数字孪生实操——实践类

本文详细介绍了阿里云物联网平台的数字孪生功能,包括业务建模、物模型、运算规则和数据映射。通过创建孪生实例、编辑节点关系和模型、配置规则以及设置数据映射,实现物理世界到数字世界的实时映射和高效管理。同时,文章还阐述了孪生模板的使用,以简化实例构建,并展示了数据采集设备如何通过数据映射与孪生实例交互。

一、核心概念

 

数字孪生:物理世界的数字化呈现,对物理世界的设备、流程、系统、场景等建立业务模型,对物理实体信息进行实时采集、运算分析、监控统计等,从而更精准地掌握业务模型动态变化,进而实现对实际生产过程的提效和降本目的。阿里物联网数字孪生功能主要包括业务建模,规则配置,数据映射。


孪生实例:描述物理世界的业务场景、流程、设备的业务模型,由多个实例节点组成。


实例节点:指业务场景中真实设备或虚拟功能模块。每个实例节点包括关系结构、物模型和虚拟设备。


孪生模板:快速构建业务模型的基础组件。


物模型:在物模型1.0基础上,新增属性运算规则配置,支持节点数据运算功能。


数据映射:将数据采集和场景建模解耦,通过数据映射把采集数据映射到孪生实例任意节点物模型属性。

二、各概念关系

  • 业务建模

  • 物模型

    当前只支持属性,根据业务需求再扩展服务、事件能力

  • 运算规则

  • 数据映射

三、操作流程

数字孪生是在物模型基础上进行功能升级,支持复杂业务场景的建模,提供关系结构描述,规则运算和数据映射的功能。操作流程如下:

数字孪生实例创建主流程包括:构建实例、配置规则、配置数据映射,后续进行详细说明。
 

四、操作详述

4.1孪生实例

以飞天园区创建孪生实例进行说明:
 

创建孪生实例

编辑节点关系

通过右键“新建节点”或拖拽左上角数字孪生节点来添加新节点,用于构建孪生实例节点关系结构。

编辑节点模型

1. 选中节点,配置实例节点物模型,当前只支持编辑属性配置。

物模型属性编辑方式与当前物模型编辑保持一致。为方便说明规则运算功能,每个节点新增temperature和degree两个属性。

同时创建华氏度温度属性,用于存储转换后的值:

2. 每个sensor物模型属性定义:

编辑节点规则

节点规则包括:自身规则 --物模型自身功能定义规则运算 和 父子节点规则 --跨物模型功能定义之间的计算。


1. 编辑本节点规则

把采集设备上报温度单位为摄氏度转化为华氏度,自身节点规则支持数据量纲转换。

2.  填写节点自身转换规则

3. 添加父子节点规则
-1. 编辑父节点物模型属性,父子节点规则支持多节点属性数据聚合运算。

-2. 添加父子节点物模型规则

-当前room平均温度由两个sensor华氏度温度进行计算,所以填写两个输入参数,通过 “添加参数”按钮录入其他参数,每个表达式最多支持5个参数。

点击“添加参数”按钮录入多个表达式参数。

备注:

采集设备的属性上报可触发多条规则运算,但不会把计算结果再作为入参触发新规则运算,所以temperature属性上报会触发自身规则convert2degree的运算,同时还会触发computeAvgDegree父子节点规则运算。如果Degree上配置父子节点规则,不会因为temperature的上报而在此触发。


查看room节点新增的运算规则:

4.2孪生模板

为更方便构建孪生实例,可选中孪生实例中的节点生成孪生模板,会把选中节点的关系、物模型和规则都拷贝到模板中,然后再通过引用、拷贝模板的方式来构建孪生实例。

  • 引用模式:新创建的实例节点复用模板中的物模型和规则,物模型和规则只允许在模板上进行编辑,编辑之后在多个引用实例上立即生效。
  • 拷贝模式:拷贝模板中的物模型和规则到实例节点中,编辑模板对于拷贝的实例无效。
     

