CN115906708A - 一种基于数字孪生的云端仿真方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及流体仿真技术领域，具体公开了一种基于数字孪生的云端仿真方法及系统，所述方法包括接收用户输入的数字孪生场景；所述数字孪生场景包括若干个三维构件；获取并显示预设的仿真器，接收用户输入的选取信息，基于所述选取信息建立仿真器与三维构件之间的关联；接收用户输入的配置信息；所述配置信息至少包括迭代步数、孪生体属性及基于孪生体属性的条件；根据配置后的仿真器对数字孪生场景进行仿真运算，得到运算结果；生成二维云图白板，在预设的显示条件下基于所述二维云图白板显示运算结果。本发明极大地降低了相关人员的仿真工作量，降低了相关软件的使用门槛，便捷度极高。

Description

一种基于数字孪生的云端仿真方法及系统

技术领域

本发明涉及流体仿真技术领域，具体是一种基于数字孪生的云端仿真方法及系统。

背景技术

现有的云上CFD(Computat ional Fluid Dynamics，计算流体动力学)计算平台可以实现CFD的脚本标准流程化模式或应用图形界面模式的调用求解，但是：

首先，这两种模式都需要用户分别逐次对CFD软件手动进行配置和求解，因而难以与数字孪生平台集成，而且求解只进行一次，不会根据后续参数的变化求解新的场景，也不符合数字孪生应用自动实时更新的要求；

其次，这种计算的得到的中间/结果文件，如云图、数据曲线等，只能在原CFD软件或专业绘图软件内查看，无法加入数字孪生的应用场景中；

最后，脚本编辑或图形化配置都要求用户充分了解CFD软件的使用，理解机理模型的各类参数和条件，对用户要求较高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于数字孪生的云端仿真方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于数字孪生的云端仿真方法，所述方法包括：

