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大规模创夫杰 鲁特兰德造“数字双胞胎”以改善无人机交付

技术工程 2021-12-04 21:55:13

Creating “digital twins” at scale麻省理工学院的研究人员提出了数字孪生体及其相关物理资产的正式数学表示,并演示了它们的公式如何自然地集成数据、预测模型和决策,从而能够为自感知无人驾驶飞行器创建结构数字孪生体,该飞行器动态地重新规划其任务以应对飞行中的结构损伤。信用:麻省理工学院图片如下:一架运载无人机在飞行中受到一些轻微的机翼损伤。它应该立即降落,照常进行,还是改航到新的目的地?一个数字双胞胎,一个无人机的计算机模型,一直在同一条路线上飞行,现在在其虚拟世界中经历同样的损害,可以帮助打电话。数字双胞胎是工程、医学和城市规划的重要组成部分,但在大多数情况下,每个双胞胎都是定制的定制实现,仅适用于特定的应用程序。迈克尔·卡普泰恩现在已经开发了一个模型,可以大规模部署数字双胞胎——例如,为整个无人机舰队创建双胞胎。

根据Kapteyn和他的同事在《自然计算科学》杂志上的一项新研究,一种被称为概率图形模型的数学表示可以成为预测性数字双胞胎的基础。研究人员在类似上述场景的无人驾驶飞行器上测试了这个想法。

“到目前为止已经演示的定制实现通常需要大量的资源,这是现实世界部署的一个障碍,”Kapteyn解释说,他最近从麻省理工学院航空航天系获得了计算科学和工程博士学位。

他补充道:“在你管理许多类似资产的情况下,数字双胞胎最有用,这一事实加剧了这种情况。“在开发我们的模型时,我们始终牢记为整个机队、整个风力涡轮机农场或一群人类心脏病患者创建数字双胞胎的目标。”

俄克拉何马州立大学机械和航空航天工程助理教授奥马尔·桑(Omer San)没有参与这项研究,他说:“他们的工作推动了数字双胞胎定制实现的边界,这需要大量的部署资源和高水平的专业知识。

Kapteyn在论文中的合著者包括他的博士导师Karen Willcox,麻省理工学院客座教授、德克萨斯大学奥斯汀分校奥登计算工程与科学研究所所长,以及前麻省理工学院工程与管理硕士研究生Jacob Pretorius,现为Jessara集团首席技术官。

进化中的双胞胎

数字双胞胎在航空航天工程领域有着悠久的历史,从1970年美国宇航局最早使用它来设计战略,将瘫痪的阿波罗13号登月任务安全带回家中。医学领域的研究人员已经将数字双胞胎应用于心脏病学等领域,考虑在手术前进行瓣膜置换等治疗。

然而,研究人员写道,扩大使用数字双胞胎来指导数百颗卫星的飞行,或者为成千上万的心脏病患者推荐精确治疗,需要一种不同于通常创建的一次性、高度特异性数字双胞胎的方法。

为了解决这个问题,Kapteyn和他的同事们找到了一个统一的数学表示,来描述数字孪生体与其相关的物理资产之间的关系,而不是特定的应用或用途。研究人员的模型从数学上定义了一对物理和数字动态系统,它们随着时间的推移通过双向数据流耦合在一起。例如,在无人机的情况下,首先用从物理无人机收集的数据校准数字孪生体的参数,以便其孪生体从一开始就是准确的反映。

随着无人机的整体状态随着时间的推移而变化(通过记录的机械磨损和飞行时间等过程),这些变化被数字孪生仪观察到,并用于更新其自身状态,使其与物理无人机相匹配。这个更新的数字孪生体可以预测无人机未来的变化,利用这些信息来最佳地指导实物资产的前进。

Kapteyn解释说,图形模型允许每个数字孪生体“基于相同的底层计算模型,但每个物理资产必须保持一种独特的‘数字状态’,这种状态定义了这种模型的独特配置”。这使得为大量相似的物理资产创建数字双胞胎变得更加容易。

无人机测试用例

为了测试他们的模型,该团队使用了一架12英尺翼展的无人机,该无人机是与奥罗拉飞行科学公司一起设计和制造的,并配备了来自杰萨拉格罗up的传感器“标签”,用于收集无人机的应变、加速度和其他相关数据。

无人机是从校准实验到模拟“轻度损伤”事件的一切测试平台。它的数字孪生兄弟能够分析传感器数据以提取损伤信息,预测无人机的结构健康状况在未来将如何变化,并建议其机动的变化来适应这些变化。

研究人员在论文中指出,无人机案例显示了类似的数字孪生建模在环境磨损在运行中发挥重要作用的其他情况下是多么有用,例如风力涡轮机、桥梁或核反应堆。

“我认为保持一套持续的计算模型的想法,在整个生命周期中与物理资产一起不断更新和进化,这真的是数字双胞胎的本质,”Kapteyn说,“也是我们试图在模型中捕捉的。”

他指出,概率图形模型方法有助于“无缝跨越资产生命周期的不同阶段”。“在我们的特殊情况下,这表现为图形模型从校准阶段无缝延伸到我们的运行、飞行阶段,在此阶段,我们实际上开始使用数字孪生体进行决策。”

威尔科克斯在最近的一次采访中说,这项研究可能有助于使数字双胞胎的使用更加广泛,因为“即使有现有的限制,数字双胞胎也在许多不同的应用领域提供有价值的决策支持”。

“最终,我们希望看到每一个工程系统中使用的技术,”她补充说。“到那时,我们不仅可以开始思考数字孪生可能如何改变我们操作系统的方式,还可以开始思考我们最初是如何设计它的。”

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