什么是数字孪生？【深度解析】

Digital Twin数字孪生：通过充分整合物理模型、传感器更新信息以及运行历史数据，并构建跨学科、多物理领域以及多层次概率模型，在虚拟环境中建立映射关系以全面模拟和反映对应实体装备的全生命周期状态。

Digital Twin是一种超现实概念,可被视为一组关键相互依存设备组的数字映射结构

于2012年成立的北京智汇云舟科技有限公司致力于创新性的'视频孪生'技术研发与应用,其中包含实时实景数字孪生技术。目前,公司凭借自主研发的'孪舟'数字孪生专属引擎,成功推出了包括'披萨'低代码PaaS视频孪生开发平台,'速融咖啡'视频孪生一体机以及一系列行业解决方案在内的丰富产品 lineup.

Digital Twin数字孪生

智汇云舟凭借先进的技术基础持续为景区数字化转型提供支持，并推动产业协作向数字化方向发展。公司在重点项目建设中发挥了重要作用，在智慧城市、智慧旅游场景、智慧乡村建设、工业制造服务、轨道交通管理、雪亮工程（平安城市）建设、司法监管信息化、学校智能化管理、医院信息化服务、水利数字化治理以及电力系统优化等领域均有具体应用

美国国防部首次提出利用Digital Twin技术主要应用于航空航天飞行器的健康维护与保障工作。具体而言，在虚拟环境中构建精确复制的飞机模型，并通过集成先进的传感器系统，在数字环境中实时同步数据。每次飞行后进行数据分析和评估过程：基于当前飞机结构状况以及历史载荷数据实时分析评估现有维护需求和承载能力；确保能够安全执行后续任务

Digital Twin数字孪生

数字孪生技术也可被理解为一种预设方案，在未开始建造前构建虚拟模型。这种模型随后被放置于虚拟空间中进行模拟运行过程，并向实际工厂提供支持。当厂房和产线正式落成后，则与虚拟模型持续进行数据交换以保持同步。值得注意的是：Digital Twin并非用于构型管理的技术；它也不是最终产品的三维模型；同样也不是参数化建模表达。

对于Digital Twin的强烈需求不仅推动了新材料的研发而且促使所有可能影响装备工作状态的关键异常被系统化地考察评估与监控。Digital Twin正是通过整合内嵌的综合健康管理系统（IVHM）中的传感器数据历史维护数据以及通过数据挖掘产生的相关拓展数据实现持续预测装备或系统的健康状况剩余使用寿命任务执行成功的概率以及预见关键安全事件的系统响应能力。通过对这些信息与实体系统的响应结果进行对比能够揭示装备研制过程中潜在的问题并激活自愈机制或建议优化任务参数从而有效降低损害或降低系统降级的风险进而提升装备寿命与任务执行成功的概率

数字孪生与DigitalThread的关系

Digital Twin是与Digital Thread，既相互关联，又有所区别的一个概念。

Digital Twin是对实体产品的数字化表达形式，在这个数字化形式上可以看到实体产品可能发生的各种情况。与此相关的关键技术包括增强现实与虚拟现实技术。在设计与生产过程中，在线仿真分析模型参数可被传递至完整的三维几何模型，并进一步生成真实的物理产品；通过在线数字检测/测量系统将结果反馈至产品定义模型中以实现闭环管理。

图2 数据经由Digital Thread流动

借助数字 Async-Event 线路（Digital Thread），所有数据模型均实现双向通信功能。由于智能生产系统的集成部署，在线赛博物理系统 CPS 将实时向数字化模型传递真实物态信息与参数值信息。这一机制使得各个生命周期阶段的数据模型始终保持高度一致性，并能精准地追踪系统的运行状态及未来发展趋势。装备运行中不断实时采集并分析反馈数据的过程中逐步整合后期的产品生产制造需求与运营维护目标，并在此基础上构建一个持续优化的闭环系统。然而单凭建立全机有限元数学模型无法完成数字孪生这一目标 只能说是其中一个角度 而必须在生产过程中持续反馈实际制造尺寸参数至模型中 并结合 PHM 技术实时采集飞机受力状态信息再反哺至数字模型中 才能达到 Digital Twin 的完整效果

