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        基于數(shù)字孿生的云邊協(xié)同3D打印研究*

        2022-01-08 07:24:44程云熙萬(wàn)長(zhǎng)成
        航空制造技術(shù) 2021年22期
        關(guān)鍵詞:云邊云端打印機(jī)

        郭 亮,程云熙,曾 鳴,萬(wàn)長(zhǎng)成

        (1. 西南石油大學(xué),成都 610500;2. 工業(yè)云制造(四川)創(chuàng)新中心有限公司,成都610041)

        云制造是一種面向服務(wù)的新型網(wǎng)絡(luò)化制造模式,其核心思想是利用先進(jìn)信息技術(shù)將“制造資源和能力”封裝為“服務(wù)”,為各類用戶提供按需使用的制造服務(wù)[1]。近10余年來(lái),國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)云制造的研究主要集中在資源虛擬化、優(yōu)化調(diào)度、平臺(tái)架構(gòu)等相關(guān)方面,形成了覆蓋云制造服務(wù)全生命周期的研究體系[2],形成了面向航空、模具、汽摩、3D打印等領(lǐng)域[3-6]的云制造架構(gòu),建成了私有云、公有云、混合云等云平臺(tái)模式。

        然而,傳統(tǒng)云制造模式“一切上云”的思想存在諸多問(wèn)題,首先,基于云的數(shù)據(jù)分析與決策帶來(lái)的高延時(shí)等問(wèn)題難以滿足工業(yè)的需求;同時(shí),由于帶寬限制只能將有限的數(shù)據(jù)上傳至云端進(jìn)行分析處理,使得本地的海量數(shù)據(jù)無(wú)法得到充分應(yīng)用;再者,傳統(tǒng)云制造模式下的任務(wù)調(diào)度難以適配現(xiàn)場(chǎng)生成環(huán)境動(dòng)態(tài)變化。近年來(lái)新一代信息技術(shù),比如數(shù)字孿生[7-8]、5G通信[9]、大數(shù)據(jù)[10]、邊緣計(jì)算[11]等得到快速發(fā)展,推動(dòng)著云制造系統(tǒng)的演變和進(jìn)化。云制造正在從單一的云端向云邊協(xié)同制造范式轉(zhuǎn)變。特別是,引入數(shù)字孿生的理念將各種制造設(shè)備轉(zhuǎn)變成工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)終端,并實(shí)時(shí)接入到云平臺(tái)是云制造內(nèi)涵發(fā)展的新趨勢(shì)。在數(shù)字孿生方面,Xu[12]提出了機(jī)床4.0(Machine tools 4.0)概念,構(gòu)建了面向Cyberphysical machine tools(CPMT)的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)方法;Liu等[13]和Zhang等[14]分別從不同角度對(duì)CPMT框架及技術(shù)體系進(jìn)行了研究;孫元亮等[15]提出了面向數(shù)字孿生的智能生產(chǎn)線監(jiān)控系統(tǒng);周成等[16]和魏一雄等[17]提出了基于數(shù)字孿生的智能生產(chǎn)車間。在云邊協(xié)同方面,Georgakopoulos等[18]提出了云邊協(xié)同與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在制造領(lǐng)域的路線圖;Qi等[19]提出基于云邊協(xié)同的智能制造系統(tǒng)架構(gòu);丁凱等[20]提出了基于云邊協(xié)同的智能工廠物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu);滿君豐等[21]提出云邊協(xié)同計(jì)算架構(gòu)下大規(guī)模工廠接入的任務(wù)調(diào)度方法;Yang等[22]提出了利用大數(shù)據(jù)技術(shù)的云邊協(xié)同框架。

