CN116341301A - 建立数字孪生模型的方法和系统 - Google Patents

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CN116341301A CN202111595182.8A CN202111595182A CN116341301A CN 116341301 A CN116341301 A CN 116341301A CN 202111595182 A CN202111595182 A CN 202111595182A CN 116341301 A CN116341301 A CN 116341301A
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陈贤佑
邱昱阩
程文男
郑志钧
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Abstract

本发明公开了一种建立数字孪生模型的方法和系统供设定对应进给系统的部件的简化几何体的形状和尺寸；在对该简化几何体取样获得第二位置数据后，以模态分析法根据该部件的材质数据、该第二位置数据和该简化几何体的第二尺寸数据计算出一组模型特征值和一组模型特征向量；以及当以模态验证法判断出该部件的一组实际特征向量相似于该组模型特征向量时，定义该简化几何体为该部件的数字孪生模型。该第二位置数据和该第二尺寸数据的数据量远少于该部件的图像的第一位置数据和第一尺寸数据的数据量。借此可加快建模速度及大幅降低数据量。

Description

建立数字孪生模型的方法和系统
技术领域
本发明涉及数字孪生技术，特别是指一种建立数字孪生模型的方法和系统。
背景技术
数字孪生(Digital Twin)技术近年来已逐渐被应用于工业。数字孪生技术可用来建立实体物的虚拟模型，并且实体物和虚拟模型之间具有连结性。可借由感测单元即时回传的数据，再透过一连串的处理、分析、判断后，使虚拟模型能产生回馈。
然而，虚拟模型的数据量一般都非常庞大，要取得虚拟模型的回馈结果也需要庞大的数据运算量，因此不仅需要庞大运算处理资源，且这样的虚拟模型也不利于被用来评估作为该实体物的一零组件是否可被应用于不同规格的机台。
相关专利为CN112292702A、TWI668584和CN112487584。
发明内容
本发明的目的在于提供一种建立数字孪生模型的方法和系统，可大幅降低虚拟模型的数据量，并加快建立虚拟模型的速度。
本发明的另一目的在于提供一种建立数字孪生模型的方法和系统，可大幅降低运算处理资源需求量。
本发明的再一目的在于提供一种建立数字孪生模型的方法和系统，所产生的虚拟模型有利于被用来评估作为该实体物的一零组件是否可被应用于不同规格的机台。
本发明根据一实施例所提供一种建立数字孪生模型的方法，适用于建立一进给系统的至少一部件的数字孪生模型，该部件具有对应的一组实际特征值和一组实际特征向量，该建立数字孪生模型的方法由至少一处理器执行且包含以下步骤：(A)由一用户界面接收一使用者设定，并根据该使用者设定，设定一几何体图像，该几何体图像的一简化几何体的轮廓对应该部件的轮廓，该使用者设定关联于该简化几何体的形状和尺寸；(B)取样该几何体图像的该简化几何体而获得第二位置数据；(C)由一数据库取得该部件的材质数据；(D)以一模态分析法，根据该简化几何体的第二尺寸数据和该第二位置数据及该材质数据计算出一组模型特征值和一组模型特征向量；(E)以一模态验证法，判断该组实际特征向量与该组模型特征向量的相似度；及(F)在判断出该组实际特征向量相似于该组模型特征向量时，定义该简化几何体为该部件的该数字孪生模型以及定义该组模型特征值和该组模型特征向量为该部件的孪生动态特性。该几何体图像的第二尺寸数据的数据量少于该部件的第一尺寸数据的数据量，该第二位置数据的数据量少于该部件的第一位置数据的数据量，该第一尺寸数据和该第一位置数据储存于该数据库并且是由该部件的一部件图像取得。
在一些实施例中，该组实际特征值和该组实际特征向量是以该模态分析法，根据该第一尺寸数据、该材质数据和该第一位置数据计算出。
在一些实施例中，该步骤(B)以及由该部件图像取得该第一位置数据的方法是以有限元素法(Finite Element Method，FEM)或连续体法(Continuum Mechanics)进行。