Digital Twin数字孪生

Digital Twin指的是各具体环节通过...技术进行整合而形成的形态。可以说数字孪生技术整合了各个生产环节，并与智能制造系统、数字化检测系统以及虚拟物理融合系统协同工作。

图3 数字孪生与数字生产线

借助数字线程实现了对全生命周期模型的集成。这些模型不仅与现有的智能制造系统和数字化测量检测系统实现了无缝集成，并且还能够协同工作。从而使得我们在数字化产品中能够预见到实际物理产品可能出现的各种情况。

可简要说明：本段文字概述了数字线 threading（数字流）和数字孪生（digital twin）的概念及其在不同领域中的应用。数字线 threading贯穿于产品的全生命周期，在设计、制造和运营各环节实现了无缝衔接；而数字孪生则作为一种智能技术概念，在关注产品质量保障的同时特别强调通过产品运营反哺产品设计这一核心逻辑。

Digital Twin它是物理产品数字化后的镜像体，在与外部传感器集成后能够完整呈现从微观到宏观的所有特性，并模拟整个产品使用维护周期中的状态演变过程。当然，并非仅限于产品本身，在实际应用中还需要根据需求建立相应的Digital Twin系统来辅助生产管理和服务优化。

Digital Twin数字孪生

DigitalTwin的应用和进展

为实现数字孪生开发了许多关键技术；其中包含了多物理尺度建模、多物理量集成以及结构化健康管理等核心技术；然而要构建一个完整的数字孪生系统，则需要整合来自多个领域的技术和专业知识；以便精确评估装备的整体健康状态；这种整体概念与单一技术发展所追求的目标存在显著差异；基于此设想一个像...这样的概念，在未来难以迅速达到相应的成熟阶段；建立中间过程的里程碑目标就显得尤为必要

由美国空军研究实验室（AFRL）于2013年推出的Spiral 1计划是其中的关键环节，在此之后已在通用电气实现了这一目标。

GE公司和诺思罗谱·格鲁曼于2000万美元商业合同开展工作。研究团队将利用现成的F15战斗机作为测试平台，并结合最新技术和现有能力进行对比试验。然而，在'数字孪生'这样一个易于记忆且朗朗上口的概念面前，在这一前沿技术仍被束之高阁之际

GE将其视为工业互联网的关键概念之一，并致力于利用大数据分析技术来全面了解物理世界中机器的实际运行状态；而在其他领域，则主要依赖于实时监控与预测性维护等技术手段来实现对设备状态的掌握。

图4 数字世界和实体世界的融合

PTC作为激进型的PLM供应商，则将其核心要素融入其主推产品的“智能互联产品”中。通过实时反馈机制的应用，在设计者的操作桌面上自动呈现智能产品的每一次动作变化，并据此制定出具有创新性的优化策略。数字孪生技术为设计师带来了全新的想象空间，在物理世界和虚拟数字模型之间实现了自由交互和动态行走。

Digital Twin数字孪生

DigitalTwin是智能制造系统的基础

Digital twin最深刻的启发意义在于其对应于现实物理系统的数字孪生世界形成了实时反馈机制。在工业领域内这是一个具有突破性贡献的行为，在此过程中人们试图将发生在物理世界的一切事件全部纳入数字空间之中。然而只有具备闭环反馈功能的全生命周期追踪系统才能被视为真正的全生命周期概念，在此框架下就可以确保存在全生命周期范围内数字与物理世界的完美契合。通过一系列数字化模拟和数据处理以及人工智能的应用等手段均能够实现这一目标从而确保了这种一致性与适应性这就是为什么Digital twin在智能制造领域发挥着重要作用的原因所在。

智能系统的智能首先要实现感知与建模过程。若未通过Digital twin对现实生产体系进行精准建模，则这样的智能制造系统实则无从谈起。