智能制造的数字孪生模型

数字孪生模型不论是建设新工厂还是对现有工厂进行现代化升级改造，数字化投资总会有所回报。对于计划周期较长的客户来说，数字化能够为其带来特殊效益，包括提高设备可用性和降低生命周期成本。这样，数字化能够为过程工业的所有企业带来决定性竞争优势。数字化孪生模型（DigitalTwin）的目标是实现制造业行业内设计制造方式创新、加工制造效率以及产品质量的提升。数字孪生模型指的是以数字化方式在虚拟空间呈现物理对象，即以数字化方式为物理对象创建虚拟模型，模拟其在现实环境中的行为特征，它是一个应用于整个产品生命周期的数据、模型及分析工具的集成系统。对于制造企业来说，它能够整合生产中的制造流程，实现从基础材料、产品设计、工艺规划、生产计划、制造执行到使用维护的全过程数字化。通过集成设计和生产，它可帮助企业实现全流程可视化、规划细节、规避问题、闭合环路、优化整个系统。1　概述1.1　数字孪生模型的概念及定义数字孪生模型是在美国国防部提出的信息镜像模型（InformationMirroringModel）的基础上发展而来的，利用数字孪生技术可对航空航天飞行器进行健康维护与保障。实现过程是：需要先在虚拟空间中构建真实飞行器各零部件的模型，并通过在真实飞行器上布置各类传感器，实现飞行器各类数据的采集，实现模型状态与真实状态完全同步，这样在飞行器每次飞行后，根据飞行器结构的现有情况和过往载荷，及时分析与评估飞行器是否需要维修，能否承受下次的任务载荷等。信息镜像模型如图1所示，它是数字孪生模型的概念模型，包括三个部分：·真实世界的物理产品。·虚拟世界的虚拟产品。·连接虚拟和真实空间的数据和信息。图1　信息镜像模型在该模型概念出现后的十来年，无论是物理产品还是虚拟产品，它们的信息在数量、丰富程度以及保真度上都得到了较大的增加。在虚拟方面，有大量的可用信息，增加了大量的行为特征，从而不仅可以虚拟化、可视化产品，并且可以对其性能进行测试，同时也具有创建轻量化虚拟模型的能力，这意味着我们可以选择所需要的模型的几何形状、特征以及性能而去除不需要的细节。这大大减小了模型尺寸，从而加快了处理过程。这些轻量化模型使得今天的仿真产品可以虚拟化并实时地以合适的计算成本来仿真复杂系统以及系统的物理行为。这些轻量化模型同时也意味着与它们通信的时间和成本也大大地减少。更重要的是，我们可以仿真产品的制造环境，包括构成制造过程的大部分自动和手动操作，这些操作包括装配、机器人焊接、成型、铣削等。在物理方面，现在可以收集更多关于物理产品特征的信息，可以从自动质量控制工位获取所有类型的物理测量数据，比如三坐标测量仪，也可以从对物理零部件实际操作的机器上收集数据，以便更加精确地理解各个操作流程，比如所使用的速度和力等。数字孪生模型不是一种全新的技术，它具有现有的虚拟制造、数字样机等技术的特征，并以这些技术为基础发展而来。虚拟制造技术（VirtualManufacturingTechnology，VMT）是以虚拟现实和仿真技术为基础的，对产品的设计、生产过程统一建模，在计算机上实现产品从设计、加工和装配、检验、使用及回收整个生命周期的模拟和仿真，从而无需进行样品制造，在产品的设计阶段就可模拟出产品及其性能和制造流程，以此来优化产品的设计质量和制造流程，优化生产管理和资源规划，达到产品开发周期和成本的最小化、产品设计质量的最优化和生产效率最高化，从而形成企业的市场竞争优势。如波音777，其整机设计、零部件测试、整机装配以及各种环境下的试飞均是在计算机上完成的，其开发周期从过去的8年缩短到5年；Chrycler公司与IBM合作在虚拟制造环境中进行新型车的研制，并在样车生产之前，就发现了其定位系统和其他许多设计有缺陷，从而缩短了研制周期。由此可见，虚拟制造的应用将会对未来制造业的发展产生深远的影响。数字样机是指在计算机上表达的产品整机或子系统的数字化模型，它与真实物理产品之间具有1∶1的比例和精确尺寸表达，其作用是用数字样机验证物理样机的功能和性能。