【知识加油站】——机电产品数字孪生机理模型构建

news2024/9/26 3:28:16

明确一种多领域、多层次、参数化、一致性的机电一体化装备数字孪生机理模型构建准则！

关键词英文简称：

数字孪生：DT
物联网：IoT
网络物理系统：CPS
高级架构：HLA
统一建模语言：UML
数控机床：CNCMT

一、多领域系统建模和仿真方法

好的数字孪生模型不仅要求物理实体的复现度还需要可集成性好！因为一个完整的机电产品数字孪生模型的机械系统、电气系统、控制系统、液压系统通常由不太人员开发，涉及多领域知识，目前，多领域系统建模和仿真方法包含：

1、多建模平台集成建模方法

核心思想：

利用多个成熟的专业建模平台对系统中的不同领域进行建模。
通过这些平台的二次开发接口，将不同领域的模型集成到一个统一的模拟环境中。

特点：

依赖于多个专业建模平台。
需要处理不同平台之间的接口集成。
适用于需要跨领域集成的复杂系统。

2、高级架构（HLA）方法

核心思想：

一种通用的仿真架构标准，强调标准化、开放性、可扩展性和对分布式模拟的支持。
使用HLA开发的商业仿真软件需要遵循HLA的接口规范。

特点：

标准化程度高，易于不同仿真系统之间的互操作。
支持分布式模拟，可以跨地域、跨组织进行模拟。
需要使用符合HLA标准的仿真软件。

3、统一建模语言（UML）方法

核心思想：

是一种通用的建模语言，不受特定领域或技术的限制。
旨在实现不同领域模型的高度耦合和统一建模。

特点：

跨领域、跨技术，适用于各种系统建模。
提供了一套丰富的图形化建模符号和规则。
不依赖于特定接口，更关注模型本身的描述和表达。

关系与区别

关系：三者都是建模或仿真的方法或工具，旨在帮助人们更好地理解和描述系统。
区别：
- 多建模平台集成建模方法侧重于利用多个专业平台对复杂系统进行建模和集成。
- 高级架构（HLA）方法则是一种通用的仿真架构标准，强调标准化和分布式模拟的支持。
- 统一建模语言（UML）方法是一种通用的建模语言，关注模型本身的描述和表达，不依赖于特定接口或平台。

二、机电产品数字孪生机理模型构建

机电产品数字孪生机理模型构建是一个综合性的工程过程，它利用数字化技术来精确模拟和预测机电产品的性能和行为。这一过程涵盖了多领域、多层次、参数化和一致性等方面的要素，以确保模型能够准确反映机电产品的实际状态。

1、多领域协同

在机电产品数字孪生机理模型构建中，首先需要考虑的是多领域协同。这涉及到将机电产品分解为机械、电气、液压和控制等多个领域的子系统，并分别构建这些子系统的模型。通过模型协同机制，将这些子系统模型耦合在一起，形成一个完整的机电产品模型。这种多领域协同的方法能够全面反映机电产品的整体功能和性能。

2、多层次分解

为了实现机电产品的全面模拟，需要进行多层次分解。根据机电一体化设备的特性和空间层次，将其分解为多个级别，如传动部件、驱动部件和支撑部件等。每个级别的模型都采用自下而上的方法构建，从基础零件开始，逐步组合成更高级别的组件和系统。这种多层次分解的方法能够确保模型的完整性和准确性，同时便于对机电产品进行详细的分析和优化。

3、参数化建模

在机电产品数字孪生机理模型构建中，参数化建模是一个重要的环节。通过构建零件级别的参数化模型，可以根据实际零件的几何尺寸等参数进行实例化。利用多域建模语言对实例化的几何零件模型进行数学描述，并加载机电一体化设备的状态信息，如主轴转速、进给速度等。这种参数化建模的方法能够实现对机电产品的精确模拟和预测，并为产品的设计和优化提供有力支持。

4、一致性保持

在机电产品数字孪生机理模型构建中，一致性保持是一个重要的目标。这意味着数字孪生模型在组件参数、装配关系和性能状态等方面需要与物理机电一体化设备实体保持高度相似性。为了确保一致性，需要实时更新和调整模型，以反映设备的当前实际状态。这可以通过与物理设备的实时数据交换和模型自动更新机制来实现。同时，还需要对模型进行验证和校准，以确保其准确性和可靠性。

参考资料：

知网论文、百度、文心一言、ChatGPT等

一天一个数据结构小技巧——顺序搜索与二分搜索：

#无序列表（普通列表）顺序搜索
def sequentialSearch(mylist, item):
    i = 0
    found = False
    while i < len(mylist) and not found:
        if item == mylist[i]:
            found = True
        else:
            i = i+1
    return found

list1 = [2,3,5,1,8,11,-2]
print(sequentialSearch(list1,3))

#有序列表（由小到大）顺序搜索
def orderedSeqentialSearch(mylist, item):
    i = 0
    found = False
    stop = False
    while i < len(mylist) and not found and not stop:   #note:忘记加not stop导致了死循环
        if item == mylist[i]:
            found = True
        else:
            if item < mylist[i]:   #不同点
                stop = True
            else:
                i = i+1
    return found
list2 = [4,5,6,7,8,9,10]
print(orderedSeqentialSearch(list2, 3))

#有序列表二分搜索（猜数字游戏策略）：
def binarySearch(mylist, item):
    found = False
    start = 0
    end = len(mylist) - 1
    while start <= end and not found:
        mid = (start+end)//2   #整除
        if item == mylist[mid]:
            found = True
        else:
            if item < mylist[mid]:
                end = mid - 1
            else:
                start = mid + 1  #note:写成mid-1造成了死循环
    return found

print(binarySearch(list2, 9))

#有序列表二分搜索——递归版本
def binarySearchRecursion(mylist, item):
    if len(mylist) == 0:
        return False
    else:
        mid = len(mylist)//2
        if mylist[mid] == item:
            return True
        else:
            if item < mylist[mid]:
                return binarySearchRecursion(mylist[:mid], item)  #递归就是逐渐缩小问题的关注范围，左范围
            else:
                return binarySearchRecursion(mylist[mid+1:], item) #右范围

print(binarySearch(list2, 10))