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2021 - 03 - 04
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2021 - 02 - 03
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2021 - 01 - 20
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2021 - 01 - 13
作者:高征宇 上海安世亚太流体应用工程师本文共计1435字,阅读时间预计5分钟编者按作者由浅入深,通过《数码宝贝》引申出数字孪生的发展历程与生活中的实际运用,分析了数字孪生运用中的重点及难点,最后通过案例展示了数字孪生的使用方式。或许大家有发现数字孪生的概念正慢慢地变得火热起来。不仅变成了众多行业、企业,各种大中小型研讨会追捧的话题,也成为了大家茶余饭后的谈资。数字孪生可以说1970年Apollo...
2021 - 01 - 07
作者:李超峰 上海安世亚太流体应用工程师文章发布:上海安世亚太官方订阅号(搜索:PeraShanghai)联系我们:021-58403100本文共计1371字,阅读时间预计4分钟编者按作者通过一个优化模具通道的案例进行分析和讲解,拆分了该案例的优化步骤,让我们清楚地了解到ANSYS POLYFLOW在挤出工艺中的重要作用。背景挤出成型是聚合物、玻璃及食品加工连续性生产工艺的重要方法。由于聚合物在拉...

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玩转数字孪生
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玩转数字孪生

介绍

作者:高征宇 上海安世亚太流体应用工程师

本文共计1435字,阅读时间预计5分钟


编者按

作者由浅入深,通过《数码宝贝》引申出数字孪生的发展历程与生活中的实际运用,分析了数字孪生运用中的重点及难点,最后通过案例展示了数字孪生的使用方式。

或许大家有发现数字孪生的概念正慢慢地变得火热起来。不仅变成了众多行业、企业,各种大中小型研讨会追捧的话题,也成为了大家茶余饭后的谈资。



数字孪生

可以说1970年Apollo 13事故中拯救了三位宇航员的模拟器是第一个数字孪生的应用。而概念上的起源是2002年Michael Grieves在密西根大学做演讲时在PLM概念模型中首次提出的现实与虚拟空间的概念,之后在其著作中被称之为镜像空间模型(Mirror Space Model),演化至今成为了数字孪生(Digital Twin)。


数字孪生是一种超越现实的概念,如今可以被视为一个或多个重要且彼此依赖的装备系统间的数字映射系统。

数字孪生是某个特定实体产品/系统的数字表示,能够更深入地洞察该产品的状态、性能和行为;能够实现系统设计、优化、预见性维护、优化工业产品管理。

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这种方式充分利用了物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成为一个多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

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举个简单点的例子:不知道大家还是否记得《数码宝贝(Digital Monster)》 ,数码暴龙机与数码暴龙的结合就是比较典型的数字孪生早教片了。

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▲暴龙实体

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▲暴龙数字体

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这个听起来可能是养成 + 战斗类游戏,而反应在工业上严谨度会更高。


类似的是:你有关心的重要设备(Monster)、各种不同的工况、不同的环境以及他们之间的影响(Buff),我们通过监控虚拟设备的运行情况,结合实际工况/数据的实时采集(HP/MP),能及时预测、发现并解决问题,使得系统良好运转(Fight),为系统提高效率(Evolution)。


其实,不仅在制造业(产品设计,PLM,制造过程工艺,设备诊断,自动化控制,机器人等)有数字孪生概念的应用,更贴近生活的智能化家居、医疗、农业、交通等行业也都有广泛的应用,很多企业的各种电子产品的生态链就是比较好的例子。

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▲ 生活相关设备应用的智能联合、控制、管理


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▲ 飞行系统数字孪生


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▲ 电池包系统孪生


数字孪生的难点与挑战

当然数字孪生的创建也存在众多难点。正如数字孪生的字面意思,最重要的是我们需要做一个近似的数字体,它包含了实体的各种物理特性。

早期,作为先驱的NASA在实践中首先认识到了使得物理孪生的重要性。后来得益于计算机的高速发展,现在物理孪生对象从行为上可以用计算机系统进行模拟代替。在高保真度的系统模型中,物理孪生对象能够通过三维的CAE仿真的降阶加入到一维系统之中,代替理想模型来高度还原产品的物理特征。


举例而言,如我们要利用ANSYS Twinbuilder创建高保真度的水泵系统数字孪生,其流程如下:

搭建Twinbuilder (Modelica)理想系统模型;

■ 使用ANSYS CFD 进行泵的3D物理场仿真;

■ 使用Twinbuilder的ROM Builder对3D物理模型进行降阶处理,并创建ROM模块。此举可大大降低计算时间,并同时保证计算精度,使虚拟的时间能够匹配真实的物理时间;

■ 在系统中加入降阶模型,添加控制,封装代码,创建面板

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▲水泵系统数字孪生创建流程



界面的创建与使用,水位高度的监测,开关阀门、泵的转速调节,泵容易发生气蚀的警报


当然我们可以通过Twinbuilder的元件库、Twinbuilder的控制元件库、外部代码等更多部件的降阶模型对系统进行封装,来创建更复杂、更大、更全面的系统,来涵盖系统中各种产品关于结构、流体、热、电磁等特性。


利用数字孪生进行优化

最后关于优化,可利用数字孪生中的数据并结合优化软件如Optislang、Optimetrics等,甚至AI对部件、系统的运维进行优化。

以前共事过的韩国同事做过一些有趣的真实小案例,如使用Maxwell、Twinbuilder与Optimetrics,通过真实体与数字孪生体的数据对真实产品的运作进行优化,如下图所示。

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另外,也可以通过对作动器系统数字孪生的优化控制,使作动器平滑地移动,如下图所示。


 

 ▲优化前的运作状态


 

