数字线索和数字孪生集成了人工智能和传感器数据

 数字线索和数字孪生集成了人工智能和传感器数据

数字孪生概念在2000年左右诞生,数字线索和数字孪生的概念已经提出超过十年,成为了美空军和洛马公司(数字织锦)的顶层战略,正以美国防部、美空军和美国航空航天局为首大力推动,并已经在美欧航空航天项目中得到实际应用。今后几年,美国国防部将大力推进实施以数字线索和数字孪生为核心元素的数字工程战略。此外,达索系统、西门子等工业软件解决方案提供商也已经开始大力推广此概念,前不久西门子刚刚以“数字孪生”获得国内某组织颁发的智能制造领域大奖。我国军方和军工行业在数字化领域整体上起步较晚,目前在基于模型的系统工程方面与美欧差距较大,对数字线索和数字孪生的概念可能还极为陌生,甚至可能认为是在炒旧概念。随着物联网和大数据的兴起以及虚拟建模技术的发展,数字孪生被推向了前台。2013年,美空军在《全球地平线》顶层科技规划文件中,将数字线索和数字孪生并列视为“改变游戏规则”的颠覆性机遇,从2014财年起组织洛马、波音、诺格、通用电气、普惠等公司开展了一系列应用研究项目,并已陆续取得成果。通过数字孪生,可实现对制造性、检测性和保障性的评价与优化,支撑航空航天装备生产、使用和保障。F-35生产线的数字孪生就是一个重要应用,能够将以往生产线建成后弃之不用的模型重新利用起来,通过在感兴趣的位置添加标签采集相关数据,通过三维模型的变化实时监测生产线运行。这可比采用视频获取更多的信息,并且支持远程故障诊断。诺格公司在F-35中机身生产中建立了一个数字线索基础设施来支撑物料评审委员会进行劣品处理决策,通过数字孪生改进了多个工程流程:自动采集数据并实时验证劣品标签,将数据(图像、工艺和修理数据)精准映射到计算机辅助设计模型,使其能够在三维环境下可视化、被搜索并展示趋势。通过在三维环境中实现快速和精确的自动分析缩短处理时间,并通过制造工艺或组件设计的更改减少处理频率。通过流程改进,诺格公司处理F-35进气道加工缺陷的决策时间缩短了33%,该项目获得了2016年度美国国防制造技术奖。
从本质上来看,数字孪生是一个对物理实体或流程的数字化镜像。创建数字孪生的过程,集成了人工智能、机器学习和传感器数据,以建立一个可以实时更新的、现场感极强的“真实”模型,用来支撑物理产品生命周期各项活动的决策。2011年,空客在A350XWB 总装线上部署了UBI的企业定位智能解决方案,实时连接其工业物体,使工业流程和设备应用更加透明化,尤其是工艺装备及其在部装厂和总装厂内的分布情况。从那时起,UBI解决方案的元素在空客多个装配厂和飞机项目上不断使用,包括A330、A380和A400M。目前,空客通过在关键传感器工装、物料和零部件上安装RFID压电式加速度传感器,无线温湿度记录仪,高精度无线温度记录仪,三维冲撞仪,加速度计,振动传感器,压力传感器,振动校准器,超声波水位计,生成了A350XWB 总装线的数字孪生,从而能够通过模型预测瓶颈、优化运行绩效。利用真实数据和虚拟模型相结合分析,可以在现实问题发生前防止其出现,减少生产中断和成本,甚至通过仿真来制定未来各项活动的计划。比如,利用数字孪生,工程人员可以访问实时数据、仿真结果和解决方案,从很远的距离之外高效地执行数百项操作任务。通过在役飞行器的数字孪生及微型动态压力传感器,高速瞬态数据记录仪,无纸记录仪,压力变送器,超声波水位计,投入式水位计,非接触式液位计,拉绳位移传感器实时数据采集,还能够对单个机体结构进行跟踪:使用所有可用信息(如飞行数据、无损评价数据)基于物理特性(如流体动力学、结构力学、材料科学与工程)进行有充分根据的分析,使用概率分析方法量化风险,并使数据闭环流动(如自动更新概率)。美空军与波音合作构建了F-15C机体数字孪生模型,开发了分析框架:综合利用集成计算材料工程等先进手段,实现了多尺度仿真和结构完整性诊断;配合先进建模仿真工具,实现了残余应力、结构几何、载荷与边界条件、有限元分析网络尺寸以及材料微结构不确定性的管理与预测。综上,即可预测结构组件何时到达寿命期限,调整结构检查、修改、大修和替换的时间。

你也可以分享到: