一種數字孿生快速建模方法

周釗 崔厚學

摘要：提出了一種全新的快速建模方式——以自上而下、快速迭代相結合的建模方法，通過明確數字孿生各階段的迭代范圍、顆粒度以及通過二次開發構造模型骨架具體實現這種建模思想，同時還利用構造模型庫及二次開發等方式實現模型的復用，最終實現了數字孿生建模效率和質量的提升，為汽車制造行業構建數字孿生模型提供了一種新的解決方案。

關鍵詞：數字孿生；快速建模；CATIA

引言

數字孿生也叫數字雙胞胎（Digital Twin），2010年NASA（美國國家航空航天局）在其太空技術路線圖中首次引入了數字孿生的表述。隨著工業4.0概念的提出，傳統制造企業不斷向智能制造轉型，實現智能制造的途徑之一就是數字孿生。

數字孿生是真實世界的物理模型在虛擬空間中進行映射，以及兩者之間進行信息交互的過程，是以設備、生產線、廠房等物理實體的數字3D模型為基礎，融合物理實體的實時采集數據，仿真現實世界中物理實體的行為。通過虛實交互反饋、數據融合分析、決策迭代優化等手段，發揮連接現實物理世界和虛擬世界的橋梁和紐帶作用，提供更加實時、高效及智能的服務。

數字模型是數字孿生系統的基石，需要準確表達真實的物理實體，并且應隨著物理實體的改造變更進行實時快速更新。傳統的數字孿生建模方式缺少統一的建模指導思想，依賴于人工建模，存在建模效率低且水平不均衡，后期數模修改困難的問題。不僅造成建模周期長，同時數字模型無法及時響應車間布局的變化。鑒于此，本文提出一種全新的高效建模思路和方法，以期有效解決這一難題。

新型快速建模方法

1.建模平臺

數字孿生建模有多種解決方案，例如達索公司的CATIA、DELMIA、SOLIDWORKS，西門子公司的Tecnomatix系列，Epic公司的UE4，Unity公司的UNITY3D，MAXON公司的C4D，芬蘭公司的VC系列以及RB設備商專用的Robotstudio、MotoSimEG等。CATIA軟件提供二次開發API接口，方便根據數字孿生業務需要定制開發軟件功能，進一步提升建模能力，該軟件涉及產品設計、設備和建筑類建模、各類仿真（產品、設備、物流等）各領域，其使用邏輯和建模能力得到行業好評，在汽車行業應用廣泛。為避免模型在多個軟件平臺之間格式轉換造成消參（模型轉格式消參也會導致后期修改困難），數字孿生建模與產品模型建議使用同一軟件平臺，綜合多種因素，本文采用達索CATIA軟件平臺。

2.迭代更新

迭代更新是一種開發模式，它要求根據業務階段的不同先做出一個初步的數模，然后隨著時間的推移持續改進和優化。企劃、建設、投產三個階段的建模工作是相互聯系和依賴的，而不是孤立的。每個階段的建模都要在前一個階段的基礎上進行修正和提高，以達到更高的精度。

例如汽車涂裝車間的噴房，企劃階段先用簡單的方形塊表示汽車涂裝車間的噴房的外部尺寸，以便于進行整體布局。然后在建設階段，在原有的模型基礎上添加其他更詳細的內部結構，如動靜壓室、噴房、氣密室、干式或濕式集漆系統、閃干系統及機器人系統等，以便于設計詳細施工圖樣。最后在投產階段，只需要結合車型數據設置噴涂仿真環境，最終形成完整的數字孿生模型。這種分階段多次迭代更新的方式降低了工作量和建模難度，以最小的資源投入滿足各階段業務需求，是實現快速構建數字孿生的基礎。

3.迭代的模型范圍及要求

數字化要把真實物理世界的構成元素映射到虛擬空間，但是這些元素的種類和數量都非常多，比如制造車間，從車間廠房框架到設備緊固螺栓，總數量級在百萬以上，如果全部建模，現有水平的工作站/服務器可能無法承受。而且在實際工作應用中也不需要用到所有的元素，所以可以根據業務需求來選擇建模的范圍、元素和精度，并隨著業務進展不斷更新和優化模型。圖1所示是不同階段的建模范圍與要求。

