数字孪生及其在航空航天中的应用

数字孪生及其在航空航天中的应用

人工智能技术与咨询

来源：《航空学报》，作者孟松鹤等

摘要

目前而言，在实际系统的建设和管理中可将其归结为"安全冗余设计配合定期检查"的方式进行操作即依据历史数据对系统架构进行预设并预留充足的保障系数以应对各种不确定因素；在系统投入运用后则采取定期检查和必要的维修措施从而确保系统的长期稳定运行

然而

数字孪生概念[3]的产生为解决上述问题带来了新思路。该技术体系[4]旨在构建一个综合性的数学模型来描述物理系统的全部知识，并将其具象化为数字化形式（亦称数字孪生体[5]）。实时监测系统运行状况并动态更新模型参数能够显著提升该技术体系在故障诊断、性能评估以及未来预测等方面的效能；同时，在线优化实际系统的运行流程以减少不必要的结构冗余，并避免频繁进行周期性维护工作的同时确保系统的安全性和稳定性。

从根源上来说，双子概念源自美国阿波罗任务时期[6]：研究人员在地面上模拟了实际飞行飞船的所有细节——即制造了一个与其大小严格1:1比例缩放的地面上方舟——并在这一模型中进行了全部的实际操作步骤。通过这种方式能够真实反映航天器在太空运行时的状态特性，并为航天器维护工作提供重要依据。这种方法也常被称为物理伴飞方式。

数字孪生概念的概念可追溯至2002年。密歇根大学Grieves教授在其向工业界展示产品生命周期管理的过程中提出了两个系统。这些系统中一个为真实系统、另一个为虚拟系统：虚拟系统接收自真实空间的数据流并模拟真实系统的状态；而真实系统则接收自虚拟空间的数据信息并做出相应的响应。该理论框架中所涉及的真实空间、虚拟空间、数据流以及信息流被认定为构成数字孪生的三个关键要素。

美国NASA在2010年发布的《建模、仿真、信息技术与过程》路线图中阐述了数字孪生的发展愿景，并将其定义为一个集成多物理场与多尺度的非确定性分析框架。该框架通过整合高精度物理模型、传感器测量数据以及飞行历史数据等信息来镜像相应的孪生飞行器的生命历程。这一创新性的发展愿景对NASA及其所属空军团队具有重大的意义价值。由于其庞大的机队维护需求巨大且存在针对性不足等问题，在现有条件下难以实现高效响应与快速修复。而基于实时数据动态更新的数字孪生技术则能够弥补这一能力缺口，在实际应用中可通过对飞行器结构的变化进行实时追踪并优化其操作与运维流程从而有效降低维护成本并延长设备使用寿命

在工业领域中,伴随工业物联网的普及与应用,如何将工业过程中的大数据转化为决策依据并提升实际价值成为一个关键问题,而数字孪生则为此类问题提供了基础模式[9-11].美国Gartner公司自2016年起连续四年将"数字孪生"列为未来十大战略技术之一,Gartner[12]指出,数字孪生体现在"物理世界实体或系统的数字化表示,通过物联网连接至物理实体,实时传递状态信息并响应变化,优化操作流程从而创造额外价值".世间万物都将拥有其独特的数字化存在形式,通过物联网相互连接从而创造出巨大的商业价值.PTC推出了ThingWorx物联网平台,该平台可整合传感数据并与ANSYS仿真软件联动,通过模拟泵的运行特性凸显了这一平台的优势[14].通用电气研究院推出了Predix云计算平台,基于工业大数据的管理和分析能力实现了设备掌控与预测性维护功能.西门子构建了MindSphere开放型物联网操作系统,旨在推动系统化的创新循环.此外,Kongsberg推出的KognifAI及MapleSoft的产品MapleSim等工具均可用于构建系统的数字化双胞胎体.

如今数字孪生概念受到各领域广泛关注各类创新应用层出不穷：①产品研发方面 Tao[15]庄存波[5]于勇[16]等人期望通过建立产品数字孪生模型转变传统研发模式；②智能制造领域陶飞等[10, 17]提出了数字孪生车间概念旨在实现物理世界与信息世界的互动融合以推动智能制造发展；此外Zhuang[18]Leng[19]Zhang[20]等人也提出了类似的技术框架；③在寿命管理方面劳斯莱斯公司[21]推出了智能发动机概念该发动机具备对周围环境进行自动感知并持续优化维护以延长设备使用寿命；通用电气研究院[22]则开发了风力涡轮机数字孪生系统该系统可实时接收操作参数与环境数据并实现自适应更新确保设备长期稳定运行；④智慧校园建设方面佐治亚理工学院[23]推出智慧校园方案实现了能耗管理系统中的态势感知预测优化及虚拟模拟功能剑桥大学[24]也建立了动态数字孪生演示平台为相关研究提供了技术支持