        當(dāng)前已有研究主要分別針對(duì)傳統(tǒng)制造領(lǐng)域的云邊協(xié)同和數(shù)字孿生構(gòu)建,但由于傳統(tǒng)制造設(shè)備數(shù)據(jù)獲取困難、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、制造工藝繁多等原因,難以快速實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的應(yīng)用。而圍繞3D打印設(shè)備構(gòu)建云邊協(xié)同制造和數(shù)字孿生可謂是最有可行性的應(yīng)用場(chǎng)景。首先,3D打印工藝具有高度的數(shù)字化,其設(shè)計(jì)與制造無(wú)縫集成,這種工藝無(wú)需傳統(tǒng)復(fù)雜的工藝設(shè)計(jì),更容易實(shí)現(xiàn)從設(shè)備接入到服務(wù)的全流程數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化。將3D打印機(jī)優(yōu)先布局到云制造系統(tǒng),為形成基于云的制造生態(tài)具有非常重要的引領(lǐng)作用。其次,隨著技術(shù)成熟,3D打印機(jī)的市場(chǎng)需求在增加,同時(shí)各類3D打印機(jī)部署在企業(yè)的數(shù)量也在增加。據(jù)市場(chǎng)研究公司IDC預(yù)計(jì),全球3D打印支出將在2022年達(dá)到230億美元。在這方面,部分學(xué)者針對(duì)云制造環(huán)境下3D打印的云平臺(tái)構(gòu)建、供需匹配和調(diào)度進(jìn)行了相關(guān)研究[23-25]。Wang等[23]還提出了一種基于云邊緣計(jì)算的智能增材制造框架。Zhang等[26]則針對(duì)當(dāng)前3D打印的數(shù)字孿生研究進(jìn)行了系統(tǒng)的總結(jié)。但是,目前針對(duì)3D打印,將云邊協(xié)同與數(shù)字孿生相結(jié)合研究較少。為此,本研究以3D打印機(jī)為對(duì)象,提出了一種基于數(shù)字孿生的云邊協(xié)同3D打印架構(gòu),闡述了其關(guān)鍵技術(shù),并通過(guò)案例驗(yàn)證其架構(gòu)的可行性。

        基于數(shù)字孿生的云邊協(xié)同3D打印架構(gòu)

        云邊協(xié)同3D打印架構(gòu)總體可以分為3層:云端、邊緣端和設(shè)備端。其中相鄰層之間具備雙向傳輸數(shù)據(jù)的功能。云端是指云計(jì)算服務(wù)器及其所提供服務(wù),可部署于企業(yè)內(nèi)部云計(jì)算中心或第三方云服務(wù)提供方,具有很強(qiáng)的算力,與設(shè)備端物理距離較遠(yuǎn);邊緣端是指本地服務(wù)器及其所提供服務(wù),可部署于車間、部門或工廠內(nèi),其普遍距離接近設(shè)備端。設(shè)備端在此處特指3D打印機(jī)及其附屬部件。云端、邊緣端和設(shè)備端的特點(diǎn)比較如表1所示?;跀?shù)字孿生的云邊協(xié)同3D打印架構(gòu)體系如圖1所示。

        圖1 基于數(shù)字孿生的云邊協(xié)同3D打印架構(gòu)Fig.1 Cloud-edge collaborative 3D printing architecture based on digital twin

        表1 云端、邊緣端和設(shè)備端比較Table 1 Comparison of cloud, edge and device

        設(shè)備端廣義上可指所有的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,在這里特指工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)3D打印機(jī),其包含3D打印機(jī)機(jī)械結(jié)構(gòu)、內(nèi)置控制系統(tǒng)、內(nèi)置傳感器、外置傳感器和微程序控制器(Microcontroller unit, MCU)。一般桌面級(jí)和工業(yè)級(jí)打印機(jī)通常內(nèi)置一些傳感器以讀取機(jī)身狀態(tài)數(shù)據(jù),然而由于其內(nèi)部控制系統(tǒng)不提供數(shù)據(jù)采集接口、數(shù)據(jù)采集接口反饋數(shù)據(jù)有限、內(nèi)置傳感器種類和數(shù)量較少等多種原因,有時(shí)往往需要額外增加外置傳感器以讀取更加詳細(xì)的狀態(tài)數(shù)據(jù);同時(shí)由于部分內(nèi)置控制系統(tǒng)通信能力有限和二次開(kāi)發(fā)困難等原因,需要與MCU擴(kuò)展以實(shí)現(xiàn)更加復(fù)雜的功能。

        現(xiàn)有很多方案通常采取設(shè)備端與云端直接連接以實(shí)現(xiàn)設(shè)備資源云端化,但是由于云端與設(shè)備端物理距離較遠(yuǎn)、數(shù)據(jù)傳輸帶寬等限制,導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸實(shí)時(shí)性較差,數(shù)據(jù)傳輸量有限;由于設(shè)備端采集和發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)往往會(huì)因?yàn)楦鞣N原因?qū)е虏糠謹(jǐn)?shù)據(jù)無(wú)效,而位于設(shè)備端的MCU只能進(jìn)行非常有限的數(shù)據(jù)篩選,因此很多時(shí)候發(fā)送給云端的數(shù)據(jù)中包含大量無(wú)效數(shù)據(jù),這些無(wú)效數(shù)據(jù)使得本就不樂(lè)觀的網(wǎng)絡(luò)狀況傳輸效率更低;再者,設(shè)備端的數(shù)據(jù)往往具有一定的隱秘性,直接上傳至云端具有一定的隱私和安全風(fēng)險(xiǎn)。

