CN115796016A - 一种数字孪生模型的建立方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数字孪生建模领域，具体是一种数字孪生模型的建立方法，其具体步骤如下：S1、规则与约束模型；S2、属性方法建模；S3、数据模型；S4、实体建模；S5、融合模型；S6、数据孪生模型；通过本发明的属性方法建模对数字孪生建模步骤的划分拆解以提高建模方法的通用性，数字孪生模型建模步骤的拆分更适宜于多人团队的协作和模块化组装模型，提高了建立模型的扩展性和利用率；针对各个建模子环节的评价标准，减少了不同场景建模过程中相似环节的差异，进一步提高了模型的模块化程度。
Description
技术领域
本发明涉及数字孪生建模领域，具体是一种数字孪生模型的建立方法。
背景技术
如今数字孪生技术发展迅速，数字孪生技术与各行各业的结合已经成为了趋势，现有的数字孪生的应用，其建模具有相当程度的特殊性，即在针对某一特定问题时通过对特定问题的分析进而依据以上分析进行建模。现有建模技术与使用场景有较高相关性，需要在对使用场景进行分析后确立数字孪生模型的整体框架。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出一种数字孪生模型的建立方法。
一种数字孪生模型的建立方法，其具体步骤如下：
S1、规则与约束模型：用XML语言存储规则与约束信息，在需要对模型赋予这些规则和约束的时候提取相应的XML语言文件转化为程序文件；
S2、属性方法建模：分析孪生场景确定各实体模型部件所具有的属性和方法，对需要的属性和方法进行综合分析提取共性属性和方法进行模块化、组件化的编程实现；
S3、数据模型：通过不同类型模型的建立过程的功能与模型分析对孪生场景中的相关数据进行取舍，在确定了相关数据之后比较、分析数据间的联系从而确定一个或多个主要数据即主键用以规范数据的存取；
S4、实体建模：对孪生场景中的静态实体进行建模，对于主要部件应力求还原实体，对于次要实体要素简化或忽略；
S5、融合模型：
a、通过分析实体模型不同部件与属性和方法模型的相互作用范围，以及规则约束模型对实体模型及其所具有的属性和方法的驱动方式和效果；
b、通过将动作时序关系、工艺约束关系、能量流、信息流、物料流类映射到模型中，使模型之间产生与现实拟合的逻辑、行为；
S6、数据孪生模型：按照实体模型、属性模型、约束/规则模型、数据模型、融合模型的顺序进行数据交互。
所述的步骤S2的方法组件需要提供灵活的外部接口以实现不同表现形式的方法执行。
所述的步骤S4的还原实体包括入装配工作台中的机器人模型、机器人模型在工作台中的相对位置、装配物料在工作台中的相对位置类。
所述的步骤S4的次要实体要素具体为装配工作台中的线路、连接气缸的气管类。
所述的步骤S5中规则约束模型对实体模型及其所具有的属性和方法的驱动方式和效果具体为装配平台中对于装配材料物理属性的约束和机器人运动行为的约束。
所述的步骤S6中的实体模型需要进行比对验证、设计图纸比较类。
所述的步骤S6中的属性模型需要进行一致性验证，人工设置可变的规则/约束，比对是否按照预定的规则/约束逻辑产生行为。
所述的步骤S6中的约束/规则模型具体为锚点验证，使用预制的或者验证过的实体模型与属性模型并在其上关键位置或逻辑设置锚点，验证运行逻辑和行为是否与设计一致。
所述的步骤S6中的数据模型需要进行数据比对验证即将有明确预期的数据在经过模型处理前后分发一份到比对环节验证数据处理结果的正确性，若在研发与调试阶段通过验证，则认为合格。
所述的步骤S6中的融合模型是依赖于上述模型的正确性与精准度，通过完整运行设计场景或特制的场景来验证。
本发明的有益效果是：通过本发明的属性方法建模对数字孪生建模步骤的划分拆解以提高建模方法的通用性，数字孪生模型建模步骤的拆分更适宜于多人团队的协作和模块化组装模型，提高了建立模型的扩展性和利用率；针对各个建模子环节的评价标准，减少了不同场景建模过程中相似环节的差异，进一步提高了模型的模块化程度。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1为本发明的流程结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面对本发明进一步阐述。