接收用户输入的数字孪生场景；所述数字孪生场景包括若干个三维构件；

获取并显示预设的仿真器，接收用户输入的选取信息，基于所述选取信息建立仿真器与三维构件之间的关联；

接收用户输入的配置信息；所述配置信息至少包括迭代步数、孪生体属性及基于孪生体属性的条件；

根据配置后的仿真器对数字孪生场景进行仿真运算，得到运算结果；

生成二维云图白板，在预设的显示条件下基于所述二维云图白板显示运算结果。

作为本发明进一步的方案：所述接收用户输入的数字孪生场景的步骤包括接收用户上传的本地模型和接收用户在预设的系统模型库中选取的模型文件。

作为本发明进一步的方案：所述接收用户输入的配置信息的步骤包括：

选取仿真软件；

选取仿真计算机理模型；

设定仿真输出脚本文件内机理模型参数；

设定求解条件；所述求解条件包含迭代步数；

设定孪生体属性，所述孪生体属性包括IoT温度值；

设定基于孪生体属性的条件；当所述孪生体属性达到所述基于孪生体属性的条件时，触发仿真运算过程。

作为本发明进一步的方案：所述根据配置后的仿真器对数字孪生场景进行仿真运算，得到运算结果的步骤包括：

步骤S401：生成唯一标签；

步骤S402：记录IoT温度值；所述IoT温度值为仿真器对应的三维构件的参数；

步骤S403：将所述IoT温度值达到预设的基于IoT温度值的条件时，调用脚本文件，进行仿真运算；

步骤S404：当仿真运算结束时，绘制响应温度场；

循环执行上述内容；其中，初始IoT温度值为预设的推送值。

作为本发明进一步的方案：所述根据配置后的仿真器对数字孪生场景进行仿真运算，得到运算结果的步骤还包括：

当调用脚本文件完成时，生成含有对应三维构件的标签的提醒弹窗；

当仿真运算结束时，生成含有对应三维构件的标签的提醒弹窗。

作为本发明进一步的方案：所述调用脚本文件，进行仿真运算的步骤包括：

根据配置信息和IoT温度值更新脚本文件；

基于更新后的脚本文件运行Fluent计算，得到预设格式的仿真运算结果；

其中，所述脚本文件的生成步骤包括：

定义仿真输入数据；所述仿真输入数据包括网格和模型边界条件；

定义初始参数；所述初始参数与配置信息和IoT温度值相关；

设定基于迭代步数的运算函数；

设定结果输出文件格式；

设定终止条件。

本发明技术方案还提供了一种基于数字孪生的云端仿真系统，所述系统包括：

场景输入模块，用于接收用户输入的数字孪生场景；所述数字孪生场景包括若干个三维构件；

关联建立模块，用于获取并显示预设的仿真器，接收用户输入的选取信息，基于所述选取信息建立仿真器与三维构件之间的关联；

仿真器配置模块，用于接收用户输入的配置信息；所述配置信息至少包括迭代步数、孪生体属性及基于孪生体属性的条件；

运算执行模块，用于根据配置后的仿真器对数字孪生场景进行仿真运算，得到运算结果；

结果显示模块，用于生成二维云图白板，在预设的显示条件下基于所述二维云图白板显示运算结果。

作为本发明进一步的方案：所述仿真器配置模块包括：

软件选取单元，用于选取仿真软件；

模型选取单元，用于选取仿真计算机理模型；

参数设定单元，用于设定仿真输出脚本文件内机理模型参数；

条件设定单元，用于设定求解条件；所述求解条件包含迭代步数；

属于设定单元，用于设定孪生体属性，所述孪生体属性包括IoT温度值；

阈值设定单元，用于设定基于孪生体属性的条件；当所述孪生体属性达到所述基于孪生体属性的条件时，触发仿真运算过程。

作为本发明进一步的方案：所述运算执行模块的包括：

标签生成单元，用于生成唯一标签；

温度记录单元，用于记录IoT温度值；所述IoT温度值为仿真器对应的三维构件的参数；

脚本调用单元，用于将所述IoT温度值达到预设的基于IoT温度值的条件时，调用脚本文件，进行仿真运算；

温度场重绘单元，用于当仿真运算结束时，绘制响应温度场；

循环执行单元，用于循环执行标签生成单元、温度记录单元、脚本调用单元和温度场重绘单元；其中，初始IoT温度值为预设的推送值。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明基于数字孪生建模工具的机理模型配置脚本生成，支持外部数据表/数据库表与工具中数据表和字段的匹配导入，使机理模型的配置过程更简便；基于数字孪生建模工具提供的IoT数据和阈值，自动触发仿真计算,驱动机理模型，实现结果实时更新；基于CFD软件的后台计算结果文件，将其回收、解析并通过可视化置入三维数字孪生场景，极大地降低了相关人员的仿真工作量，降低了相关软件的使用门槛，便捷度极高。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。

图1为基于数字孪生的云端仿真方法的实现架构图。

图2为基于数字孪生的云端仿真方法的使用流程图。

具体实施方式

数字孪生(Digital Twin)是指充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生集成了多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，流体仿真就是其中之一

计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics，CFD)是近代流体力学、数值数学和计算机科学结合的产物，是一门具有强大生命力的交叉科学。它是将流体力学的控制方程中积分、微分项近似地表示为离散的代数形式，使其成为代数方程组，然后通过计算机求解这些离散的代数方程组，获得离散的时间或空间点上的数值解。

在CFD领域，最终的目标是利用不断进步的计算能力和技术，尽快解决实际的工程问题。但是当问题很复杂时，由于涉及到海量数学计算，对计算资源的需求非常高，往往无法在有限的时间内得到结果。因此当本地高性能计算(High Performance Computing，HPC)资源受限，云端高性能计算(Cloud HPC)就是其中一种解决方案。

现有的云上CFD计算平台可以实现CFD的脚本标准流程化模式或应用图形界面模式的调用求解，但是：

首先，这两种模式都需要用户分别逐次对CFD软件手动进行配置和求解，因而难以与数字孪生平台集成，而且求解只进行一次，不会根据后续参数的变化求解新的场景，也不符合数字孪生应用自动实时更新的要求；

