2024年5月22日
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元宇宙科技 数字孪生

石银明博士:基于数字孪生的正向研发体系建设

5月26日下午,由Xverse元宇宙主办的「元宇宙科技应用发展研讨会:数字孪生与虚拟现实应用」在线上成功举办。西门子工业软件中国区副总裁石银明博士,带来《基于数字孪生的正向研发体系建设》的主题分享。
数字孪生技术已有十几年的发展历史,其在工业领域中的应用也已有好些年,是工业“元宇宙”。直到近期,Facebook等企业才将其从工业推广至社交网络,号称“元宇宙”。本次研讨会中,石博士主要围绕“基于数字孪生的正向研发体系建设”这一主题展开讨论。

好奇号和研发背后的挑战

数字孪生这一概念最早起源于航天,是为了解决天地一体化,或天地协同问题。NASA好奇号研制就是其中的代表,好奇号研发时,面临着“899公斤的重量”、“500000条计算机代码”、“重力场不同无法充分测试”、“6大部件的协同整合”等问题。但凡研发过程中稍有差错,就会前功尽弃。这也是整个的研发过程中,最担心的问题。即到了后期,整个设计出来问题很多,导致任务失败。
根据NAFEMS研究,70%的问题在需求阶段被导入,在详细设计阶段到验证阶段期间,导入的真正导致的问题分别是20%,10%。然而,我们通常很晚才会发现问题,50%的问题到验证阶段,30%的问题到了系统确认阶段。而且,越往后期发现错误,纠正的成本就越高。

具体来看,若设计一个典型复杂的系统,我们将会在不同流程中面临哪些问题?
以复杂机电液系统典型设计流程为例,在概念设计阶段,架构、选型、目标分解等问题非常重要,它们出现的错误往往是颠覆性的。但这个阶段的信息很少,决策又很重要,挑战非常大。
在详细设计阶段,尽管我们有大量的繁琐的模型,但在这些模型里面,也会存在很多的问题,比如繁琐建模及计算量问题。到了第三个阶段,即系统集成时,机械被控系统、做动器、控制器之间存在机械与控制设计脱节问题。样机出来之后,即设计验证阶段,对于非正常工况、极端工况、危险工况的实验压力非常大。
数字孪生技术和方法论恰好为解决以上这些挑战提供了一种途径,通过在虚拟世界中模拟产品、工艺和资源及其相互作用,预测真实世界。将预测结果与实际值进行比较,支持产品持续改进。

数字孪生与虚实结合的应用

石博士介绍,根据不同的阶段,数字孪生分为产品数字孪生、生产数字孪生、生产性能数字孪生和产品性能数字数字孪生。而整个的在研发阶段,数字孪生是解决从0到1的问题。后期制造到运维阶段,是1到100的问题。
对于制造业来说,数字孪生有四大类型,第一类是非实时数字孪生,从控制的角度来讲,叫模型在环;第二类是纯实时的数字孪生,如SIL/HIL &控制器;第三类是混合的实时数字孪生,如MBST;最后一类是可运行的数字孪生。

在不同研发阶段,数字孪生的颗粒度是不一样的,它的实时性、复杂度、精确度也不一样,从复杂程度排名,分别是1维功能模型 、3维多刚体模型、3维线性刚柔耦合模型、3维非线性刚柔耦合模型。
而在虚实结合层面,它对应的研发阶段是仿真和测试。测试与仿真是交互促进的,比如要使产品达到一定的性能,可能通过仿真便可解决一部分,但到了一定阶段以后,只能通过测试去解决。
另外,虚实结合的形式在不同的研发阶段是不一样的。从零部件级别的虚实结合去验证,到以系统级的虚实结合去验证,再到整装备变成整机后,以整机级别的虚实结合去验证。验证以后的孪生模型再去做大量的危险工况,极端工况、重复工况等。
基于数字孪生的正向研发体系
石博士表示,如今,要提高制造业的研发水平,就必须要转变做正向,做预测性的研发,而不是逆向,验证性的。基于数字孪生的正向研发体系,正是在这样的背景下产生和发展的。
在研讨会中,石博士详细的介绍了“基于数字孪生的正向研发”理念和两个基础平台。其中一个基础平台是全生命周期管理平台,往往针对的是非实时数据。平台的成熟度从最早没有管控的数据到存档的数据,到无缝捕捉和管理的数据,到流程化,再到流程自动化,不同阶段的成熟度是不一样的。

另一个基础平台是基于云和物联网的资源共享平台,云实现了计算资源的共享,物联网则实现了设备资源的共享。在基于云和物联网的资源共享平台中,它的实测数据可通过现场采集传到云上,而后可以再回到研发设计阶段,或实验室。
此外,石博士还表示,一个好的研发体系还需要考虑三个维度的技术支撑。其一是不同研发阶段的协同,包括从需求到功能研究,从数表模型到稳态的模型,到低频动态模型,到高频动态模型,到实时的模型。其二是不同子系统之间的集成,最后是不同领域不同学科之间的耦合。
以虚拟飞机项目为例,它包含有电机系统,电压系统,燃油系统等,首先进行接口交联分析,得到各子系统与其他所有子系统的接口交联关系图;在此基础上建立该子系统外部接口模型,在模型中复现接口交联关系图;对得到的外部接口模型进行内部建模,得到子系统的完整架构级模型。将上述7个子系统模型 根据接口交联关系连接,即可得到完整机电系统非实时架构级模型。基于此,我们便可以快速性能的预测,迅速发现问题。
石银明,2001年5月获得上海交通大学振动冲击噪声国家重点实验室博士学位,2001年6月至2004年4月在比利时布鲁塞尔大学访问研究,并与鲁汶大学合作,参与复合材料的参数识别项目。2004年4月在比利时加入LMS国际公司,长期担任LMS国际公司中国区技术总监。2013年至2021年5月任西门子工业软件中国区仿真与测试产品技术总监。2021年5月至今,任西门子工业软件中国区副总裁。

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