数字孪生智慧城市排水系统建模研究
这是一篇关于智慧城市,数字孪生,五维数字孪生模型,调度算法的论文, 主要内容为21世纪,随着工业4.0的到来,全球掀起了建设智慧城市的浪潮,多数机构和企业使用建筑信息模型(BIM,Build Information Model)实现对建筑物、构建物的数字化,在三维模型的基础上实现协同工作,BIM模型实现通过信息化对建筑物、构造物以及设备的数字化管理,并没有实现物理实体和其数字体的信息互通与实时同步。对于系统全面的管理与监测不够完整,功能易出现碎片化,以及系统失效后不易恢复。为了解决这个问题,美国密歇根大学的M.Grieves教授提出数字孪生概念,使得智慧城市的建设进入一个新的阶段,即数字孪生城市。数字孪生(Digital Twin)系统融合物理体与数字体双系统协同工作来实现系统功能与目标。通过必要的冗余设计理念在较大程度上能够提高系统的健壮性、灵活性与功能拓展性。然而数字孪生城市的构建是一项复杂的系统工程,通过模型设计,可将复杂的数字孪生城市系统分离成多个功能聚焦的子系统,本文聚焦在数字孪生排水系统,通过数字孪生的基础和核心模型构造方法来解决应急排水的建模与调度问题。本文的研究工作如下。1)对数字孪生城市相关的文献进行归类整理。基于数字孪生五维模型,对数字孪生城市的核心要素进行明确清晰的定义,以浙江省海宁市排水系统为案例开展研究与分析。2)根据城市排水系统的物理体空间结构和其控制设施特点构造出排水系统的数字孪生体树形结构,并构造对应的数字体。针对构造的数字体与协同工作的物理体,使用EPA–SWMM雨洪管理模型进行模拟仿真。3)根据城市排水系统的特点,在传统固定优先级调度(Fixed Priority Scheduling,FPS)算法的基础上,提出基于优先级和重要性的动态调度(Multi–Level Dynamic Priority And Importance Scheduling,MDPIS)数字孪生排水系统算法,提高泵站集群的工作效率,降低泵站集群溢流损失。4)使用主流的SSM(Spring+Spring MVC+Mybatis)轻量级框架快速搭建一个数字孪生排水系统,对现有的排水系统进行改造和完善,提升调度泵站集群的效率,从而进一步解决城市内涝的问题。为数字孪生智慧城市的其他领域提供应用思路和方案,为践行数字孪生理念与技术提供参考。
基于自建3D引擎的车间级数字孪生系统开发平台研究
这是一篇关于开发平台,数字孪生,3D引擎,集成开发环境,数据采集的论文, 主要内容为为了满足未来越来越多的车间级数字孪生系统的开发需求,论文提出了一种基于自建3D引擎的车间级数字孪生系统开发平台,分别对其中的车间级数字孪生系统、3D引擎、集成开发环境、车间级数据采集与传输系统进行了研究,并针对某特殊用途包覆车间的数字孪生系统的生成进行了相关设计。论文主要完成研究工作如下:(1)提出了基于自建3D引擎的开发平台模型,并基于领域驱动设计的开发原则,设计了开发平台软件架构,然后对开发平台涉及的关键技术进行了简要说明。(2)建立了支持3D可视化的车间级数字孪生系统模型和基于DEVS的虚拟车间行为模型,设计了3D引擎架构,完成了3D引擎中的3D场景快速生成器的设计。(3)设计了集成开发环境架构,并完成了其中的一个核心模块——Web UI设计器的设计。(4)针对某特殊用途包覆车间,设计了一种车间级数据采集与传输系统架构,基于这个架构,设计并调试了无线通信采集系统硬件,完成了基于OPC UA协议与MQTT协议的数据采集系统的设计,设计了支持断点续传的数据传输系统。(5)以某包覆车间为例,建立了它的离散系统模型和连续系统模型。随后,利用所设计的开发平台快速生成了该包覆车间的数字孪生系统,并完成了部署和测试。经过对各部分内容的测试,所设计的基于自建3D引擎的车间级数字孪生系统开发平台实现了预期的功能,证明该方案正确可行,具有一定的应用价值和参考意义。