如图1所示，一种数字孪生模型的建立方法，其具体步骤如下：
S1、规则与约束模型：用XML语言存储规则与约束信息，在需要对模型赋予这些规则和约束的时候提取相应的XML语言文件转化为程序文件；
S2、属性方法建模：分析孪生场景确定各实体模型部件所具有的属性和方法，对需要的属性和方法进行综合分析提取共性属性和方法进行模块化、组件化的编程实现；
S3、数据模型：通过不同类型模型的建立过程的功能与模型分析对孪生场景中的相关数据进行取舍，在确定了相关数据之后比较、分析数据间的联系从而确定一个或多个主要数据即主键用以规范数据的存取；
S4、实体建模：对孪生场景中的静态实体进行建模，对于主要部件应力求还原实体，对于次要实体要素简化或忽略；
S5、融合模型：
a、通过分析实体模型不同部件与属性和方法模型的相互作用范围，以及规则约束模型对实体模型及其所具有的属性和方法的驱动方式和效果；
b、通过将动作时序关系、工艺约束关系、能量流、信息流、物料流类映射到模型中，使模型之间产生与现实拟合的逻辑、行为；
S6、数据孪生模型：按照实体模型、属性模型、约束/规则模型、数据模型、融合模型的顺序进行数据交互。
具体的，所述的步骤S1在分析孪生场景之后提取与场景相关或主要相关的规则与约束如何分析有无公式或数据，这是由于在数字化建模中对现实物理约束的建模实现困难且效果相较于其他模型较差，因此只提取主要的或相关的约束与规则进行建模，具体规则跟约束如下：
分析结果：对上表进行分析可知，在本装配作业生产过程中，对装配精度产生较大影响的约束为重力约束、刚体约束和直线运动约束，运动惯性类约束在低速、轻载的情况下可以忽略不计。
所述的步骤S2的方法组件需要提供灵活的外部接口以实现不同表现形式的方法执行，具体内容如下：
分析结果：由上表分析可确定此例中具有普遍性的属性包括了质量、刚体以及直线运动，对于质量属性，设定质心坐标和质量大小为其主要特征；对于刚体属性，设定一个空间集为其主要特征；对于直线运动属性，以其运动相对坐标系为主要特征。
具体的，所述的步骤S3对于数据模型的建立依赖于孪生场景的功能和上述三个步骤，数据模型的建立应当是穿插于各个建模步骤之间。
具体的，所述的步骤S3以装配工作台为例，数据模型选取时间戳为主键，联系机器人各个关节的运动数据和装配状态。
所述的步骤S4的还原实体包括入装配工作台中的机器人模型、机器人模型在工作台中的相对位置、装配物料在工作台中的相对位置类。
通过本发明的属性方法建模对数字孪生建模步骤的划分拆解以提高建模方法的通用性，数字孪生模型建模步骤的拆分更适宜于多人团队的协作和模块化组装模型，提高了建立模型的扩展性和利用率；针对各个建模子环节的评价标准，减少了不同场景建模过程中相似环节的差异，进一步提高了模型的模块化程度。
所述的步骤S4的次要实体要素具体为装配工作台中的线路、连接气缸的气管类。
具体的，所述的步骤S5中对于不同场景和需求的模型，其模型融合的具体规则应当具体分析。
所述的步骤S5中规则约束模型对实体模型及其所具有的属性和方法的驱动方式和效果具体为装配平台中对于装配材料物理属性的约束和机器人运动行为的约束。
所述的步骤S6中的实体模型需要进行比对验证、设计图纸比较类。
所述的步骤S6中的属性模型需要进行一致性验证，人工设置可变的规则/约束，比对是否按照预定的规则/约束逻辑产生行为。
所述的步骤S6中的约束/规则模型具体为锚点验证，使用预制的或者验证过的实体模型与属性模型并在其上关键位置或逻辑设置锚点，验证运行逻辑和行为是否与设计一致。
所述的步骤S6中的数据模型需要进行数据比对验证即将有明确预期的数据在经过模型处理前后分发一份到比对环节验证数据处理结果的正确性，若在研发与调试阶段通过验证，则认为合格。
所述的步骤S6中的融合模型是依赖于上述模型的正确性与精准度，通过完整运行设计场景或特制的场景来验证。
具体的，数据孪生的实现基础在于数据的交互，对于一个特点的场景而言，建立其孪生数据模型的第一步需要确定其数据类型和数据量，在一般生产实际中，其产生并可记录的数据量并不足以用以复现现实世界，因此一般而言确定数据类型和数据量的方法是汇总实际场景的硬件设备以及传感器的数据信息，以此作为后续数据模型建立的基础。