创建模板

选中实例节点,点击右键生成孪生模板,当前最多可选中10个实例节点生成模板。

填写模板名称,生成模板为异步过程,成功之后,左边栏会展示新生成的模板。

编辑模板

1. 选中模板,右键选择“编辑”按钮,跳转到编辑模板页,对模板结构关系、节点物模型和规则进行编辑。

备注:

编辑模板节点物模型、规则的操作方式和实例一样,不再赘述。但编辑模板物模型和规则对于所有引用的实例节点同步生效,请提前评估好影响。

通过模板构建实例

1. 每栋建筑下都有相同物模型和规则的会议室,可以拖拽parkRoom模板到实例父节点下创建新的子节点关系。

选择引用模板方式创建新节点:

双击节点可对节点进行重命名:

实例节点重命名之后的关系结构:

4.3数据映射

数据映射:把数据采集和场景建模进行解耦,可以把设备A采集的数据映射到孪生实例任意节点上。

创建数据采集产品

免效验类型:对设备上报的数据不进行强效验。

创建数据采集设备

配置数据映射

选中对应的孪生实例,并且选择创建数据映射

这里选择的用户自定义协议,自定义协议脚本配置和标准物模型上报有一定区别。使用时候请留意。

对应数据映射配置:因为不存在数据转换,脚本内容配置模板内容即可。

4.4实例运行

模拟设备上报数据

模拟采集设备上报属性temperature,temperature属性上报会触发实例规则运算,把运算结果存储到目标实例属性。这里通过设备模拟器模拟真实设备属性上报。

数据映射日志

点击“查看云端日志”查看上报属性映射到孪生实例的执行情况。

自身节点规则运算数据

设备上报属性值会映射到孪生实例节点物模型属性,先存储至节点设备物模型属性数据,然后再触发后续规则运算,一个属性上报可触发多个规则运算。运算结果数据可点击孪生实例“运行状态”进行查看。

