BimAnt

3D数字孪生

admin -

数字孪生（Digital Twin）是物理对象、流程或系统的虚拟复制品，用于监控、分析和优化现实世界的对应物。 这些数字孪生在制造、工程和城市规划等领域变得越来越重要，因为它们使我们能够在现实世界中实施改变之前模拟和测试不同的场景。 数字孪生的一个关键组成部分是 3D 场景的使用，它提供了所建模的物理环境的真实且身临其境的表示。

3D 场景对于数字孪生至关重要，因为它们使我们能够创建准确反映现实世界的虚拟环境。 这不仅包括物体和结构的物理几何形状，还包括它们的纹理、颜色、照明和其他视觉属性。 通过创建详细的 3D 场景，我们可以模拟不同的场景并测试它们如何影响物理环境，而无需进行昂贵且耗时的现实测试。

除了提供逼真的视觉呈现之外，3D 场景还使我们能够将额外的数据和信息合并到数字孪生中。 例如，我们可以使用传感器和其他监控设备来收集温度、湿度或振动等因素的实时数据，并将这些信息合并到 3D 场景中。 这使我们能够创建一个动态的交互式虚拟环境，可以实时监控和优化现实世界的流程。

3D 场景是数字孪生的关键组成部分，因为它们提供了所建模的物理环境的真实且身临其境的表示，同时还能够合并其他数据和信息。 随着数字孪生不断发展并变得更加复杂，3D 场景的重要性只会继续增长，因为它们使我们能够创建更准确、更有效的现实世界虚拟复制品。

2、3D 数据采集方法

数字孪生的创建在很大程度上依赖于准确 3D 数据的可用性，这些数据可以创建物理对象、流程或系统的虚拟模型。 收集 3D 数据的方法有多种，每种方法都有其自身的优点和局限性。 以下是一些最常用的方法：

  • 激光扫描

激光扫描涉及使用激光扫描仪捕获 3D 空间中数百万个单独的点，然后将这些点组合起来创建详细的 3D 模型。 该方法对于捕获复杂的几何形状（例如建筑物或机械）非常有用，并且可以快速准确地完成。

  • 摄影测量

摄影测量涉及从不同角度拍摄物体或环境的多张照片，然后使用专门的软件将它们拼接成 3D 模型。 这种方法相对便宜，可以使用消费级相机甚至智能手机来完成，但需要仔细规划，并且可能受到照明和图像质量等因素的影响。

  • 结构光扫描

结构光扫描涉及将光图案投射到物体或环境上，然后使用相机捕获由物体表面引起的图案失真。 此方法快速且准确，但需要专门的设备，并且可能会受到环境照明条件的影响。

  • 飞行时间 (ToF) 扫描

ToF 扫描涉及使用红外传感器来测量光从物体或环境反射回来所需的时间，然后使用该数据创建 3D 模型。 该方法快速且准确，但会受到环境光和反射表面等因素的影响。

  • 激光雷达（光探测和测距）

激光雷达是一种利用激光测量物体或环境距离的遥感方法。 这种方法通常用于航空测量，但也可用于地面测绘。 激光雷达对于快速准确地捕获大面积区域非常有用，但需要专门的设备并且价格昂贵。

收集用于生成数字孪生的 3D 数据的方法的选择取决于项目的具体要求，包括准确性、速度、成本以及所建模对象或环境的复杂性等因素。 通过精心挑选最合适的方法并将其与先进的软件和可视化工具相结合，可以创建高度准确且有效的数字孪生，从而优化现实世界的流程和系统。

如果你采集的3D数据格式和数字孪生引擎要求的格式不一致，可以使用NSDT 3DConvert将其转换为要求的格式，例如GLTF、OBJ、PLY等：

https://3dconvert.nsdt.cloud

3、分析 3D 内容

分析 3D 内容是创建和维护数字孪生的关键步骤，因为它使我们能够从虚拟模型中提取有用的见解和信息。 以下是分析数字孪生 3D 内容所涉及的一些关键步骤：

  • 数据准备

在开始分析之前，必须准备好要处理的 3D 数据。 这可能涉及清理数据以消除任何错误或伪影，将数据与公共坐标系对齐，以及将数据转换为易于分析的格式。

  • 特征提取

准备好数据后，下一步就是提取适用于特定应用程序或用例的特征。 这可能涉及识别和测量 3D 模型中物体或结构的尺寸、形状、方向或其他特征，或提取特定数据点，例如温度或湿度读数。

  • 可视化

可视化是 3D 内容分析的重要组成部分，因为它使我们能够更好地理解数据并识别模式或异常。 这可能涉及创建数据的 2D 或 3D 可视化，或使用先进的可视化技术，例如虚拟现实或增强现实。

  • 仿真和建模

仿真和建模可以预测所建模的物理系统的变化将如何影响其性能或行为。 这可能涉及使用计算流体动力学 (CFD) 来模拟流体通过管道或其他结构的流动，或使用有限元分析 (FEA) 来模拟机械系统在不同负载或应力下的行为。

  • 机器学习

机器学习技术可以分析 3D 内容并识别人类分析师可能无法立即看出的模式或趋势。 这可能涉及训练机器学习算法来识别 3D 模型中的特定对象或特征，或使用无监督学习来识别数据中的相关性或聚类。

数字孪生的 3D 内容分析需要结合技术专业知识、先进的软件和工具，以及对特定应用或用例的深入理解。 通过仔细分析 3D 内容，可以提取有价值的见解和信息，从而优化现实世界的系统和流程，并最终提高性能和效率。

4、结束语

数字孪生是物理对象、系统或流程的虚拟副本，用于监控、分析和优化其性能。 它们很重要，因为它们提供了几个关键优势，包括：

  • 提高效率

数字孪生使我们能够在问题成为重大问题之前识别并解决问题，从而减少停机时间并提高整体效率。

  • 预测性维护

通过监控物理系统的实时数据，数字孪生可以预测何时需要维护，从而减少昂贵且耗时的维修需求。

  • 优化

数字孪生优化流程或系统，使我们能够发现改进机会并提高绩效。

  • 节约成本

通过减少停机时间、预测维护需求和优化性能，数字孪生可以帮助节省资金并提高利润。

  • 创新

数字孪生在我们在物理世界中实施新想法或设计之前对其进行模拟和测试，从而可以在没有失败风险的情况下进行创新和实验。

数字孪生很重要，因为它们提供了用于监控、分析和优化现实世界系统和流程的强大工具，使我们能够提高效率、降低成本并推动创新。

原文链接：3D visualization for Digital Twins

BimAnt翻译整理，转载请标明出处