它可分为几何样机、功能样机和性能样机。数字样机对产品整机或具有独立功能的子系统进行数字化描述，这种描述不仅反映了产品对象的几何属性，至少在某一领域还反映了产品对象的功能和性能。产品的数字样机形成于产品设计阶段，可应用于产品的全生命周期，具体包括工程设计、制造、装配、检验、销售、使用、售后、回收等环节。数字样机在功能上可实现产品干涉检查、运动分析、性能模拟、加工制造模拟、培训宣传和维修规划等。现有的数字样机建立的目的就是描述产品设计者对这一产品的理想定义，用于指导产品的制造、功能性能/分析（理想状态下的），而真实产品在制造中由于加工、装配误差和使用、维护、修理等因素，并不能与数字样机保持完全一致。虚拟制造主要强调的是模拟仿真技术，因而将数字样机应用于虚拟制造中，然而在这些数字化模型上进行仿真分析，并不能反映真实产品系统的准确情况，其有效性受到了明显的限制。虚拟产品和物理产品的信息数量和质量均在快速进步，但真实空间和虚拟空间的双向沟通却是落后的。目前通用的方式是先构建一个全标记的3D模型，随后创建一个制造流程来实现这个模型，具体是通过一个工艺清单（BillofProcess，BOP）以及制造物料清单（ManifacturingBillofMaterials，MBOM）来实现。更加复杂和先进的制造商将对生产过程进行数字化仿真。但在，在这个阶段，只是简单地将BOP和MBOM传递给制造而不是虚拟模型。在目前大多数情形下，甚至淡化了模型的作用，仅仅只是使用模型生成制造现场的2D蓝图。然而，数字孪生模型更加强调了物理世界和虚拟世界的连接作用，从而做到虚拟世界和真实世界的统一，实现生产和设计之间的闭环。如图3-2所示，可通过3D模型连接物理产品与虚拟产品，而不只是在屏幕上进行显示，3D模型中还包括从物理产品获得的实际尺寸，这些信息可以与虚拟产品重合并将不同点高亮，以便于人们观察、对比。图2　可进行虚拟产品与物理产品对比的3D模型“工四100术语”对数字孪生模型的定义是：数字孪生模型是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、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。数字孪生模型是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。以飞行器为例，数字孪生模型可以包含机身、推进系统、能量存储系统、生命支持系统、航电系统以及热保护系统等。它将物理世界的参数重新反馈到数字世界，从而可以完成仿真验证和动态调整。数字孪生有时候也用来指对一个工厂的厂房及生产线，在其没有建造起来之前，就完成相应的数字化模型。从而在虚拟的赛博空间中对工厂进行仿真和模拟，并将真实参数传给实际的工厂建设，而在工房和生产线建成之后，在日常的运维中两者继续进行信息交互。因此，数字孪生模型更加强调模型在产品全生命周期使用过程中虚拟产品与物理产品之间的反馈、交互。值得注意的是数字孪生与目前现有的一些技术又有一定的不同。首先，数字孪生不是构型管理的工具，构型管理是项目变更控制的一个重要工具，它涉及所有的技术和组织措施，包括构型项的确认、控制、记录和审计。数字孪生是一种分辨不同时点的系统配置的方法，它处理工作项或系统的物理特性、功能特征，并对这些特性和特征的任何变更实施控制，审计这些工作项和系统，证实其与需求相一致，以确保项目产品描述的正确和完整，它主要强调对产品制造流程的控制。其次，数字孪生模型不是产品的3D尺寸模型。仅针对数字孪生模型的3D表述来看，数字孪生模型不仅包含尺寸信息，还含有特性、功能等信息。同时，数字孪生模型也不是产品的MBD定义。MBD是一种产品数字化定义的方法，它是指产品定义的各类信息按照模型的方式组织，其核心组成是产品的几何模型，所有相关的工艺描述信息、属性信息、管理信息等都附着在产品的三维模型中，一般情况下不再有二维工程图纸。