注

数字孪生展现出显著的发展活力，在多个领域快速推进的同时也带来了巨大的价值创造。本文将围绕数字孪生的核心概念与内涵展开深入探讨，并系统分析其关键技术和创新性思路。特别地，在现有模式的基础上探讨数字孪生的独特创新方向，并重点研究其在航空航天领域中的具体应用前景。

1 数字孪生的理念

如Tao及其团队[27]所统计, 数字孪生技术自2014年之后呈现出爆发式发展态势, 在工业界和学术界引发了广泛的讨论与研究[10-12]. 从图 1可以看出, 数字孪生体系的本质是能够全程跟踪监测特定物理系统的运行状态, 并能精准模拟预测其在实际工作环境中的行为特征. 因此, 构建数字孪生体系的第一步是建立相应的物理系统仿真模型. 传统构建方法主要包括: 基于物理机理的建模方法、基于数据驱动型建模方法以及两者的混合集成方法. 然而, 针对复杂系统而言, 系统运行环境存在较大的不确定性, 动态特性显著增强, 因此仅依靠传统建模方法难以实现对系统状态的有效实时响应. 因此, 数字孪生体系的第二步是强调通过安装在物理系统上的传感器网络获取实时数据, 进而增强模型精度并消除模型中的不确定性因素, 最终提升模型预测效能. 准确的预测结果是实现有效控制管理的重要基础性支撑; 数字孪生体系的第三步则是实现仿真模型与物联设备之间的双向互动机制建设. 即将基于模型分析与实际数据相结合的方式用于优化系统的运行状态. 同时随着数字孪生概念的提出, 美国空军[28-29]也提出了"数字主线"的相关理论框架. 其将贯穿从产品设计到售后服务的整个生命周期的数据流网络构建起来, 实现各环节关键数据的信息同步共享与快速反馈机制; 并以此为基础推动建立统一的状态评估模型并实现决策优化过程.

分析数字孪生的内涵可以看出，数字孪生体具有如下突出特点：

集中的特点在于其整体性和协调性。物理系统运行周期中的所有数据存放在数字主线中，并通过集中统一管理实现对这些信息的整合与优化控制；从而提升数据双向传输的效率。

该系统的动态特性体现在传感器数据用于对模型进行动态更新这一环节中。经过该过程后产生的新版本模型能够实时指导实际操作流程。同时物理系统与数字模拟之间的实时交互推动着该模型在生命周期内持续进化和发展。

系统的完整性体现在其数字孪生体中对所有子系统的整合。这一过程构成了构建高精度数学模型的基础；实时监测数据则有助于进一步完善和优化这一模型。

借助于数字孪生，对于复杂系统的管理和运行，将能够实现：

创建一个数字孪生体以实现对系统运行状态的动态跟踪。该数字孪生体制视作为物理系统的数字化映射模型，并且能够实时动态地反映其行为与状态，并通过可视化手段进行呈现。

该系统通过布置于结构表面或内部嵌入式的感知网络进行状态监测与评估，在收集反映结构状态及载荷变化情况的同时结合数据预处理方法、信号特征提取过程以及模式识别算法等技术手段实现对当前损伤状况的有效识别

该系统的未来状态可通过数据链与数据接口连接监测数据与数字模型，并利用机器智能促进持续优化以实现动态更新；基于上述改进后建立的数字模型能够准确预测系统的未来状态

提升系统操作效率。根据预报结果,维护策略得以调整,避免不必要的检查与维修,或重新安排任务计划从而防止结构进一步劣化等。

2 数字孪生的关键技术

如图2所示, 数字孪生技术通过利用实时监测数据消除模型带来的不确定性, 采用精确模拟方法替代真实场景分析, 进而优化实际系统的操作与运维功能, 其实现所需的关键技术包括

