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精彩回顾 | 数字孪生:概念深入、覆盖渐广、应用落地

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精彩回顾 | 数字孪生:概念深入、覆盖渐广、应用落地

2023/02/15
2月9日,我司举办了数字孪生行业应用和探讨的会议直播,会上,我司产品负责人王工对数字孪生作出了精彩解读:

概念深入

数字孪的概念最早起源于2003年的迈克尔教授的生命周期管理课程,起初这个概念是由三个部分组成,即真实、虚拟空间以及两者之间的数据连接,但当时还没有确定“数字孪生”的具体概念。

2010年,迈克尔教授在自己的著作中正式为其命名。

我国研究学者陶飞认为,数字孪生是产品生命周期的重要构成要素,科学应用生命周期中的有效数据、模拟数据以及两者之间的交互数据,才能映射产品的实际情况。

数字孪生概念1

目前,数字孪生一般被定义为:

充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

在数字孪生中,数据是基础,模型是核心,软件是载体。

数字孪生概念

数据孪生具有五大典型特征:

一、互操作性

二、可拓展性

三、实时性

四、保真性

五、闭环性

覆盖渐广

数字孪生现阶段,已深入应用于航空航天、 城市管理、工业生产等行业。特别在智能制造领域,数字孪生被公认为是实现制造信息世界与物理世界交互融合的有效手段。

数字孪生应用领域

我国在“十四五”规划中,发布有关数字孪生的政策共18篇,领域涵盖总体规划、 工业生产、水利应急、综合交通、能源安全、城市发展等。

应用落地

数字孪生建设思路:

数字孪生建设思路

数字孪生生态系统由基础支撑层、数据互动层、模型构建与仿真分析层、共性应用层和行业应用层组成。其中基础支撑层由具体的设备组成,包括工业设备、城市建筑设备、交通工具、医疗设备组成。数据互动层包括数据采集、数据传输和数据处理等内容。模型构建与仿真分析层包括数据建模、数据仿真和控制。共性应用层包括描述、诊断、预测、决策四个方面。行业应用层则包括智能制造、智慧城市在内的多方面应用。

从数字孪生功能视角,数字孪生应用需要在基础设施的支撑下实现。物理世界中产品、服务或过程数据也会同步至虚拟世界中,虚拟世界中的模型和数据会和过程应用进行交互。向过程应用输入数据和物理世界信息,可以得到包括优化、预测、仿真、监控、分析等功能的输出。

数字孪生-车道化主动控制1

目前,数字孪生的应用需求点,主要集中在下述行业:

1. 促进数字经济与实体经济融合,加快产业升级

2. 贯通工业工厂生产信息孤岛,释放数据价值

3. 统筹协调系统内外部变化,实现资源能源优化配置

4. 实现全要素数字化,推动新型智慧城市建设

5. 优化城市设计布局,打造科学公共服务体系

6. 基于医疗大数据合理分配医疗资源,提升公共健康保障效率

7. 基于建筑大数据监测信息,提升施工安全全过程管理

下面是我司研发的智慧高速交通CIM平台:

通过一比一的建模,结合GIS,高保真的还原了交通路线,在其基础上实现车辆模拟,人员模拟,通过实时的传感器,直观的展示线路的车辆情况,并可模拟各种突发的状况,如紧急赛车,事故模拟,救援模拟,通过AI算法,指导疏通,快速救援路线等。

数字孪生-全息化数字感知
(全息化数字感知)

数字孪生-车道化主动控制
(车道化主动控制)

数字孪生-过去-现在-未来全时空数字孪生模式
(过去-现在-未来全时空数字孪生模式)

智慧高速交通CIM平台整体介绍,请查看数字孪生直播。


更多案例分享和直播详情,请扫描下方二维码,观看数字孪生直播视频:

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