1、动手实践:Azure数字孪生——构建分布式物联网解决方案实用指南

动手实践:Azure数字孪生——构建分布式物联网解决方案实用指南

1. 数字孪生简介

数字孪生是现实世界的虚拟表示,结合了现实世界的数据。它可用于多种场景,如可视化洞察或通过虚拟表示和现实感官数据模拟现实生活情况。了解数字孪生有助于围绕这些场景构建解决方案。

2. 理解数字孪生的概念

近年来,数字孪生成为热门词汇,自2019 - 2020年起,它不再只是一个流行语,越来越多的组织和个人开始认识到其益处,并希望实施数字孪生。

数字孪生的定义为:“数字孪生是现实中实体及其关系的数字复制品”。该定义包含几个术语,下面深入解释:
- 数字复制品 :以特定模型存储多个实体及其关系,存储位置根据需求而定,如数据库或服务。不同产品存储模型信息的方式不同。数字复制品可通过定义和参数描述现实情况,例如描述机器的开关状态,或一组机器及其关系(如生产机器和包装机器的关系)。
- 实体 :实体是数字孪生中具体的对象,如机器、设备、人员等。
- 关系 :关系描述了实体之间的联系,如生产机器和包装机器之间的供应关系。
- 现实 :现实指的是实际的物理世界或业务环境,数字孪生是对其的映射。

3. 探索数字孪生环境

数字孪生环境涉及多个方面,包括数据的收集、存储、处理和展示。以下是一个简单的数字孪生环境架构图:

graph LR
    A[现实世界实体] --> B
复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:与Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型与原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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