在一些实施例中，该步骤(B)包括以下步骤：(B1)将该简化几何体离散化成多个第二图像块；及(B2)定义各该第二图像块的各顶点的像素坐标为该第二位置数据。
在一些实施例中，由该部件图像取得该第一位置数据的方法包括以下步骤：(G)将该部件图像离散化成多个第一图像块；及(H)定义各该第一图像块的各顶点的像素坐标为该第一位置数据。
在一些实施例中，该模态验证法是模态可靠度准则(Modal AssuranceCriterion，MAC)、平均相位偏差法(Mean Phase Deviation，MPD)或模态相位共线性法(Modal Phase Collinearity，MPC)。
在一些实施例中，该简化几何体为立方体、长方体、平板或圆柱体。
在一些实施例中，该部件为传动元件或工作平台，该传动元件为轴承、滚珠螺杆、回转工作台或线性滑轨。
本发明根据一实施例提供一种建立数字孪生模型的系统，包含至少一处理器，被配置来执行上述建立数字孪生模型的方法。
附图说明
图1 为根据本发明一实施例的建立数字孪生模型的系统的功能方块图；
图2 为根据本发明一实施例的建立数字孪生模型的方法的流程图；
图3 为根据本发明一实施例的取得第一位置数据的方法的流程图；
图4 为根据本发明一实施例的取得第二位置数据的方法的流程图；
图5 为根据本发明一实施例的一机台的一进给系统的示意图；
图6 为根据本发明一实施例的图5的进给系统的一工作平台的部件图像的示意图；
图7 为根据本发明一实施例的将图6的部件图像经离散化处理后的示意图；
图8 为根据本发明一实施例的几何体图像的示意图；及
图9 为根据本发明一实施例的将图8的几何体图像经离散化处理后的示意图。
附图标记说明
1:建立数字孪生模型的系统
11,15:位置取样单元
12,18:数据库
13:未简化模态分析单元
14:几何体设定单元
16:已简化模态分析单元
17:相似度判断单元
2:进给系统
21:部件
22:工作平台
B1:第一图像块
B2:第二图像块
D1,D2,D3:轴向
H1,H2:高度
IM1:部件图像
IM2:几何体图像
L1,L2:长度
P1,P2:顶点
V1:图像
V2:简化几何体
W1,W2:宽度。
具体实施方式
在下面的详细描述中，阐述了许多具体细节以便提供对本发明的透彻理解。但是，本领域普通技术人员将理解，可以在没有这些具体细节的情况下实践本发明。在其他情况下，没有详细描述众所周知的方法，过程和/或元件，以免使本发明不清楚。
请参考图1至图9所示，本发明根据一实施例提供一种建立数字孪生模型的方法(以下简称建立方法)和一种建立数字孪生模型的系统1(以下简称系统1)。此建立方法是由系统1执行。系统1适用于透过数字孪生技术，建立一机台的一进给系统2的至少一部件21的虚拟模型，及找出其孪生动态特性。部件21可例如但不限于是轴承、滚珠螺杆(滚珠丝杠)、回转工作台或线性滑轨等传动元件，或者是工作平台22。为了清楚说明本发明精神，以下将以部件21为工作平台22的范例来说明。
此系统1可被实化于一个服务器，或者也可被分散地实化于可彼此通讯的多个服务器。此系统1包含至少一处理器以及可与各处理器通讯的至少一储存器。此系统1安装有数个软体，使得至少一储存器、至少一处理器和这些软体在运作上可共同被规划成一位置取样单元11、一数据库12、一未简化模态分析单元13、一几何体设定单元14、一位置取样单元15、一已简化模态分析单元16、一相似度判断单元17及一数据库18。位置取样单元11和未简化模态分析单元13可与数据库12通讯，几何体设定单元14、位置取样单元15、已简化模态分析单元16、相似度判断单元17和数据库18可相互通讯，相似度判断单元17可与未简化模态分析单元13通讯，已简化模态分析单元16可与数据库12通讯。
建立工作平台22的数字孪生模型的方法(即本发明提供的建立方法)可例如但不限于包含以下步骤。
首先，在步骤S11，未简化模态分析单元13可由数据库12取得工作平台22的第一尺寸数据、材质数据和第一位置数据。工作平台22的第一尺寸数据、材质数据和第一位置数据是预先储存于数据库12中，并且数据库12也记录有第一尺寸数据、材质数据和第一位置数据的对应关系。第一尺寸数据可例如但不限于是透过安装于系统1的绘图软体(例如但不限于AutoCAD)在绘制工作平台22的一部件图像IM1时建立或设定。此部件图像IM1为三维图像，且有工作平台22的图像V1呈现在其中。第一尺寸数据可例如但不限于包含图像V1在一轴向D1上的长度L1(例如730mm)、在一轴向D2上的宽度W1(例如375mm)、在一轴向D3上的高度H1(例如170mm)、穿孔直径和凹槽深度，并且各个尺寸不限于是实际尺寸或图像比例尺寸。轴向D1～D3彼此相垂直。材质数据可例如但不限于包含密度和杨氏系数。第一位置数据可例如但不限于是由部件图像IM1取样像素坐标而得。
