Марат Насыров,
ведущий технический эксперт, ANSYS SBU, Россия, Скандинавия, Ближний Восток и Африка
В настоящее время на экранах телевизоров, на отраслевых форумах и на страницах журналов мы сталкиваемся с терминами «Цифровая трансформация», «Цифровая фабрика», «Big data» и другими в различных вариациях. В целом это дает представление о том, что реальные объекты находят свое отражение в виртуальном мире, с различной степенью детализации повторяя физические свойства и поведение оригинала.
В июльском выпуске журнала моим коллегой уже был подробно рассмотрен вопрос концепции Цифровых двойников («САПР и графика» № 7’2019, стр. 2426.
Павел Брук. «Цифровые двойники, основанные на симуляции мультифизических процессов»). В качестве краткой справки давайте вспомним сформулированное ранее определение: «Цифровой двойник — это подсоединенная к платформе промышленного Интернета вещей виртуальная реплика реально эксплуатирующегося физического актива в форме интегрированной мультидоменной системы симуляции, которая отражает жизненный цикл и реальные условия эксплуатации этого актива».
Если же идея Цифрового двойника понятна, то остается открытым вопрос ее реализации.
Для решения данной задачи компания ANSYS предлагает инструмент Twin Builder, который представляет собой уникальную технологию для моделирования, интеграции и анализа киберфизических систем, состоящих из силовой электроники, математически описанных физических структур и управляющего программного обеспечения (рис. 1).
Рис. 1. Интеграционные возможности Twin Builder
Инструмент предоставляет широкий набор функций для создания виртуальных прототипов реальных крупномасштабных систем, позволяя сочетать предустановленные базовые и отраслевые библиотеки компонентов с пользовательскими. Вы можете создавать модели на общепринятых языках программирования (например, C/C++) или на стандартных языках моделирования (например, VHDLAMS).
Twin Builder помогает разработчику не только сформировать цифровую копию реального объекта, но и провести ее валидацию и улучшить совместимость отдельных компонентов на этапе их проектирования на уровне модели.
Такой подход значительно экономит ресурсы компании, затрачиваемые на разработку, поскольку не требует создания натурных прототипов на этапе проектирования, так как все испытания и настройки проводятся на модели системы, уже с последующей реализацией в реальном объекте. При этом модель разработанной и отлаженной системы может быть использована в качестве Цифрового двойника и на этапе эксплуатации изделия, с целью организации его дальнейшего предиктивного технического обслуживания и оптимизации рабочих характеристик.
Рис. 2. Основные технические возможности ANSYS Twin Builder
Процесс создания Цифрового двойника включает следующие этапы (рис. 2):
- Разработка модели системы и ее компонентов.
- Валидация и оптимизация.
- Внедрение в эксплуатацию.
Разработка модели системы и ее компонентов
На первом этапе происходит разработка модели системы, где Twin Builder предоставляет инженерам окружение, в котором они могут быстро и гибко создавать мультидоменные и иерархические системные модели, выбирая и используя для этого наиболее удобные способы реализации отдельных элементов.
Основными способами реализации отдельных элементов системы являются разнообразные решатели физических явлений (ANSYS Maxwell, ANSYS Icepak, ANSYS Fluent, ANSYS SIwave и т.д.), при этом допускается применение решателей от сторонних разработчиков, распространенных языков программирования, форматов обмена данными и обширных библиотек объектов — с возможностью их дополнения пользовательскими элементами (рис. 3).
Рис. 3. Встроенные библиотеки объектов
При реализации электрических соединений может применяться как неконсервативный подход, когда учитываются потери, например, мощности, так и консервативный подход. Помимо этого, разработчики могут воспользоваться такими свойствами Twin Builder, делающими его уникальным в своем роде инструментом, как возможность интеграции в систему динамических моделей пониженного порядка (ROM), с целью сокращения времени расчетов, и функциональных моделей управляющего программного обеспечения (FMU), созданных в инструментах ANSYS SCADE в соответствии с независимым стандартом поддержки обмена данных (FMI) — рис. 4.
