0 引言
设想在人员很少的情况下,需要在短时间内收集某架飞机所有的信息,并提出维修方案,你怎么办?
如果依靠传统的方法,可通过查找该架飞机的基本信息、3D模型、零组件信息、航材信息、运行数据、维修数据、可靠性信息等,依靠多个专业的技术人员配合工作,分别开展各自领域的收集和分析,才能为下一步的任务提供输入。但如果有一个始终伴随真实飞机的“影子飞机”,包含了完整的真实飞机信息并与真实飞机保持数据同步,上述问题就迎刃而解,只需要调出“影子飞机”的相关信息并加以分析即可。这种始终伴随真实飞机的“影子飞机”,就是数字孪生技术的未来应用场景之一。
1 概述
1.1 数字孪生技术的提出
数字孪生(DigitalTwin)的概念最早出现于2003年,由美国密歇根大学的迈克尔格里菲斯教授在他所讲授的产品生命周期管理课程上引入,并且于2014年在其昕撰写的白皮书中进行了详细的阐述。
图1 美国航天器数字孪生技术
2014年,美国国防部将数字孪的概念引入到航飞行器的健康维护等问题中。
首先在数字空间建立真实飞机的模型,并通过传感器实现与飞机真实状态完全同步,这样每次飞行后,根据结构现有情况和过往载荷,及时分析评估是否需要维修,能否承受下次的任务载荷等。
1.2 数字孪生技术特点
数字孪生是产品全生命周期的数据中心,贯通到产品设计、仿真、工艺及后面的使用和维护。数字孪生也是全价值链的数据中心,数字孪生的主要特征是:
(1)规模性:涵盖产品所有数据,机器可读,单一数据源。
(2)互操性设计的“理论”和制造的“实测”可进行直接比较合分析。
(3)保真性:可用于生产模拟,对自动或手工作业进行模拟,包括制造、装配等。
(4)可扩展性:价值网络协作的基础,包括厂际、供应链上下游之间乃至全球范围的协
1.3 数字孪生技术的应用
数字孪生技术目前制造领域已经得到广泛使用。2011年,空客在A350XWB总装线上部署了企业定位智能解决方案,实时连接其工业物体,通过在关键工装、物料和零部件上安装射频识别(RFID)单元,生成A350XWB总装线的数字孪生,见下图。使工业流程和设备应用更加透明化。
图2 空客生产线数字孪生