        作為云端在本地的延伸和補(bǔ)充,邊緣端向下對(duì)設(shè)備端傳來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理,再將必要的數(shù)據(jù)上傳至云端,解決了設(shè)備端與云端直接通信的傳輸實(shí)時(shí)性差、帶寬不足和隱私安全等問(wèn)題。同時(shí),邊緣層服務(wù)可以集成企業(yè)內(nèi)部ERP和MES等系統(tǒng)和應(yīng)用,提供更加個(gè)性化的服務(wù),以增加企業(yè)管理能力和生產(chǎn)效率,降低運(yùn)行成本。邊緣端的設(shè)備端接口接受來(lái)自3D打印機(jī)的傳感器監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和指令執(zhí)行結(jié)果,調(diào)用設(shè)備端監(jiān)控相關(guān)微服務(wù),如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)持久化、數(shù)據(jù)分析等,同時(shí)通過(guò)設(shè)備端接口將控制指令下達(dá)至設(shè)備端,完成3D打印機(jī)的實(shí)時(shí)監(jiān)控。單個(gè)邊緣端通常會(huì)同時(shí)監(jiān)測(cè)控制多個(gè)3D打印機(jī),同時(shí)邊緣端需要頻繁與云端實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸,因此需要消息隊(duì)列來(lái)保證數(shù)據(jù)的高效傳輸;同時(shí)由于各個(gè)接口的頻繁使用,因此需要引入負(fù)載均衡以保證各個(gè)微服務(wù)能被合理地調(diào)用,此外,數(shù)據(jù)傳輸層還需滿足實(shí)時(shí)傳輸控制指令和實(shí)時(shí)采集設(shè)備端數(shù)據(jù)等需求;數(shù)據(jù)處理層包括數(shù)據(jù)清洗、流數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)持久化等;數(shù)據(jù)應(yīng)用層面向本地用戶使用,包括3D打印機(jī)的實(shí)時(shí)監(jiān)控、歷史數(shù)據(jù)分析及其可視化展示、當(dāng)前加工進(jìn)度和加工計(jì)劃、異常預(yù)警處理、熔料不足提示和軟件更新等。設(shè)備端與邊緣端的具體監(jiān)測(cè)和控制流程如下。

        (1)MCU接受控制指令,將其處理為內(nèi)置控制系統(tǒng)可執(zhí)行的G代碼并發(fā)送至內(nèi)置控制系統(tǒng),內(nèi)置控制系統(tǒng)對(duì)3D打印機(jī)機(jī)械結(jié)構(gòu)進(jìn)行控制并返回執(zhí)行結(jié)果至MCU,再經(jīng)過(guò)MCU的處理后上傳,完成單次實(shí)時(shí)控制。

        (2)3D打印機(jī)機(jī)械結(jié)構(gòu)在執(zhí)行過(guò)程中,內(nèi)置傳感器將其采集的數(shù)據(jù)通過(guò)內(nèi)置控制系統(tǒng)反饋至MCU,同時(shí)外置傳感器也將其采集的數(shù)據(jù)直接發(fā)送至MCU,MCU接收到傳感器數(shù)據(jù)后將數(shù)據(jù)序列化并上傳,完成單次實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。其中,傳感器可包含位移傳感器、溫度傳感器、振動(dòng)傳感器等,MCU可采用MQTT、CoAP等協(xié)議,通過(guò)Wi-Fi、5G、LoRa、NB-IoT等多協(xié)議數(shù)據(jù)接口進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。

