基于仿真的數字孿生系統構建與應用

發布人：hiraintech 時間：2021-07-05 來源：工程師

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概述

數字孿生充分融合建模仿真技術、人工智能、工業物聯網等新技術，建立物理對象（或過程）的虛擬映射。通過數據驅動的仿真來構建物理對象全生命周期的虛擬生命線，實現更加智能的產品評估優化-虛擬驗證-運營維護等，增收節支、提效避險，提升競爭力，激發創新性。

北京經緯恒潤科技股份有限公司深耕數字化協同研發技術多年，提供針對工業產品研發的數字孿生解決方案。

解決方案

聚焦多學科高精度建模、異構模型集成與實時化、虛實融合、人工智能等關鍵技術，基于產品數字孿生模型和實際數據的交互，實現產品全生命周期的數字化連通，提升產品設計與測試效率，實現產品的智能運行和維護：

?針對產品特點和使用工況，靈活選擇建模方法，將多學科機理建模、三維模型降階、數據驅動建模等進行有機融合，并充分考慮產品中的誤差環節影響，拓寬建模覆蓋范圍、提高模型精度。

?通過實際運行數據和模型自動修正算法，對模型進行精度評估和自動修正，保證模型與產品的一致性。

?通過通用功能接口模型開發，在盡可能保留各學科建模仿真習慣的基礎上，打通各學科模型集成驗證接口，實現系統機-電-軟異構模型的有效集成。

?通過模型實時化技術和高性能算力配置，提高仿真運行效率，實現實時仿真，提升模型與產品交互的實效性。

?基于高精度數字孿生模型，對產品進行MIL/SIL/HIL測試，作為傳統物理試驗的補充和拓展，全面評估產品設計的功能、性能，并提出改進建議。

?開發和部署故障診斷與健康管理（PHM）算法，基于模型+數據混合驅動和人工智能算法，對產品的運行狀態進行監測與預測，對故障進行診斷，輔助智能運維決策。

?建立產品不同研制階段、不同層級模型間在橫向和縱向兩個維度的關聯與追溯關系，實現基于統一參數源的模型綜合管理。

典型應用

數字孿生系統具有很好的延伸性和擴展性，體系建設可遵循局部突破、示范帶動、有序建設的原則。企業可根據自身的業務重點按需定制數字孿生系統。典型應用場景簡述如下。

?復雜產品系統指標分解與驗證

復雜產品通常涉及多個強耦合學科，頂層系統指標分解難度大，難以保證指標體系的完整性和分解結果的全局優化。基于模型的指標分解與驗證，通過系統-分系統任務場景梳理、指標分解驗證模型建立，形成完整的層次網狀指標體系，全局優化并綜合權衡指標分解結果，充分發揮總體單位在總體方案論證中的重要作用，適應前期設計參數模糊、分系統匹配難度大等特點。

?基于模型的設計驗證與優化

隨著技術的進步和需求的提升，工業產品朝著機-電-控一體化高度集成的方向發展，不同學科間耦合強，產品性能對多專業間匹配的依賴性高，傳統的單學科仿真設計驗證已不能滿足復雜產品設計的精度和效率要求。通過模型降階技術、通用接口模型設計、統一仿真架構設計，將各類專業模型、有限元仿真模型進行有效集成，實現系統級的多學科聯合仿真設計驗證與優化。

?產品虛擬試驗

隨著工業產品由以機械化為特征逐步向以多專業綜合化、信息化、網絡化為特征升級換代，對試驗驗證的時效性、系統性、全面性等提出了巨大的挑戰。以物理試驗為主的驗證受到研制周期、成本、環境條件的限制，子樣有限，難以完全覆蓋極限偏差組合狀態。虛擬試驗作為新的技術途徑，周期短、成本低，能夠便捷地開展極限工況試驗、故障試驗等難以通過實物開展的試驗類型。工程實踐中根據虛擬試驗精度和體系的完善性，充分發揮物理試驗與虛擬試驗的優勢，虛實融合，相互補充促進，提升產品綜合試驗能力。

?基于數據+模型的設備智能運維

結合工業物聯網平臺，實現運行數據、數字孿生模型在同一平臺的交互融合，通過對設備運行數據及數字孿生仿真進行大數據分析，進行預測性分析、規范性分析、運行優化分析，幫助企業實現智能運維、新產品迭代升級等增值服務。基于數據+模型的設備智能運維，以虛擬傳感器的形式更全面地獲取產品狀態數據，能夠更及時地評估產品狀態和故障定位，實現傳統數據分析的飛躍。