初始数字孪生

本文详细阐述了数字孪生的概念,包括其定义和整体架构,强调了数字孪生在一致性、实时性方面的基本要求,列举了其关键功能如测量感知、实时仿真、反馈控制和可视化交互,并介绍了数字孪生在制造、园区、交通、能源、建筑和农业等领域的服务应用。

文章目录

概念定义

架构框图

基本要求

功能要求

服务应用

参考文献


概念定义

        数字孪生(digital twin),是指具有保证物理状态和虚拟状态之间以适当速率和精度同步的数据连接的特定目标实体的数字化表达。

架构框图

        数字孪生的整体架构,示例如下:

        目标实体是建模与交互的对象,数字实体是目标实体的数宇化映射,孪生互动是数字孪生系统中目标实体与数字实体之间的信息交互过程,通过应用支撑实现行业服务应用。

基本要求

        数字孪生的基本要求包括一致性和实时性两个方面。数字孪生系统中目标实体与数字实体保持几何特征、物理属性、相关约束以及逻辑规则的一致。数字孪生系统的目标实体与数字实体之间的实时性体现在数据获取、数据传输、数据预处理、信息建模、模型更新、业务响应等方面。

功能要求

        数字孪生的功能要求包括:测量和感知、实时仿真、反馈和控制、可视化交互等。

        测量和感知。应对目标实体在物理空间的全面、多维度、多类型数据和信息进行静态或动态、单次或批量数据的采集和感知,如外观数据、运行数据、动态实时感知数据、特征属性数据、内部逻辑规则数据、基础空间数据、行业应用数据等;测量与感知的数据应有时间标记,以追溯故障、对齐数据;宜支持多种感知和采集技术对数据进行获取,如高精度测量技术、感知技术、通信技术等;数据采集频率应满足数字孪生实时性要求和行业应用要求。

        实时仿真。目标实体与数字实体应双向实时映射,目标实体的数据应被实时感知并传送给数字实体,数字实体通过数据实时更新与模型校正,同步彼此的动态变化并实时做出响应;应支持按实际应用场景要求的同步速率和精度要求对目标实体实施实时仿真分析,实时获取目标实体状态数据,对目标实体状态进行实时分析判断,充分反应目标实体特征,并预测目标实体将来的变化状态;数字实体与目标实体应能够实现双向交互,通过人机交互对数字实体下发执行命令,数字实体将相关数据同步至日标实体,日标实体接收到数宇实体或人机交互命令,动态变化并实时做出响应;应对目标实体进行虚实结合的过程或者运行状态变化的仿真分析,宜实时反映目标实体的行为机理,例如机械运动、馈电网络、伺服控制等;宜支持仿真分析结果与试验结果的相互验证,应实现数字实体和目标实体的几何结构高度仿真,以及状态、相态和时态的同步仿真;仿真分析宜支持采用人工智能、大数据等技术修正计算分析模型和算法。

        反馈和控制。应具备从数字实体连接到目标实体的传输接口方式,应支持可扩展的自定义接口方式;目标实体宜攴持控制指令格式、指令校验、指令注人权限等控制指令接入要求;数字实体应支持基于虚拟调试技术、控制代码自动生成、高精度控制技术等多种控制执行技术的实时反馈;应针对不同反馈控制需求,对反馈数据、信息、执行指令的实时性、准确性、精度、同步频率等分别定制反馈控制流程和方法;应提供可视化反馈功能,实现数据可视化动态展示和交互操作下的控制应用;对数字实体的交互控制应能实时反馈控制目标实体,交互控制逻辑应严谨,应能对超过所设定的阈值信息进行报警提示或进行相应的自动控制,不应造成目标实体损坏。

        可视化交互。应支持在微型计算机、虚拟现实/增强现实/混合现实设备等一种或多种终端设备进行数据可视化的动态展示和交互操作;应具备可视化场景搭建和可视化交互设计能力,支持人机操作界面进行操作;应支持将测量与感知数据进行可视化展示,支持将仿真和数据分析结果进行可视化展示,宜支持点、线、面、表的实时动态监控画面展示;宜利用可视化技术建立用户与数据采集分析系统交互的良好沟通方式,使用户能够个性化规整、约束及优化数据采集分析过程;宜支持对三维模型进行可视化展示,支持多模态孪生数据的可视化访问;应支持不同视角的切换和可视化交互,如通过鼠标、虚拟按钮、快捷键等方式进行全局视角监控、局部视角监控、追踪视角监控、环视视角监控等。

服务应用

        数字孪生的服务应用包括:制造、园区、交通、能源、建筑、农业等方面。

        制造。通过数字孪生技术将数字实体和目标工厂之间的全要素、全流程、全业务数据集成和融合,实现对工厂生产资源计划、过程管控指令的模拟和优化,以改善工厂设计、建设和再造阶段的决策方案。

        园区。通过数字孪生技术对园区全要素进行数字化定义与建模,全面融合园区时空数据、社会组织数据业务数据、事件数据、物联网数据、专家知识等,建立对园区物理空间和社会空间中人、事、物、关联关系行为活动等在数字空间的映射和连接。

        交通。通过数字孪生技术进行数据全域标识、全要素全时空状态精准感知、数据实时分析、模型科学决策、智能精准执行,实现交通的模拟、监控、诊断、预测和控制,同时基于数字世界的预测推演、孪生验证结果实时反馈并激励物理智能交通系统,支撑公众出行。

        能源。通过数字孪生技术对叮见的物理实体,与不可见的电、磁、热、力、光、声、流体、绝缘等能量场进行建模,并通过数据映射与流程映射实现“从实到虚”的数字化构建,通过虚实互动完成对能源厂站及其实际业务的反馈与控制。

        建筑。通过数字孪生技术以覆盖建筑全寿命周期(规划、设计、生产、施工、运营、拆除)BIM数据为基础,整合GlS数据和物联网信息,构建面向建筑应用的数字化时空模型,为建筑的空间、健康、绿色节能、预测维护、安全等智能化管理应用提供决策依据,并通过反馈与控制持续积累建筑运营方的数字资产。

        农业。通过数字孪生技术对农作物及其种植环境进行数字化建模,融合新一代信息技术,全面感知、分析模拟农作物及其种植环境的各要素数据,覆盖¨种、养、产、销、服”全流程,实现作物种植环境分析与动态监控,以及农业全生命周期的能耗监控、产值预测、产能计算功能。

参考文献

        GB/T 43441.1-2023 信息技术 数字孪生 第1部分:通用要求

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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