北京咨询数字孪生是什么

时间:2024年06月14日 来源:

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精确的模型构建和验证在许多情况下,加工设备的结构、工艺过程和操作环境都可能非常复杂,这给建模带来了挑战。一些过程的机理和耦合关系可能也不够清晰或准确,难以建立相应的模型。例如,刀具磨损的程度受许多因素的影响,如刀具材料和形状,工作环境和冷却方法,切削参数(如切削速度,进给量和被加工材料)等。此外,刀具磨损的不同形式,包括磨粒磨损、粘着磨损、扩散磨损、疲劳磨损和化学磨损,也与上述不同因素有关。因此,难以准确地描述刀具的磨损过程.此外,许多挑战在于计算成本和模型精度之间的平衡:考虑所有上述因素将需要大量的参数,带来巨大的计算成本。这里的模型不是无限精确的,而是在满足客户需求的前提下有效的。为了应对这一挑战,基于物理的模型和数据之间的融合是有希望的,因为数据挖掘的知识可以在一定程度上弥补未知机制的不足。四川品质数字孪生价目表天津数字孪生模型供应商家。

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孪生感知感知制造系统中的环境、机器、人等要素的变化是建立虚拟空间与物理空间之间关系、实现虚拟空间与物理空间同步的重要步骤之一。这一过程主要涉及数据访问、数据描述,以及来自传感器、智能终端等设备的数据转换,其中工业物联网(IoT)是一个有价值的选择。例如,电流传感器、加速度传感器和声发射传感器可用于收集数控机床(CNC)的状态数据。此外,还需要来自CNC系统和操作过程的数据,包括进给速度、切削深度、刀具的刀位、生产数据、报警信息等。收集到的数据通常通过数据交换协议集成到数据库或云中,以供进一步使用,包括传输控制协议/互联网协议,开放平台通信统一架构,MTConnect和自动化标记语言。

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未充分利用的人工智能物理空间中存在大量来自机器、人、物料和环境的数据,这就带来了在数字孪生实施过程中如何处理这些数据的挑战。值得注意的是,人工智能适合从大量数据中挖掘知识。人工智能在过去几年中蓬勃发展,虽然它仍在不断发展,但它可能已经足够成熟,可以应用于一些实际场景。例如,数字孪生可以通过人工智能提供动态调度,设备故障预测,能耗优化等高质量的服务。在制造流程中,Priyanka等人将数字孪生与机器学习相结合,以预测石油管道系统的风险概率,并评估其剩余使用寿命。在离散制造业中,为减少不确定性和不可预测事件对调度的影响。河北数字孪生模型交易价格。海南营销数字孪生哪里好

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在设计阶段,与传统的设计方法相比,使用高保真的孪生模型和生命周期数据更容易生成新的解决方案。该模型能够以高置信度支持虚拟测试,从而可以**降低物理测试的成本和时间。此外,孪生模型和产品生命周期数据可以弥合设计和制造之间的差距,避免设计方案在有限的制造能力下无法实现的情况。例如,Huang等人提出了一个基于数字孪生的快速产品开发框架。基于数字化试制获得了数字化产品原型,有助于在设计阶段改进制造过程,并以旋翼机部件为例验证了所提框架的性能。北京咨询数字孪生是什么

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