取得第一位置数据的方法可透过有限元素法或连续体法来实现。以有限元素法的例子来说，请参考图1、3、6和7所示，首先，在步骤S31中，位置取样单元11由储存器取得工作平台22的部件图像IM1。接着，在步骤S32中，位置取样单元11可透过安装于系统1的绘图软体(例如但不限于AutoCAD)或电脑辅助工程(Computer Aided Engineering，CAE)软体(例如但不限于ANSYS推出的分析软体)，将此部件图像IM1中工作平台22的图像V1进行空间离散化(即网格划分)，以获得多个第一图像块B1(或可称为子区域或元素)。用于形成第一图像块B1的网格形状例如但不限于三角形或正方形。在本实施例中，用于形成第一图像块B1的网格形状为三角形。然后，在步骤S33中，位置取样单元11将各第一图像块B1的各顶点P1(或称节点或离散点)的像素坐标定义为工作平台22的第一位置数据。最后，位置取样单元11将第一位置数据储存于数据库12。
在未简化模态分析单元13取得第一尺寸数据、材质数据和第一位置数据后，在步骤S12中，未简化模态分析单元13可透过安装于系统1的CAE软体，以一模态分析法，根据第一尺寸数据、材质数据和第一位置数据计算出工作平台22的一组实际特征值(即实际特征值数据)和一组实际特征向量(即实际特征向量数据)。该组实际特征值为工作平台22的自然频率，该组实际特征向量为工作平台22的模态。该组实际特征值和该组实际特征向量即为工作平台22的动态特性。
在步骤S12中，当几何外形、第一尺寸数据、第一位置数据、材质数据(如密度、杨氏系数)及密度公式等为已知后，则可透过模态分析法获得关于离散化的图像V1的方程式(1)：
Figure 573599DEST_PATH_IMAGE002
(1)
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为质量矩阵，/>
Figure 621058DEST_PATH_IMAGE004
为刚性矩阵，/>
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为离散化后各顶点P1的位移，/>
Figure 226483DEST_PATH_IMAGE006
为离散化后各顶点P1的加速度，假设系统有两个顶点P1，则质量矩阵/>
Figure 957678DEST_PATH_IMAGE003
与刚性矩阵/>
Figure 419884DEST_PATH_IMAGE004
则可表示为:
Figure 282535DEST_PATH_IMAGE008
(2)
Figure 81864DEST_PATH_IMAGE010
(3)
为求解方程式(1)，故可将位移
Figure 152719DEST_PATH_IMAGE005
假设为/>
Figure DEST_PATH_IMAGE011
，则加速度则为
Figure 222044DEST_PATH_IMAGE012
，故可将方程式(1)简化为:
Figure DEST_PATH_IMAGE013
(4)
其中
Figure 994828DEST_PATH_IMAGE014
为关于图像V1的自然频率，/>
Figure DEST_PATH_IMAGE015
为关于图像V1的模态，透过行列式
Figure 676476DEST_PATH_IMAGE016
，即可求解自然频率/>
Figure 365953DEST_PATH_IMAGE014
及模态/>
Figure 169961DEST_PATH_IMAGE015
。
