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內容簡介: |
本书作为智能制造类产教融合人才培养系列教材,以西门子相关技术平台为支撑,详细讲述了数字孪生[或称为数字化双胞胎(Digital Twin)]在产品设计、制造以及运营大数据分析等方面的应用。
NX Mechatronics Concept DesignerMCD是西门子股份公司在工业40大背景下开发的,是支持产品流程全生命周期不同阶段的数字孪生解决方案中的重要环节和支撑平台。MCD基于NX强大的数字化设计平台,拓展了调试系统需要的各种数据交流协议,为虚拟产品和虚拟生产线上设备的数字化设计和调试提供一体化平台。
本书从认识机电一体化概念设计、基于物理特性的运动仿真基础、精通运动仿真、虚拟调试准备以及案例展示,一步步引导学生进行MCD平台的学习,逐步提高学生的MCD技能。本书深入浅出、详尽地介绍了从MCD数字化模型的建立,到虚拟调试的整个过程,每个功能有详细步骤,并提供了详实的案例,以备实际演练;通过配套的数字化教学资源包,让学生体验设备设计、调试、生产、交付等完整的设备全生命周期,以期更快地培养学生的专业技能。
本书可作为高等职业院校和职业本科院校机电一体化技术相关专业的教学用书,也特别适合MCD平台的初、中级用户学习,还可以作为企业人员解决数字化改造、智能化提升中的技术问题的自学用书。本书作为智能制造类产教融合人才培养系列教材,以西门子相关技术平台为支撑,详细讲述了数字孪生[或称为数字化双胞胎(Digital Twin)]在产品设计、制造以及运营大数据分析等方面的应用。
NX Mechatronics Concept DesignerMCD是西门子股份公司在工业40大背景下开发的,是支持产品流程全生命周期不同阶段的数字孪生解决方案中的重要环节和支撑平台。MCD基于NX强大的数字化设计平台,拓展了调试系统需要的各种数据交流协议,为虚拟产品和虚拟生产线上设备的数字化设计和调试提供一体化平台。
本书从认识机电一体化概念设计、基于物理特性的运动仿真基础、精通运动仿真、虚拟调试准备以及案例展示,一步步引导学生进行MCD平台的学习,逐步提高学生的MCD技能。本书深入浅出、详尽地介绍了从MCD数字化模型的建立,到虚拟调试的整个过程,每个功能有详细步骤,并提供了详实的案例,以备实际演练;通过配套的数字化教学资源包,让学生体验设备设计、调试、生产、交付等完整的设备全生命周期,以期更快地培养学生的专业技能。
本书可作为高等职业院校和职业本科院校机电一体化技术相关专业的教学用书,也特别适合MCD平台的初、中级用户学习,还可以作为企业人员解决数字化改造、智能化提升中的技术问题的自学用书。
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目錄:
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编写说明
前言
二维码索引
第1章认识机电一体化概念设计
11概述
12机电概念设计的启动
13进入MCD环境
14机电概念设计的工作界面
141概述
142功能区
143资源条
144客户默认设置
145机电概念设计首选项
146运行机电概念设计仿真
第2章基于物理特性的运动仿真基础
21基本对象
211刚体
212碰撞体
213传输面
214对象源
215对象收集器
216防止碰撞
217碰撞材料
218更改材料属性
22运动副与驱动
221铰链副
222滑动副
223柱面副
224球副
225固定副
226速度控制
227位置控制
23耦合副
231齿轮副
232齿轮齿条副
233运动曲线
234机械凸轮
24传感器
241碰撞传感器
242距离传感器
243位置传感器
244速度传感器
245加速度传感器
25仿真过程控制
251仿真序列
252运行时表达式
26仿真结果输出
261仿真数据导出
262轨迹生成器
第3章精通运动仿真
31高级对象
311对象变换器
312代理对象
32运动副
321螺旋副
322平面副
323点在线上副
324线在线上副
325路径约束运动副
326链运动副
33耦合副
331凸轮曲线
332电子凸轮
3333联接耦合副
34约束
341断开约束
342角度弹簧副
343线性弹簧副
344角度限制副
345线性限制副
35驱动
351力扭矩控制器
352液压缸和液压阀
353气缸和气动阀
36传感器
361倾角传感器
362通用传感器
363限位开关
364继电器
37仿真过程控制
371表达式块
372读写设备
373显示更改器
374对齐体
375动态对象实例化
第4章虚拟调试准备
41信号
411信号简介
412信号适配器
413符号表
414信号导入导出
415外部信号配置
42虚拟调试案例
421SIL(软件在环)
422HIL(硬件在环)
第5章案例展示
51传送技术展示生产线数字化双胞胎
511案例信息
512数字化双胞胎方案概述
513系统配置
514操作视频
52加工单元数字化案例
521案例信息
522数字化双胞胎方案概述
523系统配置
524操作视频
53机床样机数字化双胞胎
531案例信息
532数字化双胞胎方案概述
533系统配置
534操作视频
