数字孪生与仿真技术的区别

发布时间：2021-11-4 17:15:42

许多人简单地把数字孪生技术和仿真技术等同，其实这是一个很大的误区，下面将从定义上来理解区分这两种技术。

一、概念

数字孪生：充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，将多学科、多物理量、多尺度、多概率的模拟整合到虚拟空间中。实现对实体装备全生命周期的映射，从而反映相应实体装备的整个生命周期过程。
仿真技术：一种模拟物理世界的技术，它包含了确定性规则和完整机制的模型转换为软件。如果模型正确，并且有了完整的输入信息和环境数据，那么物理世界的特征和参数就能基本准确地反映出来。假如建模是对我们对物理世界或问题的理解进行建模，那么模拟就是验证并证实理解的正确性。
两者之间的区别：数字孪生是通过实测、模拟、数据分析等手段，实时感知、诊断、预测物理实体对象的状态，并通过优化指示调节物理实体对象的行为。在数字孪生体中，仿真技术只是一种创造与操作技术。

二、认识

动态性：数字孪生，也称为数字映射。数位空间构造的数字虚体与物理空间中的物理实体十分相似，但它不仅反映了物理世界，还接受了实时物理世界信息，反过来实时驱动物理世界。因此，数字孪生体是动态的。
双向性：在本体和孪生体之间，数据是双向的。本体论可将数据输出给孪生体，孪生体也可反馈给本体。政策制定者可能会基于来自孪生体的反馈信息，进一步对本体论采取措施。
数字孪生技术与仿真技术的重要性

1、适用于产品的创新设计

通过设计工具、仿真工具、物联网、虚拟现实等多种数字化手段，将物理设备的各种属性映射到虚拟空间。突破物理条件的限制，更加方便设计、制造和使用。工程人员可在虚拟空间进行调试、试验，使机器运行达到最佳效果。

2、预测与分析能力

利用运行数据的连续采集和智能分析，预测维修工作的最佳时间点，为维修周期提供参考依据。它可以作为工程检测分析中的故障点和故障概率参考。

3、经验数字化

根据大型设备在运行过程中出现的各种故障特征，利用机器学习的方法，把传感器的历史数据训练成不同故障现象的数字特征模型，并结合专家对设备故障状态的记录，形成将来判断设备故障状态的依据，形成自主的智能诊断和判断。

数字孪生技术与仿真技术的的应用

在产品设计、产品制造、医疗分析、工程施工等方面，数字孪生技术得到了广泛的应用。国内当前最受关注的是智能制造领域。
例如：数字化生产，将生产阶段的各要素、原料、设备、工艺配方及工序要求，通过数字化的方式整合于一个紧密合作的生产过程，并按照既定规则，自动完成不同条件组合的操作，实现自动化生产过程；同时，记录生产过程中各种类型的数据，以供后续分析与优化。
关键性指标监测与工艺能力评价：通过对生产线上各生产设备的实时运行数据采集，实现整个生产过程的可视化监控；通过经验或机器学习等方法，建立关键设备参数、检测指标的监控策略，以实现生产过程中关键设备参数、检验指标的监控和调整，实现稳定和不断优化的生产过程。
未来UIPower会继续“以用户为中心，以实现为目标” 为各行业客户提供具备极致用户体验的数字孪生服务！