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安世亚太:仿真给了数字孪生体一双先知的慧眼

多年来,工程模拟仿真技术在帮助企业产品研发团队加速产品创新、提高产品上市进程,以及降低成本方面发挥了重要作用。随着数字孪生体时代的到来,工程仿真技术应用的深度和广度又迈上了新的台阶。最为服务于中国企业仿真技术应用的企业,安世亚太提出了“数字孪生体是仿真应用新巅峰”这一论断,提出了数字孪生体成熟度进化的每个过程中,仿真都扮演着不可或缺的角色。

数字孪生体是一个开放的架构,自诞生之日起,其内涵和外延都在不断演变进化中。安世亚太咨询总工程师海波博士总结了数字孪生体的发展历程,将其分为四个阶段:

(1) 1960-世纪之交,是数字孪生体的技术准备期

主要是指CAD/CAE建模仿真、传统系统工程等预先技术的准备。结构、流体等仿真软件都诞生于这一时期,仿真技术的发展和普及为数字孪生体概念诞生孕育了坚实的基础。

(2) 2002-2010,是数字孪生体的概念产生期

指数字孪生体模型的出现和英文术语名称的确定。这段时间,预先技术继续成熟,出现了仿真驱动的设计、基于模型的系统工程(MBSE)等先进设计范式。

(3) 2010-2020是数字孪生体的预先应用期

主要指NASA、美军方和GE等航空航天国防军工机构的领先应用,其中NASA发布了包含数字孪生体的建模仿真、材料结构两份技术路线图。

(4) 2020-未来,数字孪生体技术的深度开发和大规模扩展应用期

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数字孪生体的发展的四个阶段

数字孪生体的核心是由模型驱动的,而常用的建模方法有两大类,一类是第一性原理或称为基于物理的方法(仿真即属于这一类),另一类是基于数据的方法(例如深度学习和人工智能)。在应用上,这两种方法都能够预测物理世界的未来状态,起到“先知”的作用。区别是仿真是基于机理的,不受外在条件限制,而基于数据的方法则受到历史数据多寡的限制,同时,如果要考虑的影响因素太多的话,现有的深度学习技术还难以实现对未来的预测。

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数字孪生的建模方法第一性原理和数据驱动(图片来源于Mathworks)

因此,基于第一性原理对未来的预测,让仿真天然就具有“先知”能力,这种能力则使得数字孪生体智能化。缺少“先知”能力的数字孪生体,仅能感知现在,成为现实世界的可视化虚体。

安世亚太仿真专家杨振亚用两个例子来说明仿真在数字孪生体中的“先知”作用。

第一个例子:一台运行中的泵的数字孪生体

该案例利用ANSYS仿真平台模拟泵的运行过程,利用PTC ThingWorx®物联网平台将设传感器和制动器连接到数字孪生体。

在泵的入口和出口处配备压力传感器,泵和轴承箱上配备测量振动的加速计,排出侧配备流量计。致动器控制排出阀,进口侧的阀门通过手动控制。传感器和致动器与数据采集设备连接,该设备能以20KHz的频率对数据进行采样,ThingWorx可作为传感器与数字数据(包括泵的仿真模型)之间的网关,负责监控传感器和其他设备,能自动学习泵运行时的正常状态模式,鉴别异常运行状态,并生成洞察力信息和预测结果。

在测试中,操作人员如果把泵入口的电磁阀门关小,会监测到振动加速计数据超标。通过ANSYS平台的仿真结果,查看到泵的局部压力过低,三维流场中发生汽蚀。如果不排除这一现象,泵的叶轮将在汽蚀条件下损坏。通过数字孪生体的仿真,模拟出增加上游阀门的合理开度值就可解决该问题。操作人员按此调节阀门,故障得到解除。

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ANSYS、PTC实施的泵的数字孪生体

第二个例子:1986年乌克兰的切尔诺贝利核电站事故

当时造成了6-8万人死亡(图4)。事故原因目前还有两种观点,一种观点认为是操作失误(操作人员在定期维修和测试时,遇到功率下降太快的情况,而工程师选择拆除反应堆的部分控制杆来提升功率。这个决策,没有历史数据可以参考,工程师是凭借个人经验做出的决定。)另一种观点认为是设计缺陷。不管是哪一种原因,如果当时有核电站的数字孪生体,完全可以先在数字孪生体里“试操作”,看看会发生什么,当反应堆的数字孪生体显示危险的后果时,可以调整控制策略以确保安全。利用数字孪生体的“先知”,很可能就避免了这场世纪大灾难的发生。

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切尔诺贝利核事故的影响范围

未来,更多具有“先知”的数字孪生体会一定出现在我们身边。安世亚太将致力于利用工程仿真技术,推动数字孪生体技术的应用,与您一起共同推动人类文明的可持续发展。

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