随着以数字资产为核心的装备制造业数字化转型工作的深入，基于模型的系统工程、数字孪生、数字主线日益成为支撑国内外标杆企业开展数字工程有效推进的三大核心支柱。基于美国国防部数字工程战略，美国航空航天协会和航空航天工业协会于2020年给出的与之相对应的数字孪生总体要求，明确提出将数字孪生作为基于数据提供信息的虚拟资产，为知情决策提供支撑；将数字孪生作为一种数字工件，用以提供持久的权威真相来源；将数字孪生与当今技术创新（例如传感器融合、Al、数据分析等）相结合，以改进决策；将数字孪生作为基于基础设施和环境而形成的无缝互连环境资产；及使用数字孪生需要围绕信息共享、数据访问/所有权等进行文化和劳动力转型等五个方面的内容[1]。在此背景下，数字孪生技术及其应用在国内外都取得了长足的进展，有利地促进了企业核心能力的提升和行业的进步。

但在结合行业特点、产品特点和技术条件形成企业自身数字孪生能力优势的过程中，还存在很多制约其价值彰显的主观和客观因素。从主观方面来看，受限于认识的局限性，一些企业还仅是将数字孪生等同于建模仿真的深化应用，最多等同于结合实采数据的仿真，另外一些企业则更多地将数字孪生狭隘地限制在特定产品（飞机、汽车、风电等）的加工制造、运维保障和产品售后方面的应用，而在早期的需求分析、方案论证、产品设计等环节的应用则还鲜有涉及。从客观方面来看，受制于专业、领域的实际业务区隔和限制，数字孪生在与实际型号产品研制过程相融合的过程中往往都是耗费大量资源、设备和资金投入的且局限在专业领域内部的单点应用，同时也难以围绕数字孪生的综合应用形成丰富的数据资产和更高层级的知识财富。

为此，通过开展数字孪生综合应用平台及其配套支持能力的建设，支撑型号产品研制业务全生命周期过程中覆盖更多阶段的数字孪生应用，实现企业围绕数字孪生相关资源、数据、工具、服务、模型的有机整合进而形成依托数字孪生宝贵应用知识的积淀，成为一个极为重要而又迫切的问题。

正基于此，本文总结了数字孪生综合应用平台配套支撑能力建设实践相关工作。在给出数字孪生深化应用过程中存在的问题及开展数字孪生综合应用平台建设必要性的基础上，本文总结了构建数字孪生综合应用平台的关键能力及配套支撑技术，并在此基础上介绍了围绕这些能力的阶段性实践探索及后续工作考虑。

数字孪生概念提出的初衷是致力于服务型号产品全生命周期中各个环节的实际业务。但受制于早期技术能力和人们认识水平的限制，数字孪生的典型应用以往更多地聚焦于产品生产制造环节和服务保障环节，涉及产品早期论证分析和方案设计环节的各种应用范例远不及产品生产制造乃至后续环节的充分，即便是在产品研制早期环节，围绕数字孪生实践也往往被简单地等同于仿真分析方面的应用，由此导致难以在更大的范围内发挥数字孪生对实际工作的协调、整合、优化和助推作用。

实际上，国外相关企业和机构近期都在致力于总结型号产品全生命周期内数字孪生技术的应用范例。近几年来，NASA、航空航天协会（AIAA）及航空航天工业协会（AIA）分别梳理和总结了数字孪生在型号研制各阶段如图1示的丰富用例[1][2]，这对拓宽人们围绕数字孪生应用的视野，形成覆盖型号产品生命周期的全链路应用具有巨大的价值。

图1 NASA覆盖型号研制不同阶段的数据孪生应用范例

另一方面，2022年数字孪生联盟给出了作为数字孪生联盟用户指南的数字孪生能力周期表[3],其中归纳和总结了涉及数据服务、集成、智能、用户体验、管理、可信应用等如下六个方面的数字孪生配套能力[3],用以系统性地指导数字孪生综合应用服务能力的构建。

●数据服务：实现从边缘到数据中心的平台上的数据访问、抽取和数据管理。它建立物理到虚拟的连接，直接从设备传感器或控制系统接收数据，进行本地化处理，并分发到其它层级；

