数字孪生在智能装备制造中的应用与发展

发表时间:2020/12/23   来源:《科学与技术》2020年24期   作者:许强 杨光 杨成
[导读] 现阶段,中国的制造业获得突飞猛进的发展,在智能装备制造业中应该高效的利用信息技术以及先进制造技术,提升产业的先进性。

        许强 杨光 杨成
        南京工程学院机械工程学院 江苏南京 211167
        摘要:现阶段,中国的制造业获得突飞猛进的发展,在智能装备制造业中应该高效的利用信息技术以及先进制造技术,提升产业的先进性。本文对数字孪生技术进行简单介绍,探究国内外的应用现状和发展趋势,研究数字孪生在智能装备制造中的应用模式,即在设备、产线、工厂运行中的应用。
关键词:数字孪生;智能装备;制造

引言:近年来,我国制造强国的发展战略取得明显的成效,制造业获得良好的转型,制造业智能化和现代化的发展水平得到进一步提升。现阶段“数字孪生”的概念在制造业领域得到广泛关注,它为物理世界和信息世界构建合作融合的桥梁,利用孪生体对产品制造和工厂运行进行模拟。
一、数字孪生技术以及应用现状
(一)基本概念
        数字孪生的概念最早起源于2003年的迈克尔教授的生命周期管理课程,起初这个概念是由三个部分组成,即真实、虚拟空间以及两者之间的数据连接,但当时还没有确定“数字孪生”的具体概念。2010年,迈克尔教授在自己的著作中正式为其命名。因为在制造系统中物理对象的种类和展现形式较为丰富,所以对应的定义较为多样化。例如,美国航空研究实验室认为,它是一种仿真的模型,能够在飞行器或者系统中得到应用,并且具备多样化的物理场、概率以及尺度。在运用中应该贯彻科学的理念,提升系统中历史数据、传感器数据以及物理对象模型的应用效果,这样才能直观地反映实体的使用状况、所处状态和预测未来演变趋势[1]。我国研究学者陶飞认为,数字孪生是产品生命周期的重要构成要素,科学应用生命周期中的有效数据、模拟数据以及两者之间的交互数据,才能映射产品的实际情况。2018年,国际上又提出新的研究概念,数字孪生能够对产品进行全面数字化处理,它可以有效模拟系统在稳定环境中的运行状况。
(二)应用现状
        根据调查数据可知,数字孪生的研究工作呈现几何倍数的递增。在2013年时有关于数字孪生文献每年的产出数量还在个位数徘徊,到2018年时每年就已经有了70多篇文献资料。数字孪生技术在产品个性化设计、生产、制造以及探究制造车间虚拟化的机制与实现方法中有着广泛地应用。
二、数字孪生在智能装备制造中的应用模式
(一)在设备运行环节的应用
在原有模式中单机设备制造的流程为:根据方案进行结构布局、智能设备设计、明确运行程序,进行软件设计、系统调试以及正式投入使用。而数字孪生就能有效简化制造的流程,在设计阶段利用信息技术,构建一个数字化的真实模型,把设计、程序、软件等环节汇集到一起,利用虚拟情境检验制造的流程。如果在模拟中出现问题,只需要直接在模型中修改就可以[2]。例如,机械设备出现偏差,需要结合情况改变结构参数、运输带的位置等。之后再次执行操作,保障这次能够正确地完成任务。在经过多次的调试后,就可以把虚拟设备中的数据直接映射到样机中,加强现场调试工作的先进性,提升工作效率。


虚拟样机构建的一般环节:第一,构建数字模型。利用图纸文件编辑软件,在智能装备设计的阶段就能完整地构建真实的数字模型,其中包含产品的外在结构、内部的零件尺寸大小以及需要安装位置等。第二,优化虚拟信号。图纸文件编辑处于平面的状态,但是智能装备制造工作是动态的,所以要利用仿真技术对其中的各个组件进行运行定义,设置虚拟信号的运行参数、范围和限制等,稳定样机的状态。在这个过程中数字孪生和物理实体的运行状态得到高度的统一。第三,加强信号连接。利用PLC构建软连接和硬连接,先利用仿真模型自身的特征,能够进行软与软的连接。第四,调试操作。能够根据仿运行中存在的问题进行调节,从而保障制造工作的正确性和完整性。
(二)在产线运行环节的应用
在设计环节中最困难的就是验证工作,在制造中要经历多项操作工序,并且每项工序的运行速度、时间间隔以及推进速度都需要在进行验证,判断其是否能正常应用。利用数字孪生就能提升验证工作的效率和准确性,利用系统中的数据进行科学分析,在智能装备制造中把存储的数据进行复制,然后就能立即进行使用,这样能够减少资源损耗,提高各个机械设备之间的连接速度。对调试阶段的数据进行优化,能提高生产的先进性,能降低能耗和损耗、提升装置的产量等。
要想提升产线的数字孪生的发展水平,就需要加强以下的工作:第一,以设备数字孪生为基础,把多个数值模型汇集到同一个虚拟空间中。应该提升计算机的内部配置,以便数据能够大批量导入。在构建中提高系统的优化程度,确保数字孪生能稳定运行。第二,在运行中进行有效的力学控制,为数字模型增加物理属性,建立系统的重力场。第三,需要设备多个开发通讯口,把各个数据汇集到整个中央控制器中,利用数据库进行信号匹配工作,从而实现对多个视觉系统进行有效控制,利用数据库的驱动作用,引导机器人进行工作。第四,集成和协同网络的能力。汇集每个设备中的运行数据,明确零部件的使用次数,利用云技术进行数据统计,判断设计时序和节拍是否合理,检测关键数据是否准确,从而达到数字孪生管理和维护的目的。
(三)在工厂运行环节的应用
        在工厂层对数字孪生进行有效应用,对整个物流系统进行有效控制,对制造规划、产品质量、材料资源以及人力资源进行统一的数字化管理。在对材料管理时应该协调好出入库工作,定期进行盘点,在数字化系统中能够查看材料的数量变化。利用MES技术建立模拟物料,这样就能让虚拟世界和现实世界同步发展,一旦在运行中出现问题,就能在系统中准确定位出问题的具体位置。在生产中把计划发到系统中,利用数字模型编写生产指导书,为模型和生产计划构建联系,即使生产中出现变化条件,也能立即应对。
结论:数字孪生在智能装备制造中有着重要的意义,能够实现物理对象和虚拟模型的相互映射,提升物理实体虚拟化和信息化的发展程度。数字孪生是智能工厂运行中不可或缺的一部分,能够对制造设备和生产线进行虚拟化处理。在应用中充分利用大数据技术和信息技术,能够提升数字孪生在制造中的应用价值。
参考文献:
[1]黄海松,陈启鹏,李宜汀,等.数字孪生技术在智能制造中的发展与应用研究综述[J].贵州大学学报(自然科学版),2020,37(05):1-8.
[2]张伟.数字孪生在智能装备制造中的应用研究[J].现代信息科技,2019,3(08):197-198.
作者简介:许强(1994—),男,江苏连云港人,南京工程学院硕士研究生,研究方向:智能制造
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