数字孪生的关键技术

建模、仿真和基于数据融合的数字线程是数字孪生的3项核心技术。

1）建模

数字化建模技术起源于20世纪50年代，建模的目的是将我们对物理世界或问题的理解进行简化和模型化。数字孪生的目的或本质是通过数字化和模型化，消除各种物理实体、特别是复杂系统的不确定性。所以建立物理实体的数字化模型或信息建模技术是创建数字孪生、实现数字孪生的源头和核心技术，也是“数化”阶段的核心。

数字孪生的模型发展分为4个阶段，这种划分代表了工业界对数字孪生模型发展的普遍认识，如图所示。

图1 数字孪生模型建立的4个阶段

第1个阶段是实物模型阶段，没有虚拟模型与之对应。NASA在太空飞船飞行过程中，会在地面构建太空飞船的双胞胎实物模型。这套实物模型曾在拯救Apollo 13的过程中起到了关键作用。

第2个阶段是实体模型有其对应的部分实现的虚拟模型，但它们之间不存在数据通信。其实这个阶段不能称为数字孪生的阶段，一般准确的说法是实物的数字模型。还有就是虽然有虚拟模型，但这个虚拟模型可能反应的是来源于它的所有实体，例如设计成果二维/三维模型，同样使用数字形式表达了实体模型，但两者直接并不是个体对应的。

第3个阶段是在实体模型生命周期里，存在与之对应的虚拟模型，但虚拟模型是部分实现的，这个就像是实体模型的影子，也可称为数字影子模型，在虚拟模型间和实体模型间可以进行有限的双向数据通信，即实体状态数据采集和虚拟模型信息反馈。当前数字孪生的建模技术能够较好的满足这个阶段的要求。

第4个阶段是完整数字孪生阶段，即实体模型和虚拟模型完全一一对应。虚拟模型完整表达了实体模型，并且两者之间实现了融合，实现了虚拟模型和实体模型间自我认知和自我处置，相互之间的状态能够实时保真的保持同步。

值得注意的是，有时候可以先有虚拟模型，再有实体模型，这也是数字孪生技术应用的高级阶段。

2）仿真

从技术角度看，建模和仿真是一对伴生体：如果说建模是模型化我们对物理世界或问题的理解，那么仿真就是验证和确认这种理解的正确性和有效性。所以，数字化模型的仿真技术是创建和运行数字孪生体、保证数字孪生体与对应物理实体实现有效闭环的核心技术。

仿真是将包含了确定性规律和完整机理的模型转化成软件的方式来模拟物理世界的一种技术。只要模型正确，并拥有了完整的输入信息和环境数据，就可以基本正确地反映物理世界的特性和参数。

随着仿真技术的发展，这种技术被越来越多的领域所采纳，逐渐发展出更多类型的仿真技术和软件。

针对数字孪生紧密相关的工业制造场景，我们梳理其中所涉及的仿真技术如下（图2）：

（1）产品仿真，如系统仿真、多体仿真、物理场仿真、虚拟实验等；

（2）制造仿真，如工艺仿真、装配仿真、数控加工仿真等；

（3）生产仿真，如离散制造工厂仿真、流程制造仿真等。

（a）飞机气动仿真

（b）工厂仿真

图2 制造场景下的仿真示例

数字孪生是仿真应用新巅峰。在数字孪生的成熟度的每个阶段，仿真都在扮演着不可或缺的角色：“数化”的核心技术——建模总是和仿真联系在一起，或是仿真的一部分；“互动”是半实物仿真中司空见惯的场景；“先知”的核心技术本色就是仿真；很多学者将“先觉”中的核心技术——工业大数据视为一种新的仿真范式；“共智”需要通过不同孪生体之间的多种学科耦合仿真才能让思想碰撞，才能产生智慧的火花。数字孪生也因为仿真在不同成熟度阶段中无处不在而成为智能化和智慧化的源泉与核心。

3）数字线程

一个与数字孪生紧密联系在一起的概念是数字线程（digital thread）。这些正是数字主线要解决的问题。CIMdata推荐的定义：“数字主线指一种信息交互的框架，能够打通原来多个竖井式的业务视角，连通设备全生命周期数据的互联数据流和集成视图”。数字线程通过强大的端到端的互联系统模型和基于模型的系统工程流程来支撑和支持，图3是其示意图。

图3 数字线程的示意图

数字线程是与某个或某类物理实体对应的若干数字孪生体之间的沟通桥梁，这些数字孪生体反映了该物理实体不同侧面的模型视图。数字线程和数字孪生体之间的关系如图4所示。

图4 数字孪生体与数字线程的关系

从图4可以看出，能够实现多视图模型数据融合的机制或引擎是数字线程技术的核心。因此，数字孪生的概念模型中，将数字线程表示为模型数据融合引擎和一系列数字孪生体的结合。数字孪生环境下实现数字线程有如下需求：

（1）能区分类型和实例；

（2）支持需求及其分配、追踪、验证和确认；

（3）支持系统跨时间尺度各模型视图间的实际状态记实、关联和追踪；

（4）支持系统跨时间尺度各模型间的关联和及其时间尺度模型视图的关联；

（5）记录各种属性及其随时间和不同的视图的变化；

（6）记录作用于系统以及由系统完成的过程或动作；

（7）记录使能系统的用途和属性；

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