其次，这种计算的得到的中间/结果文件，如云图、数据曲线等，只能在原CFD软件或专业绘图软件内查看，无法加入数字孪生的应用场景中；

最后，脚本编辑或图形化配置都要求用户充分了解CFD软件的使用，理解机理模型的各类参数和条件，对用户要求较高。

为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1

本发明实施例中，一种基于数字孪生的云端仿真方法，所述方法包括：

接收用户输入的数字孪生场景；所述数字孪生场景包括若干个三维构件；

其中，所述接收用户输入的数字孪生场景的步骤包括接收用户上传的本地模型和接收用户在预设的系统模型库中选取的模型文件；

获取并显示预设的仿真器，接收用户输入的选取信息，基于所述选取信息建立仿真器与三维构件之间的关联；

对于所述仿真器，需要进行具体的说明，如下：

在本发明技术方案的一个实例中，数字孪生场景配置时，对每个三维构件，可关联1个或多个Simulator(仿真器)，每个Simulator有如下属性：

表1静态属性表

数字孪生场景运行时，对每个Simulator需要如下数据：

表2动态属性表

接收用户输入的配置信息；所述配置信息至少包括迭代步数、孪生体属性及基于孪生体属性的条件；

当对用户输入的数字孪生场景中各个三维构件均进行仿真器的关联之后，接收用户输入的配置信息；用户只需在图形化界面配置CFD软件所需的具备一定通用性的仿真参数和求解条件，即可自动生成相应的脚本文件，后台调用CFD软件开始求解。

根据配置后的仿真器对数字孪生场景进行仿真运算，得到运算结果；

在本发明技术方案的一个实例中，用户可以将机理模型的一些参数设置为IoT数据，当数据产生一定变化，超出设定的变化阈值时，会自动生成新的脚本文件，并调用开始新的求解，得到基于新数据的计算结果。

生成二维云图白板，在预设的显示条件下基于所述二维云图白板显示运算结果。

当仿真运算结束后，可以自动解析CFD软件的结果文件，将结果数据呈现在用户界面内，或将产生的云图、迹线等结果绘制在三维数字孪生场景中。

具体过程为：

a.添加一个二维云图显示白板；

b.通过三维场景编辑功能，将该白板移动、旋转、放缩至特定位置；

系统运行时，将：

a.依据仿真结果，在二维白板实时绘制云图；

b.仿真计算依据如下规则自动触发：

i.首次接收到关联IoT温度值时触发首次计算；

i i.后续每当温度变化超过设定值时自动触发计算。

如图1所示，在本发明技术方案的一个实例中，提供了两个后台服务和一个场景运行前端，所述两个后台服务包括场景配置后台服务和场景运行后台服务。

其中：

场景配置后台服务：完成前端孪生体仿真参数配置工作的响应；

场景运行后台服务：根据配置的机理模型数据，管理仿真计算过程，由实时数据驱动，调用机理模型仿真计算服务，启动计算或获取计算结果，并向前端发送计算状态消息和用于三维绘制的计算结果数据。