另一方面，在步骤S13中，几何体设定单元14由一用户界面接收一使用者设定，并根据此使用者设定，设定对应工作平台22的轮廓的一几何体图像IM2，如图8所示。使用者设定关联于几何体图像IM2中呈现的一简化几何体V2的形状和尺寸。用户界面可例如但不限于是由几何体设定单元14搭配CAE软体所提供，并且被显示于与处理器通讯的显示器。举例来说，使用者可透过与处理器通讯的输入装置(例如但不限于键盘、滑鼠或显示器的触控面板)，根据工作平台22概略的轮廓(例如长得像长方体)，在用户界面上所提供的虚拟模型的多个形状选项中，选择其中一个形状选项(长方体选项)，并且根据工作平台22的第一尺寸数据(例如但不限于图像V1的长度L1、宽度W1和高度H1)，输入形状为长方体的简化几何体V2需要的尺寸(例如但不限于在轴向D1上的长度L2为730mm，在轴向D2上的宽度W2为375mm，在轴向D3上的高度H2为170mm)。这些关于形状和尺寸的输入即为使用者设定，并被传送至几何体设定单元14。此时，几何体设定单元14便可根据此使用者设定，定义长方体形状的简化几何体V2为工作平台22的数字孪生模型，以及定义简化几何体V2的尺寸(即为第二尺寸数据)。由于简化几何体V2为工作平台22的简化版虚拟模型，简化几何体V2的形状和结构已省略工作平台22中不太会影响动态特性的许多结构特征(例如但不限于穿孔、凹槽和凸肋)，因此简化几何体V2的第二尺寸数据的数据量远少于工作平台22的第一尺寸数据的数据量。
接着，在步骤S14中，位置取样单元15由几何体设定单元14取得几何体图像IM2，并且对几何体图像IM2取样(或离散化)，以获得简化几何体V2的第二位置数据。取样方式可例如但不限于是透过有限元素法或边界元素法实现。以有限元素法取样的例子来说，如图1、4、8和9所示，位置取样单元15在步骤S41将几何体图像IM2中的简化几何体V2空间离散化成多个第二图像块B2，然后在步骤S42将各第二图像块B2的各顶点P2的像素坐标定义为第二位置数据。在本实施例中，第二图像块B2的形状为正方形，然而在其他实施例中，第二图像块B2也可以是与第一图像块B1一样的形状，甚至第二图像块B2的大小可相同于或不同于第一图像块B1的大小。由于简化几何体V2的形状和结构已省略工作平台22中不太会影响动态特性的许多结构特征，因此简化几何体V2的第二位置数据的数据量也会远少于工作平台22的第一位置数据的数据量。
然后，已简化模态分析单元16在步骤S15由数据库12取得材质数据，并在步骤S16由几何体设定单元14取得第二尺寸数据以及由位置取样单元15取得第二位置数据，然后采取跟未简化模态分析单元13相同的方式，透过模态分析法，根据第二尺寸数据、第二位置数据及材质数据计算出简化几何体V2的一组模型特征值和一组模型特征向量。模型特征值为简化几何体V2的自然频率，模型特征向量为简化几何体V2的模态。
当未简化模态分析单元13计算获得该组实际特征值和该组实际特征向量，已简化模态分析单元16计算获得该组模型特征值和该组模型特征向量后，相似度判断单元17在步骤S16中便可由未简化模态分析单元13取得该组实际特征向量，以及由已简化模态分析单元16取得该组模型特征向量，然后透过一模态验证法，判断该组实际特征向量与该组模型特征向量的相似度。模态验证法可例如但不限于为模态可靠度准则、平均相位偏差法或模态相位共线性法。
以模态可靠度准则计算相似度的例子来说，可由以下公式(5)来计算相似度，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE017
代表相似度；/>
Figure 570986DEST_PATH_IMAGE018
代表该组实际特征向量的矩阵；/>
Figure DEST_PATH_IMAGE019
代表该组模型特征向量的矩阵；
Figure 180959DEST_PATH_IMAGE020
是代表该组实际特征向量的转置矩阵；/>
Figure DEST_PATH_IMAGE021
是代表模型特征向量的转置矩阵。当相似度大于或等于一阀值(例如但不限于0.8)时，表示该组实际特征向量相似于该组模型特征向量。反之，当相似度小于阀值时，表示该组实际特征向量与该组模型特征向量不相似。
Figure DEST_PATH_IMAGE023
(5)
接着，在步骤S18中，当相似度判断单元17判断出该组实际特征向量相似于该组模型特征向量时，表示当前的简化几何体V2可等效于工作平台22。此时，相似度判断单元17会在步骤S19中将简化几何体V2定义为工作平台22的数字孪生模型，以及将该组模型特征值和该组模型特征向量定义为工作平台22的孪生动态特性。并且，在步骤S19中，相似度判断单元17也会通知几何体设定单元14将几何体图像IM2和其第二尺寸数据储存于数据库18，通知位置取样单元15将第二位置数据储存于数据库18，以及通知已简化模态分析单元16将孪生动态特性和材质数据储存于数据库18。并且，数据库18也记录几何体图像IM2、第二尺寸数据、第二位置数据、材质数据和孪生动态特性的对应关系。
