論文標題：Enabling technologies and tools for digital twin

論文鏈接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S027861251930086X

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發表時間：2021年1月?

作者提示

由于數字孿生理論性較強，作者結合個人理解，對原文進行有效刪減，突出重點，提供概述理解

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Abstract

數字孿生正在革新工業。由傳感器更新和歷史數據激發，復雜的模型可以反映產品、過程或服務的幾乎每個方面。未來，物理世界中的一切都將通過數字孿生技術在數字空間中復制。作為一項前沿技術，數字孿生受到了很多關注。然而，數字孿生遠未實現其潛力，這是一個復雜的系統和漫長的過程。研究人員必須對物體或系統的所有獨立部分進行建模。需要收集和合并各種類型的數據。許多工程研究人員和參與者不清楚應該使用哪些技術和工具。5維數字孿生模型為理解和實施數字孿生提供了參考指導。本文試圖從5維數字孿生模型的角度出發，研究和總結數字孿生常用的使能技術和工具，為未來數字孿生的應用提供技術和工具參考。?

Introduce

目前，數字化已成為共識，尤其是數字孿生，機器或系統的精確虛擬副本，正在徹底改變行業。數字孿生（DT）是指物理資產（或物理實體）及其數字化表示的有機整體，它們通過雙向交互相互交流、促進和共同進化。通過各種數字化技術，物理世界中的實體、行為和關系被整體數字化，以創建高保真虛擬模型。這種虛擬模型依賴于來自物理世界的真實世界數據來制定其實時參數、邊界條件和動力學，從而對相應的物理實體進行更具代表性的反映。

DT 目前的研究主要集中在框架、過程和專有技術方面的宏觀層面，而不是具體技術、工具和專有技術方面的微觀層面。

A brief overview of digital twin?

2.1. History of digital twin?

從 Grieves 提出的“與物理產品等效的虛擬數字化”概念到 DT 的首次亮相，這要歸功于美國國家航空航天局 (NASA) 和空軍研究實驗室 (AFRL)，DT 代表了突破眾多限制（如數據采集、數字描述、計算機性能和算法等）。

隨后，DT 于 2016 年被西門子應用于工業 4.0。隨著越來越多的研究人員致力于 DT 的研究，相關出版物的數量開始呈指數級增長。

陶飛等人。在2017年1月提出了DT車間的概念，并討論了DT車間的特點、組成和運行機制及關鍵技術，為DT在制造業中的應用提供了理論支持。

后來，為了促進DT在更多領域的進一步應用，陶飛等人，擴展了現有的 3 維 DT 模型，并增加了兩個維度（DT 數據和服務），提出了一個 5 維的 DT 模型。 DT發展的一些里程碑如圖2所示。

2.2. Five-dimension digital twin model?

其中PE是物理實體，VM是虛擬模型，Ss是服務，DD是DT數據，CN是連接。

2.3. Application ?elds of digital twin?

如圖4所示，DT應用可以在智慧城市、建筑、醫療保健、農業、貨運、鉆井平臺、汽車、航空航天、制造、電力等領域找到。作為一項相對較新的技術，DT 的應用由領先企業（如 GE、PTC、Siemens、ANSYS、Dassault 等）率先應用。

對于土木工程，達索使用其 3D 體驗平臺構建“數字孿生新加坡”，以支持城市規劃、建設和服務。 Intellectsoft 正在探索施工現場的 DT 應用程序，以檢測潛在問題并防止危險操作。

在醫療保健領域，Sim&Cure 開發了用于治療動脈瘤的基于患者的數字雙胞胎，而達索針對人類心臟 DT 開展了“活體心臟項目 (LHP)”。

根據微軟關于 DT 的白皮書，DT 有能力加速農業業務并支持農業可持續發展。 DNV GL 建立了“虛擬姊妹船”（即船舶 DT）以提高可靠性、降低運營成本并提高船舶整個生命周期的安全性。

