来源:成都利汇宝莱信息科技有限公司 时间:2024-05-20 00:17:49 [举报]
二级数字孪生技术上应该实现:
业务平台之间的双向数据流,以及维护和运营数据
与物联网连接器(例如 Azure IoT 中心)和数字孪生后端(例如 ADT)完全或部分集成
对复杂系统的行为、场景、原型等进行建模
工作现场 AR/MR 设计评审;BIM 数据可视化;QA/QC
传感器映射
历史数据回放
设置警报
与云提供商集成
与企业系统集成
主要的行业应用场景包括:物联网数据(空气质量、供暖、CO2 水 平等)和实时数据(航班时刻表、人流 量、客流量等),历史数据输入到数字孪生中。 主要用例包括资产管理、设施管理、工作现场 QA/QC 等来自机器可编程逻辑控制器 (PLC))的输入访问权限(油温、轴的位置)和制造执行系统信息(机器上的工作调度)
三级数字孪生技术上应该实现:
数据分析(历史数据)
预测性分析/数据外推
使用情况分析(用户行为映射、热图等)
预测性警报/基于趋势的警报
预测性模型和分类器
主要的行业应用场景包括:机器运行障碍预测,例如,飞机备份、警戒线中的瓶颈等
四级数字孪生是规范性孪生,利用建模(基于物理、基于资产等)和实时模拟来了解潜在未来场景,并利用以机器学习辅助的行业佳实践为基础的规范性分析和建议。该级别可模拟和复制设备/设施/产品和人员行为,并包含内置物理模型、流程模型和数据模型。
三维可视化为数字孪生
如果说数字孪生是对产品生产经营过程的跟踪,那么三维可视化就是对终结果的数字显示。
数字双胞胎通过准确反映产品的运行轨迹,跟踪反馈产品的整个生命周期,利用持续的优化,使产品的输出更加完善。三维可视化利用数据建立产品模型,在大屏幕上显示,促进产品交易。
在实际数字孪生项目交付中,通常对三维数字模型有以下要求,需要引起注意:
化:模型需要能够准确地反映物理实体或系统的结构、属性、方法和行为,以及与环境的交互。并且,具有足够的细节和精度,以满足不同层次和目标的分析和仿真需求。
标准化:遵循统一的规范和格式,便于三维数字模型在不同平台和系统之间进行共享和交换。模型应该具有良好的可读性、可理解性和可扩展性,以便于后期进行模型资产的修改和更新。
轻量化。模型应尽可能地减少数据量和计算量,以提高运行效率和节省资源。需要采用合适的抽象和简化方法,去除冗余和无关信息,保留模型核心特征。
可视化:模型应该能够通过图形、图像、动画等方式进行直观地展示,以便于用户观察、理解和操作。支持多种视角和尺度的切换,以适应不同场景下模型展示和变换的需求。
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