植物工厂数字孪生系统的初步研究
这是一篇关于数字孪生,植物工厂,生长模型,可视化应用的论文, 主要内容为植物工厂是一种高效、可控的农业生产方式,但我国植物工厂自动化、智能化水平较低,与国外相比还存在较大差距。目前,植物工厂设备的工艺参数需要操作人员依据经验在作物生产过程中通过人工实时观测作物生长状态的变化进行及时调整。然而,操作人员无法及时接收到作物和设备状态的变化信息,不能及时地对设备参数进行调整,设备发生故障时也不能及时发现,从而导致生产能耗大、效率低、作物生产品质差、设备故障率高等问题。为解决上述问题,本研究提出了数字孪生技术在植物工厂生产车间的应用,以此搭建植物工厂数字孪生系统。通过对植物工厂环境控制模型进行整体智能化方案设计,进一步构建数字孪生虚拟实体,然后对整个系统的数据采集传输进行设计,最终搭建系统服务交互界面,实现对植物工厂生产过程和作物生长参数的监控、对生产设备参数的远程调控以及生产设备的常规管理等功能。为了实现数字孪生系统的控制,本研究首先对植物工厂数字孪生系统进行总体设计,确定系统的设计目标、开发工具和搭建环境等,并进行系统总体框架设计以及系统可行性分析,其次进行了数字孪生技术及作物模型仿真技术等相关技术基础的研究,并选择相应的传感器构建生产过程控制数据实时采集系统。最后,利用C#脚本构建虚拟几何模型,通过OPC UA协议实现加工数据的实时传输,并对系统数据库进行设计,实现对孪生数据的存储,同时对系统服务层的交互界面进行设计,以满足操作人员的操控需求。数字孪生技术在植物工厂领域的应用,为植物工厂生产带来了诸多优势。首先,数字孪生技术能将植物工厂的生产过程数字化、仿真和优化,从而降低人工干预和设备故障率,提高生产效率和作物品质,同时也降低了生产成本。其次,数字孪生技术的应用使得植物工厂生产变得更加智能、高效和可控,从而极大提高了植物工厂的竞争力和可持续性。此外,数字孪生技术也为未来的精准农业提供了一种可行的解决方案。数字孪生技术的应用在植物工厂中不仅可以应对日益增长的全球人口和粮食安全问题,还能够实现环境友好型农业,该技术与植物工厂相结合可以减少对土地、水资源和化学农药的依赖,这也有助于实现可持续农业的目标。这些优点使得数字孪生技术在未来的农业生产中具有广泛的应用前景。
基于数字孪生的砖木结构古建筑健康监测与诊断平台研究
这是一篇关于古建筑,监测,数字孪生,数据融合,D-S证据理论的论文, 主要内容为经过几千年的发展,我国形成了独树一帜的古建筑体系。随着古建筑保护政策的实施,越来越多的古建筑得以保存,并被活化利用。然而,古建筑建造时间久远,不可避免地会遭受人为和自然的损害,导致古建筑处于“疾病”状态。采取“预防性保护”的方法,借助现代科技,对古建筑进行实时监测与诊断是非常有效的手段。“十四五”规划中明确指出,我国将进一步实施“数字强国”战略,并将探索建设数字孪生城市。本文将数字孪生应用于古建筑保护领域。基于数字孪生概念,以孪生模型、物联网、数据融合等关键技术为支撑,以砖木结构为研究对象,设计了古建筑数字化保护方案,构建了古建筑健康四级评估体系,并依托于烟台市所城里古建筑群搭建了基于数字孪生的古建筑群健康监测与诊断平台。首先,对古建筑保护、结构健康监测、数字孪生等相关理论研究进行梳理,结合国内外研究现状,提出了砖木结构古建筑健康监测与诊断的需求。第一,设计古建筑数字化保护方案;第二,构建古建筑健康评估体系;第三,开发古建筑健康监测与诊断平台。接着,根据我国古建筑历史发展脉络分析了我国古建筑的特点,分析古建筑的构成及单体的组成,并对结构受力、材料特性、环境进行分析。对烟台市所城里古建筑群进行了针对性的分析,总结了砖木结构古建筑的损害特点及其诱因,结合国家及地方古建筑健康鉴定标准选定实时监测的传感器类型。再次,对孪生模型、物联网、数据融合等技术的概念、理论研究等进行分析,并对比、选择适合的技术。