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智能制造之路：数字化工厂 [:1704014166]
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智能制造之路：数字化工厂 第4章 数字孪生模型的组成
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一般而言，企业必须先获取实体零部件，然后才能对质量和建造过程进行检查，而这意味着成本和风险将有所增加。
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针对这一问题，我们的愿景是利用数字孪生模型和大数据技术，在任何零部件被实际建造出来之前，预测设计的成品质量。数字孪生模型主要包括：产品设计（Product Design）、过程规划（Process Planning）、生产布局（Layout）、过程仿真（Process Simulate）、产量优化（Throughput Optimization）等。
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智能制造之路：数字化工厂 4.1 产品设计
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4.1.1 MBD模型定义的挑战[1]
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MBD技术的核心思想是：全三维基于特征的表述方法，基于三维主模型的过程驱动，融入知识工程和产品标准规范等。它用一个集成的三维实体模型来完整地表达产品定义信息，将制造信息和设计信息（三维尺寸标注、各种制造信息和产品结构信息）共同定义到产品的三维数字化模型中，从而取消二维工程图纸，保证设计和制造流程中数据的唯一性。
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MBD技术不是简单地在三维模型上进行三维标注，它不仅描述设计的几何信息而且定义了三维产品的制造信息和非几何的管理信息（产品结构、PMI、BOM等），它通过一系列规范的方法更好地表达设计思想，具有更强的表现力，同时打破了设计制造的壁垒，其设计、制造特征方便地被计算机和工程人员解读，而不像传统的定义方法那样只能被工程人员解读，这就有效地解决了设计/制造一体化的问题。
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MBD模型的建立，不仅仅是设计部门的任务，工艺、检验都要参与到设计的过程中，由此形成的MBD模型才能用于指导工艺制造与检验。MBD技术中融入了知识工程、过程模拟和产品标准规范等，将抽象、分散的知识集中在易于管理的三维模型中，设计、制造过程能有效地进行知识积累和技术创新，从而成为企业知识固化和优化的最佳载体。
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MBD模型定义的挑战主要包括：
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·MBD模型数据的完整表现。MBD模型数据（见图4-1）包括：设计模型、注释、属性。设计模型包含模型几何和辅助几何这两种几何元素，注释是直接在模型上就能体现出的各种尺寸、公差、文本、符号等，属性则是为了完整地定义产品模型所需的尺寸、公差、文本等，这些内容在图形上是不可见的，但可通过查询模型获取。为了在三维空间中很好地表达MBD模型数据，需要有效的工具来进行描述，并按照一定的标准规范组织和管理这些数据，以便于MBD模型数据的应用（详见ASME 14.41和ISO 16792的描述）。
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图4-1 MBD模型数据
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·面向制造的设计。由于MBD模型是设计制造过程中的唯一依据，因此必须确保MBD模型数据的正确性。MBD模型数据的正确性反映在两个方面：首先，MBD模型应满足客户对产品物理和功能上的需求；其次，MBD模型应具有可制造性，即创建的MBD模型能满足制造应用的需求，符合制造工艺水平要求，在后续的应用中可直接应用。
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·数字化协同设计与工艺制造的协同。MBD的重要特点之一是设计信息和工艺信息的融合与一体化，这就需要在产品设计和工艺设计之间进行及时的交流和沟通，构建协同的环境及相应的机制。
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·MBD模型的共享（见图4-2）。通过MBD模型一次构建多次多点应用，实现数据重用的最大化。
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图4-2 MBD模型的共享
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4.1.2 MBD模型定义的解决方案[2]
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针对MBD模型的定义，西门子工业软件公司提供了基于Teamcenter+NX集成一体化平台的解决方案，利用NX软件在MBD相关标准的规范下完成产品三维数字化数据定义，利用Teamcenter实现MBD数据的共享控制。
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作为ASME Y14.41委员会的成员，以及ISO 16792标准的技术咨询组副主席，西门子工业软件公司提供的解决方案可帮助用户创建全面符合标准的MBD数据并实现共享。
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西门子工业软件公司在其三维设计软件NX中内置了知识工程引擎，帮助企业获取、转化、构建、保存和重用工程知识，实现基于知识工程的产品研发：NX提供重用库的功能，帮助企业管理和重用大量的工程数据，从而既可提高产品研制的效率，又可极大地降低成本，例如，直接基于已有的某产品型号数据，通过局部修改（部分零部件的替换或部分零部件的修改等）来完成新型号的设计；直接选用标准件数据（包括国标件和企标件等）；直接基于已有的典型形状，在新产品的零部件设计中进行模型的快速创建等。
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NX的Check-Mate（一致性质量检查工具）通过可视化方式，对MBD模型数据的合规性和可制造性进行自动验证，确保MBD模型数据的正确性。