●集成：实现对现有内部和外部企业系统和应用程序的数据访问，实现不同数字孪生之间的通信；

●智能：为工业数字孪生解决方案的开发和部署提供环境，为数据集成、基本和高级分析、人工智能、编排和其它数字孪生过程能力提供服务；

●用户体验：为用户提供与数字孪生交互并可视化其数据的能力；

●管理：提供系统和生态系统管理能力；

●可信：提供安全、隐私、安全性、可靠性和韧性支撑能力。

从其给出的数字孪生所需的配套支持能力来看，用作支持复杂场景的数字孪生应用是一个牵涉面广、涉及多门类技术的复杂工程。尽管人们可以从某些方面或某些角度去构建仅支持特定应用的数字孪生服务，但该工作一方面仍会涉及上述能力分类的相当部分内容，其复杂性依旧存在；另一方面，会导致资源、成本的重复投入，更重要的是无法助力支撑型号产品整个生命周期数字主线框架的形成。

基于数字孪生在型号产品全生命周期的重要作用，同时在构建数字孪生应用过程中涉及数据服务、集成、智能、用户体验、管理、可信应用等多方面的因素，为此迫切需要开展数字孪生综合应用平台及其配套支撑能力的建设，为型号产品全生命周期建设提供统一维护管理的数字孪生综合应用环境，形成对型号产品生命周期各类数字孪生应用的统一维护和管理能力：

●实现对不同数字孪生应用中涉及的物理资产、模型资产、数据资产、服务资产、仿真计算资源的统一维护和管理；

●针对不同来源的数据提供统一的数据接入、处理、聚合和管理的能力；

●实现面向不同数字孪生应用所需场景编排的统一构建和维护，并作为数字孪生的数据交互主线支撑各种数字孪生实例化场景的动态运行；

●面向各类数字孪生应用提供其所需设备、资源、协议、服务、数据的综合调度能力，用来支持型号产品生命周期过程中的多孪生应用。

通过上述数字孪生综合服务平台及其配套支撑能力的建设，有利于支持不同型号产品及其生命周期阶段多个数字孪生应用场景的按需编排和调用，支持这些数字孪生应用的并发运行以及在此基础上的同步和协同。同时，作为企业数字孪生综合应用的统一管理和维护环境，将会有效地避免面向不同业务数字孪生应用的重复建设和资源浪费，进而支持服务企业数字孪生实际应用涉及的宝贵知识的汇集，并在此基础上还可以进一步拓展并成为企业数字主线的重要组成部分。

参考文献3总结的数字孪生应用能力，并结合数字孪生综合应用平台在相关型号产品中所承担的任务和使命，按照“总体规划、先易后难”的原则，这里采用了如图2所示的数字孪生综合应用功能框架（图2）。并据此作为指导平台及其关键能力建设的重要依据。其主要内容包括：孪生运行基础服务、孪生数据管理、孪生支持与运行、孪生模型管理、可视化与综合展示、决策分析与人工智能应用等。

图2  数字孪生综合应用平台参考功能架构

孪生运行基础服务：用来提供支撑数字孪生综合应用平台的基础支撑能力，涉及与平台访问相关的用户与角色管理、权限管理等内容、还涉及多源数据的底层适配接口、时间序列数据的基础处理能力、数据加密与数据安全保障机制、事件与日志的综合管理、用作后续流程定义的流程引擎以及其它基础支持能力；

孪生数据管理：包括孪生数据的接入与定义和数据映射与聚合两部分内容，前者涉及数据接入配置、数据抽取、数据业务逻辑定义、各类数据的存储、数据维护与同步更新等内容，后者涉及数据转换与映射、数据聚合、数据与仿真模型的映射与匹配、数据存储等与孪生数据密切相关的内容；

数字孪生运行与支持：用于支持孪生项目编排与策划、孪生运行综合调度、孪生数据通信与交互等部分的内容。每一部分又分别涉及场景流程定义、事件触发与规则定义、规则引擎与条件设置内容，数据分析与处理、数据可视化与监控、规则确认与决策支持、综合调度服务等内容以及链接协议应用与管理、资源链接与认证、远程服务调用、规则核查与报警、API开发与外部接口等内容；