        云端廣義上為供應(yīng)商所提供的云計(jì)算服務(wù)或產(chǎn)品,此處特指涉及3D打印機(jī)相關(guān)云計(jì)算服務(wù),主要包括協(xié)同制造服務(wù)、云端歷史數(shù)據(jù)相關(guān)服務(wù)、邊緣端軟件更新服務(wù)和其他增值服務(wù)等。本地用戶通過(guò)邊緣端將數(shù)據(jù)上傳至云端,包括且不限于當(dāng)前3D打印機(jī)狀態(tài)、3D打印機(jī)運(yùn)行過(guò)程歷史數(shù)據(jù)、邊緣端故障記錄和邊緣端用戶反饋等。云端同時(shí)接受來(lái)自無(wú)數(shù)個(gè)邊緣端所上傳的數(shù)據(jù),利用云端的算力優(yōu)勢(shì)和數(shù)據(jù)樣本數(shù)量?jī)?yōu)勢(shì),經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)分析、知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù),為用戶提供歷史數(shù)據(jù)儲(chǔ)存分析、云邊協(xié)同制造和軟件更新等云計(jì)算服務(wù)。

        基于數(shù)字孿生的云邊協(xié)同3D打印關(guān)鍵技術(shù)

        1 3D打印機(jī)數(shù)字孿生信息建模

        本研究以FDM 3D打印機(jī)為例,主要參數(shù)包括X、Y、Z軸移動(dòng),噴頭溫度,擠出器和熱床等,如圖2所示。由于種類和層次較多,需要對(duì)其進(jìn)行建模以方便數(shù)據(jù)傳輸。JSON是一種輕量級(jí)的數(shù)據(jù)交換格式,簡(jiǎn)潔清晰的層次結(jié)構(gòu)使其常用在軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域作為數(shù)據(jù)交換語(yǔ)言。本研究定義了基于JSON的數(shù)字孿生信息模型(Digital twin information model,DTIM),作為設(shè)備端向邊緣端發(fā)送的數(shù)據(jù)的載體,其主要包含基本信息、狀態(tài)數(shù)據(jù)、執(zhí)行反饋和時(shí)間戳4個(gè)對(duì)象,表述如下:

        數(shù)字孿生信息模型={基本信息,狀態(tài)數(shù)據(jù),執(zhí)行反饋,時(shí)間戳};

        基本信息={設(shè)備編號(hào),設(shè)備名稱,設(shè)備類型,設(shè)備狀態(tài),…};

        狀態(tài)數(shù)據(jù)={X軸,Y軸,Z軸,擠出頭參數(shù),熱床,風(fēng)扇,…};

        X軸,Y軸,Z軸={位置,速度,加速度,…}。

        執(zhí)行反饋為系統(tǒng)執(zhí)行上行G代碼的反饋數(shù)據(jù),可采用數(shù)組的方式存儲(chǔ)多條執(zhí)行結(jié)果。時(shí)間戳表示當(dāng)前數(shù)據(jù)生成的時(shí)間,用于后續(xù)時(shí)序相關(guān)處理。

        設(shè)備端的MCU將采集的3D打印機(jī)物理狀態(tài)數(shù)據(jù)序列化為JSON格式的DTIM,其格式如圖2所示。采取MQTT和CoAP等協(xié)議,通過(guò)Wi-Fi等方式發(fā)送給邊緣端,邊緣端獲取到數(shù)據(jù)后進(jìn)行反序列化得到該數(shù)據(jù)對(duì)象,再進(jìn)行下一步操作。

        圖2 3D打印機(jī)功能參數(shù)Fig.2 3D printer functional parameters

        2 數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的3D打印可視化監(jiān)測(cè)

        為了使3D打印機(jī)當(dāng)前狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)更加易于使用,需對(duì)3D打印機(jī)狀態(tài)進(jìn)行可視化展示,可采用基于WebGL的Three.js和Babylon.js來(lái)實(shí)現(xiàn)B/S結(jié)構(gòu)的可視化監(jiān)測(cè),也可采用基于Vulkan、OpenGL、DirectX等的Unity3D引擎實(shí)現(xiàn)C/S結(jié)構(gòu)的可視化監(jiān)測(cè)。如圖3所示,設(shè)備端通過(guò)MCU將3D打印機(jī)控制系統(tǒng)和外加傳感器所采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)序列化為DTIM并發(fā)送至邊緣端,邊緣端收到數(shù)據(jù)后將數(shù)據(jù)進(jìn)行反序列化,經(jīng)過(guò)一系列數(shù)據(jù)處理后發(fā)送至用戶端設(shè)備,用戶端設(shè)備通過(guò)上述可視化技術(shù)將3D打印機(jī)數(shù)字模型進(jìn)行渲染,當(dāng)來(lái)自設(shè)備端3D打印機(jī)的狀態(tài)信息更新時(shí),三維模型同步更新。

        圖3 3D打印機(jī)可視化監(jiān)測(cè)流程Fig.3 Process of 3D printer visualization and monitoring