具体的，在步骤S6确定了总体数据后，需要对所有数据进行联系性分析，例如能够采集到的工业机器人数据一般包括相对位移、速度，在局域网内的数据传输中，就可以认为位移与速度信息具有同一性从而在数据模型中剔除速度的数据。经过这一步骤，数据模型中应该包含了所有能够获取到的互相独立的数据，此时即可按照孪生目的需要选取其中的部分数据为主要数据用来标识数据的特征。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (10)
1.一种数字孪生模型的建立方法，其特征在于：其具体步骤如下：
S1、规则与约束模型：用XML语言存储规则与约束信息，在需要对模型赋予这些规则和约束的时候提取相应的XML语言文件转化为程序文件；
S2、属性方法建模：分析孪生场景确定各实体模型部件所具有的属性和方法，对需要的属性和方法进行综合分析提取共性属性和方法进行模块化、组件化的编程实现；
S3、数据模型：通过不同类型模型的建立过程的功能与模型分析对孪生场景中的相关数据进行取舍，在确定了相关数据之后比较、分析数据间的联系从而确定一个或多个主要数据即主键用以规范数据的存取；
S4、实体建模：对孪生场景中的静态实体进行建模，对于主要部件应力求还原实体，对于次要实体要素简化或忽略；
S5、融合模型：
a、通过分析实体模型不同部件与属性和方法模型的相互作用范围，以及规则约束模型对实体模型及其所具有的属性和方法的驱动方式和效果；
b、通过将动作时序关系、工艺约束关系、能量流、信息流、物料流类映射到模型中，使模型之间产生与现实拟合的逻辑、行为；
S6、数据孪生模型：按照实体模型、属性模型、约束/规则模型、数据模型、融合模型的顺序进行数据交互。
2.根据权利要求1所述的一种数字孪生模型的建立方法，其特征在于：所述的步骤S2的方法组件需要提供灵活的外部接口以实现不同表现形式的方法执行。
3.根据权利要求1所述的一种数字孪生模型的建立方法，其特征在于：所述的步骤S4的还原实体包括入装配工作台中的机器人模型、机器人模型在工作台中的相对位置、装配物料在工作台中的相对位置类。
4.根据权利要求1所述的一种数字孪生模型的建立方法，其特征在于：所述的步骤S4的次要实体要素具体为装配工作台中的线路、连接气缸的气管类。
5.根据权利要求1所述的一种数字孪生模型的建立方法，其特征在于：所述的步骤S5中规则约束模型对实体模型及其所具有的属性和方法的驱动方式和效果具体为装配平台中对于装配材料物理属性的约束和机器人运动行为的约束。
6.根据权利要求1所述的一种数字孪生模型的建立方法，其特征在于：所述的步骤S6中的实体模型需要进行比对验证、设计图纸比较类。
7.根据权利要求1所述的一种数字孪生模型的建立方法，其特征在于：所述的步骤S6中的属性模型需要进行一致性验证，人工设置可变的规则/约束，比对是否按照预定的规则/约束逻辑产生行为。
8.根据权利要求1所述的一种数字孪生模型的建立方法，其特征在于：所述的步骤S6中的约束/规则模型具体为锚点验证，使用预制的或者验证过的实体模型与属性模型并在其上关键位置或逻辑设置锚点，验证运行逻辑和行为是否与设计一致。
9.根据权利要求1所述的一种数字孪生模型的建立方法，其特征在于：所述的步骤S6中的数据模型需要进行数据比对验证即将有明确预期的数据在经过模型处理前后分发一份到比对环节验证数据处理结果的正确性，若在研发与调试阶段通过验证，则认为合格。
10.根据权利要求1所述的一种数字孪生模型的建立方法，其特征在于：所述的步骤S6中的融合模型是依赖于上述模型的正确性与精准度，通过完整运行设计场景或特制的场景来验证。
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|---|---|---|---|---|
| CN116614344A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-08-18 | 北京城建智控科技股份有限公司 | 一种基于数字孪生的故障诊断方法及系统 |
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| CN116614344A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-08-18 | 北京城建智控科技股份有限公司 | 一种基于数字孪生的故障诊断方法及系统 |
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