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        • 2022:數字孿生關鍵技術有那些?數字孿生技術架構

          adinnet / 2021-12-01 15:39 /數據可視化

             數字孿生迅速成為熱潮,源于數字化設計、虛擬仿真和工業互聯網(工業物聯網)等關鍵使能技術的蓬勃發展與交叉融合。數字孿生技術在各個行業有廣泛的應用場景。

          一、數字孿生關鍵技術

             數字孿生包含了以下6項關鍵技術。

          1、建模

             建模是創建數字孿生體的核心技術,也是數字孿生體進行上層操作的基礎。建模不僅包括對物理實體的幾何結構和外形進行三維建模,還包括對物理實體本身的運行機理、內外部接口、軟件與控制算法等信息進行全數字化建模。數字孿生建模具有較強的專用特性,即不同物理實體的數字孿生模型千差萬別。目前不同領域的數字孿生建模主要借助 CAD、Matlab、Revit、CATIA 等軟件實現,前兩者主要面向基礎建模,Revit 主要面向建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)建模,CATIA則是面向更高層次的產品生命周期管理(Product Lifecycle Management,PLM)。

          2、仿真

             仿真是數字孿生模型驗證的關鍵方法。仿真和建模是一對伴生體,如果說建模是對物理實體理解的模型化,那仿真就是驗證和確認這種理解的正確性和有效性的工具。仿真是將具備確定性規律和完整機理的模型以軟件的方式來模擬物理實體的一種技術。在建模正確且感知數據完整的前提下,仿真可以基本正確地反映物理實體一定時段內的狀態。

             仿真起源于工業領域,近年來,隨著工業 4.0和智能制造等新一輪工業革命的興起,仿真軟件開始與傳統制造技術及各類新興技術結合,在研發設計、生產制造、試驗運維等各環節發揮了重要的作用。

          3、VR、AR、MR

             VR、AR、MR 技術是使數字空間的交互更貼近物理實體的實現途徑。虛擬現實(Virtual Reality,VR)將構建的三維模型與各種輸出設備結合,模擬出能夠使用戶體驗脫離現實世界并可以交互的虛擬空間。增強現實(Augmented Reality,AR)是虛擬現實的發展,其將虛擬世界內容與現實世界疊加在一起,使用戶體驗到的不僅是虛擬空間,從而實現超越現實的感官體驗?;旌犀F實(Mixed Reality,MR)在增強現實的基礎上搭建了用戶與虛擬世界及現實世界的交互渠道,進一步增強了用戶的沉浸感。

          4、大數據與人工智能

             大數據與人工智能是數字孿生體實現認知、診斷、預測、決策各項功能的主要技術支撐。大數據的特征是數據體量龐大,數據類型繁多,數據實時在線,數據價值密度低但商業價值高,傳統的大數據相關技術主要圍繞數據的采集、整理、傳輸、存儲、分析、呈現、應用等,但是隨著近年來各行業領域數據的爆發式增長,大數據開始需求更高性能的算法支撐對其進行分析處理,而正是這些需求促成了人工智能技術的諸多發展突破,二者可以說是相伴而生,人工智能需要大量的數據作為預測與決策的基礎,大數據需要人工智能技術進行數據的價值化操作。目前,人工智能已經發展出更高層級的強化學習、深度學習等技術,能夠滿足大規模數據相關的訓練、預測及推理工作需求。

          數字孿生案例.jpg

             在數字孿生系統中,數字孿生體會感知大量來自物理實體的實時數據,借助各類人工智能算法,數字孿生體可以訓練出面向不同需求場景的模型,完成后續的診斷、預測及決策任務,甚至在物理機理不明確、輸入數據不完善的情況下也能夠實現對未來狀態的預測,使得數字孿生體具備“先知先覺”的能力。

          5、云計算與邊緣計算

             云計算為數字孿生提供重要計算基礎設施。云計算采用分布式計算等技術,集成強大的硬件、軟件、網絡等資源,為用戶提供便捷的網絡訪問,用戶使用按需計費的、可配置的計算資源共享池,借助各類應用及服務完成目標功能的實現,且無需關心功能實現方式,顯著提升了用戶開展各類業務的效率。云計算根據網絡結構可分為私有云、公有云、混合云和專有云等,根據服務層次可分為基礎設施即服務(IaaS)、平臺即服務(PaaS)和軟件即服務(SaaS)。

             邊緣計算是將云計算的各類計算資源配置到更貼近用戶側的邊緣,即計算可以在如智能手機等移動設備、邊緣服務器、智能家居、攝像頭等靠近數據源的終端上完成,從而減少與云端之間的傳輸,降低服務時延,節省網絡帶寬,減少安全和隱私問題。

             云計算和邊緣計算通過以云邊端協同的形式為數字孿生提供分布式計算基礎。在終端采集數據后,將一些小規模局部數據留在邊緣端進行輕量的機器學習及仿真,只將大規模整體數據回傳到中心云端進行大數據分析及深度學習訓練。對高層次的數字孿生系統,這種云邊端協同的形式更能夠滿足系統的時效、容量和算力的需求,即將各個數字孿生體靠近對應的物理實體進行部署,完成一些具有時效性或輕度的功能,同時將所有邊緣側的數據及計算結果回傳至數字孿生總控中心,進行整個數字孿生系統的統一存儲、管理及調度。

          6、物聯網

             物聯網是承載數字孿生體數據流的重要工具。物聯網通過各類信息感知技術及設備,實時采集監控對象的位置、聲、光、電、熱等數據并通過網絡進行回傳,實現物與物、物與人的泛在連接,完成對監控對象的智能化識別、感知與管控。

             物聯網能夠為數字孿生體和物理實體之間的數據交互提供鏈接,即通過物聯網中部署在物理實體關鍵點的傳感器感知必要信息,并通過各類短距無線通信技術(如 NFC、RFID、Bluetooth 等)或遠程通信技術(互聯網、移動通信網、衛星通信網等)傳輸到數字孿生體。

             在VR、AR、MR技術的支撐下,用戶與數字孿生體的交互開始類似與物理實體的交互,而不再僅限于傳統的屏幕呈現,使得數字化的世界在感官和操作體驗上更接近現實世界,根據數字孿生體制定的針對物理實體的決策將更加準確、更貼近現實。

          二、數字孿生技術架構

             數字孿生是感知、傳輸、計算、建模、仿真等一系列技術集成融合的創新應用,其體系結構包括物理層、數據層、模型層和功能層(如圖1所示)。物理層是指物理世界中的對象,分為有形對象(包括人體、物品、物理空間等)和無形對象(如業務流程)。數據層是數字孿生應用的基礎,由數據采集、傳輸、處理和存儲四個部分構成。模型層是數字孿生應用的核心,利用建模等技術對現實對象的數字化鏡像表征(數字孿生體)。功能層是數字孿生的直接價值體現,通過將模擬仿真得到的結果、可視化服務等封裝在一起,提供給業務系統應用,來滿足各應用場景的需要。

          數字孿生的體系結構.jpg

          圖1:數字孿生體的體系結構

             在模型層中,模型的構建技術是數字孿生的關鍵技術,本質是通過數字化技術構建一個多維度的模型,即數字孿生體。按模型層維度劃分,孿生體可分為幾何、物理、規則等類型(如圖2所示)。

          孿生體類型.jpg

          圖2:孿生體類型

             數字孿生可以在眾多領域應用。上海數字孿生技術公司「艾藝」,根據客戶行業類型提供數字孿生定制解決方案,200+專業技術研發團隊,豐富成功案例供客戶參考,歡迎致電咨詢:17702199087(同微信)。

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