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一种数字孪生模型构建方法、装置及存储介质

文献发布时间:2023-06-19 09:30:39


一种数字孪生模型构建方法、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及数字孪生技术领域,具体涉及一种数字孪生模型构建方法、装置及存储介质。

背景技术

数字孪生是一种超越现实的概念,可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。数字孪生技术作为将现实进行数字映射的一种重要技术,能够为企业和社会带来巨大效益。

相关技术中,为了能够将数字孪生技术应用于所需企业,都是根据企业情况进行个性化定制,然而数字孪生构建是个复杂的问题,要求构建者具备大数据和人工智能知识,导致数字孪生构建繁琐复杂,人力成本高,复用性低。

发明内容

有鉴于此,本发明实施例提供了一种数字孪生模型构建方法、装置及存储介质,以解决现有技术中数字孪生构建繁琐复杂,人力成本高,复用性低的缺陷。

根据第一方面,本发明实施例提供一种数字孪生模型构建方法,包括如下步骤:接收对可视化封装构件的构件选择指令,所述可视化封装构件预先根据不同行业场景对应的行业大数据构建而成;接收构件连接指令;根据所述构件连接指令,将所述构件选择指令对应的可视化封装构件进行连接,形成对应的数字孪生框架;接收训练数据,对所述数字孪生框架进行训练,得到数字孪生模型。

可选地,所述数字孪生模型构建方法还包括:接收对可视化封装构件的删除操作指令;根据所述删除操作指令,对可视化封装构件进行对应的删除操作。

可选地,所述可视化封装构件包括多个可视化封装子构件,所述方法还包括:接收对可视化封装子构件的增/删操作指令;根据所述增/删操作指令,对子构件进行对应的增/删操作。

可选地,所述训练数据为对应行业场景下的历史业务活动数据;所述接收训练数据,对所述数字孪生框架进行训练,得到数字孪生模型,包括:接收对应行业场景下的历史业务活动数据;将所述历史业务活动数据输入至所述数字孪生框架,得到数字孪生结果;将所述数字孪生结果与实际结果进行反馈对比,直至数字孪生结果与实际结果差值小于预定阈值,则得到所述数字孪生模型。

可选地,所述方法还包括:接收对可视化封装构件的参数设置信息。

根据第二方面,本发明实施例提供一种数字孪生模型构建装置,包括:选择指令接收模块,用于接收对可视化封装构件的构件选择指令,所述可视化封装构件预先根据不同行业场景对应的行业大数据构建而成;连接指令接收模块,用于接收构件连接指令;孪生框架形成模块,用于根据所述构件连接指令,将所述构件选择指令对应的可视化封装构件进行连接,形成对应的数字孪生框架;训练模块,用于接收训练数据,对所述数字孪生框架进行训练,得到数字孪生模型。

可选地,所述装置还包括:删除指令接收模块,用于接收对可视化封装构件的删除操作指令;删除指令执行模块,用于根据所述删除操作指令,对可视化封装构件进行对应的删除操作。

可选地,所述可视化封装构件包括多个可视化封装子构件,所述装置还包括:第二增删指令接收模块,用于接收对可视化封装子构件的增/删操作指令;第二增删指令执行模块,用于根据所述增/删操作指令,对子构件进行对应的增/删操作。

根据第三方面,本发明实施例提供一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现第一方面或第一方面任一实施方式所述的数字孪生模型构建方法的步骤。

根据第四方面,本发明实施例提供一种存储介质,其上存储有计算机指令,该指令被处理器执行时实现第一方面或第一方面任一实施方式所述的数字孪生模型构建方法的步骤。

本发明技术方案,具有如下优点:

本实施例提供的数字孪生模型构建方法,用户可以通过对预先构建的可视化封装构件进行选择以及连接,形成用户所需的数字孪生模型,不需要用户具备大数据和人工智能知识,降低了人力成本,同时减小了构件数字孪生模型的复杂程度,另外,由于预先构建的可视化封装构件是根据大数据构建而成,对于不同企业都可以通过可视化封装构件进行数字孪生模型的构建,提高了数字孪生模型构建的复用性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例中数字孪生模型构建方法的一个具体示例的流程图;

图2为本发明实施例中数字孪生模型构建装置的一个具体示例原理框图;

图3为本发明实施例中电子设备的一个具体示例的原理框图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中,需要说明的是,术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,还可以是两个元件内部的连通,可以是无线连接,也可以是有线连接。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

此外,下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。

本实施例提供一种数字孪生模型构建方法,如图1所示,包括如下步骤:

S101,接收对可视化封装构件的构件选择指令,可视化封装构件预先根据不同行业场景对应的行业大数据构建而成;

