/volume-xi-issue-1-2017/creating-a-digital-twin-for-a-pump, Accessed: 2019-09-24.

[4]How IoT is turning Rolls-Royce into a data-fuelled business. Available: https://www.i-cio.com/innovation/internet-of-things/item/how-iot-is-turning-rolls-royce-into-a-data-fuelled-business, Accessed: 2019-09-24.