        3 數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的3D打印實(shí)時(shí)控制

        控制板是3D打印機(jī)底層核心控制硬件,控制系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)解釋?xiě)?yīng)用程序或上位機(jī)發(fā)送的G代碼,并控制3D打印機(jī)執(zhí)行命令。目前主流的3D打印機(jī)的控制系統(tǒng)有Sprinter、Marlin、Teacup和sailfish等。不同固件對(duì)G代碼的基本譯碼過(guò)程是相似的,其基本過(guò)程如圖4所示。邊緣端將加工任務(wù)轉(zhuǎn)換為G代碼后通過(guò)MCU發(fā)送至指定的設(shè)備端3D打印機(jī)控制系統(tǒng),控制系統(tǒng)讀取一行代碼后監(jiān)測(cè)其指令格式與關(guān)鍵詞,隨后開(kāi)始執(zhí)行,執(zhí)行結(jié)束后返回該行代碼執(zhí)行結(jié)果并讀取下一行代碼。3D打印機(jī)所反饋的執(zhí)行結(jié)果傳輸至MCU和其他傳感器數(shù)據(jù)一起序列化為DTIM,按預(yù)設(shè)的反饋周期發(fā)送至邊緣端。

        圖4 3D打印機(jī)控制流程Fig.4 3D printer control process

        基于數(shù)字孿生的云邊協(xié)同3D打印案例研究

        為驗(yàn)證基于數(shù)字孿生的云邊協(xié)同3D打印架構(gòu)的可行性,本試驗(yàn)采用一臺(tái)FDM 3D打印機(jī)、一塊NodeMCU卡發(fā)板和兩臺(tái)PC分別模擬設(shè)備端、邊緣端和云端。3D打印機(jī)通過(guò)串口鏈接邊緣端,NodeMCU使用Arduino開(kāi)發(fā),邊緣端和云端使用SpringBoot進(jìn)行服務(wù)器端開(kāi)發(fā),nginx實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡,mosquitto作為MQTT消息中間件,基于SpringCloud構(gòu)建微服務(wù),并使用Docker進(jìn)行部署。用戶端使用PC通過(guò)瀏覽器訪問(wèn)邊緣端和云端服務(wù)。

        3D打印機(jī)數(shù)字孿生可視化模型構(gòu)建的步驟主要包括:首先通過(guò)三維建模軟件構(gòu)建3D打印機(jī)三維模型;其次利用Three.js將3D打印機(jī)三維模型導(dǎo)入到Web端;最后,在Web端構(gòu)建場(chǎng)景、相機(jī)和渲染,實(shí)現(xiàn)3D打印機(jī)三維模型的在線顯示。3D打印機(jī)數(shù)字孿生模型構(gòu)建流程如圖5所示。

        圖5 3D打印機(jī)數(shù)字孿生可視化模型構(gòu)建Fig.5 Modeling of 3D printer digital twin visualization

        其中控制指令的發(fā)送由sendCode()方法實(shí)現(xiàn),數(shù)據(jù)監(jiān)聽(tīng)功能由ContinueRead()方法實(shí)現(xiàn)、文件打印功能由文件上傳queryAll()方法、文件解析readFile()方法以及文件打印startPrintFile()方法共同實(shí)現(xiàn)??刂浦噶畎l(fā)送與監(jiān)聽(tīng)功能的流程結(jié)構(gòu)如圖6所示。

        圖6 控制指令發(fā)送與監(jiān)聽(tīng)Fig.6 Control command sending and listening

        3D打印機(jī)孿生模型和數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)功能如圖7所示。利用按鍵對(duì)3D打印機(jī)實(shí)體進(jìn)行單步控制,孿生模型將同步3D打印機(jī)的實(shí)時(shí)動(dòng)作,可以實(shí)時(shí)瀏覽和發(fā)送3D打印機(jī)控制指令,如在操作面板發(fā)送歸零指令,3D打印機(jī)接收到位移指令“G28 X0 Y0 Z0”,在執(zhí)行完指令后,將向系統(tǒng)反饋“X:0.00Y:0.00Z:0.00E:0.00 Count X: 0.00Y:0.00Z:0.00 ok”。接收到溫度查詢指令“M105”,將反饋3D打印機(jī)實(shí)時(shí)的溫度數(shù)據(jù)“ok T:25.9 /0.0 B:26.4 /0.0 T0:25.9 /0.0 @:0 B@:0”。

