江苏龙网

  1. 首页 > 人文 > >

安世亚太田锋：数字孪生体进化论( 二 )


本图上部是数字孪生体系框架 ， 下部是物理对象的示意 。 物理对象在此图中用于表达数字孪生世界与物理世界的关系 ， 不是数字孪生体框架的要素 。 数字孪生体系架构包含以下要素：数字建模、测量与控制、模拟仿真、数据分析、数字资产和人机交互 。 这些要素使得数字孪生体呈现出一种生命体甚至社会性特征 ， 下文对此展开说明 。
三、数字建模
数字建模是物理对象的数字化表达 ， 这个过程需要将物理对象表达为计算机所能识别的数字模型 ， 在软件中建立物理对象的结构元素和时空关系 ， 不深入涉及物理机理和运行数据 ， 就像我们给正在雕塑的人体打造一个躯体 。 这也当然是数字孪生体的基本要素 ， 毕竟既然称为 体 ， 那这样一个基本的、直观的躯体是必须的 。
安世亚太田锋：数字孪生体进化论■我们通常使用三维实体来建立物理对象的结构形状和位置关系 ， 用系统（一维）建模工具来描述物理对象的行为模式 。 建模工具通常包括譬如CAD、3D动画、BIM（Building Information Modeling ， 建筑信息模型）、CIM（City Information Modeling ， 城市信息模型）或基于SysML（系统建模语言）的系统建模工具 。 建立的模型可以是设备、厂房、人群、运输系统、交通、电网、城市、军事战场、战斗群体系等 。
我们把这个过程称为数化 ， 提供了数字孪生体的躯体 。 不过这样的躯体是一个没有神经、没有思想、与世界隔离、无生命的躯体 。
四、测量与控制
测量与控制用来实现数字体与物理对象之间实时互传信息和数据 。 数字化模型利用测量系统 ， 通过传感器获得物理对象的状态数据：尺寸、速度、温度、光洁度等 ， 利用控制系统 ， 通过致动器向物理对象发送致动指令：停止、加速、调节角度等 ， 这就像我们给数字孪生体安装一套神经系统 。 人类的神经系统有两种 ， 一种是感觉神经 ， 就像这里的测量系统 ， 另一种是运动神经 ， 就像这里的控制系统 。
工业物联网（IIoT）是测量与控制要素的主要技术 ， 不仅能提供对物理世界的感知 ， 还能对物理世界传递信息 ， 从而驱动物理世界 。
我们把这个过程称为互动 ， 提供了数字孪生体的神经 。 神经系统的存在 ， 让数字孪生体具有了初步的生命特征 ， 可以感知和驱动物理世界 。 但由于缺乏思考能力 ， 目前的数字孪生体还是个傀儡或僵尸孪生体 。
五、模拟仿真
模拟仿真是基于完整信息和明确机理计算未来 ， 将数化过程建立的模型与物理机理相结合 ， 包括材料性质、理论规律、工程规律等 ， 根据完整和实时的边界条件和物理状态 ， 来计算和预测数字模型的下一步状态 。 这种仿真不是对一个阶段或一种现象的仿真 ， 应是全周期和全领域的动态仿真 。 实时边界条件和物理对象状态是被完整测量 ， 可作为物理规律的完备输入条件 。 模拟仿真的输出结果必须具有确定化和无二义性的特征 。 实时二字依赖于互动过程的测量系统来保证 。
此处所说的仿真是广义仿真 ， 那些具有明确物理机理的计算过程都属于广义仿真 ， 包括物理（如流动、力学、化学等）原理确定并被实践验证 ， 往往被作为成熟理论来使用 ， 包含公理、定理、公式、数值计算、工程算法、经验公式等 。 模拟仿真采用的工具包括算法程序、各类CAE工具 ， 譬如物理场仿真、人群仿真、交通仿真、物流仿真、组织仿真等 。
通常来说 ， CAE有两种类型：物理场仿真和系统仿真 。 物理场仿真的计算规模大、时间长 ， 通常无法满足数字孪生体与物理对象实时交互的需要；系统仿真则具有速度快的优势 ， 通常可以达到实时交互要求 。 因此 ， 在数字孪生实践中 ， 往往需要把物理仿真过程进行降阶（ROM） ， 抽取物理仿真的某些特性和参数 ， 转换成系统仿真模型来参与计算 。
我们把模拟仿真过程称为先知 ， 该过程提供了数字孪生体的左脑 。 人类的左脑专事逻辑推理和理性判断 ， 只要具有明确规律和逻辑 ， 不管多复杂 ， 总是可以通过推理获得明确的结论 ， 提前知道数字孪生体和物理对象将会发生什么 。 此时的数字孪生体就是一个有头脑、会思考的智能孪生体 ， 开始具有明显的生命特征 ， 特别是人类的理性思维特征 。


推荐阅读


上一篇：【人民网】一字跌停！广州浪奇5.72亿存货陷“罗生门”，刚收关注函

下一篇：【中新经纬】我国文化和旅游市场呈现积极向好态势