13.12.2021
Такая огромная разница между значениями испытаний на цифровых двойниках и физических объектах в промышленности - не редкость. Как это можно преодолеть?
Шумная эйфория, касающаяся позитивных эффектов применения в индустрии цифровых двойников, на какое-то время оттеснила на второй план в экспертных обсуждениях проблематику точности популярного метода. Между тем как математические расхождения между виртуальной моделью и физическим объектом нередко превышают 1/3. И это очень много. На одну из причин такого положения вещей обратил внимание начальник IТ-отдела ОАО «ЗиД» Андрей Лабутин. Мы публикуем ключевые тезисы его рассуждений на примере типичного абстрактного кейса.
Как правило, это:
1. Мощный аппаратный ресурс для проведения многофакторных мультинагрузочных виртуальных испытаний.
2. Сам цифровой двойник, подготовленный для виртуальных испытаний вместо физических.
3. Математические расчетные модели для всех видов виртуальных испытаний цифрового двойника. Проверенные и корректные.
4. ПО, способное накладывать на цифровой объект сеточную модель заданного размера ячейки для проведения нагрузочных и других расчетов.
5. ПО, способное применять математические расчетные модели, накладываясь на нагрузочную сетку цифровых объектов.
При помощи этих инструментов проводятся расчеты и на выходе получаются результаты.
В реальности аналогичный тест на двух опытных физических образцах вместо ожидаемой 95+% сходимости результатов с данными цифрового двойника неожиданно дает 70 и 60%.
При этом такие манипуляции с виртуальным образцом, как уточнение направления и величины приложения сил и других воздействий или смена ячеек нагрузочной сетки и других параметров, принципиально картины не меняют. Сходимость по-прежнему остается в районе 60–70%. И этот результат для разных физических образцов не является стабильной величиной.
В чем же дело?
Как вариант, после измерений и проверки соответствия конструкции и техпроцесса реальной обработке физических образцов напрашивается вывод о необходимости проверки качества материалов, из которых изготовлены образцы.
Какие же данные закладываются в расчетную модель цифрового двойника? Те же, что и данные о материале, из которого изготовлены физические образцы, – справочные. И очевидно, что, скорее всего, расхождения между данными виртуальных и физических испытаний вызваны именно расхождениями между справочными характеристиками материалов и характеристиками материалов конкретных физических образцов.
Но и это не все.
Расхождение в расчетах образцов, изготовленных из одной партии материалов, говорит о различиях характеристик и материала внутри одной партии. Так, если даже простейшие опытные физические образцы, например металлические, выполнены из одной и той же заготовки, то они также покажут разный результат физических испытаний с разным расхождением от одного стабильного расчетного значения цифрового двойника.
И у этого как минимум две причины:
– изготовление образцов по техническим условиям с отклонениями в химическом составе стали;
– отклонения габаритов образцов в пределах, превышающих допустимые по ГОСТу.
Тут очевидно, что в расчеты изначально необходимо закладывать гораздо больше данных о материалах. Ведь для проектирования образца, расчета конструкции в статичном состоянии и на предельные нагрузки обычно, как правило, бывало достаточно данных из справочников конструкторских материалов, составленных на основе ГОСТов. И переход на цифровую модель проектирования принципиально не изменил подход к проверке конструкции на работоспособность и нагрузки.
Попытка приближения виртуальной конструкции к реальному изделию – это уже переход от цифровой модели к цифровому двойнику. И он требует изменения подхода к состоянию того, из чего и как изготовлена конструкция испытуемых физических образцов.
Переход к цифровому двойнику и виртуальным испытаниям также требует ввода еще одной величины оценки конструкции – это «время», которое обычно в большинстве расчетов учитывалось как предельная величина, выраженная через другие характеристики. Например, «предельный износ», «число циклов до замены», «живучесть» или «коррозионная стойкость». Добавляя к этому еще ряд параметров, связанных с особенностями конкретных испытаний, мы получаем многомерный набор данных и зависимостей. И если игнорировать часть из этого набора, то будет повышаться вероятность расхождения между виртуальными испытаниями и физическими. А величина расхождения будет непредсказуемо разной.
В таком случае насколько вообще можно доверять подобным цифровым двойникам физических образцов? И являются ли они в принципе таковыми, если при смене, например, поставщика материала расхождения будут «плавать» в диапазоне 1/3 от расчетных?
Для того чтобы приблизить характеристики цифрового двойника к физическим образцам, нужно решить задачу учета характеристики материалов. И первый шаг в этом направлении – разработка правил использования цифрового паспорта материала (Digital Material Passport, или DMP). Сегодня, параллельно с DMP также существуют несколько похожих стандартов: DCP – Digital Circularity passport, DCCP – Digital Cradle-to-cradle passport, DPP – Digital Product passport.
Цифровой паспорт материала – это единое место хранения электронных документов, описывающих:
– характеристики продукта;
– используемые компоненты;
– результаты испытаний, диагностики;
– дефекты, отказы и ремонты по всей цепочке кооперации изготовления;
– условия хранения и эксплуатации;
– условия разборки, уничтожения или переработки.
Разработкой стандартов по DMP и DPP в ряде зарубежных стран занимались еще до наступления времен цифровыми двойниками и виртуальными испытаниями. А работы по опытной эксплуатации и дальнейшей разработке стандартов в сфере DMP сегодня ведутся:
– В США, где был разработан COBie – качественный уровень проработки, базовый стандарт изготовлен Министерством обороны США для военных подразделений;
– в Китае и Южной Корее, где тоже начинали с COBie, а сейчас разрабатывают свою серию стандартов;
– в 15 европейских государствах, где лидером в проработке является Германия;
– в Израиле.
А, к примеру, в некоторых государствах законодательно введена обязанность формировать цифровые двойники объектов капитального строительства BIM (Building Information Modeling) с хотя бы частичной поддержкой DMP по строительным проектам выше определенной стоимости. Так в Германии это выше 10 млн евро, в Дании – выше 2,7 млн евро, а в Южной Корее – выше 50 млн долл. А вот крупные российские производители, включая компании – экспортеры продукции в Европу и США, к сожалению, не проявляют заметной активности в работе по этому направлению. Не все идеально и за рубежом. Так, сегодня в Евросоюзе в сфере DMP до сих пор не утверждены:
– правила формирования цифрового паспорта материала;
– обязательный, рекомендательный и общий состав его данных;
– единый формат формирования, хранения, передачи, обработки данных.
Из всего, что есть на данный момент, самый полный документ – это Materials Passports – Best Practice. Его можно назвать попыткой систематизировать разрозненные европейские знания в области DMP с целью дальнейшей унификации по структуре данных и однородности именования элементов.
В свою очередь, группа IТ-специалистов ОАО «ЗиД», взяв за основу лучшие европейские практики, провела комплекс работ по формированию структуры и формата шаблона DMP, который мог бы применяться для интеграции в информационные системы с учетом достигнутого уровня автоматизации. Однако применение этого шаблона на практике отложено. Причина – отсутствие компаний-поставщиков, готовых формировать и предоставлять цифровые паспорта на поставляемую продукцию.
Но в случае всеобщего признания DMP необходимым элементом Digital Twin открывается перспектива существенного повышения качества цифровых двойников и виртуальных испытаний.
При подготовке публикации использовались материалы globalcio.ru