如圖1所示，從業務階段、重要程度這兩個維度分析數字孿生建模的范圍和要求。業務階段按照時間順序分為企劃、建設、投產三個階段，每個階段的建模范圍根據業務重點來確定。

1）企劃階段：重點是工廠布局，所以要建模的元素是尺寸大、分布廣、數量多的模型，比如作業室體、輸送等，這類模型對外觀、定位、尺寸精度都沒有過高的要求，內部細節可以抽象化表示。

2）建設階段：重點是施工干涉，所以要建模的元素是形狀復雜且空間分布密集的模型，比如槽體、風管、機器人系統等，這些模型需要高精度的外部或內部尺寸，其他細節可以抽象化表示。

3）投產階段：重點是生產相關，所以要建模的元素是工藝設備的內部構造，比如機器人運動關節、輸送運動機構，工藝仿真環境及關聯信號等，這些模型通常不是3D數據，而是由各類參數組成的系統環境。

從重要程度維度進行分析，將建模元素劃分為特別重要、一般重要和不重要三個級別，其模型的顆粒度是依次遞減的。例如特別重要的元素是數字孿生的主體要優先建模，一般重要的元素用于豐富模型應其次建模，相對不重要的元素一般是點綴作用，則應當免于建模或者根據需要建模。

4.自頂而下的設計理念

汽車制造車間是一個復雜的生產系統，它由建筑、鋼構、輸送、工藝設備、作業室體、倉儲物流及公用動力等元素組成。在企劃、建設階段車間布局變更頻繁，在投產階段也常有技術改造導致布局變化。行業內通常使用平面CAD設計車間的2D Layout，這樣修改起來比較簡單，只要調整點、線段、塊等元素就可以了。但是2D Layout的變化要反映到3D模型上就不太容易了，因為3D模型比2D Layout展示了更多的特征，并且這些特征之間有關聯，改變1個特征可能會影響到其他多個特征。所以一旦3D建模成型就很難再修改了。有沒有方法可以方便地實現3D模型與2D Layout變化點的同步修改呢？自頂而下設計理念可以為解決這類問題提供思路（見圖2）。

自頂而下是一種利用關聯設計的理念，它的原理是先建立上層骨架，然后將其作為參考關聯到下層用于創建模型。如果發生二維設計變更，只需簡單修改上層骨架，就能實現模型的自動或半自動調整。具體操作是：在建模初期科學規劃產品的組成結構，并用抽象的點線面表示。然后將這些點線面結構生成一個文件，放在所有部件的頂層形成上層骨架。上層骨架的點線面分別賦予下層各個部件，使上下層之間通過共有的點線面產生關聯。只需修改上層的點線面元素，下層部件就會跟隨變化。

這種自頂向下、從大到小、從整體到局部的思維方式非常符合人類的思維習慣，具有邏輯清晰的優點。因此，它常用于復雜產品設計領域，如汽車數字樣機和飛機機體開發。雖然自頂向下的思想并不罕見，但在工程或工藝設備領域的數字孿生建模中尚未發現應用。本文是行業內首次提出這一觀點。

CATIA軟件的二次開發

CATIA是一款功能強大的通用建模軟件，在航空、汽車、建筑等行業有廣泛的應用。這類通用軟件為了兼顧各行業的應用，建模功能比較通用，沒有專門針對數字孿生的建模進行優化。數字孿生模型的數據量巨大，通用的CATIA命令已經不能滿足使用需求，建模效率低，后期修改難。如果多人同時協同建模，還會出現建模質量不一、模型結構不統一、模型復用困難、設計關聯混亂等問題，最終影響協同建模的效果。這時候就需要通過CATIA軟件二次開發來優化數字孿生建模的命令。

CATIA二次開發就是開發新的軟件功能，讓它更適合技術人員的使用，更便捷和高效。二次開發人員可以利用軟件SDK（Software Develop Kit）中提供的API（Application Programming Interface）接口，訪問dll類庫文件，并調用或組合其中的函數，實現深層次的定制化命令。比如定制用戶界面、控制和編輯幾何圖形、上傳和下載模型屬性信息等。新開發的命令可以被封裝成exe可執行文件，與他人共享，并且不需要另外配置軟件環境就可以運行，非常方便在公司加域的環境中實現成員協作。

