数字孪生：黑科技化身为汽车行业助推器，如何迈向物理数字融合？

文|时梦嫣

编辑|时梦嫣

引言

随着时代的发展，科学家使用生物技术复制出“人”，即克隆人。而“数字孪生”就是用数字的方式，“复制”世界。数字孪生技术近几年越来越热，是许多人关注的焦点。

有专家说过，数字孪生是物理世界和数字空间的交互碰撞。现如今，数字孪生技术在汽车行业的应用特别广泛。

数字孪生的发展，带给汽车行业新的机遇和挑战，汽车零部件的设计、研发与制造也有了更大的发展空间。

那么数字孪生技术究竟是如何产生的？汽车行业的数字孪生，将如何迈向物理数字的融合？

数字孪生的定义

数字孪生是一种非物理模型，旨在准确反映人工或物理系统，其中放置传感器以获取有关系统性能不同方面的各种数据，然后将这些数据传输到数据采集系统并应用于数字副本。

当使用相关数据更新数字副本时，虚拟模型可用于实施各种模拟，这可以通过创建有价值的信息来实现潜在的改进。

可以将其应用回物理世界中存在的原始系统，通过这种方式，物理过程和产品及其伴随元素可以在网络世界背景下进行数字传输和描述。

物理对象的非静态和高度逼真的数字模型的主要好处实际上是无限的，理解现实生活中物体的各个方面以及设计新物体得到认可，模拟和优化的能力得到提升，通过记录和数字获取模型的操作数据。

在实时情况下，记录真实世界系统的行为模式变得更加容易实现，因此用户可以在更大程度上预测它们。

为了利用“数字孪生”技术，基本上需要三个不同的步骤。首先应该制作数字孪生原型，同时考虑数据以及在真实单词系统中执行的过程，在该阶段之后，必须编译每个对象属性的数字孪生。

最后应归因每个相关的系统属性，以便通过获得的所有数据，进一步了解和预测，总之，数字孪生应该能够真实地表示其物理现实世界的孪生体，并能够实时显示其状况。

为了使这一点具有可行性，要求采用创新技术，这些技术被认为是当今工业革命背景的基础。

数字孪生技术的历史背景

“数字孪生”的想法出现在2002年，当时有专家提出关于当代技术发展的想法，并做出演示和演讲。

该演示与有关产品的开发生命周期管理中心有关，该演讲包括与“数字孪生”技术相关的所有核心细节。

例如物理空间，虚拟空间以及物理和虚拟世界之间相关数据和信息的交换，尽管从那时起使用的术语发生了变化。

但基本思想保持不变，尽管人们普遍认为该概念于2002年首次提出，但自1960年代以来就已广为人知。

从那以后，美国宇航局一直在使用基本的类似技术进行太空编程，他们实际上所做的是在他们的设施中制造物理孪生体，以模拟在地球环境之外运行的物理机械组件，在阿波罗13号被放置在轨道上时设置了一个相关的案例。

当阿波罗13号于1970年2月发射时，当氧气罐在飞行途中发生故障时，机组人员会为自己的生存而战，这在统计上是不可想象的，这是最著名的救援任务之一，而地球上的技术人员试图在地球上提出解决方案。

然而使救援任务取得成功的是，宇宙飞船的数字孪生在地球上建立起来，这使得地勤人员和科学家能够提出救援计划。

然而如今这样的系统布局显然已经变成了虚拟的，而不是物理的。

利用领域和应用

在此背景下，越来越多的企业开始使用数字孪生技术，例如博世通过创建“博世物联网中心”以及其他产品来支持该技术。

同上述一样，这是一种帮助公司协作、组织和分析数字孪生的工具，通过博世订阅，该工具弥合了现实世界物联网设备与其数字孪生之间的差距，

另外还有一个提议的产品，它有助于以单一方式连接大量物联网设备并与之交互，而不管设备的通信协议如何。

此外另一个密切关注数字孪生技术发展的主要企业是IBM，他们提出的解决方案可帮助公司创建数字孪生并消除设计和运营之间的各种事故，实时提供的数据也有助于排除故障，以消除产品到市场的间隔。

