2020年8月9日，由中国科协智能制造学会联合体（imac）组织的“imac智能制造云课堂”第二期第2讲如约开播。本次特别邀请到北京航空航天大学自动化学院博士生导师张霖教授做《从建模仿真看数字孪生及其在智能制造中的应用》专题分享。本次课程受到观众热情广泛的关注，观看累计已超1.5万人次。
张霖教授做《从建模仿真看数字孪生及其在智能制造中的应用》专题讲座
在专题讲座中，张霖教授首先介绍了建模仿真与数字孪生的概念，并对两者从定义到技术再到应用的发展进行了详细地阐述，还对仿真的不同类型划分进行了梳理，对每一种类型的仿真进行了深入分析。张教授认为，数字孪生是建模仿真的一种特殊形式，可以借鉴建模仿真的理论方法和技术来充实和发展数字孪生的技术体系。
建模仿真技术与数字孪生技术的联系
随后，张霖教授介绍了数字孪生的可信评估与保障措施，其中模型可信的评价指标常见的有逼真度与可信度（置信度）两种。张教授指出，对于数字模型而言，追求高逼真度会带来不必要的复杂性，因此可信度是相对更具实用性的模型可信的评价指标。模型可信性保障则是一个系统工程，在模型工程中，面向数字孪生的建模流程需要关注多种关键技术，并遵守面向流程建模、模型尽量简单、全生命周期统一考虑和全面彻底的vv&a四项基本原则。
面向数字孪生的建模流程
然后，张霖教授介绍了数字孪生（仿真）在智能制造中的应用。这一环节从产品生命周期的角度，结合典型案例对数字孪生技术在产品前期、中期、后期以及全生命周期的不同应用场景进行了详细介绍。张霖教授指出，数字孪生是数字样机的一种延伸，将数字模型与物理模型之间关联起来形成实时在线的闭环仿真是仿真追求的目标，但当前数字孪生的在线闭环应用还较少；张霖教授同时指出，建模仿真是未来制造业最重要的核心技术之一，美国集成制造技术路线图（imtr）将建模和仿真技术作为迎接未来制造业挑战的对策技术。
数字孪生在产品生命周期中的应用
最后，张霖教授对数字孪生和建模仿真技术进行了总结，指出随着新一代信息技术的快速发展，建模仿真所用模型的数字化程度越来越高，但在现有科学技术体系下，数字模型和物理模型的共存与协作将是一个长期的过程。张霖教授还介绍了其最新研究成果，一种可以实现自动演化的（数字孪生）建模仿真方法以及基于工业大数据的建模方法，后者能够针对工业大数据时序和非时序混杂、高维、低质、稀疏等特征，解决深度学习模型在工业大数据分析中的瓶颈问题。
一种可以实现自动演化的（数字孪生）建模仿真方法
深度学习模型在工业大数据中的瓶颈问题
在问答交流环节，张霖教授对“如何低成本的构建数字孪生系统？模型工程核心技术如何进行评定？概念设计阶段的孪生模型、机加工过程数字孪生有哪些关键技术和难点？”等观众关注的问题进行了详细解答。张霖教授的讲座内容丰富，获得了观众的一致好评，直播在热烈的氛围中结束。
本次讲座由中国科协智能制造学会联合体秘书长助理胡志强主持。
中国科协智能制造学会联合体秘书长助理胡志强主持imac云课堂
数字化一直是制造业信息化的基础，其中数字孪生是制造业数字化的重要组成部分，尚有大量基础性问题亟待解决，制造系统数字化任重道远。本次云课堂对数字孪生从概念到技术体系进行了深入介绍，对制造业推进数字化工作具有积极的推动作用。
本周日（8月16日）19:00，“imac智能制造云课堂”第二期第3讲“工业互联网应用”专题研讨会将准时上线。会议届时将邀请中国信息通信研究院工业互联网研究所副所长李海花、富士康工业互联网股份有限公司5g 工业互联网创新中心常务副主任马力、海尔智能制造技术总监牟堂峰等多位业内专家，一起参与研讨。敬请期待！
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