一次“MBSE”与“数字孪生”的邂逅体验

MICHAEL09

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什么是 “数字孪生”？

数字孪生，通俗的说，就是构建一个现实物理产品的“数字克隆体”或“数字双胞胎”，通过对“数字克隆体”的分析、模拟，来指导现实物理产品的设计、制造、使用与维护。为了使“数字克隆体”更好地逼近现实中的产品，需要充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程。

“数字孪生”最早来源于NASA，其提出利用数字孪生（Digital Twin）技术，用于航空航天飞行器的健康维护与保障。NASA在数字空间建立了能够反映真实航天器的数字模型，通过传感器实现与航天器真实状态进行同步，这样根据结构现有数据和过往情况，及时分析评估在轨航天器的状态、是否需要维修等情况，并可以通过数字孪生模型模拟后续的任务执行状态，以指导真实任务的执行。



Dr. Michael Grieves概述的Digital Twin模型

随着数字孪生概念不断的扩展，目前在智能产品的设计、制造、运维、管理上均有相应的概念应用场景，并且有了不少的先驱实践。

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什么是MBSE？

MBSE，即Model Based System Engineering，基于模型的系统工程，通俗的讲，是将我们在工作中表达设计理念的Word、PPT等等这些文档，转化为有“四肢躯干”、有动作行为的“活”的模型。这样一来，一方面设计团队能够通过更形象的模型彼此更快速、更准确地理解互相的设计意图，不用再读长篇大论的文档；另一方面可以在设计早期就可以利用“活”的模型做验证和确认，避免产品造出来，才发现产品功能不行、或者根本不是我们想要的。

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达索系统三维体验平台
融合MBSE与数字孪生

达索系统一直致力于构建面向制造业的连续数字孪生体，打造承载数字孪生体的3DEXPERIENCE平台解决方案，能够将“基于模型”的理念在设计、制造、运营服务全阶段中得到充分的应用，并在各领域模型间、模型与与物理世界间充分注入数字连续性，从而帮助企业在数据深层打通与加速端到端流程，实现数字化转型。



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一次“MBSE”与“数字孪生”的邂逅体验

  我们的目的

这一次，我们利用达索系统3DEXPERIENCE解决方案，为大家带来一次“MBSE”与“数字孪生”的邂逅体验：利用数字孪生技术为“面向任务的新型无人机”设计提供早期闭环验证。

在这次体验中，我们将让以下几方做一个简单的邂逅：

NO.1
软件

达索系统CATIA Magic工具软件。通俗的讲，它是一个能够将产品的架构、行为、指标用简单的框图模型来表达、仿真的基于模型的系统设计软件，一般我们的系统工程师来使用的软件，在研发早期做产品的总体架构与功能规划。

达索系统Dymola工具软件。它是一个能够更加精确模仿产品的各类工程专业的建模仿真软件，例如对产品机械、电气、液压等等专业系统进行更加精确地建模仿真。一般我们的系统工程师、系统仿真工程师会在产品做更进一步系统设计的时候使用Dymola。

视景软件：能够将我们的系统行为在虚拟环境里用逼真的三维来呈现的软件。本次我们使用的是Flight Gear开源飞行视景软件。

现实产品NO.2

无人机：我们采用大疆教育无人机，能够接受控制指令，进行飞行。

在整个验证场景中，我们的目标是利用CATIA Magic进行新型无人机的任务设计和系统设计工作，并利用Dymola进行无人机控制的详细设计，最终结合现有无人机试验平台（教育无人机），实时验证我们无人机任务与控制的综合结果，以期能够在无人机设计早期就能够给无人机未来的用户尽可能逼真的呈现未来无人机执行任务时的场景。



  我们的实现效果

NO.1
CATIA Magic SysML模型：

我们设计了简单的未来无人机的使用场景，即用来做检查与观测，并基于未来的使用场景规划了验证测试场景，利用上述的验证软件与无人机试验台完成验证。



对无人机正常使用场景进行分析。



基于此对无人机的“数字孪生”验证过程进行定义：



基于验证的场景分析，进行了验证系统的架构设计。



NO.2
Dymola飞行控制模型：

我们针对无人机控制模型采用传统且成熟的PID控制，对无人机模型进行位置和姿态的控制，主要控制原理结构图如下所示：



同时我们根据上述原理架构图利用Dymola软件搭建出无人机模型完整的数字化控制模型，来对无人机模型进行精准的位置和姿态控制。



并且其中的目标路径的输入来源于CATIA Magic的指令输出，通过网络协议层进行数据交换，最终实现CATIA Magic与Dymola的实时交互。



NO.3
最终体验效果：


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体验观感

通过这次小小的尝试，不知道你有没有感受到MBSE与数字孪生碰撞出的星星火花。希望这些探索能够更加坚定大家对MBSE事业的信心，启发大家对MBSE模型、数字孪生技术进行更广泛的应用和拓展，为我们的产品研制提供更丰富、更强有力的“黑科技”支撑手段。