        圖7 3D打印機(jī)數(shù)字孿生模型與實(shí)時(shí)監(jiān)控Fig.7 3D printer digital twin model with real-time monitoring and controlling

        云邊協(xié)同3D打印服務(wù)流程如圖8所示。服務(wù)提供方(3D打印機(jī)所有方)通過(guò)云端發(fā)布加工服務(wù),其加工服務(wù)狀態(tài)根據(jù)邊緣端上傳的3D打印機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)以實(shí)時(shí)更新(可用,正在使用,已下架)。服務(wù)需求方(需要3D打印加工服務(wù)的用戶)通過(guò)云端發(fā)布加工需求,其粒度同發(fā)布的加工服務(wù)一樣,通常也是零件級(jí)粒度以上。經(jīng)過(guò)云端的服務(wù)分解、需求分解、匹配、優(yōu)化調(diào)度等生成加工方案,待需求方選擇。需求方選擇并確認(rèn)加工方案后,云端生成訂單,并將加工任務(wù)和訂單信息發(fā)送至邊緣端,如圖9所示。邊緣端收到加工任務(wù),對(duì)需求方上傳的加工模型進(jìn)行切片等操作,再將生成的G代碼逐條發(fā)送至邊緣端3D打印機(jī)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)加工服務(wù)。打印機(jī)執(zhí)行G代碼后,將G代碼執(zhí)行結(jié)果反饋至邊緣端,邊緣端經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理后將數(shù)據(jù)發(fā)送至用戶端瀏覽器,瀏覽器中3D打印機(jī)模型同步3D打印機(jī)實(shí)體狀態(tài)。當(dāng)打印機(jī)處于正在加工狀態(tài)時(shí),邊緣端將狀態(tài)信息反饋至云端,云端狀態(tài)切換為“正在使用”后,云端下達(dá)給服務(wù)提供方的后續(xù)加工任務(wù)優(yōu)先選擇其他空閑3D打印機(jī)。完成加工后,將完成信息返回至云端,同時(shí)再次更新當(dāng)前為“可用”。待服務(wù)需求方在云端收到來(lái)自服務(wù)提供方的確認(rèn)后,完成此次加工服務(wù)。因此通過(guò)云-邊-設(shè)備端相互連接,可實(shí)現(xiàn)基于數(shù)字孿生的云邊協(xié)同3D打印。

        圖8 云邊協(xié)同3D打印服務(wù)Fig.8 Cloud-edge collaborative 3D printing service

        圖9 云端下達(dá)加工任務(wù)至邊緣端Fig.9 Tasks are sent from cloud to edge

        如圖10所示,邊緣端將文件解析成G代碼控制指令,逐條發(fā)送給3D打印機(jī)進(jìn)行在線打印。打印機(jī)執(zhí)行G代碼后,將G代碼執(zhí)行結(jié)果反饋至邊緣端,邊緣端經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理后將數(shù)據(jù)發(fā)送至用戶端瀏覽器,瀏覽器中3D打印機(jī)模型同步3D打印機(jī)實(shí)體狀態(tài)。

        圖10 云邊協(xié)同控制3D打印機(jī)執(zhí)行加工任務(wù)Fig.10 Cloud-edge collaborative control of 3D printers for machining tasks

        結(jié)論

        本研究選用3D打印機(jī)作為研究對(duì)象,提出了一種基于數(shù)字孿生的云邊協(xié)同3D打印架構(gòu)。定義了3D打印機(jī)數(shù)字孿生信息模型,闡述了數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的3D打印的關(guān)鍵技術(shù)。在案例中,所構(gòu)建的邊緣平臺(tái)基于Three.js實(shí)現(xiàn)了數(shù)字孿生可視化實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)控制,3D打印云制造平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了云邊協(xié)同服務(wù),驗(yàn)證了基于數(shù)字孿生的云邊協(xié)同3D打印架構(gòu)的有效性,為后續(xù)云制造的落地提供了技術(shù)支撐。下一步,團(tuán)隊(duì)將針對(duì)以下兩點(diǎn)進(jìn)一步研究。

        (1)利用OPC-UA和MTConnect,將更多加工設(shè)備接入至邊緣端,并構(gòu)建其數(shù)字孿生生產(chǎn)線。

        (2)融合多種典型制造設(shè)備,構(gòu)建基于數(shù)字孿生的云邊協(xié)同生產(chǎn)線系統(tǒng)。

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