孪生设备节点属性和自身规则数据查看方式。

父子节点规则运算数据

孪生父子节点规则运算结果存储到父节点设备物模型属性,可点击父节点属性进行查看。

查看孪生实例日志

物联网平台产品介绍详情:物联网平台_设备接入_设备管理_监控运维_数据分析-阿里云 ​​​​​​​

​​​​​​​

阿里云物联网平台客户交流群

<think> 嗯,用户想要了解数字孪生可视化平台的技术架构。结合之前的对话历史,用户对系统级指令很熟悉,要求使用严格的格式规范,且明确要求解析架构而非概念。 用户提供的三篇引用很有价值: 引用[1]提到四层架构(基础支撑→模型构建与仿真→数据互动→共性应用),这是核心框架; 引用[2]强调UI前端从"像素级展示"到"物理级交互"的质变,暗示可视化层的重要性; 引用[3]则给出Web3D现方案的具体案例。 需要特别注意用户强调的"不是真正需求"的提示——说明ta更关注技术现细节而非概念描述。上次回答提到快速排序的代码示例,或许用户期待似深度的技术解析。 考虑从五个技术层展开: 1. 数据接入层:时/历史数据、多协议适配需要重点说明,引用[1][2]都强调数据流的关键性; 2. 核心引擎层:物理引擎选型(如NVIDIA Omniverse)和可视化引擎(Three.js/Babylon.js)需对比; 3. 建模层:BIM/CAD模型轻量化处理是落地难点,引用[3]的Web3D方案与此相关; 4. 交互层:XR融合和决策沙盘引用[2]的"物理级交互"概念; 5. 应用层:结合引用[1]的智慧城市/智能制造场景举例。 特别补充性能优化方案——用户可能面临际部署瓶颈。最后生成的问题需侧重技术选型(如引擎对比)、施痛点(如数据延迟处理)等细节。 </think> 数字孪生可视化平台的技术架构是一个融合多领域技术的复杂体系,核心目标是现物理世界的动态数字镜像与时交互控制。基于主流实践与行业共识,其典型技术架构可分为以下五层(结合示例代码说明关键模块): --- ### **1. 数据接入与治理层** ```python # 示例:多源数据接入适配器(Python伪代码) class DataAdapter: def __init__(self, source_type): self.source = source_type # IoT传感器/CAD系统/业务数据库等 def stream_data(self): if self.source == "IoT": return MQTTConsumer.read_sensor() # 时物联网数据 elif self.source == "BIM": return IFCparser.parse("model.ifc") # 建筑信息模型解析 elif self.source == "ERP": return SQLConnector.query("production_log") # 业务系统数据 ``` **功能**: - **多源异构数据接入**:集成IoT传感器时流数据(MQTT/OPC UA)、BIM/CAD模型文件(IFC/STEP)、业务系统数据(API/DB) - **数据清洗与融合**:时空对齐(如将传感器坐标绑定至3D模型节点)、异常值处理 - **关键技术**:边缘计算网关、时序数据库(InfluxDB)、ETL工具 --- ### **2. 孪生引擎核心层** ```javascript // 示例:三维场景初始化(基于Three.js) const initScene = () => { const engine = new THREE.WebGLRenderer(); const scene = new THREE.Scene(); // 物理引擎集成(如Cannon.js) const physicsWorld = new CANNON.World(); physicsWorld.gravity.set(0, -9.8, 0); // 加载数字孪生体模型 const loader = new GLTFLoader(); loader.load('factory.gltf', (model) => { scene.add(model); bindPhysics(model); // 绑定物理属性 }); } ``` **功能**: - **模型驱动引擎**:支持BIM/CAD/点云数据的轻量化解析与渲染(如Three.js/Babylon.js) - **物理仿真引擎**:集成刚体动力学(NVIDIA PhysX)、流体仿真等物理规则 - **时计算内核**:执行数据-模型联动计算(如热力图生成、应力分析) --- ### **3. 可视化交互层** ```typescript // 示例:时数据映射与交互(TypeScript) class DataVisualizer { mapToModel(sensorData: Sensor[], model: Model3D) { sensorData.forEach(sensor => { const mesh = model.findMesh(sensor.id); // 根据数据值动态更新材质(如温度→颜色) mesh.material.color.setRGB( normalize(sensor.temp), 0, 0 ); // 添加预测性标记(引用[2]的"预测分析"功能) if(sensor.predictFailure()) { addWarningMarker(mesh.position); } }); } } ``` **功能**: - **动态数据映射**:将时数据绑定至3D模型属性(位置/颜色/纹理) - **多模态交互**:VR/AR沉浸式作、大屏多屏联动、手势/语音控制 - **决策沙盘**:支持方案模拟(如城市规划流量预测) --- ### **4. 应用服务层** ```java // 示例:微服务接口(Java SpringBoot) @RestController public class TwinController { @Autowired private PredictionService predictionService; @PostMapping("/simulate") public Response simulate(@RequestBody Scenario scenario) { // 执行仿真推演(引用[1]的"共性应用") SimulationResult result = predictionService.run(scenario); return Response.ok(result); } } ``` **功能**: - **领域微服务**:提供设备预警、能耗优化、工艺仿真等API - **规则引擎**:嵌入行业知识(如制造业SPC判异规则) - **协同网关**:支持跨部门/企业数据安全共享 --- ### **5. 基础设施层** **组成**: - **云边协同**:边缘节点处理时控制(<50ms延迟),云端负责大数据分析 - **GPU加速**:NVIDIA CUDA集群加速复杂渲染与仿真 - **安全体系**:零信任架构(ZTA)保障模型与数据安全 --- ### **技术架构流程图** ```mermaid graph LR A[IoT传感器/CAD/ERP] --> B(数据接入层) B --> C{孪生引擎核心层} C --> D[可视化交互层] D --> E[应用服务层] C --> F[基础设施层] E --> G[智慧城市/智能制造等场景] ``` --- ### **行业实践关键点** 1. **模型轻量化**:工业级BIM模型需从GB级压缩至MB级(如OSGB格式切片)[^3] 2. **时性保障**:采用WebGPU替代WebGL提升渲染性能3-5倍 3. **因果分析集成**:结合数字线程(Digital Thread)追溯异常根源[^2]
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值