作为本发明技术方案的一个优选实施例，所述接收用户输入的配置信息的步骤包括：

选取仿真软件；

选取仿真计算机理模型；

设定仿真输出脚本文件内机理模型参数；

设定求解条件；所述求解条件包含迭代步数；

设定孪生体属性，所述孪生体属性包括IoT温度值；

设定基于孪生体属性的条件；当所述孪生体属性达到所述基于孪生体属性的条件时，触发仿真运算过程。

如图2所示，仿真器的配置过程为预处理阶段，用户通过上传本地模型或使用系统模型库中模型文件，选择需要进行仿真计算的三维模型，在属性面板编辑仿真参数如下：

a.选择仿真软件；

b.选择仿真计算机理模型；

c.设定仿真输入脚本文件内机理模型参数；

d.设定迭代步数等求解条件；

e.设定关联孪生体属性，如IoT温度值；

f.设定自动触发仿真计算的条件：当IoT温度变化超过设定值时，自动触发仿真计算。

作为本发明技术方案的一个优选实施例，所述根据配置后的仿真器对数字孪生场景进行仿真运算，得到运算结果的步骤包括：

步骤S401：生成唯一标签；

步骤S402：记录IoT温度值；所述IoT温度值为仿真器对应的三维构件的参数；

步骤S403：将所述IoT温度值达到预设的基于IoT温度值的条件时，调用脚本文件，进行仿真运算；

步骤S404：当仿真运算结束时，绘制响应温度场；

循环执行上述内容；其中，初始IoT温度值为预设的推送值。

进一步的，当调用脚本文件完成时，生成含有对应三维构件的标签的提醒弹窗；

当仿真运算结束时，生成含有对应三维构件的标签的提醒弹窗。

在本发明技术方案的一个实例中，提供了一种具体的仿真计算流程，如下：

页面初始加载时，通过后台服务，获得Simulator列表，对列表中每个Simulator，其对应三维构件通过孪生体关联，可获得其通过WebSocket推送的高炉温度值，初次获得所需的温度值时，触发第1次仿真计算，并记录LastRunCondTemp和RunningID。

对每一次计算：

1)生成1个唯一标识，RunningID；

2)记录此时IoT温度值LastRunCondTemp和RunningID；

3)调用后台计算服务：StartSimulation(SimulatorID,LastRunCondTemp,RunningID)；

4)弹窗提醒(弹窗2秒，自动消失)“XXX(三维构件名成)温度场仿真计算已启动”；

5)向后台计算服务异步请求计算结果：GetSimulationResult(RunningID)，请求成功时，弹窗提醒；

6)弹窗提醒(弹窗2秒，自动消失)“XXX温度场仿真计算已完成”，获取结果数据，并触发响应温度场面重绘。

每当获取到WebSocket推送的温度值时，根据SimuCondTemp、LastRunCondTemp和IoT温度值决定是否启动新一次计算：当ABS(IoT温度值-LastRunCondTemp)>SimuCondTemp时，触发新的计算。

其中，各参数含义参考上述仿真器的静态属性表和动态属性表。

具体的，所述调用脚本文件，进行仿真运算的步骤包括：

根据配置信息和IoT温度值更新脚本文件；

基于更新后的脚本文件运行Fluent计算，得到预设格式的仿真运算结果；

其中，所述脚本文件的生成步骤包括：

定义仿真输入数据；所述仿真输入数据包括网格和模型边界条件；

定义初始参数；所述初始参数与配置信息和IoT温度值相关；

设定基于迭代步数的运算函数；

设定结果输出文件格式；

设定终止条件。

在本发明技术方案的一个实例中，调用StartSimulation(SimulatorID,LastRunCondTemp,SimuAPPModelConfig.Steps，RunningID)：

1)获取SimulatorID对应中的Jou文件；

2)根据参数改写Jou文件；

3)运行Fluent计算。

调用GetSimulationResult(RunningID)：

1)RunningID.txt成功生成(计算已结束)；

2)将该文件按给定的格式要求处理成json返回。

其中，所述Jou文件的一个实例如下：

/file/read-case-data"d:\fluent\gaseous combustion.cas"