54人机交互LED灯组装配线案例
541案例信息
542数字化双胞胎方案概述
543系统配置
544操作视频
55硫化机数字化双胞胎
551案例信息
552数字化双胞胎方案概述
553系统配置
554客户价值
555操作视频
56质量检测机数字化双胞胎
561案例信息
562数字化双胞胎方案概述
563系统配置
564客户价值
565操作视频
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內容試閱:
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数字化为全球的工业企业带来了新的机遇和更多选择,使它们能够满足客户越来越多的差异化需求,并缩短产品上市时间。数字化转型为推动创新、打造新型服务乃至建立全新的数据驱动型业务模式铺平了道路。
数字孪生[或称为数字化双胞胎(Digital Twin)]在2017年和2018年连续两年被Gartner Group(高德纳咨询公司)评为影响未来的十大技术之一,众多工业软件及工业自动化厂商也积极地围绕数字孪生的理念和技术体系进行战略布局。
要降低设计风险并确保其支持的产品和流程性能,企业需要在将设计用于生产之前,对其进行验证和优化。然而,很多企业只能对物理原型进行验证。这种局限性具有很大的弊端,因为物理原型会导致成本增加并造成项目前期仿真、测试和分析时间延长。此外,很多产品在实施或投入市场之前,需要经过好几轮的原型制作过程。一旦产品投入生产,很多企业都无法跟踪其运营数据,因此机器状态、能源利用率和运行状态等方面的透明度不佳。如果不了解这些情况,优化当前运行状态就会变得困难重重,并且有效进行产品迭代也会举步维艰。
数字孪生是物理产品或流程的虚拟副本,可以在将产品或流程投入生产之前进行测试设计、分析输出结果等,而这一切并不需要投资于物理原型,也不会影响生产。
西门子股份公司支持产品流程全生命周期不同阶段使用的三种数字化双胞胎:
(1)产品数字化双胞胎在产品规划早期,使用数字化双胞胎来虚拟仿真并验证物理原型中的属性,这样有助于了解产品在不同情况下的运行状态,同时缩短开发时间,改进产品质量并加快迭代。
(2)生产数字化双胞胎生产数字化双胞胎也可以在项目早期实施。但是,它并不仅要验证某个单独项目,而且要验证从资产到工厂控制器等生产的各个方面。企业因此可以找到生产线出错或故障的来源,而不会对车间其他方面产生不良影响。
(3)性能数字化双胞胎一旦产品投入生产,就会从使用性能数字化双胞胎的每个资产上和整个工厂收集实时数据。这样企业在优化产品和进行工厂运营决策时可以有据可循,并且将数据反馈给产品和生产数字化双胞胎进行后期迭代优化(图1)。
图1迭代优化
按照数字化双胞胎在产品全生命周期应用阶段的不同(图2),可以将其分为数字化双胞胎原型和数字化双胞胎实例,数字化双胞胎原型产生于真实产品存在之前,数字化双胞胎实例产生于真实产品存在之后。因此,在产品全生命周期的前期阶段(例如产品设计、工艺规划、生产工程等),数字化双胞胎主要以原型的方式存在;在产品全生命周期的后期阶段(例如制造执行、运营服务等),数字化双胞胎主要以实例的方式存在。
图2产品全生命周期中的数字化双胞胎
在研发阶段,可以通过数字化双胞胎来降低研发成本,缩短研发周期,优化产品设计;在运营阶段,可以通过数字化双胞胎来改善运营,并实现全价值链的闭环反馈和持续改进。
数字化双胞胎对于工业40时代制造业的数字化转型起着至关重要的作用,其应用和发展将与以下四个方面的数字化转型需求相结合。
1)大规模个性化定制。在工业40时代,企业需要为客户提供个性化定制和设计,并且为客户提供全生命周期的最佳体验和服务。数字化双胞胎可以在虚拟的空间中验证更加复杂多样的个性化产品和体验,并在运营过程中通过互联的数字化双胞胎持续优化运营服务和客户体验,实现大规模个性化定制。
2)产品越来越智能化。芯片技术和嵌入式系统的发展使所有的产品趋于智能化,这就要求数字化双胞胎具备机械、电子、软件系统的集成建模和仿真能力。
3)先进机器人、增材制造等制造技术的发展将颠覆传统的规模经济和制造模式。这就要求数字化双胞胎必须可以对这些新的制造工艺和设备进行建模和仿真。
4)制造业向服务转型。通过智能化的产品和物联网的应用,企业可以在产品使用的过程中采集数据并进行分析,从而实现对消费行为和产品质量的洞察,并支持新的基于结果的价值分享模式。这就要求数字化双胞胎必须与云计算、边缘计算、物联网、大数据分析、人工智能等技术充分结合。
随着传统的建模仿真技术与物联网、大数据和人工智能技术的进一步融合,数字化双胞胎将得到越来越广泛的应用,成为智能制造和智慧社会的核心技术。
西门子股份公司不仅是工业40的倡导者,更是工业领域实践的排头兵,它具备了数字化企业所必需的多学科专业领域最广泛的工业软件和行业知识,是企业数字化转型的最佳合作伙伴。
本书作为智能制造类产教融合人才培养系列教材,以西门子相关技术平台为支撑,详细讲述了数字孪生[或称为数字化双胞胎(Digital Twin)]在产品设计、制造以及运营大数据分析等方面的应用。
由于编者水平有限,书中不妥之处在所难免,恳请读者批评指正。
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