示例性地,可视化封装构件可以通过不同行业场景对应的行业大数据构建而成,根据不同的行业场景大数据,确定通用的可视化封装构件类型,以描述企业的生产、经营单元相关实体,从而涵盖企业从系统到局部,从局部到细节的全部生产活动过程。比如对于一个钢铁企业,根据行业大数据分析可以大致划分为采购环节、生产环节、销售环节,针对每一个大体环节都可以预先进行可视化封装,封装为采购构件、生产构件、销售构件等等,而生产环节中又可以区分为铁前和钢后两个构件。铁前,包括配矿、烧结、高炉等若干个构件。接收对可视化封装构件的构件选择指令的方式可以是接收可视化操作界面中的指定操作,该指定操作为预先与构件选择指令对应设置的操作,比如,当检测到拖/拉/拽的操作时,则触发产生构件选择指令。

S102,接收构件连接指令。

示例性地,由于一个系统会涉及多个构件之间的协同,以及多流的流动,那么需要用户按照自身业务需求和企业实际情况对选择的多个构件进行连接。接收构件连接指令可以是接收用户点击两个构件上的连接节点的指令,确定两个构件进行连接;也可以是通过拖拉拽的方式将箭头接入两个构件之间。本实施例对接收构件连接指令的方式不做限定,本领域技术人员可以根据需要确定。

S103,根据构件连接指令,将构件选择指令对应的可视化封装构件进行连接,形成对应的数字孪生框架。

示例性地,比如对于钢铁企业来说,用户选择了采购构件、生产构件、销售构件,此时,用户需要将采购构件、生产构件、销售构件按照自身企业的实际情况进行连接,以还原企业真实的业务逻辑。当用户根据自身业务需求和企业实际情况将多个构件进行连接,则形成对应企业的数字孪生框架,但此时的数字孪生框架并不等同于企业的数字孪生模型,还需要输入企业的数据,对其进行调试训练。

S104,接收训练数据,对数字孪生框架进行训练,得到数字孪生模型。

示例性地,训练数据可以是企业的历史业务活动数据,通过ERP、MES等企业已有的信息系统抽取数据,把数据放入数据池中,通过数据标识、清洗、以及基于大数据的相关校准,输入数字孪生框架中不断推演、建模、优化,使得整个数字孪生模型能够趋于真实的企业情况,企业的历史业务活动数据可以是ERP数据、供应链数据。本实施例对训练数据类型不做限定,本领域技术人员可以根据需要确定。

本实施例提供的数字孪生模型构建方法,用户可以通过对预先构建的可视化封装构件进行选择以及连接,形成用户所需的数字孪生模型,不需要用户具备大数据和人工智能知识,降低了人力成本,同时减小了构件数字孪生模型的复杂程度,另外,由于预先构建的可视化封装构件是根据大数据构建而成,对于不同企业都可以通过可视化封装构件进行数字孪生模型的构建,提高了数字孪生模型构建的复用性。

作为本实施例一种可选的实施方式,数字孪生模型构建方法还包括:接收对可视化封装构件的删除操作指令;根据删除操作指令,对可视化封装构件进行对应的删除操作。

示例性地,删除操作指令的接收方式可以是用户先选择删除按钮,然后再点击需要删除的可视化封装构件,也可以是直接在需要删除的可视化封装构件上点击对应的删除图标,本实施例对可视化封装构件进行删除的方式不做限定,本领域技术人员可以根据需要确定。本实施例提供的数字孪生模型构建方法,使得用户在选择可视化封装构件时,发生误选,或者由于企业经营方式或者企业业务逻辑的调整导致已建立的数字孪生模型不再适用时,能够按照需求调整需要的可视化封装构件。

作为本实施例一种可选的实施方式,可视化封装构件包括多个可视化封装子构件,方法还包括:接收对可视化封装子构件的增/删操作指令;根据增/删操作指令,对子构件进行对应的增/删操作。

示例性地,对于钢铁企业来说,大体可以分为采购构件、生产构件、销售构件,对于每一个构件内部还存在一个或者多个子构件,比如,生产构件中还可以包括铁前构件、钢后构件,对于铁前构件内部还可以包括多个子构建,比如配矿、烧结、高炉等若干个构件。用户在构建数字孪生模型时,可以根据需要对构件中的子构件进行增/删操作调整,以满足企业实际情况。进行增/删操作的方式可以是右键点击子构件,在出现的二级菜单中选择删除交互按钮,也可以是右键点击构件,在二级菜单中选择需要添加的子构件;也可以是通过拖/拉/拽的方式将子构件放入预先设置的垃圾箱,或者通过拖/拉/拽的方式将需要的子构件放入对应的构件中,子构件可以陈列在可视化操作界面。本实施例对增/删操作的方式不做限定,本领域技术人员可以根据需要确定。

作为本实施例一种可选的实施方式,所述训练数据为对应行业场景下的历史业务活动数据;接收训练数据,对数字孪生框架进行训练,得到数字孪生模型,包括:接收对应行业场景下的历史业务活动数据;将历史业务活动数据输入至所述数字孪生框架,得到数字孪生结果;将数字孪生结果与实际结果进行反馈对比,直至数字孪生结果与实际结果差值小于预定阈值,则得到数字孪生模型。