在另一种情况下，有限元分析领域最大的公司也提供支持编译数字孪生的产品，工程仿真、虚拟测试和创新产品设计工作流程可帮助公司以经济高效的方式测试新开发成果。

该公司广为人知的仿真工具与数字孪生技术相结合，可帮助企业引入优化的产品和生产线工作流程。

此外PTC是一家美国软件和计算机服务公司，成立于1985年，总部位于马萨诸塞州波士顿，被认为是该领域的先驱。

结合高容量的模拟和分析功能，他们提出的工具可帮助公司整合定制和高度优化的产品，此外该美国公司定期提供有关数字孪生技术及其案例研究的信息。

此外甲骨文是另一家涉足该领域的企业，借助甲骨文，企业可以创建数字孪生模型，并在基于云的用户友好环境中运行它们，甲骨文还推出了用于整个产品生命周期的数字孪生工具，以及针对物联网领域的产品。

微软开发了“数字孪生”的平台，由一个集成解决方案组成，允许用户创建产品和流程模型。

通过使用微软的平台，企业可以创建空间智能图表，对系统、位置和个人用户之间的所有协同作用进行建模，用户可以使用该工具创建高可扩展性的空间知识。

此外西门子在许多情况下使用数字孪生技术，例如专用于纵深防御战略的“数字企业套件”工具，通过使用数字孪生，企业可以更好地忽视其研发过程，这样可以将故障率降至最低。

并在引入新产品线时实现更大的多功能性，西门子推出的这个平台根据来自实际生产线的数据创建服务和流程，包括一个卓越的集成解决方案。

汽车行业的数字孪生

随着时间的推移，随着消费者需求的增长和新技术的不断进入，汽车行业发生了巨大变化，该行业保留了一些传统基础设施。

同时不断丰富基于传感器和利用人工智能设备的新兴数字服务，这些服务主要在产品进入市场后运行，数字孪生在提高车辆方面的参与和重要性有助于提高其生命周期附加值以及未来车辆的优化设计。

为了使车辆进入市场，它应该经历一些强制性的设计和控制阶段，第一阶段涉及相关CAD设计软件包中车辆外表面的初始设计。

此时设计师从简单的外观和内部建模开始，然后继续设计车辆的各个组件，如今随着3D打印技术的引入，物理原型也得到了发展。

虽然物理原型设计是必不可少的，但同时存在数字孪生对汽车公司来说至关重要，在产品开发的初始阶段，数字孪生可以从性能方面收集车辆的行为信息。

从而为设计师和系统工程师提供有价值的信息，汽车中现有和运行的各种组件的数量不断增加，这对产品开发团队来说可能是一个真正的挑战。

由于实际测试每个单独的系统可能非常耗时，因此数字孪生可以模拟各种系统的存在和功能，并提供有关其适用性、互操作性和性能的宝贵信息。

在这种情况下，通过采用人工智能技术，可以预测故障率，从而节省大量不可预测的费用。

在车辆上市后，在测试传导或潜在的召回活动中，通过数字孪生，可以模拟车辆测试数据以确定其质量和性能，例如在各种条件下使用新组件来实现设计改进。

并尝试可能导致其优化的实质性不同元素，可以实时预测产品性能以及所做的更改，从而确定最佳配置，通过跟踪关键部件。

在出现问题时无需召回数以万计的产品，在从国外运输过程中找到一批腐蚀部件，可以立即识别直接受影响的人。

在销售领域，具有3D车辆重建和视觉表示的车辆数字孪生可以使可能的买家在访问汽车制造商的网站时改变其颜色，这同样适用于不同的车辆美学元素，例如内饰，从而可以为客户量身定制产品。

