采用数字孪生方法实现智能过程自控制的探索：以烹饪应用为概念的验证研究
计算工程、金融与科学
2022-09-12 v1 系统与控制
系统与控制
生物物理
流体动力学
摘要
本工作展示了利用数字孪生(Digital Twin)方法预测鸡肉的水分浓度与温度。这标志着迈向自主烹饪设备道路上的一个里程碑，此类设备不仅控制设备温度，还控制烹饪食品的质量指标。一个自定义的水分输运方程与能量方程相耦合。该输运方程通过用C语言编写的用户自定义函数(User Defined Function, UDF)代码在ANSYS Fluent 2019R2中实现。该模型与项目合作方提供的实验数据吻合良好。进行了煎制的热流固耦合仿真以获得真实的对流传热系数。结果表明，将食品输运方程与周围传热机制（如辐射和自然对流）相耦合，对未来的研究似乎大有前景。在现场运行中，过程的协同仿真不可行，因此引入了降阶模型(reduced-order models, ROM)。对ANSYS平台上的ROM工具包评估表明，线性时不变(linear time-invariant, LTI)模型不适用于烹饪应用。相比之下，最近推出的动态ROM构建器(Dynamic ROM Builder)预测核心温度误差显著较低（比全阶模型的模型与离散化误差低一个数量级）。两个示例展示了利用数字孪生控制鸡柳核心温度的用法。PI闭环控制系统对动态ROM评估引起的误差保持不敏感。
引用
@article{arxiv.2209.03960,
title = {Endeavouring Intelligent Process Self-Control by Employing Digital Twin Methodology: Proof-of-Concept Study for Cooking Applications},
author = {Maximilian Kannapinn and Michael Schäfer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.03960},
year = {2022}
}
备注
Accepted version of the manuscript published in CADFEM ANSYS Simulation Conference 2019. Received a best paper award