中國藍鯨#1鉆井平臺DT實現了可視化展示、作業監控和設計培訓。

特斯拉試圖為每輛電動汽車開發一個 DT，以實現汽車和工廠之間的同步數據傳輸。

在航空業，空客、波音、AFRL 和 NASA 使用 DT 來反映實際情況、識別缺陷、預測潛在故障并解決機身維護問題。

LlamaZOO 使用 DT 使礦山主管能夠監控其操作員的車輛。

基于 Predix 平臺，GE 建立了一個數字風電場，通過為每個風力渦輪機創建一個 DT，以優化維護策略、提高可靠性并增加能源產量。

3. Enabling technologies for digital twin

根據 5 維模型，如圖 6 所示，需要多種使能技術來支持 DT 的不同模塊。對于物理實體來說，對物理世界的充分理解是DT的前提。為了提供這些服務，它需要應用軟件、平臺架構技術、面向服務的架構（SoA）技術和知識技術。最后，將 DT 的物理實體、虛擬模型、數據和服務相互連接，以實現交互和信息交換。連接涉及互聯網技術、交互技術、網絡安全技術、接口技術、通信協議等。

3.1. Enabling technologies for cognizing and controlling physical world?

一方面，物理實體對應的虛擬模型并不完善。如圖 7 所示，虛擬模型需要不斷演進，逐步提高與物理實體的對應關系，這需要對物理世界有充分的理解和感知。

另一方面，物理實體被數字化后，可以發現許多隱含的關聯，可以用來促進物理實體的進化以控制物理世界。

3.2. Enabling technologies for digital twin modeling

建模是指以可以由計算機處理、分析和管理的數字形式表示物理實體的過程。建?？梢哉f是DT的基石，它為產品設計、分析、計算機數控（CNC）加工、質量檢測、生產管理等提供信息表示方法。如圖8所示，DT相關建模涉及幾何建模，物理建模、行為建模和規則建模。

3.3. Enabling technologies for digital twin data management?

數據驅動的數字孿生可以感知、響應和適應不斷變化的環境和運營條件。如圖 9 所示，整個數據生命周期包括數據收集、傳輸、存儲、處理、融合和可視化。

3.4. Enabling technologies for digital twin services?

DT融合多學科，實現先進的監測、模擬、診斷和預后。監控需要計算機圖形、圖像處理、3D 渲染、圖形引擎、虛擬現實同步技術等。仿真涉及結構仿真、力學（例如流體動力學、固體力學、熱力學和運動學）仿真、電子電路仿真、控制仿真、過程模擬、虛擬測試模擬等。診斷和預后基于數據分析，涉及統計理論、機器學習、神經網絡、模糊理論、故障樹等。

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3.5. Enabling technologies for connections in digital twin?

如圖 11 所示，基于 CN_PV 的實時數據交換，不僅物理實體的運行狀態動態反映在虛擬世界中，而且將虛擬模型的分析結果回傳給控制物理實體。通過CN_PD，DT用于管理整個產品生命周期，為分析、預測、質量追溯和產品規劃奠定了數據基礎。通過 CN_PS，服務（例如，監控、診斷和預測）與物理實體相關聯，以接收數據并反饋服務結果。在物理實體與模型、數據和服務的連接中，物理實體的識別、傳感和跟蹤至關重要。因此，RFID、傳感器、無線傳感器網絡等物聯網技術是必不可少的。數據交換需要通信技術、統一通信接口和協議技術，包括協議解析與轉換、接口兼容、通用網關接口等。 、VR、AR、MR）以及人機交互和協作。鑒于多種不同的模型，CN_VD需要通信、接口、協議和標準技術來保證虛擬模型和數據之間的數據交互順暢。

4. Tools for digital twin?

如圖12所示，基于數字孿生的5維數字孿生模型、功能需求和使能技術，規定了一些工具，包括物理世界認知和控制工具、數字孿生建模工具、數字孿生工具。數據管理、數字孿生服務應用工具和數字孿生連接工具。

4.1. Tools for cognizing and controlling physical world?

DT物理部分的工具可以分為認知物理世界的工具和控制物理世界的工具。認知物理世界的不同方面是數字化的基礎。物聯網是數字孿生的驅動力之一。當物理實體連接到數據傳感和收集系統時，數字孿生將數據轉化為洞察力，并最終轉化為優化的流程和業務成果。

例如，阿里云物聯網提供安全可靠的設備感知能力，實現多協議、多平臺、多地域設備的快速接入。此外，虛擬模型與物理資產并行運行。在傳感器數據的驅動下，數字孿生標記偏離模擬行為的操作行為。

