Цифровой двойник как инструмент моделирования и оптимизации сложных природных и технических систем

Меню статьи

Скачать статью

Процитировать статью

See article in English

DOI:

10.5922/vestniknat-2025-1-3

Ключевые слова

Цифровой двойник моделирование индустрия 4.0 геоэкология устойчивое развитие

Аннотация

Рассматривается концепция цифрового двойника (далее — ЦД) как сложная киберфизическая система, представляющая собой виртуальную репрезентацию физических объектов, процессов или систем. Осуществлен ретроспективный анализ эволюции данной технологии, начиная с ее зарождения в практике NASA и заканчивая современными концептуальными подходами, такими как модель жизненного цикла изделия, предложенная Майклом Гривзом, и мультифизические модели, разрабатываемые Глассгеном. В отличие от простого моделирования, ЦД обеспечивает динамическое соответствие виртуальной и физической сущностей за счет непрерывного обмена данными и обратной связи. Выделены ключевые методологические аспекты создания и эксплуатации ЦД, включая вопросы интеграции гетерогенных данных, выбора адекватных моделей и обеспечения интероперабельности. Проведен критический анализ преимуществ и ограничений данной технологии с учётом ранее высказанных соображений о необходимости валидации и ограничениях, связанных с доступностью и качеством данных. Рассматриваются перспективы дальнейшего развития ЦД, в частности, интеграция с технологиями искусственного интеллекта и анализа больших данных для решения комплексных задач устойчивого развития и минимизации антропогенного воздействия на окружающую среду, включая обсуждавшиеся аспекты мониторинга загрязнения и управления природными ресурсами. Отдельно подчеркивается, что, в отличие от простой базы данных, ЦД обладает операциональной моделью, обеспечивающей интерпретацию и использование данных для решения конкретных задач.

ГОСТ Р 57700.37-2021. Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения. Введ. 01.01.2022. М., 2021.
ГОСТ Р 58301-2018. Управление данными об изделии. Электронный макет изделия. Общие требования. Введ. 05.12.2018. М., 2019.
51World creates digital twin of the entire city of Shanghai // Unreal Engine. URL: https://www.unrealengine.com/en-US/spotlights/51world-creates-digital-twin-of-the-entire-city-of-shanghai (дата обращения: 12.12.2024).
Barricelli B. R., Casiraghi E., Fogli D. A survey on digital twin: Definitions, characteristics, applications, and design implications // IEEE access. 2019. Vol. 7. P. 167653— 167671. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2953499.
BIM là gì? Những lợi ích của viêc sử dụng Revit Mep là gì? // Mayepcamnoi. URL: https://mayepcamnoi.com/BIM-la-gi-Nhung-loi-ich-cua-viec-su-dung-Revit-Mep-la-gi-1657944874/ (дата обращения: 12.12.2024).
Digital Twin a dynamic real-time model of what’s happening in the physical world // Sensative.com. URL: https://sensative.com/iot-use-cases-by-sensative/digital-twin/ (дата обращения: 14.12.2024).
Durão L. F. C. S., Haag S., Anderl R. et al. Digital twin requirements in the context of industry 4.0 // Product Lifecycle Management to Support Industry 4.0: 15th IFIP WG 5.1 International Conference, PLM 2018, Turin, Italy, July 2—4, 2018, Proceedings 15. Springer International Publishing, 2018. P. 204—214. doi: 10.1007/978-3-030-01614-2_19.
El Azzaoui A., Kim T. W., Loia V., Park J. H. Blockchain-based secure digital twin framework for smart healthy city // Advanced Multimedia and Ubiquitous Engineering: MUE-FutureTech 2020. Springer Singapore, 2021. Р. 107—113. doi: 10.1007/978-981-15-9309-3_15.
Future Moscow — Rublyovo Arkhangelskoye the Smart City by Zaha Hadid Architects // YouTube. URL: https://www.youtube.com/watch?v=t9PWVPxVRxk (дата обращения: 14.12.2024).
Glaessgen E., Stargel D. The digital twin paradigm for future NASA and US Air Force vehicles // 53rd AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC structures, structural dynamics and materials conference 20th AIAA/ASME/AHS adaptive structures conference 14th AIAA. 2012. P. 1818. doi: 10.2514/6.2012-1818.
Grieves M. Digital twin: manufacturing excellence through virtual factory replication // White paper. 2014. Vol. 1, № 2014. Р. 1—7.
Groshev M., Guimaraes C., Martin-Perez J., de la Oliva A. Toward intelligent cyber-physical systems: Digital twin meets artificial intelligence // IEEE Communications Magazine. 2021. Vol. 59, № 8. P. 14—20. doi: 10.1109/MCOM.001.2001237.
Infrastructure Digital Twins // Bentley. URL: https://www.bentley.com/software/infrastructure-digital-twins/ (дата обращения: 14.12.2024).
ISO 23247-3-2021. Automation systems and integration — Digital twin framework for manufacturing — Part 3: Digital representation of manufacturing elements. 01.01.2021. Geneva, 2021.
Jones D., Snider S., Nassehi A. et al. Characterising the Digital Twin: A systematic literature review // CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology. 2020. Vol. 29. Р. 36—52. doi: 10.1016/j.cirpj.2020.02.002.
Lv Z., Xie S. Artificial intelligence in the digital twins: State of the art, challenges, and future research topics // Digital Twin. 2022. Vol. 1. P. 12. doi: 10.12688/digitaltwin.17524.2.
Platenius-Mohr M., Malakuti S., Grüner S. et al. File-and API-based interoperability of digital twins by model transformation: An IIoT case study using asset administration shell // Future generation computer systems. 2020. Vol. 113. P. 94—105. doi: 10.1016/j.future.2020.07.004.
Singapore Land Authority 3D Smart Nation Map; Credit: Esri Singapore // GIS Resources. URL: https://gisresources.com/singapore-land-authority-3d-smart-nation-map-debuts-on-the-world-stage (дата обращения: 08.12.2024).
Uhlemann T. H. J., Schock C., Lehmann C. et al. The digital twin: demonstrating the potential of real time data acquisition in production systems // Procedia Manufacturing. 2017. Vol. 9. P. 113—120. doi: 10.1016/j.promfg.2017.04.043.
Zakirova T. Application of innovative standards of “green” construction in Tatarstan on the example of Kazan // E3S Web of Conferences. EDP Sciences, 2021. Vol. 274. P. 01001.