MBD改变了传统的由三维实体模型来描述几何信息，而用二维工程图纸来定义尺寸、公差和工艺信息的产品数字化定义方法。同时，MBD使三维数模作为生产制造过程中的唯一数据来源，改变了传统以二维工程图纸为主、以三维实体模型为辅的制造方法。可以看到MBD包含了制造信息和设计信息，它的信息流动是从模型到产品，但数字孪生模型除了包含各类信息之外，还具有模型与产品之间信息双向流动的特性。因此，可以看出数字孪生模型是各种技术的综合体。1.2　数字孪生模型在制造中的作用1.预见设计质量和制造过程传统模式下，在产品设计完成后必须先制造出实体零部件，才能对设计方案的质量和可制造性进行评估，这不仅导致成本增加，并且也加长了产品研发周期，而通过建立数字孪生模型，任何零部件在被实际制造出来之前，都可以预测其成品质量，判断其是否存在设计缺陷，比如零部件之间的干扰、设计是否符合规范等。通过分析工具找到产生设计1.2　.缺陷的原因，并直接在数字孪生模型中修改相应的设计，再重新进行质量预测，直到问题得以解决。在实际制造系统中，只有当全部流程都无差错时，生产才能得以顺利开展。通常在试用之前要将生产设备配置好，以实现流程验证，判断设备是否正常运转。然而，在这个时候才发现问题可能会引起生产延误，并且这时解决问题所需要的费用将远远高于流程早期。当前自动化技术应用广泛，最具颠覆性意义的是用机器人来替代工作人员的部分工作，投入机器人的企业必须评估机器人能否在生产过程中准确地执行人的工作，机器人的大小和工作范围是否会对周围的设备产生干涉，以及它会不会伤害到附近的操作员。机器人的投入成本较大，因此十分有必要在初期便对这些问题进行验证。较为高效的途径是建立与制造流程对应的数字孪生模型，其具备所有制造过程细节，并可在虚拟世界中对制造过程进行验证。当验证过程中出现问题时，只需要在模型中进行修正即可，比如机器人发生干涉时，可以通过调整工作台的高度、反转装配台、输送带的位置等来更改模型，然后再次进行仿真，确保机器人能正确达到任务目标。通过使用数字孪生模型，在设计阶段便能预测产品性能，并能根据预测结果加以改进、优化，而且在制造流程初期就能够了解详细信息，进而展开预见，确保全部细节均无差错，这有极大的意义，因为越早知道如何制造出色的产品，就能越快地向市场推出优质的产品，抢占先机。2.推进设计和制造高效协同随着现代产品功能复杂性的增加，其制造过程也逐渐复杂，对制造所涉及的所有过程均有必要进行完善的规划。一般情况下，过程规划是设计人员和制造人员基于不同的系统而独立开展工作。设计人员将产品创意传达给制造部门，再由他们去考虑应该如何合理地制造。这样容易导致产品的信息流失，使得制造人员很难看到实际状况，出错的概率增大。一旦设计发生变更，制造过程将会出现一定的滞后，数据无法及时更新。在数字孪生模型中，对需要制造的产品、制造的方式、资源以及地点等各个方面可以进行系统的规划，将各方面关联起来，实现设计人员和制造人员的协同。一旦发生设计变更，可以在数字孪生模型中方便地更新制造过程，包括更新面向制造的物料清单，创建新的工序，为工序分配新的操作人员，并在此基础上进一步将完成各项任务所需的时间以及所有不同的工序整合在一起，进行分析和规划，直到产生满意的制造过程方案。除了过程规划之外，生产布局也是复杂的制造系统中的重要工作。一般的生产布局图是用来设置生产设备和生产系统的二维原理图和纸质1.2　.平面图，设计这些布局图通常需要大量的时间精力。由于现今竞争日益激烈，企业需要不断地向产品中加入更好的功能，并以更快的速度向市场推出更多的产品，这意味着制造系统需要持续扩展和更新，但静态的二维布局图缺乏智能关联性，修改起来又会耗费大量时间，制造人员难以获得有关生产环境的最新信息，因而难以制定明确的决策和及时采取行动。然而，借助数字孪生模型可以设计出包含所有细节信息的生产布局图，包括机械、自动化设备、工具、资源甚至是操作人员等各种详细信息，并将之与产品设计进行无缝关联。比如在一个新的产品制造方案中，所引入的机器人干涉了一条传送带，布局工程师需要对传送带进行调整并发出