数字孪生体系可被视为传统建模技术的一种延伸，在现代工程领域中发挥着重要作用。由于复杂系统通常涉及多维度特征，在进行精确化建模时需要满足严格的精度要求，并克服诸多限制条件，在实际应用中往往面临诸多挑战：例如在特定条件下如何保证计算效率与结果准确性之间的平衡问题；此外，在不同物理场之间存在强烈的耦合关系这一特点也给建模工作带来了极大的困难；此外还需要考虑材料本构关系以及几何非线性等因素的影响；这些问题的存在都使得模型建立过程难度倍增，并且在现有条件下难以完全满足工程需求；针对上述问题解决办法主要包括：采用多物理场耦合建模方法以提高计算精度；结合多尺度损伤分析手段以更好地反映材料破坏特征；同时还需要对模型进行持续优化以提升其适用范围与预测能力

数字孪生技术反映物理系统生命历程的核心基础在于：持续监测系统性能状态并收集周围环境的各项指标。通过在系统结构表面或内部布置分布式的传感器网络，在获取结构状态、载荷变化、操作过程以及系统的服役环境信息[30]后，在线采集相关参数数据。这些持续获取的传感数据不仅可用于实时监测系统的运行状况，并且可以借助大数据分析和动态数据驱动决策方法来预测系统的未来状态。

大数据技术在大型复杂系统中的应用表现出显著特征。首先，在系统的构建阶段（即基本几何和组件装配），就已经包含了海量的数据信息。随着系统的运行和维护过程中的持续投入（包括载荷、环境以及维修等），最终会导致现有数据分析技术难以处理的海量数据[31]。为此需求求解路径下所面临的挑战是巨大的：一方面需要利用数字主线技术和大数据分析方法实现对所有数据的有效整合与管理；另一方面还需要通过建立基于多源异构信息的知识体系模型来实现故障诊断与预测，并在此基础上制定相应的决策方案[31]。

4. 基于动态数据的综合分析与决策技术。数字孪生体作为新兴技术领域的重要组成部分，在其发展过程中展现出独特的特征：一方面强调实时交互性与持续演化的特性；另一方面则以Dynamic Data Driven Application Systems（DDDAS）[32]为代表的新一代仿真模式不断突破传统边界。该模式能够实现物理系统与其数学模型之间的有机融合，在实际运行过程中通过实时监测数据对模型进行持续更新。经过这一过程后形成的数学模型不仅具有生成传统测量手段难以直接获取的关键信息的能力；还能实现对系统状态的更加精准的分析和预测；并最终帮助决策者更为有效地实施系统的动态调控策略。

数字孪生软件平台的技术体系。为了实现数字孪生的有效应用，在理论支撑的基础上构建支持其发展的核心工具平台体系。该体系通过整合包括但不限于多物理场仿真技术、数据管理和存储系统、大数据分析方法以及动态数据驱动决策机制的各项功能模块，并结合虚拟现实(Virtual Reality, VR)或增强现实(Augmented Reality, AR)等可视化技术的支持，在提升整体系统的效能水平并实现精准化优化的基础上帮助决策者实时掌握系统运行状态，并根据实时反馈结果优化系统的运行流程

3 “范式”革命

Grieves教授与NASA均将其视为一种"范式"革命[33-34]。特指而言，在科学领域内"范式"(Paradigm)指的是"从事某一特定研究领域群体所共同遵循的世界观与行为规范[11]"。

在上述关键技术的支撑之下，在数字孪生的作用下，在现有设计、验证和运维模式的基础上

1. 从多部门的设计迭代到多部门的协同设计

在传统方法中,系统的整体设计流程通常由多个环节构成:首先,各职能部门提出技术要求;随后,由设计团队完成方案初稿;接着,生产部制作样机原型;之后,测试组对样机进行性能测试;若测试结果不符合预期,则需对方案进行优化后重新制作样机进行验证.这种线性化的协作模式难以实现各部门间的有效信息共享,导致整体开发周期拉长且效率低下.

基于数字孪生为核心的知识体系，在支撑层面上整合先进的数字主线技术。以实现各类数据源信息的有效整合与统一管理为目标，在线性主线技术的支持下，在线性主线能够完成各业务系统的实时同步更新和优化配置，并为后续业务流程提供可靠的实时数据支持。在线性迭代过程中各环节能够无缝衔接、相互协调配合，在提升整体效率的同时降低串行操作的时间成本

2. 从先生产后验证到快速的先行集成验证

传统的系统设计完成后仍需通过强度、刚度及振动等多种性能测试来评估其可靠性。然而该方法存在以下缺陷：首先物理测试通常需要专门的测试场地、设备和夹具等支持资源导致成本高昂；其次在完成样机制造后才可开展相关测试工作耗时较长影响整体进度；再次若测试结果未达预期则需反复优化设计并重新生产以满足标准如此一来不仅会浪费大量时间和资源还会带来巨大的经济负担

