酷雅数字孪生技术研发
返回列表 >数字孪生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。简单来说，数字孪生就是在数字世界中构建一个和物理实体完全一样的虚拟模型，这个虚拟模型就像是物理实体的“双胞胎”，可以实时反映物理实体的状态、行为等诸多特性。
酷雅利用3dmax、maya、C4d等软件来精确地描绘物理实体的外观形状。例如，在厂房建筑数字孪生中，通过CAD软件可以详细地构建厂房内部结构、设备等三维几何模型。这些模型具有高精度的尺寸和形状信息，能够准确地反映物理实体的外观特征。同时，为了增强模型的真实感，还会运用纹理映射等技术，使用基于物理引擎的顶点着色技术，使其具备真实的物理纹理反馈。
随后，我们通过U3D等软件，来描述物理实体的动态行为和逻辑关系。在工业自动化生产线的数字孪生中，行为建模可以定义各个设备之间的协作流程。例如，机器人手臂的运动轨迹、传送带的启停逻辑以及它们之间的协同工作顺序等。通过使用状态机模型或基于规则的建模方法，可以准确地模拟生产线的运行过程。
传感器是获取物理实体数据的核心设备。在数字孪生系统中，各种类型的传感器被广泛应用。例如，温度传感器可以实时测量工业设备的工作温度，压力传感器用于监测管道内的压力，加速度传感器能够获取设备的振动信息。在智能制造车间，智能工具和设备上安装有大量的传感器，如在数控机床上安装力传感器来检测切削力，通过这些传感器收集的数据可以反映设备的运行状态。
酷雅自研基于串口协议的分布式lot物联网，结合Wi-Fi、ZigBee、蓝牙、4G/5G等无线传输技术构建整个系统，通过边缘计算处器与传感器直接通信并立刻进行处理，从而实现去中心化的计算体系，降低成本，降低系统的拓扑复杂性，提高效率。
数据分析和挖掘技术
数据分析技术用于从大量的数据中提取有价值的信息。在数字孪生中，常用的分析方法包括统计分析、相关性分析等。例如，通过统计分析可以得到设备运行参数的均值、方差等统计特征，从而了解设备的运行稳定性。相关性分析可以发现不同参数之间的关联关系，如在能源系统数字孪生中，分析电力消耗与生产设备运行状态之间的相关性，以优化能源分配。
人工智能和机器学习算法应用
人工智能和机器学习算法在数字孪生中发挥着越来越重要的作用。例如，深度学习中的循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）可以用于处理时间序列数据，对物理实体的动态行为进行预测。在设备性能预测方面，利用机器学习算法建立回归模型，可以根据当前的运行数据预测设备未来的性能变化。
可视化与交互技术
对酷雅而言，构建数字孪生的最终目的便是可视化呈现，特别是在智能制造、智慧城市等展厅中，可视化的大数据屏幕能够让观众更直观的了解企业或政府的智能化建设水平。可视化技术用于将数字孪生模型和数据以直观的方式呈现出来，通过图表（如柱状图、折线图、饼图等）、热力图、等高线图等方式，可以将数据的变化趋势、分布情况等直观地展示出来。
还可以利用虚拟现实（VR）或增强现实（AR）技术，展示设备或场景的内部结构和运行状态，观众可以“身临其境”地查看设备的运行情况。在建筑数字孪生中，通过3D建筑信息模型（BIM）可视化，可以直观地展示建筑的外观、内部空间布局以及各种设施的位置和状态。
酷雅多次尝试利用数字孪生技术进行不可移动文物的数字化复原，例如蒙阴县博物馆丁家庄四合院数字孪生展示，宁阳县博物馆颜子庙数字孪生展示等， 通过现场拍摄、3D建模、数字化纹理扫描与贴图等， 完整的保留了这些遗址的建筑形态、空间结构、图案雕塑等信息，即使观众无法亲历现场，也可以通过场景内漫游、VR眼镜等，近距离观看这些珍贵的古迹。
