数字孪生变电站建模及应用

随电力建设及改造项目日益增多,现行系统无法直观展示站内实际布局、有效测绘测距,指导施工方案编审有限。对变电站进行空间孪生建模,利用3D建模软件,实现模型中一键测距、全景环绕等功能减少编制人员前往站内频次,宏观展示环节指导优化多班组作业区轮转及相关安全措施布置。提升施工方案编制讨论环节各部门沟通效率,对施工细节直观展现,对潜在施工安全隐患抓早抓小,提高生产工作质效。     

数字孪生在工程机械产品装配领域的应用

工程机械装配作为现代工程机械生产制造中最重要的一环,对产品的最终质量和性能有着重要影响。通过分析传统工程机械装配的不足,引入数字孪生技术。文章详述了数字孪生环境下工程机械装配的流程,通过物理实体空间、数字空间和数据互联中心的构建,实现生产装配过程的虚拟化,实时监测装配过程并对其配置优化以提高装配效率,实现有效的闭环反馈机制。     

番茄采摘机器人数字孪生仿真系统的开发研究

【目的】实现番茄采摘机器人的快速开发设计与调试,避免大的返工和浪费,降低开发和调试成本,缩短开发周期。【方法】课题组开发了一种虚拟仿真调试系统,应用到番茄采摘机器人的开发研究中。该系统主要由数字孪生仿真软件搭建虚拟样机模型,虚拟样机模型能够赋予物理属性运动关系以及逻辑信号,通过利用基于PC的运动控制卡和低代码的SmartACS编程软件,采用OPC UA通信方式,实现硬件控制卡控制虚拟模型,这样就构建了番茄采摘机器人的数字孪生仿真调试模型。【结果】该数字孪生仿真模型能够很好地验证设备的机械结构和控制程序的合理性,并能够在设计阶段快速且低成本地发现问题并加以改进。【结论】通过对虚拟样机模型进行虚拟的机电联调,能够在不做出物理样机的前提下实现对所设计的机械结构及控制程序的联合调试和验证,从而大幅缩短了开发周期,降低了开发成本。本研究能为其他农业机械的设计研发提供一定的参考,有利于提高我国农业机械化水平。     

数字孪生技术在现代化猪场生产应用的研究进展

数字孪生根据实物对象建立数值模型,通过增强现实、人工智能、机器视觉、大数据等技术,实现系统仿真、性能优化和预测分析。本文结合演变史分析了数字孪生实施方式;通过总结图像监控、声音监测和精准饲喂控制技术,对精准养猪进行了分析;总结了数字孪生在现代猪场能耗分析、三维可视化、预测模型、环境模拟上的应用;从物理模型成本、养猪数据库、开发资源3个角度分析了局限性;针对技术成熟度,结合多领域应用案例扩展分析;最后分析了现代化猪场生产中数字孪生技术的发展趋势,为智慧猪场建设提供参考。     

基于数字孪生的动力换挡拖拉机换挡策略研究

发动机性能变化和牵引阻力波动等时变因素对大功率动力换挡拖拉机（PST）换挡策略的适应性具有巨大威胁。为了构建动态精准模型和应对负载波动,以提高PST换挡策略的适应性,提出了一种基于数字孪生的自适应换挡策略。一方面,将发动机状态变化视作内部干扰,基于深度确定性策略梯度（DDPG）算法对虚拟PST发动机进行实时校准,结合PST机理模型,实现对PST的实时动态精准建模。另一方面,将牵引阻力波动视作外部干扰,提出基于深度Q网络（DQN）的换挡策略生成方法。在实时动态精准建模和换挡策略自动生成两个机制的协同作用下,实现换挡策略的自适应调整。最后,开展了犁耕工况下的虚拟PST训练仿真及本文方法与模糊自适应方法的车速跟踪对比试验。结果表明,发动机转矩和燃油消耗率跟踪误差均值不超过7.28N·m和1.55g/(kW·h),实现了对物理PST的动态精准建模。在长时间使用之后,发动机和牵引阻力的变化导致模糊自适应方法的换挡点和模糊规则不再完全适用,换挡表现逐渐变差,而本文方法的换挡表现和车速跟踪效果全程良好,其车速跟踪误差均值、燃油消耗率均值和总换挡次数分别为0.0125m/s、229.76g/(kW·h)和42,比模糊自适应方法分别减小0.91%、11.14%、34.38%,验证了本文方法的适应性和优越性。     

基于工业互联网的大米供应链数字孪生系统构建

粮食生产供应关乎国家安全稳定,针对目前粮食供应链存在的数据共享水平低、管控智能化程度不高等问题,构建基于工业互联网标识解析技术的粮食供应链数字孪生系统。以大米供应链为典型对象,首先设计涵盖收购、运输、加工、仓储、包装、销售的大米全供应链数字化模型,研究基于标识解析体系的各环节全要素标识编码和数据开放共享,建立实物对象与信息系统之间的数字桥梁;提出包含物理层、网络层和孪生层的数字孪生体系架构,形成基于工业互联网的数据流通共享基础,明确孪生体系架构的关键模型;并详细阐述设备、产线、物料等对象的全要素精准建模过程,构成集几何模型、物理模型、行为模型和规则约束模型为一体的数字孪生模型;最后借助Unity3D软件以及C#编程技术搭建大米供应链数字孪生原型系统,实现对产线的三维可视化监控。实验结果表明,该系统在供应链全要素数据充分共享基础上,通过三维展示、预测控制和智能决策一定程度上提升了大米供应链智能化监管能力,为工业互联网等技术赋能产业数字化转型提供参考。     

基于GIS+BIM+IoT数字孪生的堤防工程安全管理平台研究

针对我国堤防工程隐患众多、险情频发等特点,结合堤防工程建设特点和防洪减灾战略需求,研究基于GIS+BIM+IoT数字孪生的堤防工程安全管理平台设计与实现,将基于GIS、BIM、IoT融合的数字孪生与堤防工程安全管理进行结合,研究数字孪生数据及模型集成与可视化表达方法,建立堤防险情识别深度学习模型,设计基于GIS+BIM...     