就二手车而言，买家通常别无选择，只能推测车辆的状况，具有数字身份的二手车通过包含所有相关数据的数字孪生体协助跟踪其维护记录。

数字孪生技术在电动汽车中也具有巨大的潜力，本案的作案手法表明，电动汽车应与其定制的数字孪生联系起来，通过在车辆上安装物联网传感器。

传感器可以与车辆的数字孪生交换数据.这些信息作为反馈收集，使制造商能够维护汽车工作状况的数字记录，并在潜在问题发展之前及早发现潜在问题，以避免潜在的维修。

例如，美国汽车制造商特斯拉在其生产的每辆车中都采用了数字孪生技术，开发特斯拉数字孪生应用程序的合作伙伴公司表示，特斯拉汽车公司的实时机械问题。

无论其严重程度如何，都可以通过简单地下载无线（OTA）软件更新来解决，车辆和制造商之间不间断地连续传输相关数据有助于提高其产品质量。

数字孪生以及物联网（IoT）和人工智能（AI）等开创性技术的使用使这种被认为无法实现的过程变得可行。

车辆的元寿命

客户对汽车产品的看法有多种因素，例如节省燃料、驾驶舒适性和性能，但安全性始终是最重要的因素，高级驾驶辅助系统（ADAS）是用于安全补充剂的术语。

旨在通过最大限度地减少汽车事故的数量和严重程度来提高驾驶员、乘客和行人的安全性，ADAS的目的是在发现潜在的迫在眉睫的危险时通知用户，在必要时进行干预。

以便用户实现对汽车的适当控制，并在可能发生事故时防止事故或降低事故的严重程度，ADAS严重依赖数字孪生技术，因为它们使用传感器来检测未来的威胁。

该系统与云协同工作，其中存储所有数据并在需要时调用，从这些数据中获得的知识可能会提高响应或检测现有ADAS架构威胁的能力。

尝试使用数字孪生技术，结合模糊的基于云的逻辑来得出结论，以提高基于远程信息处理的用户辅助的效率。

在ADAS数字孪生系统中，采用模糊逻辑，被认为对于促进从载人车辆到自动驾驶汽车的过渡至关重要，为了实现完美的人机交互目标。

同时考虑到更高的标准和法规，创建了一个复杂的架构，其中数字孪生可以通过分析来自真实世界汽车的实时传感器数据以及相关保护法规上下文的知识库来帮助实现用户安全。

这导致了一个智能的ADAS，在法律的范围内尊重个人数据，增强了公众的看法和市场份额。

该技术可用于通过在汽车公司和驾驶员之间创建智能界面来促进维护维修操作（MRO），使用相关数据，双胞胎可以对车辆的健康状态进行评估。

同时预测未来的维护要求，编译的双胞胎模拟电子、电磁效应、刹车片磨损水平和车辆动力学数据检测，以提供车辆状态的细致信息。

电动机是电动汽车中逐渐且不可避免的退化系统，因此健康监测至关重要。

结论

尽管数字孪生技术领域非常有前途，但由于在工程、技术和大数据方面经常面临的挑战，此类系统的编译同样困难。

这项技术与物联网和工业4.0密不可分，使其非常通用，此外物联网的加入可能会导致大量数据和潜在的系统安全问题，考虑到智能车辆的情况，其用户是人类，这种人机交互所创建数据的安全性至关重要。

当用于实时车辆案例时，特别是在健康监测的情况下，由于连接丢失和突然断电/停电，可能会出现许多问题，来自嵌入式传感器的信息流中断以及随之而来的与双胞胎的连接丢失可能会影响预测模型的准确性。

因此，有关无线技术和信号传输的全球基础设施也必须同时发展，尽管这项技术的某些元素目的很简单。

但是所需的基础设施是巨大的，准确的安装和严格的数据记录可能是数字孪生开发人员发现的主要障碍。

数字孪生的无限重用不仅将最大限度地降低复杂物理测试设置的成本，还有助于开发更安全、更高效的车辆。

此外连续数据分析的潜力使得获得大量准确的车辆性能测量值成为可能，从而创造出智能电动汽车。

从最初的研发阶段到最终生产和车辆的元寿命，数字孪生技术是实现可持续车辆制造的强大工具，该概念尚未被大多数汽车行业广泛采用。

因为其核心支持技术，如物联网和人工智能，都尚未成熟到允许用户完美使用它们的阶段，然而它们的不断发展以及对更智能、更高效和更可持续的车辆的需求表明，数字孪生技术的贡献将是巨大的。

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