数字孪生模型的创建及应用方法

2023-10-30 理论教育版权反馈

【摘要】：研究与实践表明，相关领域应用过程中所需解决的首个挑战是如何根据不同的应用对象与业务需求创建对应的数字孪生模型。目前通用的数字孪生参考模型与创建方法的指导的缺乏，严重阻碍了数字孪生在相关领域的落地应用。

数字孪生在理想情况下包含了物理实体的所有信息，是物理实体在虚拟空间的镜像，具有以下主要特点：

（1）通过对虚拟空间数字孪生的运行分析，无需建立物理实体，就可以监控、诊断、预测和控制物理实体在真实环境中的形成过程、状态和行为。随着对世界理解的深入和模拟物理世界能力的加强，数字孪生表征物理实体的能力越来越强，但在一些关键环节尚无法完全取代物理实体。

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图3-1　物理实体与数字孪生的镜像关系模型

（2）根据产品全生命周期管理理论，物理实体随着所处的产品阶段动态变化，因为数字孪生是物理实体在虚拟空间的镜像，所以数字孪生也随之动态变化。描述物理空间的物理实体和虚拟空间的数字孪生关系的镜像关系模型如图3-1所示，一般包含以下四个步骤：

①基于物理实体的机理和数据科学知识，在虚拟空间构建它的数字孪生；

②将通过控制单元、传感器等采集的物理实体运行状态数据和运行维护历史数据等动态同步到数字孪生，对其进行迭代优化；

③在虚拟空间里构建体现真实环境的虚拟环境，在虚拟环境里对优化后的数字孪生进行仿真，模拟物理实体在真实环境里的行为状况；

④对模拟仿真的结果进行分析，生成有价值的信息，反馈给物理实体，改进优化物理实体的设计、制造和运行维护等。

当前，数字孪生模型多沿用Michael Grieves教授最初定义的三维模型，即物理实体、虚拟实体及二者间的连接。然而，随着相关理论技术的不断拓展与应用需求的持续升级，数字孪生的发展与应用呈现出如下新趋势与新需求。

3.1.1　应用领域扩展需求

数字孪生初期主要面向军工及航空航天领域需求，近年逐步向民用领域拓展。根据陶飞等专家前期关于数字孪生在工业应用中的调研分析［11-16］，数字孪生在电力、汽车、医疗、船舶等11个领域均有应用需求，且市场前景广阔。研究与实践表明，相关领域应用过程中所需解决的首个挑战是如何根据不同的应用对象与业务需求创建对应的数字孪生模型。目前通用的数字孪生参考模型与创建方法的指导的缺乏，严重阻碍了数字孪生在相关领域的落地应用。

3.1.2　与New IT深度融合需求

数字孪生的落地应用离不开New IT（internet technology）的支持，包括基于物联网的虚实互联与集成，基于云模式的数字孪生数据存储与共享服务，基于大数据与人工智能的数据分析、融合及智能决策，基于虚拟现实（VR）与增强现实（AR）的虚实映射与可视化显示等。数字孪生必须与New IT深度融合才能实现信息物理系统的集成、多源异构数据的采—传—处—用，进而实现信息物理数据的融合，支持虚实双向连接与实时交互，开展实时过程仿真与优化，提供各类按需使用的智能服务。关于数字孪生与New IT的融合当前已有相关研究报道，如基于云、雾、边的数字孪生三层架构［17］，数字孪生服务化封装方法［18］，数字孪生与大数据融合驱动的智能制造模式［19］，基于信息物理系统的数字孪生参考模型［20］及VR/AR驱动的数字孪生虚实融合与交互［11］等。

3.1.3　信息物理融合数据需求

数据驱动的智能化是当前国际学术前沿与应用过程智能化的发展趋势，如数据驱动的智能制造［21］、设计［22］、运行维护［23］、仿真优化［24］等。相关研究可归为三类：(www.chuimin.cn)

（1）主要依赖信息空间的数据进行数据处理、仿真分析、虚拟验证及运行决策等，缺乏应用实体对象的物理实况小数据（如设备实时运行状态、突发性扰动数据、瞬态异常小数据等）的考虑与支持，存在“仿而不真”的问题。

（2）主要依赖应用实体对象的实况数据进行“望闻问切”经验式的评估、分析与决策，缺乏信息大数据（如历史统计数据、时空关联数据、隐性知识数据等）的科学支持，存在“以偏概全”的问题。

（3）虽然有部分工作同时考虑和使用了信息数据与物理数据，能在一定程度上弥补上述不足，但实际执行过程中两种数据往往是孤立的，缺乏全面交互与深度融合，信息物理一致性与同步性差，进而使得结果的实时性、准确性有待提升。数据也是数字孪生的核心驱动力，与传统数字化技术相比，除信息数据与物理数据外，数字孪生更强调信息物理要融合数据［13，16］，通过信息物理数据的融合来实现信息空间与物理空间的实时交互、一致性与同步性，从而提供更加实时精准的应用服务。

3.1.4　智能服务需求

随着应用领域的拓展，数字孪生必须满足不同领域、不同层次用户（如终端现场操作人员、专业技术人员、管理决策人员及产品终端用户等）、不同业务的应用需求。包括：

（1）虚拟装配［25］、设备维护［21］、工艺调试等物理现场操作指导服务需求。

（2）复杂生产任务动态优化调度、动态制造过程仿真［26］、复杂工艺自优化配置、设备控制策略自适应调整等专业化技术服务需求。

（3）数据可视化、趋势预测、需求分析与风险评估等智能决策服务需求。

（4）面向产品终端用户功能体验、沉浸式交互、远程操作等“傻瓜式”和便捷式服务需求。

因此，如何实现数字孪生应用过程中所需各类数据、模型、算法、仿真、结果等的服务化，以应用软件或移动端App的形式为用户提供相应的智能服务，是数字孪生普适应用面临的又一难题。

3.1.5　普适工业互联需求

普适工业互联（包括物理实体间的互联与协作，物理实体与虚拟实体的虚实互联与交互，物理实体与数据/服务间的双向通信与闭环控制，虚拟实体、数据及服务间的集成与融合等）是实现数字孪生虚实交互与融合的基石，实现普适的工业互联是数字孪生的应用前提。目前，部分研究已开始探索面向数字孪生的实时互联方法，包括面向智能制造多源异构数据实时采集与集成的工业互联网Hub（IIHub）［21］、基于Automation ML的信息系统实时通信与数据交换［27］、基于MT Connect的现场物理设备与模型及用户的远程交互［28］，以及基于中间件的物理实体与虚拟实体的互联互通［29］等。

3.1.6　动态多维多时空尺度模型需求

模型是数字孪生落地应用的引擎。当前针对物理实体的数字化建模主要集中在对几何与物理维度模型的构建上，缺少能同时反映物理实体对象的几何、物理、行为、规则及约束的多维动态模型的构建。而在不同维度，缺少从不同空间尺度来刻画物理实体不同粒度的属性、行为、特征等的“多空间尺度模型”；同时缺少从不同时间尺度来刻画物理实体随时间推进的演化过程、实时动态运行过程、外部环境与干扰影响等的“多时间尺度模型”。此外，从系统的角度出发，缺乏不同维度、不同空间尺度、不同时间尺度模型的集成与融合。上述模型不充分、不完整的问题使得现有虚拟实体模型不能真实客观地描述和刻画物理实体，从而使得相关结果（如仿真结果、预测结果、评估及优化结果）不够精准。因此，如何构建动态多维多时空尺度模型，是数字孪生技术发展与实际应用面临的科学挑战难题。

数字孪生模型的创建及应用方法

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