二次開發的步驟是先明確建模的思路，提取需要的參數化條件，然后定制軟件窗口界面和調用Catia API運行相關函數，實現定制功能（命令），最后將新功能（命令）定制成工具條擴充軟件（見圖3）。

下面根據筆者的實際應用經驗，舉例說明數字孿生模型可能用到的CATIA二次開發功能，希望起到拋磚引玉的作用。

1.批量格式轉換

數字孿生模型有多種來源，例如設備商的3D模型、CAD圖樣生成的3D模型、實物測量數據生成的3D模型、激光點云掃描逆向模型及生產品模型。這些模型來自多個軟件平臺，數據格式不同，需要轉換成CATIA的CATpart、CATProduct專用格式或輕量化處理成CGR等格式，方便統一管理。人工操作格式轉換需要先打開零件然后另存為操作，效率較低，數量一旦過多可能需要長達10多天才能完成。如果使用二次開發的批量格式轉換功能，則只需幾分鐘就可以完成操作。

2.建模框架創建

開發者還可以將數字孿生建模的思路整合進軟件，形成建模的框架，讓團隊成員按照軟件框架進行建模，就相當于按照開發者的思路進行建模。這樣就可以標準化、流程化原本各自為政的建模方法。有利于厘清模型層次關系，方便模型的維護，形成了團隊協作建模的良好環境，提高了建模效率。例如，我們可以將所有實物的樓層、類別、位置信息通過二次開發功能存放在數據庫（Excel、Access等）里，將數據庫作為數字孿生模型的總的結構框架。對實物建模時只用讀取數據庫對應行信息即可創建、移動模型或者改變其在結構樹上的層次。如果模型發生人為修改，還可以將信息同步到數據庫中。通過統一管理建模數據，避免了數據的多源導致的管理混亂，同時數據庫可以與2D Layout關聯，只要簡單的改變數據庫數值，3D模型即可進行快速改變，實現數字孿生模型的敏捷設計。

3.數據模型復用

現實中的實物很多結構類似，只是尺寸和數量有差異，不同尺寸和數量的模型每一個都要單獨建模，工作量大且人力資源不允許。而Catia二次開發就可以復用相似模型數據：先創建基礎模型和設置可變屬性；然后，輸入不同的配置信息如尺寸、功能、數量等，改變基礎模型的可變屬性就可以生成對應同系列3D模型。

數字孿生技術在汽車制造中的應用與展望

1.在工廠企劃階段的應用

（1）同步驗證 同步驗證是指在2D layout和3D layout設計中，保持兩者的一致性，及時反映設計變更，驗證設計方案的可行性。過往的產線設計中，因為3D建模的效率、準確性、穩定性問題，同步檢證往往無法正常開展。現在利用新的建模方式，提高了工作效率，可以實現2D Layout布局設變后的幾天內完成3D模型同步修改，更有效地驗證2D布局的設計思路，提高企劃的質量和效率。

（2）干涉檢證 干涉檢證是指在3D圖形中，檢測出2D layout中容易忽略的干涉問題，例如形狀復雜的地下管網系統、消防系統、空調風管、動力橋架支架及車身通過性干涉等。以消防和風道布局檢證為例，新能源工廠某工藝車間是在原有廠房基礎上進行的大型技改項目，新項目的消防和風道設計可能與原有設施沖突，同時基于成本最小化的考慮，要盡量利用原有土建鋼構和地下風道。通過數字孿生建模清晰展示風道、煙道模型，共發現35處干涉點，并提出了更合理的管道布置方案。這樣可以加快整體方案的成熟，避免后期干涉對施工的影響（見表1）。

（3）土建載荷提資 為了保證廠房強度，設備放在樓層板上的載荷需要發送給土建單位進行校驗。某工藝車間2F樓板上增加了密封膠、上涂、雙色存儲區等設備，導致載荷增加，需要校核樓板強度。通過篩選數字孿生骨架數據庫中的數據，獲得設備的型號、質量和數量，精確計算出設備和車身總質量，為設計單位提供校核和設計加強方案的依據。