基于数字孪生的虚拟仿真技术，在系统设计完成之后即可实现快速验证，在随后的时间里就可以进行"集成测试"以及"虚拟验证"工作。通过应用VR或AR技术体系，在不同方案下的工作量、周期以及成本等指标变化情况能够得到准确评估，并据此更有针对性地指导后续的实际操作流程。该系统允许在实验阶段逐步优化设计参数，在实验初期发现问题时及时进行调整更为经济实惠；而且即便是在样机精度尚可的情况下也无需过早投入破坏性测试工作，在保证整体实验进度的同时也能有效降低潜在风险。

3. 从关键位置监测到全面跟踪

目前，在为了确保系统的可靠性方面考虑下，在容易遭受损伤或破坏的位置安装传感器是必要的，并且持续监测系统的状态。其中，在判定潜在损伤位置时一般会依赖于工程经验。随着结构设计不断优化与载荷需求日益复杂，在实际运用中真实系统可能会遇到大量意想不到的问题而导致未安装传感器区域出现故障

借助数字孪生中的传感与监测技术能够实现对真实系统状态的实时监控；同时运用DDDAS（数据驱动动态适应系统）技术通过动态更新的方式持续优化数字孪生模型。优化后的模型能够推导出传统传感器难以直接测量的参数以更好地辅助决策。通过大数据分析手段有望从这些全面跟踪的数据中挖掘隐含的物理规律甚至建立机理模型从而进一步完善现有的理论或方法

4. 从历史数据驱动到动态数据驱动建模

传统的建模方法是基于历史数据，并预设系统未来可能经历的各种载荷、环境条件及边界条件来构建合理的模型框架。这种预先设定的方式旨在指导后续的实际生产、装配以及运行过程中的操作步骤。然而，在实际加工过程中存在生产制造误差以及服役期间面临复杂多变的载荷环境这一现实问题，在设计阶段所完成的理论模型往往无法完全准确地反映实际系统在后续运行阶段的真实状态与行为特征，并因此导致对系统动态演变过程的有效预测难度较大。

基于数字孪生体系中的DDDAS技术，在物理系统的全生命周期运行中，则是借助实时监测收集的数据驱动模型持续迭代更新以实现预期目标。该方法不仅能够准确反映制造过程中的产品参数、装配阶段的质量检验以及维护期的各项指标等实际情况；而且能够追踪复杂环境下不断演化的系统运行规律和发展趋势以提升分析精度。通过数据与模型的深度融合来减少不确定性带来的影响；从而提升对系统行为的理解能力；最终实现精准预测与优化

5. 从预先制定策略到动态优化决策

当前，在实际运行中所设定的任务参数通常会进行预先规划。然而，在发生意外情况时，系统可能面临故障或提前失效的风险。此外，在复杂性和不确定性较低的情况下، 周期性维护方案更为适用.而对于那些具有较高复杂度和不确定性的系统而言, 采用这种定期检查的方式可能会导致过频繁的检修费用高昂, 并且可能导致因未能及时检查而导致可靠性下降的问题.

基于数字孪生框架中的DDDAS机制与大数据分析技术的协同应用，在系统运行过程中不仅能够实现模型状态的动态更新，并且能够实时监测并评估系统的性能状态风险。随后通过虚拟仿真平台预先模拟各种任务参数下的飞行场景，并预测不同参数组合下的飞行可靠性表现；结合多种智能算法与大数据分析技术的支持，在动态变化的过程中持续优化操作策略以应对突发性问题。同时通过持续监控系统运行状态的变化情况，在系统性能出现明显退化趋势前实施预测性维护策略；该策略能够在降低周期性维护成本的同时提升设备可用性，并有效平衡维护响应速度与经济性之间的关系（如图3所示）[35]

4 数字孪生在航空航天中的应用

2010年，《 NASA空间技术路线图》由美国国家航空航天局（ NASA）正式发布[7] ，该报告明确指出将在2027年前后实现 NASA数字孪生体的目标 。报告详细列出了数字孪生技术的应用场景包括 ：①用于模拟飞行任务前的试飞阶段 。研究团队将深入分析不同任务参数的影响，并针对可能出现的各种异常现象制定相应的解决方案；②用于仿生飞行器的实际运行状态监测 。系统会实时追踪载荷、温度以及结构损伤情况；③用于故障发生后的状态评估 。当传感器检测到结构性能状态出现退化时 ，系统将自动诊断原因并提出应对措施；④作为设计优化平台进行虚拟仿真 。通过模拟某些部件失效后的运行状况 ，帮助设计师做出科学决策从而避免不必要的改进 。（ NASA预计）到2035年 ，数字孪生技术的应用将使航空航天器维护成本减半 ，并将服役寿命水平提升至当前水平的十倍之遥 。自该计划实施以来 ，数字孪生技术在航空航天领域已受到国内外学者的关注与关注