相反地，在步骤S18中，当相似度判断单元17判断出该组实际特征向量与该组模型特征向量不相似时，表示当前的简化几何体V2无法等效于工作平台22，相似度判断单元17不会将简化几何体V2定义为工作平台22的数字孪生模型，也不会将该组模型特征值和该组模型特征向量定义为工作平台22的孪生动态特性。
借由上述步骤S13至S16的过程，本发明可大幅降低虚拟模型的数据量，加快建立虚拟模型的速度。同时，也可大幅降低运算处理资源需求量，以利被用来评估工作平台22是否可被应用于不同规格的机台。
借由上述步骤S17至S18的验证过程，可确保降低数据量的虚拟模型仍能等效于工作平台22。
虽然上述实施例中步骤S13至S16的执行顺序是独立于步骤S11至S12，然而本发明并不限于此流程的范例。在其他实施例中，步骤S13至S16可在步骤S17之前的任何时间点进行。
此外，虽然上述实施例是以工作平台22作为范例来说明，实际上本发明所提供的系统1和方法可应用于建立进给系统2的其他部件(例如但不限于螺杆(丝杠))的数字孪生模型及其孪生动态特性，或者也可应用于建立机台除了进给系统2以外的装置中的部件的数字孪生模型及其孪生动态特性。
虽然上述实施例的数据库12和18是分开设立，然而在本发明中并不限于此实施态样。在其他实施例中，数据库12和18也可改为整合成一个。
虽然本发明以前述之实施例揭露如上，然而这些实施例并非用以限定本发明。在不脱离本发明之精神和范围内，所为之更动、润饰与各实施态样的组合，均属本发明之专利保护范围。关于本发明所界定之保护范围请参考所附之申请专利范围。

Claims (9)

1.一种建立数字孪生模型的方法，适用于建立一进给系统的至少一部件的数字孪生模型，其特征在于：该部件具有对应的一组实际特征值和一组实际特征向量，该建立数字孪生模型的方法由至少一处理器执行且包含以下步骤：
(A) 由一用户界面接收一使用者设定，并根据该使用者设定，设定一几何体图像，该几何体图像的一简化几何体的轮廓对应该部件的轮廓，该使用者设定关联于该简化几何体的形状和尺寸；
(B) 取样该几何体图像的该简化几何体而获得第二位置数据；
(C) 由一数据库取得该部件的材质数据；
(D) 以一模态分析法，根据该简化几何体的第二尺寸数据和该第二位置数据及该材质数据计算出一组模型特征值和一组模型特征向量；
(E) 以一模态验证法，判断该组实际特征向量与该组模型特征向量的相似度；及
(F) 在判断出该组实际特征向量相似于该组模型特征向量时，定义该简化几何体为该部件的该数字孪生模型以及定义该组模型特征值和该组模型特征向量为该部件的孪生动态特性，
其中，该第二尺寸数据的数据量少于该部件的第一尺寸数据的数据量，该第二位置数据的数据量少于该部件的第一位置数据的数据量，该第一尺寸数据和该第一位置数据储存于该数据库并且是由该部件的一部件图像取得。
2.根据权利要求1所述的建立数字孪生模型的方法，其特征在于：所述组实际特征值和该组实际特征向量是以该模态分析法，根据该第一尺寸数据、该材质数据和该第一位置数据计算出。
3.根据权利要求1所述的建立数字孪生模型的方法，其特征在于：所述步骤(B)以及由该部件图像取得该第一位置数据的方法是以有限元素法或连续体法进行。
4.根据权利要求1所述的建立数字孪生模型的方法，其特征在于：所述步骤(B)包括以下步骤：
(B1) 将该简化几何体离散化成多个第二图像块；及
(B2) 定义各该第二图像块的各顶点的像素坐标为该第二位置数据。
5.根据权利要求1所述的建立数字孪生模型的方法，其特征在于：由所述部件图像取得该第一位置数据的方法包括以下步骤：
(G) 将该部件图像离散化成多个第一图像块；及
(H) 定义各该第一图像块的各顶点的像素坐标为该第一位置数据。
6.根据权利要求1所述的建立数字孪生模型的方法，其特征在于：所述模态验证法是模态可靠度准则。
7.根据权利要求1所述的建立数字孪生模型的方法，其特征在于：所述简化几何体为立方体、长方体、平板或圆柱体。
8.根据权利要求1所述的建立数字孪生模型的方法，其特征在于：所述部件为传动元件或工作平台，该传动元件为轴承、滚珠螺杆、回转工作台或线性滑轨。
9.一种建立数字孪生模型的系统，其特征在于：包含至少一处理器，被配置来执行如权利要求1所述的建立数字孪生模型的方法。
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