示例性地,历史业务活动数据可以是通过ERP、MES等企业已有的信息系统抽取数据流,数据流包括物流、业务流、资金流、信息流。钢铁企业在进行模型训练时,可以将前一年的历史业务活动数据输入至数字孪生框架,由于数字孪生模型可以预测未来的业务活动数据走向,数字孪生模型得到的数字孪生结果可以是今年的业务活动数据,通过将今年实际的业务活动数据与数字孪生模型输出的预测结果进行反馈比对,反复训练优化,直到数字孪生结果与今年实际的业务活动数据差值小于预定阈值,预定阈值可以是5%,本实施例对预定阈值大小不做限定,本领域技术人员可以根据需要确定。

作为本实施例一种可选的实施方式,所述方法还包括:接收对可视化封装构件的参数设置信息。

示例性地,每个环节都会涉及到人工、财务、设备(机器)、原料、环境等相关的要素,比如,某种型钢的轧钢过程,需要占用多少设备、多少人员投入、需要多少钢坯作为原料等。本实施例可以接收这些要素信息作为参数设置在相应的构件中作为初始数据,以减小训练次数,提高训练效率。

本发明实施例提供一种数字孪生模型构建装置,如图2所示,包括:

选择指令接收模块201,用于接收对可视化封装构件的构件选择指令,所述可视化封装构件预先根据不同行业场景对应的行业大数据构建而成;具体内容参见上述方法实施例对应部分,在此不再赘述。

连接指令接收模块202,用于接收构件连接指令;具体内容参见上述方法实施例对应部分,在此不再赘述。

孪生框架形成模块203,用于根据所述构件连接指令,将所述构件选择指令对应的可视化封装构件进行连接,形成对应的数字孪生框架;具体内容参见上述方法实施例对应部分,在此不再赘述。

训练模块204,用于接收训练数据,对所述数字孪生框架进行训练,得到数字孪生模型。具体内容参见上述方法实施例对应部分,在此不再赘述。

作为本实施例一种可选的实施方式,数字孪生模型构建装置还包括:

删除指令接收模块,用于接收对可视化封装构件的删除操作指令;具体内容参见上述方法实施例对应部分,在此不再赘述。

删除指令执行模块,用于根据所述删除操作指令,对可视化封装构件进行对应的增/删操作。具体内容参见上述方法实施例对应部分,在此不再赘述。

作为一种可选的实施方式,所述可视化封装构件包括多个可视化封装子构件,所述装置还包括:

增删指令接收模块,用于接收对可视化封装子构件的增/删操作指令;具体内容参见上述方法实施例对应部分,在此不再赘述。

增删指令执行模块,用于根据所述增/删操作指令,对子构件进行对应的增/删操作。具体内容参见上述方法实施例对应部分,在此不再赘述。

作为本实施例一种可选的实施方式,所述训练数据为对应行业场景下的历史业务活动数据;训练模块204,包括:

数据接收模块,用于接收对应行业场景下的历史业务活动数据;具体内容参见上述方法实施例对应部分,在此不再赘述。

数据输入模块,用于将所述历史业务活动数据输入至所述数字孪生框架,得到数字孪生结果;具体内容参见上述方法实施例对应部分,在此不再赘述。

训练子模块,用于将所述数字孪生结果与实际结果进行反馈对比,直至数字孪生结果与实际结果差值小于预定阈值,则得到所述数字孪生模型。具体内容参见上述方法实施例对应部分,在此不再赘述。

作为本实施例一种可选的实施方式,所述装置还包括:参数接收模块,用于接收对可视化封装构件的参数设置信息。具体内容参见上述方法实施例对应部分,在此不再赘述。

本申请实施例还提供一种电子设备,如图3所示,处理器310和存储器320,其中处理器310和存储器320可以通过总线或者其他方式连接。

处理器310可以为中央处理器(Central Processing Unit,CPU)。处理器310还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片,或者上述各类芯片的组合。

存储器320作为一种非暂态计算机可读存储介质,可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块,如本发明实施例中的数字孪生模型构建方法对应的程序指令/模块。处理器通过运行存储在存储器中的非暂态软件程序、指令以及模块,从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理。

存储器320可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储处理器所创建的数据等。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非暂态存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中,存储器320可选包括相对于处理器远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

所述一个或者多个模块存储在所述存储器320中,当被所述处理器310执行时,执行如图1所示实施例中的数字孪生模型构建方法。

上述电子设备的具体细节可以对应参阅图1所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解,此处不再赘述。

本实施例还提供了一种计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令,该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例1中数字孪生模型构建方法。其中,所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory,ROM)、随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard Disk Drive,缩写:HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive,SSD)等;所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。

显然,上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例,而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

相关技术
  • 一种数字孪生模型构建方法、装置及存储介质
  • 数字孪生模型构建方法、装置、存储介质及电子设备
技术分类

06120112193714