/solve/initialize/set-defaults temperature 2500

/solve/initialize/initialize-flow

/solve/iterate 200

file/export/ascii t013.out(*),total-temperature()no

exit

Yes。

实例中：

第1行定义仿真输入数据，包括网格、模型边界条件等。

第2行定义可修改的初始参数。

第3行进行初始化。

第4行指定迭代步数后开始计算。

第5行设定结果输出文件格式，限定为系统可解读的文本格式。

第6至7行为终止计算程序(避免多次计算后服务器驻留多份进程)。

通过上述方式，可支持与数字孪生场景的实时关联仿真。

为了使得本领域技术人员更好地了解本发明内容，对本发明技术方案的功能总结如下：

1)配置场景时：

基于算例，提供具备一定通用性的仿真参数配置；

根据用户在数字孪生建模工具内对机理模型的简单图形化配置，自动生成相应的journal脚本文件，调用Fluent求解；

支持对多个构件分别独立配置；

2)发布数字孪生场景后：

根据物联IoT数据触发仿真计算；

第一次获取到相关构件温度物联数据时，触发第1次计算；

随后依据设定的“触发温度变化”值，自动触发后续计算；

3)调用Fluent求解完成后：

自动解析Fluent所产生的结果文件，呈现在数字孪生场景中；

计算状态显示，弹窗或提醒消息样式提示“XX孪生体温度场仿真计算已启动”、“XX孪生体温场仿真计算已完成”。

作为本发明技术方案的一个优选实施例：

1)相比于根据IoT数据的变化幅度判断是否调用启动新的求解，也可以设定一个时间步长，每隔一段时间自动触发一次计算，同样可以视为实现CFD仿真结果的实时更新。

这种方法得到的结果相比而言较为精细稳定，但由于过程中不判断求解的需求，始终进行求解器的调用，容易造成资源极大的浪费。

2)另一种实现机理模型配置的方法是实现在CFD软件内完成所有参数的设置，如果模型本身拥有完整的参数设置和求解条件，且在数字孪生场景中不发生参数变化，就不需要再在数字孪生平台使用脚本补充、更改参数。

但是，大多数数字孪生场景中需要机理模型仿真的情况下，其环境、参数都是实时改变的，因此配置脚本文件这一步骤一般不可省略。

实施例2

与实施例1不同的是，在本发明实施例中，提供了一种基于数字孪生的云端仿真系统，所述系统包括：

场景输入模块，用于接收用户输入的数字孪生场景；所述数字孪生场景包括若干个三维构件；

关联建立模块，用于获取并显示预设的仿真器，接收用户输入的选取信息，基于所述选取信息建立仿真器与三维构件之间的关联；

仿真器配置模块，用于接收用户输入的配置信息；所述配置信息至少包括迭代步数、孪生体属性及基于孪生体属性的条件；

运算执行模块，用于根据配置后的仿真器对数字孪生场景进行仿真运算，得到运算结果；

结果显示模块，用于生成二维云图白板，在预设的显示条件下基于所述二维云图白板显示运算结果。

所述仿真器配置模块包括：

软件选取单元，用于选取仿真软件；

模型选取单元，用于选取仿真计算机理模型；

参数设定单元，用于设定仿真输出脚本文件内机理模型参数；

条件设定单元，用于设定求解条件；所述求解条件包含迭代步数；

属于设定单元，用于设定孪生体属性，所述孪生体属性包括IoT温度值；

阈值设定单元，用于设定基于孪生体属性的条件；当所述孪生体属性达到所述基于孪生体属性的条件时，触发仿真运算过程。

所述运算执行模块的包括：

标签生成单元，用于生成唯一标签；

温度记录单元，用于记录IoT温度值；所述IoT温度值为仿真器对应的三维构件的参数；

脚本调用单元，用于将所述IoT温度值达到预设的基于IoT温度值的条件时，调用脚本文件，进行仿真运算；

温度场重绘单元，用于当仿真运算结束时，绘制响应温度场；

循环执行单元，用于循环执行标签生成单元、温度记录单元、脚本调用单元和温度场重绘单元；其中，初始IoT温度值为预设的推送值。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于数字孪生的云端仿真方法，其特征在于，所述方法包括：

接收用户输入的数字孪生场景；所述数字孪生场景包括若干个三维构件；

获取并显示预设的仿真器，接收用户输入的选取信息，基于所述选取信息建立仿真器与三维构件之间的关联；

接收用户输入的配置信息；所述配置信息至少包括迭代步数、孪生体属性及基于孪生体属性的条件；

根据配置后的仿真器对数字孪生场景进行仿真运算，得到运算结果；

生成二维云图白板，在预设的显示条件下基于所述二维云图白板显示运算结果。

2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的云端仿真方法，其特征在于，所述接收用户输入的数字孪生场景的步骤包括接收用户上传的本地模型和接收用户在预设的系统模型库中选取的模型文件。