 ▲优化后的运作状态


结语

数字孪生有大有小,但都是比较复杂、多学科复合的集合体。在未来,上海安世亚太希望能以逐步的积累与沉淀实现更多的改变,从而绽放出更多的光彩。


*本文版权归上海安世亚太所有,如需转载,请与我们联系。

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作者:刘琼 上海安世亚太光学应用工程师本文共计1798字,阅读时间预计6分钟编者按自动驾驶领域各势力激烈交锋,如何突出重围,就看谁能用好自动驾驶的“智慧之眼”。作者在本文阐述了自动驾驶“智慧之眼”的概念及其优势,并深入分析了优化“智慧之眼”的方式,为自动驾驶技术升级提供了优秀的思路。拥挤的自动驾驶赛道四月,上海车展“变化”了。科技新贵纷纷投身造车,成为今年热议的话题。新旧势力交锋,火光四射。智能化自动化的浪潮下,自动驾驶已成为未来汽车的必争之地,造车新旧势力争相布局,自动驾驶赛道因此变得“拥挤”了。网上流传一句话——自动驾驶唱主角,量产落地马蹄疾。自动驾驶的智慧之眼——车载摄像头自动驾驶包含三个方向:感知、判断、执行。感知是自动驾驶的第一环节,是汽车车辆和周围环境交互的枢纽。自动驾驶系统整体上表现的好坏,很大程度上都取决于感知系统的好坏。我们都知道汽车之眼是车灯,那么自动驾驶感知系统的智慧之眼是什么呢?有人说是激光雷达,也有人说是车载摄像头。其实我更倾向于将激光雷达称为耳朵——一双精通听声辨位的耳朵;而车载摄像头才是自动驾驶感知系统真正的“智慧之眼”,深受视觉算法依赖。接下来了,我们聊一聊这个神秘的“智慧之眼”——车载摄像头。自动驾驶之眼是如何工作的?有哪些神秘身份?又藏在汽车哪些地方?目标物体通过镜头(LENS)将光学图像投射到图像传感器上,光信号转变为电信号,再经过 A/D(模数转换)后变为数字图像信号,最后送到ISP(图像信号处理芯片)中进行加工处理,由ISP将信号处理成特定格式的图像传输到汽车自动驾驶系统进行识别。车载摄像头的“神秘身份”有:内视摄像头、后视摄像头、前视摄像头、侧视摄像头、环视摄像头,主要用于360°全景影像、前后碰撞预警、车道偏移报警和行人检测等ADAS中的活动。根据“团伙”个数多少,可以分为:单目、双目,多目三种。按照目前发展现状,短期...
2021 - 03 - 04
作者:吴华春 上海安世亚太结构应用工程师本文共计1591字,阅读时间预计5分钟编者按作者在本文对DEFORM软件使用时常出现的问题进行了深入探讨,并针对应变值不变的问题提出了解决方案,有利于技术工程师在实际使用时进行更好的模拟仿真。在变形中,有一种相对常见的情况:零件变形,但有效应变保持为0,其他变量(如应力)的行为异常。报错信息如图-1所示,工件的单元应力为0。(注:图-1所示错误多发生在用户自定义材料中,因此用户首先要确认输入的材料参数是否符合材料本构模型。)当应变率非常小时,应变值不变的问题很常见,并且与称为'极限应变率'的值相关。图-1 单元应力为0的错误信息什么是极限应变率?在DEFORM中,刚塑性有限元算法是因变形而在单元中产生的应力。在刚塑性模型中,如果一个单元没有塑性变形,那么该单元的应力是不明确的。然而良好的收敛,需要一致的应力。为了改善收敛,DEFORM 使用被称为“极限应变速率(LMTSTR)”的值来识别零件的刚性或几乎刚性区域,并计算变形率接近零的区域的流动应力。 一般来说,流动应力和应变率之间的关系是非线性的,由流动应力定律定义。 在低于极限应变速率的值下,可假定流动应力和应变率关系在0和(极限应变率)下的流动应力之间是线性的。根据计算目的,应变率低于极限应变率的单元被视为“刚性”。它们不会计算应变,并且报告的有效应力可能相当低。如何计算极限应变率?极限应变率保持是指“平均应变率”的固定比率。该比率在前处理器工件属性中进行定义,通常为100:1。■ 低于LMTSTR的应变率流动应力是基于从0到LMTSTR流动应力之间的线性拟合计算。■ 在每个变形时间步数中,计算所有变形单元的平均应变率,此后更新的值便会重新计算极限应变率。■ 对于应变率低于LMTSTR的单元,应变和损伤值不会增加。为什么这会引...
2021 - 02 - 03
作者:吴华春 上海安世亚太结构应用工程师本文共计3974字,阅读时间预计9分钟编者按作者在本文中对齿轮整个成形过程所涉及的工艺进行了分析,并提出从切削到热处理的过程中,DEFORM可以进行一系列的仿真分析,帮助研发人员减少研发周期,避免人为的设计缺陷,为整个齿轮行业提供CAE仿真支持。齿轮作为可以改变运动方向及形式以及传递力矩的部件,已经成为机械行业中必不可少的核心零件。特别是在国家提出“中国制造2025”发展制造业的时期,精密化的齿轮在汽车、高铁、航空航天、智能机器人等高尖端行业中,决定着这些的行业的根基。简单举例,智能机器人手臂中的椭圆行星齿轮,其研发和生产基本控制在国外大公司手中。欧美日等西方发达国家在齿轮成形生产中,已经把CAE仿真完全融合到整个制造过程中。利用CAE的优势减小生产成本,提高开发优势,是西方发达国家掌握核心技术的关键手段。DEFORM作为业界公认应用最广泛的金属体积成形、切削加工以及热处理表面处理的CAE仿真软件,其可以为齿轮成形加工的过程提供CAE支持,提高齿轮的加工精度,下文将从齿轮的各种加工类型和热处理进行分类说明。齿轮成形类型[1-2]现代齿轮成形方法基本上分为2种,分别是切削成形和塑性成形。齿轮切削成形齿轮切削成形又分为仿形法和范成法。仿形法仿形法是指利用外形与齿轮齿槽相同或相近的成形刀具加工齿轮齿形的方法,包括铣齿、拉齿、磨齿等。范成法范成法是指利用齿轮刀具和齿坯之间保持强制的啮合运动关系而成形齿轮齿形的方法,包括滚齿、插齿、剃齿等。图-1 齿轮切削成形齿轮塑性成形齿轮塑性成形因采用少、无切削的净成形和近净成形,可节省材料、节约工时。最主要的是这种成形方法没有切断金属流线,采用压实和压密金属晶粒即可提高齿轮的强度(可以提高20~30%),增加齿轮的寿命。在现阶段,对于能够采用体积塑性成形的齿轮,各个齿轮生产公司和工厂大都采用此类方法。齿轮...
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