美国空军[7]于2010年开发了Airframe Digital Twin（ADT）概念图4所示

相较于传统的寿命预测流程而言

为了实现ADT项目[38-40]的第一阶段合同分配[38] ，美国空军分别与通用电气研究院[38-40] 和诺斯罗普·格鲁曼公司[38-40] 签订了合约[38] 。通用电气研究院展示了数字孪生技术在整合使用分析（包括应力分析）、外载荷分析、内应力分析以及裂纹扩展分析等方法的基础上建立了一个统一框架，并明确展示了这些分析之间的内在联系；随后量化了其中存在的不确定性因素，并清晰地阐述了这些分析如何影响决策过程；此外，在所有这些分析的基础上利用检测数据实现了对裂纹扩展行为的精确诊断与预测能力的提升，并优化了维护调度策略[38-40] 。诺斯罗普·格鲁曼公司则将这一框架应用于某型战斗机机翼的疲劳裂纹扩展研究中，在检测数据与模型融合的基础上实现了对裂纹扩展行为的精确诊断与预测能力的提升，并优化了维护调度策略[38-40] 。图 5所示为采用两种不同检修策略时预测得到的结果：每隔200次飞行检查一次裂纹状况；或者当单次飞行失败率（SFPOF）达到1e-7时检查一次裂纹状况；通过比较可以看出，在可靠性评估基础上制定的维护方案相较于周期性维护方案能够在保障飞行任务成功率的同时显著减少检修频率以及降低维护成本

诺斯罗普·格鲁曼公司[41-42]在研发领域投入了大量资源来开发一种创新性的自动化生成飞行载荷谱的方法，在工程实践中取得了显著成果；该方法不仅能够获取关键点处的应力序列数据作为 fatigue fracture prediction 的重要输入参数，并且通过融合检测数据及其对应的 detection reliability function 更新裂纹尺寸的概率分布模型，在降低预测方案的不确定性程度的同时提升了 fatigue fracture prediction 的准确性。研究结果表明，在更新后的预测模型下（如 图 6所示），系统的预期维护成本也随之下降，并且这一优化效果可以通过调整现有的 inspection schedules 来进一步实现成本效益的最大化；此外，在 ModelCenter 平台上的所有方法集成了一个模块化的数字孪生流程模型，在设计灵活性和可维护性方面都达到了新的高度

在中国航天事业中, 数字孪生概念同样具有巨大的应用潜力. 预计在2020年前后, 中国将建成近地空间站并进入运营与管理阶段[43]. 对于这类长期在轨的航天器, 传统的方式就是搭建相应的地面物理伴飞系统, 并让地面系统经历与实际飞行相同的载荷、环境以及操作, 从而模仿航天器在轨运行的状态. 根据监测到的地面系统的结构状态, 在需要时就能进行必要的在轨检测、维护或更换. 不过这种方法存在以下缺陷:首先, 在建造一个完全复制真实空间站的地面物理系统方面耗时较长且费用高昂;其次, 地面试验对模拟空间环境的能力也有局限性.

与此同时

鉴于当前在空间站和可重复使用飞船领域已有的现有模式存在不足

图7所示的数字孪生应用框架的核心是以高精度几何模型为基础的数字孪生建模与分析模块体系，在线与离线分析功能实现了有机统一。该架构由以下两个主要模块组成：离线模块和在线模块。其中离线模块的核心任务是以高精度几何模型为基础构建知识库，并通过多物理场建模技术实现飞行器系统行为模型的建立；同时基于大数据分析技术提取降维后的代理模型用于在线分析功能支持；结合数字主线中存储的历史数据以及专家经验确定的可能故障类型，在已知故障场景下进行系统行为数据仿真分析；最终建立故障模式库并将其存储于数字主线中作为诊断模块的基础数据库