基于数字孪生的拖拉机混流装配智能排产仿真评价

车间排产对提高车间的效率至关重要,智能排产可以极大提高加工的自动化和智能化水平。但传统生产过程中大多采用固定的工时数据进行产线作业时间估算,而拖拉机混流装配以工人作业为主,工人作业时间不固定甚至存在较大差异。为满足智能排产要求,提出通过数字孪生车间对生产计划进行仿真评价以增强与实际车间的交互与反馈。搭建与现场拖拉机装配线一致的数字孪生三维模型场景及人机交互界面,根据MES系统中的过点信息实现装配线模型实时驱动,建立了一个拓展性强、可灵活复用的数字孪生系统。分析了生产计划评价指标,提出通过生产计划管理系统与孪生装配线的交互反馈,实现对基于数字孪生装配线的生产计划仿真运行及评价。通过数字孪生装配线采集到的实际工时仿真运行生产计划,可以得到优化后的生产计划。将低产、正常和高产月份各5d内的实际生产计划与本系统生成的计划进行对比,结果表明本系统仿真评价后得到的生产计划更优越。     

云-雾-边-端协同的农业装备数字孪生系统研究

数字孪生是一种实现虚实融合的先进理念,能够解决农业装备全生命周期中的复杂性和不确定性问题,促进农业机械化和农业装备产业的转型升级。目前,农业装备数字孪生尚处起步阶段,缺乏实用解决方案和典型应用案例。为此,基于数字孪生和农业装备的特点,融合五维模型和移动边缘计算技术,提出一种云-雾-边-端协同的数字孪生系统架构与运行机制。以籽粒直收型玉米联合收获机为对象,针对脱粒过程中籽粒破碎率高的问题,开发大型联合收获机的数字孪生原型系统,实现模型预测、模型更新、实时监测和优化决策等功能,并开展田间试验。试验结果显示：数字孪生系统有效提高了虚拟模型的适应能力,使虚拟模型保持良好的预测效果;基于数字孪生的决策优化方法有效降低了籽粒破碎率,相较于手动收获模式,籽粒破碎率平均值降低24.24%;相较于反馈控制模式,籽粒破碎率平均值降低15.78%,说明原型系统能够有效改善玉米籽粒收获质量,所提出的系统架构和实现方法可行。     

基于数字孪生的开放教育远程实训教学应用研究——以“智能制造数控机床加工”为例

开放教育作为国内远程教育的主要力量,在理论授课方面已经有比较完善的解决方案,但是在实训教育方面一直存在困难。鉴于此,笔者对基于数字孪生的开放教育远程教学实训进行了应用研究,分析了现阶段开放教育远程实训的现状,剖析了数字孪生技术,讲解了远程实训模型的搭建以及学生端的实操问题,并以“智能制造数控机床加工”远程实训为例,通过数字孪生技术,介绍开放教育的实训流程以及应用端数字孪生平台。教学实践表明,基于该研究平台学生可以开展各种创新型的实验活动,有利于培养学生的动手操作、分析调试、设计的能力和创新意识,学生在数字孪生平台远程实训能有效对实训项目进行实操作业,解决了我国目前开放教育的实训问题。     

基于数字孪生的智能驾驶汽车整车在环测试系统研究

数字孪生（Digital Twins,DT）是借助实时仿真技术将真实物体映射到虚拟世界的系统,应用数字孪生技术可实现虚拟道路场景下真实智能汽车的自动驾驶测试。设计了一套基于数字孪生的智能驾驶汽车整车在环测试系统,并将其应用于AEB系统的开发验证。在数字孪生技术框架下结合仿真测试工具、V2X通信设备、真实测试车辆等功能单元,形成虚拟环境与真实环境相互映射的整车在环测试系统。基于虚幻引擎（Unreal Engine）4构建真实驾驶环境的镜像仿真场景,利用V2X通信技术将实车状态数据实时传输到虚拟AirSim车辆控制器,同时向被测车辆反馈仿真场景环境感知数据。考虑测试系统信号延时的影响,通过多种工况的整车在环测试对AEB控制算法进行优化改进。通过实车试验验证了基于数字孪生的智能汽车测试方法的有效性与优越性,结果表明该测试方法既保留了实车测试的真实性,也可以有效避免实车测试的危险性。     

柴油机排烟异常的原因及检修方法

柴油机在工作过程中出现的排黑烟、白烟和蓝烟现象,是柴油机比较常见的故障之一,如不及时排除,就会造成不必要的经济损失。本文针对柴油机排烟异常,提出了解决问题的方法。