Рис. 4. Модель электромеханической системы с интегрированными ROM- и FMU-блоками
На этом этапе происходит итеративный переход от простой модели к более сложной — путем замены отдельных ее компонентов, по мере их разработки, на более детализированные. Такой подход улучшает коммуникацию между группами разработчиков, поскольку они могут продемонстрировать и проанализировать поведение разрабатываемого ими компонента в рамках всей системы и, при необходимости, изменить его.
Валидация и оптимизация
На этапе валидации встроенные в Twin Builder инструменты проверки дизайна дают разработчикам возможность обеспечить требуемую надежность, устойчивость, совместимость моделей из разных физических доменов и типов соединений между ними.
Для проведения валидации систем и оптимизации их характеристик Twin Builder позволяет задействовать такие возможности, как симуляция всей системы с последующим анализом и обработкой полученных данных, быстрое прототипирование человекомашинных интерфейсов (HMI) и оптимизация на системном уровне с поддержкой XIL (рис. 5).
Рис. 5. Встроенные инструменты симуляции и анализа
Twin Builder предоставляет возможность проведения трех стандартных методов анализа системы:
- анализ переходных процессов с заданием временных рамок — при этом инструмент самостоятельно определяет оптимальную величину шага симуляции;
- ACанализ системы в частотной области по переменному току;
- DCанализ системы по постоянному току.
Особо стоит отметить модуль Optimetrics, позволяющий определить наилучший вариант дизайна системы путем проведения таких дополнительных методов анализа, как:
- параметрический анализ для определения влияния на реакцию системы — путем изменения значений параметров в определенных диапазонах;
- оптимизационный анализ для оптимизации производительности системы — путем подсчета «затрат» каждой отдельной функции в зависимости от значений входных переменных;
- анализ чувствительности для оценки устойчивости системы к малым изменениям входных переменных;
- настройка производительности системы — путем интерактивного изменения значений входных переменных;
- статистический анализ для оценки влияния статистических колебаний в отношении производительности системы (например, производственные допуски).
Данные, получаемые в результате анализа, используются для генерации отчетов, доступных разработчикам в виде различных графиков (рис. 610).
Рис. 6. Графики в прямоугольных координатах
Рис. 7. Стек графиков в прямоугольных координатах
Рис. 8. Графики 3D-поверхности с двумя входными величинами
Рис. 9. Графики амплитудно-частотных характеристик (диаграммы Боде)
Рис. 10. Графики амплитудно-фазовых частотных характеристик в полярных координатах (диаграммы Найквиста)
Внедрение в эксплуатацию
Следующим этапом, после того, как полученная модель уже удовлетворяет всем поставленным к системе требованиям, является внедрение, заключающееся в интеграции данных модели с промышленными платформами Интернета вещей (IIoT). Twin Builder полностью реализует такую возможность и позволяет передавать в модель Цифрового двойника данные, получаемые с датчиков, расположенных на реальном объекте, или с подключенного измерительного оборудования. При этом в случаях, когда получаемых данных недостаточно, Twin Builder дает возможность получить и проанализировать дополнительные данные с виртуальных датчиков, размещаемых в любом месте Цифрового двойника (рис. 11).
Рис. 11. Интеграция Twin Builder с изделием через IIoT
В совокупности это позволяет оценить состояние подключенного изделия и сделать прогноз дальнейшего поведения — с целью его предиктивного обслуживания.
Из всего вышесказанного следует, что Twin Builder является одним из лучших в своем классе инструментов, используемых для обеспечения полного цикла разработки, валидации и оптимизации Цифровых двойников, с поддержкой их последующей эксплуатации. Применение Twin Builder позволяет значительно сократить время и стоимость разработки Цифровых двойников, уменьшить время простоя оборудования и увеличить производительность труда, что, в свою очередь, полностью соответствует концепции «Индустрия 4.0».