在线部分主要包含以下四个方面的内容：结构监测、故障诊断、动态演化分析以及功能预示。通过传感与监测技术的配合应用，实时采集了反映飞行器系统结构状态的关键数据；借助诊断模块对系统的运行状态进行评估，并对存在的故障进行定位及损伤程度量化。其中采用冗余解析法对异常数据进行检测筛选，并运用模式识别算法分析故障运行模式；当检测到新的异常模式时，则引入深度学习算法对其进行分类归档；这些工作流程均需依托大数据分析技术支持才能得以实现；随后将识别出的功能异常模式信息传递至动态演化分析模块中，在此基础之上结合不确定性建模理论、动态贝叶斯网络模型[40]以及DDDAS算法等综合手段开展系统行为模型构建与更新优化工作；最终所得更新后的模型框架又与大数据分析技术相结合，在虚拟仿真平台上完成了系统的性能退化预测、剩余寿命估算以及可靠性评估工作；这些评估结果可为后续的任务规划制定、维护调度安排提供决策参考依据。

离线采集装置收集的历史传感器数据以及多种模型的数据，在线采集装置产生的当前传感器实时数据和实时状态/功能参数等都被记录在相应的数据库中，并由数字主线系统统一进行管理。这些数据库不仅允许其他模块随时访问、补充相关数据，并且支持不同模块间的高效共享

数字孪生伴飞系统相比传统的物理伴飞有如下优势：①相较于传统方法,无需建立真实的物理模型,大幅降低了建设成本;②不受实验室条件限制,支持各种复杂工况下的仿真建模;③实时追踪结构损伤情况,能够迅速识别受损区域位置,并加快检修进度;④通过持续积累监测数据不断优化预测模型,精确评估各部位的真实状态;⑤优化后的模型预测精度得到显著提升,未来飞行的安全性和可靠性保障得到加强;⑥摒弃传统单一优化思路,通过反复模拟训练来确定最佳操作方案

如图9所示，在未来时代，数字孪生伴飞系统将承担并实现更多功能：在设计与验证阶段中，通过任务预演及虚拟试验手段，在各部件可能出现的问题上实施预先分析与改进措施；在制造与装配阶段中，则通过生产过程监控及管理技术加快生产进度、降低缺陷率，并收集产品完成信息；在测试与运行阶段中，则实现对系统状态的实时诊断以及镜像复制；在此基础上，则利用任务预演及虚拟试验手段分析未来系统的状态及其任务成功率；以制定相应的飞行器维护计划、更换方案以及扩展策略或退役规划为目标；模型及相关数据信息将在整个任务周期内得到统一管理和整合优化，并能随时调用各阶段的数据资源；采用统一数据库作为接口，并结合先进的人工智能分析技术、决策支持助理工具以及可视化呈现技术；以提升航天员的操作效率和安全性为目标，在线开展各类航天器的设计模拟训练和实时监控工作，并逐步完善空间站建设所需的各项基础保障措施

实际应用中可将数字孪生视为物理世界与数字世界的纽带，在未来它将促进各类空天飞行器实现智能化发展。从传感器获取的数据出发系统会进行自身状态感知环境感知以及态势感知随后自主规划未来的任务路径并实施自我维护从而确保任务成功率更高服役寿命更长且运营成本更为经济

当前，在航空领域应用数字孪生仍面临诸多挑战：其作为一项涉及多个交叉学科的技术体系本身即具有较高的实现难度……就关键技术而言：基于大数据进行故障诊断面临算法复杂度高且数据量庞大的问题；动态建模在复杂系统下计算资源受限；实时分析计算需应对海量数据处理的压力；轻量化设计要求材料选择与结构优化并重；分布式传感监测则需解决通信延迟与数据同步的问题……就工具层面而言：当前仍需进一步完善自主化的数字孪生开发及运行集成平台。

5 结论

数字孪生可构建一个包含物理系统全部知识的数据模型，在不确定条件下便于综合运用真实数据与分析模型等多方面信息进行融合，并从而提高对复杂系统的认识程度；使系统的动态演化行为能够被更加精确地描述和预测；从而为决策、控制和优化提供更好的依据

数字孪生充当了智能与实体之间的桥梁，在促进智能化应用方面发挥着关键作用。它不仅实现了这些机器智能技术在实际应用中的运用，并且显著缩短了设计验证周期；同时通过优化资源配置和流程安排，在提升效率的同时还降低了设备维护和运营的成本负担；此外该技术还通过引入智能化监控系统来提高系统的稳定性和可靠性；最后通过持续优化系统运行参数能够有效延长设备的使用寿命年限。

数字孪生技术已被国际社会广泛关注，并非没有被广泛应用于实际领域；其全面应用仍需克服复杂系统的建模环节、传感监测技术以及海量数据处理技术等关键技术的障碍。