3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的云端仿真方法，其特征在于，所述接收用户输入的配置信息的步骤包括：

选取仿真软件；

选取仿真计算机理模型；

设定仿真输出脚本文件内机理模型参数；

设定求解条件；所述求解条件包含迭代步数；

设定孪生体属性，所述孪生体属性包括IoT温度值；

设定基于孪生体属性的条件；当所述孪生体属性达到所述基于孪生体属性的条件时，触发仿真运算过程。

4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的云端仿真方法，其特征在于，所述根据配置后的仿真器对数字孪生场景进行仿真运算，得到运算结果的步骤包括：

生成唯一标签；

记录IoT温度值；所述IoT温度值为仿真器对应的三维构件的参数；

将所述IoT温度值达到预设的基于IoT温度值的条件时，调用脚本文件，进行仿真运算；

当仿真运算结束时，绘制响应温度场；

循环执行上述内容；其中，初始IoT温度值为预设的推送值。

5.根据权利要求4所述的基于数字孪生的云端仿真方法，其特征在于，所述根据配置后的仿真器对数字孪生场景进行仿真运算，得到运算结果的步骤还包括：

当调用脚本文件完成时，生成含有对应三维构件的标签的提醒弹窗；

当仿真运算结束时，生成含有对应三维构件的标签的提醒弹窗。

6.根据权利要求4所述的基于数字孪生的云端仿真方法，其特征在于，所述调用脚本文件，进行仿真运算的步骤包括：

根据配置信息和IoT温度值更新脚本文件；

基于更新后的脚本文件运行Fluent计算，得到预设格式的仿真运算结果；

其中，所述脚本文件的生成步骤包括：

定义仿真输入数据；所述仿真输入数据包括网格和模型边界条件；

定义初始参数；所述初始参数与配置信息和IoT温度值相关；

设定基于迭代步数的运算函数；

设定结果输出文件格式；

设定终止条件。

7.一种基于数字孪生的云端仿真系统，其特征在于，所述系统包括：

场景输入模块，用于接收用户输入的数字孪生场景；所述数字孪生场景包括若干个三维构件；

关联建立模块，用于获取并显示预设的仿真器，接收用户输入的选取信息，基于所述选取信息建立仿真器与三维构件之间的关联；

仿真器配置模块，用于接收用户输入的配置信息；所述配置信息至少包括迭代步数、孪生体属性及基于孪生体属性的条件；

运算执行模块，用于根据配置后的仿真器对数字孪生场景进行仿真运算，得到运算结果；

结果显示模块，用于生成二维云图白板，在预设的显示条件下基于所述二维云图白板显示运算结果。

8.根据权利要求7所述的基于数字孪生的云端仿真系统，其特征在于，所述仿真器配置模块包括：

软件选取单元，用于选取仿真软件；

模型选取单元，用于选取仿真计算机理模型；

参数设定单元，用于设定仿真输出脚本文件内机理模型参数；

条件设定单元，用于设定求解条件；所述求解条件包含迭代步数；

属于设定单元，用于设定孪生体属性，所述孪生体属性包括IoT温度值；

阈值设定单元，用于设定基于孪生体属性的条件；当所述孪生体属性达到所述基于孪生体属性的条件时，触发仿真运算过程。

9.根据权利要求7所述的基于数字孪生的云端仿真系统，其特征在于，所述运算执行模块的包括：

标签生成单元，用于生成唯一标签；

温度记录单元，用于记录IoT温度值；所述IoT温度值为仿真器对应的三维构件的参数；

脚本调用单元，用于将所述IoT温度值达到预设的基于IoT温度值的条件时，调用脚本文件，进行仿真运算；

温度场重绘单元，用于当仿真运算结束时，绘制响应温度场；

循环执行单元，用于循环执行标签生成单元、温度记录单元、脚本调用单元和温度场重绘单元；其中，初始IoT温度值为预设的推送值。

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