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太原电力数字孪生设计

作者:八维时空 发布时间:2023-02-07

武汉八维时空信息技术股份有限公司为您介绍太原电力数字孪生设计相关信息,数字孪生能帮助企业提升透明度与可见性,强化管理者的控制能力。在掌握了设备的运行条件与产品的潜能空间之后,管理者也能更好地在生产环境中维持稳定的生产力水平。也正因为如此,数字孪生才被普遍视为工业0的关键技术。数字孪生也被称为数字双胞胎和数字化映射。数字孪生是在MBD基础上深入发展起来的,企业在实施基于模型的系统工程(MBSE)的过程中产生了大量的物理的、数学的模型,这些模型为数字孪生的发展奠定了基础。年NASA给出了数字孪生的概念描述数字孪生是指充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据,集成多学科、多尺度的仿真过程,它作为虚拟空间中对实体产品的镜像,反映了相对应物理实体产品的全生命周期过程。为了便于数字孪生的理解,庄存波等提出了数字孪生体的概念,认为数字孪生是采用信息技术对物理实体的组成、特征、功能和性能进行数字化定义和建模的过程。

数字孪生在工业产品研发上,通过构建工业产品的数字孪生,通过模拟运行状态,可以预测未来的产品性能和潜在故障。数字孪生在生产制造业上,通过数字孪生,再说建设实体工程的同时,构建一个虚拟工厂,将实体工厂的每个车间、流水线、设备等映射在虚拟工厂上,通过虚拟的数字孪生实时监控生产状态,就可以及时发现题,提高生产效率和管控水平。数字孪生是个普遍适应的理论技术体系,可以在众多领域应用,在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等领域应用较多。在国内应用深入的是工程建设领域,关注度、研究的是智能制造领域。数字孪生,有时候也用来指代将一个工厂的厂房及产线,在没有建造之前,就完成数字化模型。从而在虚拟的赛空间中对工厂进行仿真和模拟,并将真实参数传给实际的工厂建设。

太原电力数字孪生设计

在数字孪生的概念中,AI负责提供处理物联网数据所必需的认知能力。物联网只是通过传感器捕捉并生成大量数据,后续的数据管理、模式识别、数学解码、洞察提炼与题解决等就要依靠AI智能模型来完成。AI使得软件与硬件系统能够像人类一样学习和进化,使其以更快速度执行人类部署的任务。与数字孪生高度相关的AI子领域,主要有机器学习(ML)与深度学习(DL)两种。数字孪生(Digitaltwin),又被译为数字映射。简单的形容就是把现实世界中的一个物理事物用软件建模的形式把它数字化,包括静态的属性和动态的数据。数字孪生是一种从物理系统收集数据、再对结果进行记录与操作的技术,其目标就是建立起与真实系统高度契合的数字化副本。有了数字孪生,我们才能深度研究对象、机器、原型设计或流程的功能表现。在实践层面,数字孪生就是根据实物资产建立的数学模型,由相关资产的历史与实时数据组合而成。

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太原电力数字孪生设计,数字孪生思想由密歇根大学的MichaelGrieves命名为“信息镜像模型”(InformationMirroringModel),而后演变为“数字孪生”的术语。数字孪生也被称为数字双胞胎和数字化映射。数字孪生是在MBD基础上深入发展起来的,企业在实施基于模型的系统工程(MBSE)的过程中产生了大量的物理的、数学的模型,这些模型为数字孪生的发展奠定了基础.数字孪生,有时候也用来指代将一个工厂的厂房及产线,在没有建造之前,就完成数字化模型。从而在虚拟的赛空间中对工厂进行仿真和模拟,并将真实参数传给实际的工厂建设。而工房和产线建成之后,在日常的运维中二者继续进行信息交互。值得注意的是DigitalTwin不是构型管理的工具,不是制成品的3D尺寸模型,不是制成品的MBD定义。在没有建造之前,就完成数字化模型。