数字孪生应用意义

2021-12-03

数字孪生应用意义

数字孪生应用意义如下:

1.更加方便,更加适合创新。

  通过设计工具、仿真工具、物联网、虚拟现实等多种数字化手段,数字孪生把物理设备的各种属性映射到虚拟空间,具有可拆解、拷贝、传送、修改、删除、可重复操作的数码镜像,大大增加了操作者对物理实体的理解,也可以让许多原本受物理环境限制的人得到更好的理解。模拟模拟、批量复制、虚拟装配等,作为一个触手可及的工具,可以更好地激励人们探索新的方法,优化设计,是一个必须依靠的实体、产品和服务。

2.比较全面的测量

  在数量上,就在质量,在发展中,这是一个永恒的真理。不管是设计、制造还是服务,都需要对物理实体的各种属性、参数、运行状态进行精确的测量,以便于准确的分析与优化。

 但传统的测量方法中,要获得有效的测量结果,必须依靠昂贵的物理测量手段,如传感器、采集系统、探测系统等,这些都必然受到限制,对于不能直接采集测量值的各种指标,往往束手无策。

 与之相对应的是一种数字孪生技术,通过收集物理传感器有限指标的直接数据,在大型样本库的帮助下,利用机器学习推理出本不能直接测量的指标。

 比如,可以利用润滑油的温度、卷绕温度、转子扭矩等一系列历史指标的历史数据,通过机器学习建立各种故障特征模型,间接推测发电机系统的健康指标。

3.较强的分析和预测能力。

 已有的产品生命周期管理很少能精确预测,因此,通常无法预知潜在的问题。

 通过物联网数据采集、大数据处理、人工智能建模分析等手段,数字孪生可以判断当前状况,诊断过去出现的问题,预测未来发展趋势,得出分析结果,模拟各种可能性,为决策提供更全面的决策支持。

4.体验数字化。

 对于传统的工业设计、制造业和服务业来说,经验常常是一种模糊不清、难以掌握的形式,难以作为准确判断的依据。另外,数字孪生技术的一个重要进展是,能够用数字化的方式,把过去无法保存的专家经验数字化,并提供保存、复制、修改和传输的能力。

 举例来说,利用机器学习技术,根据大型设备运行过程中所产生的各种故障特征,利用机器学习的方法,建立多种故障现象的数字化特征模型;并结合专家所做的记录,今后能够准确判断设备故障状态,针对不同类型的故障,丰富和更新特征库,形成智能判断。

以上就是小编为大家介绍的数字孪生应用的意义,感谢大家耐心的阅读!