（Digital Twin）Ansys 机械臂的数字孪生成果展示_挪威科技大学（

数字孪生（Digital Twin）：基于Ansys的Arduino Bradshaw机械臂成果展示

数字孪生的概念

数字孪生是将物理资产的实时数据通过传感器或控制系统输入至虚拟数字模型的一种技术。数字孪生集成了物理、数学模型、工程知识和数据分析，通过这个模型，人们可以预测目标资产未来的性能表现、维护需求，以及在特定环境下的行为和响应。

项目介绍（第一部分）

当前阶段，我们旨在建立一个与物理系统的Arduino Bradshaw机械臂对应的数字孪生模型。首先，通过准确的逆向工程，我们获取了物理机械臂的结构信息和操作参数，并将其内置到数字模型中。同步地，我们启动了在PTC ThingWorx平台上的IT平台构建工作。

随后，物理模型从SpaceClaim中导出，引入了Ansys Mechanical进行有限元建模，以更高的精确度模拟机械臂的力学行为。为了佐证和提升这个数字模型的预测能力，我们利用Ansys Twin Builder的Dynamic ROM Builder工具，生成了一款动态有限元子模型（red order model），能够将机械臂的复杂运动学和动力学特性以简化形式表现出来。

物理资产与数字孪生的连接方式




在构建和验证这些模型过程中，关键的一步是如何让物理资产与数字孪生模型保持同步连接。采用的技术手段包括在机械臂上安装各类传感器，如加速度计、应变计等。这些传感器直接捕捉并传输资产的实时状态数据，让数字孪生与其同步行为。通过PTC的工具，数据收集过程的自动化被简化，进一步增强了孪生模型与物理世界之间的交互反馈链条。

项目介绍（第二部分）

随着数字模型与实物资产的连接能力的彰显，实现物理设备与数字同等地表现，并通过物联网（IoT）平台进行数据交换和实时监控成为了可能。PTC的Vuforia为我们提供了一款增强现实（AR）应用平台，可应用于平板电脑和Hololens设备，这将物理空间的信息可视化和智能化集成能力达到了全新的水平。

随着不断累积的运行数据，我们开始跟踪关注诸如应力分布、累积损伤评估、以及其它感兴趣的性能参数等指标。这一进展推动了更深层次数据分析的应用，目标在于进一步挖掘这些资产的未来表现趋势，以及潜在维护需求的可能性，以便做出更加明智的战略决策。

结语：深化智能预测与维护

此项目旨在展示数字孪生技术在复杂数控设备维护预测中的应用价值，特别针对Arduino Bradshaw机械臂的实例进行构建与验证。我们不仅验证了数字孪生在仿真和预测物理资产性能上的有效性，而且还探索了物联网平台的集成状况、增强现实显示与交互技术的应用以及这些技术如何对资产管理、预测性和预防性维护策略提供支持。

通过深入研究和实践这些技术，我们能够以更加精确和智能的方式，提升现代化工业设施的整体运营效果，同时也能在保障安全、延长设备寿命和节省成本方面发挥重要作用。未来的研究将继续探索更多关于基于先进分析技术驱动的高级决策支持系统，以及如何在维护和优化现实世界复杂系统中发挥更大效用的可能性。

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