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智慧城市除了工业制造之外,数字孪生和5G、智慧城市也有非常密切的关系。我们知道,5G将开启“万物互联”的时代,它使得人类的连接技术到了的高度。未来,在5G的支持下,云和端之间可以建立更紧密的连接。这也就意味着,更多的数据将被采集并集中在一起。这些数据,可以帮助构建更强大的数字孪生体。例如,一个数字孪生城市。
如今,可移动平台数字孪生,我们的城市布满了各种各样的传感器、摄像头。借助包括5G在内的物联网技术,数字孪生中心,这些终端采集的数据可以更快地被提取出来。
在数字孪生城市中,基础设施(水、电、气、交通等)的运行状态,市政资源(警力、、消防等)的调配情况,数字孪生实时渲染,都会通过传感器、摄像头、数字化子系统采集出来,并通过包括5G在内的物联网技术传递到云端。
城市的管理者,基于这些数据,以及城市模型,构建数字孪生体,从而更地管理城市。
相比于工业制造的“产品生命周期”,城市的“生命周期”更长,数字孪生带来的回报更大。当然,城市数字孪生的部署难度也更大。
事实上,印度海德拉巴、新加坡,还有我们中国的深圳、雄安,都已经在做这方面的摸索和尝试。大量的投资,正在涌向“智慧城市+数字孪生”的应用场景。
阿里的“城市大脑”、“数字平行世界”,还有科大讯飞的“讯飞超脑”,都涉及到智慧城市和数字孪生的结合。.数字孪生解决的“不确定” 环境中的问题,即,数字孪生体用于解决传统机理模型无法解决的非线性、不确定性问题,数字孪生技术可以与机器学习、深度学习构成一个不断进化的系统。
其实在上图中我们看到两种数字优化,一种模型驱动(Model-Driven),一种数据驱动(Data-Driven),即我们可以将机理模型与/或强化学习构建一个适合工业应用的优化方法包。
建模与数字孪生关注点不同,建模关注于模型的保真度,即,数字孪生,是否能够准确的还原物理对象的特性与状态,而数字孪生技术则关注于动态中的变化关系。
其实个性化本身就是提高了不确定性,这是一个大的不确定性环境,另一个是对实体对象描述和测控中的不确定性,因为在精细的系统也有干扰、不可测量或不易测量(成本过高)的变量,而传统意义上模型无法进行测量验证的又恰恰是学习可以擅长解决的问题吗?
因此它大的意义正是应对个性化、解决不确定性环境中的问题,而今天的时代,一方面需求导致更多这样的问题,另一个是指工具、方法也同样提供了一定的外在条件。
在产品设计开发阶段所形成的数字模型,就是产品的数字孪生模型。数字孪生技术逐渐成为优化整个制造价值链和***的重要工具。数字孪生功能是设计工程师工具箱里的一种选择工具,它可以简化设计流程,削除原型测试中的许多方面。
通过使用3D和人机界面,如增强现实和虚拟现实,工程师可以确定产品的规格、制造方式和使用材料,以及如何根据相关政策、标准和法规进行设计评估。
数字孪生可以帮助工程师在确定设计终稿之前,识别潜在的可制造性、质量和耐用性等问题。因此,通过数字孪生模型的应用,传统的原型设计速度得以提升,产品以更低成本,更有效地投入生产。设计阶段的数字孪生是产品(物理实体)“孕育”阶段的数字模型。
数字孪生支持从创新概念开始到得到真正的产品的过程。从产品设计、工艺设计验证、生产线设计优化,到生产运行、质量检测和产品提交。
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