（4）設備BOM BOM是材料清單（Bill of material）的簡稱。汽車行業有EBOM、PBOM、MBOM表分別用于設計、工藝、生產環節。類似地，在數字孿生里也可以生成設備BOM表，設備BOM表可以包含模型的種類、型號、數量、功能及質量等屬性。BOM可以導出為Excel發送給專業人員進行預算制定、資產統計、備件采購等應用（見圖4）。

2.在投產階段的應用展望

（1）數字孿生的框架 數字孿生的成熟應用是在數字模型的基礎上，全面展現和預測各種生產信息，例如在制品、設備、輔料備件的狀態，虛擬現實的同步展示等，用來輔助生產穩定進行（見圖5）。

數字孿生的成熟框架分為硬件物理層、技術層、應用層。硬件物理層包括物理世界的設備和產品實體，它們安裝有各種工業物聯網（IIoT）傳感器，將數據上傳到技術層；技術層包括生產管理系統（MES、ERP等）、數據挖掘系統、數字孿生渲染系統，數字孿生渲染系統根據數據驅動數字孿生模型運動并進行可視化渲染，數據挖掘系統根據生產管理系統和IIoT數據用機器學習模型預測設備的狀態、保養周期、生產瓶頸等；應用層包括可視化信息集成平臺和工藝仿真平臺。可視化信息集成平臺接收生產管理系統、數據挖掘系統、數字孿生渲染系統的數據，利用這些數據進行生產信息、預測信息和虛擬現實的展示。工藝仿真平臺在數字孿生模型的基礎上對車型的通過性、機器人可達性、人工作業性做運動仿真，對底涂/上涂涂膜進行CAE分析并輸出分析報表。

簡而言之，數字孿生的成熟應用是實現上述功能的集成平臺。

（2）可視化和信息展示 數字孿生模型可以實現以下三種展示方式：

一是漫游展示和VR展示。漫游展示可以讓參觀者以第一人稱視角在模型中自由行走（見圖6），通過鼠標或鍵盤控制行進路徑，或者佩戴VR眼鏡感受身臨其境的效果。這種展示方式適合那些防塵封閉、空間狹小、不便對外開放的工藝車間，如某工藝車間。

二是虛實同步展示。數字孿生模型根據工業物聯網設備或機器人的信號，驅動模型和現實設備同步運動，例如車身、AGV小車和機器人等。

三是信息展示。BI風格的可視化信息看板集成了以下信息：設備的運行信息，在設備圖例上方用不同顏色、形狀的氣泡圖標實時顯示相關參數，監控設備狀態和處理報警信息；生產相關系統的信息，可以查詢在制品狀態、品質信息等，方便品質的回溯分析；物流和倉儲（備件、倉儲）的監控信息，在庫存不足時提前預報并自動生成采購單據。

（3）AI預測 利用大量工業物聯網的數據，建立AI預測模型，包括輸入層、中間層和輸出層。輸入設備運行的參數，模型可以預測設備的健康狀態和保養建議；輸入生產數據，模型可以預測生產瓶頸和工時平衡。AI預測模型需要大量的正向、反向的反饋數據學習才能提高精度。

新機種仿真及產線Loss仿真

1.新機種導入仿真

在新機種導入中，數字孿生的仿真功能可以實現三個方面的檢證：

1）車身通過性。讓搭載車身在車間內流動，并生成搬送動畫，發現并報警干涉問題。

2）機器人可達性。設置仿真環境和編程軌跡，模擬機器人的運動和干涉情況。

3）人工作業性。結合Most系統工時，在系統內模擬人工作業，確認生技性和工時精度。

2.產線LOSS仿真

生產仿真仿真又稱為離散事件仿真，是先導入數字孿生模型，再建立生產流程和邊界條件，然后輸入生產要素如人數、休息時間、物流頻率等，從第1臺車進線開始，模擬生產情況。常用于分析生產線的理論瓶頸，輸出仿真結果的產線LOSS，為精益生產、智能制造提供決策依據。

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