例如，一家石油公司可能會從連續運行的海上石油鉆井平臺傳輸傳感器數據。 IoTSys是一個IoT中間件，它為智能設備之間的通信提供了一個通信協議棧。 IoTSys 支持多種標準和協議，包括 IPv6、oBIX、6LoWPAN 和高效的 XML 交換格式。此外，大多數認知物理世界的工具都與視覺相關。

例如，在未知的車間環境中，AGV（自動導引車）汽車可以使用 LIDAR（光探測和測距）、深度相機、GPS（全球定位系統），以及通過 ROS（機器人操作系統）軟件架構建立的地圖，優化路徑。類似的軟件工具如圖 13 所示。

4.2. Tools for digital twin modeling

ANSYS Twin Builder 包含大量特定于應用程序的庫和第三方工具集成功能，是適用于數字雙胞胎建模的軟件工具，它允許多種建模域和語言。 Twin Builder 可以讓工程師快速構建、驗證和部署實物資產的數字模型。 Twin Builder 的內置庫提供了豐富的組件，可以在適當的細節級別上創建所需的系統動力學模型，其中包括來自多個物理域和多個保真度級別的模型。此外，Twin Builder 與 ANSYS 的基于物理的仿真技術相結合，將 3D 的細節帶入系統環境。

4.3. Tools for digital twin data management

數據是信息的載體，是DT的關鍵驅動力。如圖15所示，DT數據管理工具包括數據采集工具、數據傳輸工具、數據存儲工具、數據處理工具、數據融合工具和數據可視化工具。數據采集??工具通過合理的傳感器放置，可以獲得完整、穩定、有效的數據。

例如DHDAS信號采集分析系統就是一套信號分析處理軟件。該軟件可與多種型號配套使用，完成不同信號的實時采集和分析。該軟件還具有信號分析處理能力。類似的軟件工具如圖 15 所示。

4.4. Tools for digital twin service applications

數字孿生服務應用工具可分為平臺服務工具、仿真服務工具、優化服務工具、診斷與預測服務工具，如圖16所示。服務平臺工具集成了物聯網、大數據等新興技術。數據，人工智能。

例如，Thingworx 平臺可以將 DT 模型連接到運行中的產品，顯示傳感器數據，并通過 Web 應用程序分析結果。 ThingWorx平臺可以提供工業協議轉換、數據采集、設備管理、大數據分析等服務。首屈一指的自動化制造設備及零部件供應商HIROTEC基于ThingWorx平臺實現了數控機床運行數據與ERP系統數據的對接，有效減少了設備停機時間。西門子推出了 MindSphere 平臺。該平臺可將傳感器、控制器及各種信息系統采集的工業現場設備數據通過安全通道實時傳輸至云端，為企業提供大數據分析挖掘、工業APP及增值服務。類似的工具如圖 16 所示。

4.5. Tools for connections in digital twin

DT 連接工具用于連接物理世界和虛擬世界，以及連接 DT 的不同部分。任何 DT 的核心都是在物理世界和虛擬世界之間進行映射，打破物理和虛擬現實之間的界限。

例如，PTC Thingworx 可以充當傳感器和數字模型之間的網關，將各種智能設備連接到 IoT 生態系統 [67]。 MindSphere 是西門子基于云的開放式物聯網操作系統，可連接產品、工廠、系統和機器。 MindSphere 使用高級分析來支持物聯網生成的大量數據。

5. Conclusion

DT代表了數字化的進步。它越來越多地應用于越來越多的領域，例如智能制造、樓宇管理、智慧城市、醫療保健、石油和天然氣等等。由于DT是一個集成多個工程學科的復雜系統，許多公司和研究人員對DT的關鍵技術和工具并不熟悉。 5維數字孿生模型具有良好的實用性和可擴展性，可為數字孿生在不同領域的應用提供通用的參考模型支持。結合5維數字模型，研究總結了DT的使能技術和工具，可為DT實踐提供指導。然而，由于不同的格式、協議和標準，當前的工具可能無法集成并同時用于特定目標。因此，未來需要開發通用的數字孿生設計開發平臺和工具。此外，需要適合工業實踐且具有高可靠性的基礎設施來滿足數字孿生的要求。此外，DT 的實踐與具體的對象密切相關。例如，DT city 和 DT shop-floor 在模型規模、操作規則、數據管理等方面存在很大差異。因此，本文提供了使能技術的總體方向和一些工具示例。 DT的技術研究和工具的選擇需要學術界和工業界的參與者根據具體的領域和對象來判斷和決定。

總結

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