选定以BIM技术建立孪生模型,以LoRa网关进行多传感器的一点多星式传感器组网,以D-S证据理论为核心算法进行多源数据融合,以Unreal Engine与WDP平台为基础进行数字孪生平台设计与开发。基于以上分析设计出古建筑数字化保护方案,制定实施流程。然后,基于国家及地方古建筑鉴定标准和数据融合理论,将古建筑健康状态分级,以单个构件、局部结构、整体结构为节点进行健康数据融合并将融合结果分层,将整个融合诊断的过程分为三个层次四个等级。构建基于模糊隶属度的D-S证据理论古建筑四级健康评估体系,使古建筑健康状态整体可控制,局部可溯源。最后,以数字化保护方案为蓝本,烟台市所城里古建筑街区为项目依托,Unreal Engine与WDP平台为工具,Blueprints、HTML、JavaScript等为开发语言,四级健康评估体系为核心诊断算法,设计开发了B/S架构的健康监测与诊断平台。通过Web端的智慧大屏,即可实现实时查看所城里古建筑的健康状态,实现动态预警,自动调节环境湿度,使古建筑具有“自我感知、自动诊断、及时预警、自我修复”的功能。
基于数字孪生的设备故障智能预警技术研究
这是一篇关于设备故障,异常数据,数字孪生,神经网络,智能预警的论文, 主要内容为随着信息技术的快速发展,传统制造业开始向智能制造进行转型,其工业设备的智能化水平也在不断提升。随着设备的升级换代,其内部构造与工作环境变得越来越复杂,对设备状态监测的要求变得更加严格。这一现状对工业设备的故障分析及预警提出了新的挑战。为了应对这些挑战,企业必须提前预判出设备状态的变化,让维护人员在故障发生前有充足的时间进行维护或者更换部件。基于以上认识,本文以离散制造车间中的生产设备为研究对象,基于数字孪生技术建立了融合多层次信息的设备孪生模型。在建立设备孪生模型的基础上,创建出设备故障预警模型,对设备故障预警方法进行研究;将预警模型与孪生模型结合使用以达到更加直观地判断设备实时状态的目的。在此基础上,本文设计研发了基于数字孪生的设备智能预警系统,实现了对离散制造车间中设备的监测与管理。本文的主要研究内容如下:(1)基于数字孪生的设备实时状态模拟技术研究。首先针对采集数据的要求变高的问题,设计了基于MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)协议的数据采集系统架构、工作流程以及基于Redis的数据传输方法;针对设备历史数据中存在异常值的问题,提出了基于One Class SVM算法的异常数据处理方法。在完成数据采集的基础上,根据车间设备的组成部分设计了虚拟设备的建模过程;基于Unity3D与设备的实际运行环境设计了设备虚拟场景的构建流程,建立了驱动模型的控制脚本。基于上述研究,实现了在虚拟空间中展示设备实时运行状态,为设备的状态监测提供了直观、逼真的观察窗口。(2)设备智能预警系统中的设备故障预警方法研究。首先对主流的设备故障预警方法进行总结,综合考量后选择基于数据驱动的故障预警方法,提出了基于AOSOM神经网络的预警方法,使用改进的AO(Aquila Optimizer)算法对SOM(SelfOrganizing Map)神经网络的神经元进行优化,构建了基于自适应阈值的预警模型,对此预警方法进行了实例验证。(3)开发了设备智能预警系统。根据实际需求构建了系统的设计原则,设计了设备智能预警系统的整体架构与具体目标;依据系统的具体目标设计了系统的主要功能,利用前期的研究开发出设备智能预警系统的原型系统,对系统的主要功能进行了展示。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码向导 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/46342.html