孪生模型管理：是来实现对孪生模型的抽象和管理，并用作后续建立孪生数据与仿真模型之间的数据信息关联，进而驱动仿真模型的运行；

可视化与综合展示：通过对相关模型的组织与调度，完成对孪生结果的综合呈现和动态展示，在此基础上还可发布为脱离系统的独立运行展示结果；

决策分析与人工智能应用：在前述能力的基础上形成依托数字孪生应用的综合应用和高级应用，同时可以汇总显示当前数据孪生应用平台的数字孪生实例的运行信息。

为了确保上述能力的有效落实，需要重点解决与之密切相关的关键技术：

语义模型定义与应用技术：鉴于数字孪生综合应用的核心是各类仿真模型与实物资产之间，依托彼此之间数据交互链路进行具有特别业务含义的信息交互和数据驱动，因此在数字孪生综合平台中赋予相关资源、设备、模型、数据、服务、协议以及彼此关联关系以明确的语义，将有助于形成跨专业领域、跨平台、跨工具的数字孪生应用范式，进而形成支撑数字孪生综合应用的关键技术能力；

数据映射和聚合技术：在前述语义模型定义与应用技术的基础上，通过各类采集数据到具体语义模型概念的映射，可以形成赋予具体语义含义的实例化的孪生数据及其关系，从而实现度孪生数据的语义化组织和关系聚合，在此基础上，用以指导赋予语义含义的孪生数据在各种实例化数字孪生语境中的科学应用；

孪生场景编排和调度技术：在统一的数字孪生综合应用平台中，提供对各类不同数字孪生应用场景的业务编排和孪生实例的调度能力，从而满足各类不同产品、不同场景的数字孪生应用要求，并在实际执行过程中实现对不同数字孪生应用范例所涉数据、模型、资源、服务等信息的有效调度。

基于前节定义的数字孪生综合应用平台的功能要求，在前期工作中，已形成了孪生运行基础服务、孪生数据的接入与定义、孪生数据的映射与聚合、数据孪生运行与支持、孪生模型管理、可视化与综合展示等平台所需的关键能力，利用这些能力，初步形成了对不同数字孪生应用的支持能力。

图3给出了将上述能力用于构建型号产品方案设计阶段开展仿真分析数字孪生应用的参考过程。在这一过程中，通过数字孪生综合应用服务平台基础框架可以构建与结构仿真、功能性能仿真模型业务相关的数字孪生语义模型，并通过对仿真模型、仿真计算资源、采集数据的调用，形成支持产品设计环节数字孪生应用的参考用例。

图3  数字孪生综合应用平台在仿真分析环节的应用探索

考虑到型号产品生命周期的不同环节都需要规划和考虑采用先进数字孪生技术的支撑，同时考虑面向不同业务的数字孪生服务涉及到多种共性的能力和技术，为避免重复投资和重复建设导致的资源浪费情况，需要改变原来围绕数字孪生应用各自为战、各成体系的情况。同时，构建统一的数字孪生综合应用平台不仅可以用来支撑企业面向不同场景的数字孪生应用，同时对助力形成支持企业数字工程业务的数字主线也具有极为重要的战略意义。

为此，本文给出了前期数字孪生综合应用平台建设所涉及的总体功能概览以及在具体建设过程中所涉及的关键能力，在此基础上，根据前期形成的阶段性成果，开展了利用所形成的平台框架构建指导型号产品仿真分析，并在此基础上进一步完善方案的数字孪生应用范例，初步验证了数字孪生综合应用平台的基础支撑能力，在服务型号产品全生命周期实际业务应用过程中的重要价值，在此基础上，将进一步丰富和完善数字孪生综合应用平台的后续建设内容。

[1]Gregory J.Pierce，Joshua D.Heeren etc.Orion SysML Model,Digital Twin,and Lessons Learned for Artemis I,33rd Annual Incose International Symposium,July 15-20,2023

[2]AIAA&AIA Digital Twin:Definition and Value,An AIAA and AIA Position Paper,2020

[3]Digital Twin Consortium:Digital Twin Capabilities Periodic Table:A Digital Twin Consortium User Guide,2022