數字孿生是一種集成多(duō)物(wù)理(lǐ)、多(duō)尺度、多(duō)學科屬性，具有實時(shí)同步、忠實映射、高(gāo)保真度特性，能夠實現物(wù)理(lǐ)世界與數字世界交互與融合的(de)技術手段，如圖1所示。把真實物(wù)理(lǐ)世界的(de)參數信息用(yòng)數字化(huà)的(de)方式構建出虛拟模型，用(yòng)數據模型模拟物(wù)理(lǐ)實體在現實環境的(de)行爲，通(tōng)過虛實交互反饋、數據融合分(fēn)析、決策叠代優化(huà)等手段，爲物(wù)理(lǐ)實體增加或擴展新的(de)能力。作爲一種充分(fēn)利用(yòng)模型、數據、智能并集成多(duō)學科的(de)技術，數字孿生面向産品全生命周期過程，發揮連接物(wù)理(lǐ)世界和(hé)數字世界的(de)橋梁和(hé)紐帶作用(yòng)，提供更加實時(shí)、效率高(gāo)、智能的(de)服務。

圖1 數字孿生交互示意圖

數字孿生的(de)核心是模型和(hé)數據，爲進一步推動數字孿生理(lǐ)論與技術的(de)研究，促進數字孿生理(lǐ)念在産品全生命周期中落地應用(yòng)，北(běi)京航空航天大(dà)學陶飛(fēi)教授團隊在三維模型基礎上提出了(le)如圖2所示數字孿生五維模型。

圖2 數字孿生五維概念模型

（1）物(wù)理(lǐ)實體是客觀存在的(de)，它通(tōng)常由各種功能子系統（如控制子系統、動力子系統、執行子系統等）組成，并通(tōng)過子系統間的(de)協作完成特定任務。各種傳感器部署在物(wù)理(lǐ)實體上，實時(shí)監測其環境數據和(hé)運行狀态。

（2）虛拟模型是物(wù)理(lǐ)實體忠實的(de)數字化(huà)鏡像，集成與融合了(le)幾何、物(wù)理(lǐ)、行爲及規則4層模型。其中，幾何模型描述尺寸、形狀、裝配關系等幾何參數；物(wù)理(lǐ)模型分(fēn)析應力、疲勞、變形等物(wù)理(lǐ)屬性；行爲模型響應外界驅動及擾動作用(yòng)；規則模型對(duì)物(wù)理(lǐ)實體運行的(de)規律／規則建模，使模型具備評估、優化(huà)、預測、評測等功能。

（3）服務系統集成了(le)評估、控制、優化(huà)等各類信息系統，基于物(wù)理(lǐ)實體和(hé)虛拟模型提供智能運行、準确管控與可(kě)靠運維服務。

（4）孿生數據包括物(wù)理(lǐ)實體、虛拟模型、服務系統的(de)相關數據，領域知識及其融合數據，并随著(zhe)實時(shí)數據的(de)産生被不斷更新與優化(huà)。孿生數據是數字孿生運行的(de)核心驅動。

（5）将以上4個(gè)部分(fēn)進行兩兩連接，使其進行有效實時(shí)的(de)數據傳輸，從而實現實時(shí)交互以保證各部分(fēn)間的(de)一緻性與叠代優化(huà)。

數字孿生的(de)實現主要依賴于以下(xià)幾方面技術的(de)支撐：多(duō)領域多(duō)尺度融合建模、數據驅動與物(wù)理(lǐ)模型的(de)融合狀态評估、數據采集與傳輸、全壽命周期數據管理(lǐ)、VR呈現、高(gāo)性能計算(suàn)。

（1）多(duō)領域多(duō)尺度融合建模：多(duō)領域建模是指在正常和(hé)非正常工況下(xià)從不同領域視角對(duì)物(wù)理(lǐ)系統進行跨領域融合建模，且從最初的(de)概念設計階段開始實施，從深層次的(de)機理(lǐ)層面進行融合設計理(lǐ)解和(hé)建模。

（2）融合模型的(de)狀态評估：對(duì)于機理(lǐ)結構複雜(zá)的(de)數字孿生目标系統，往往難以建立準确可(kě)靠的(de)系統級物(wù)理(lǐ)模型，而采用(yòng)單因素系統的(de)解析物(wù)理(lǐ)模型對(duì)其進行狀态評估不能獲得(de)最佳的(de)評估效果。采用(yòng)數據驅動的(de)方法，利用(yòng)系統的(de)曆史和(hé)實時(shí)運行數據，對(duì)物(wù)理(lǐ)模型進行更新、修正、連接和(hé)補充，充分(fēn)融合系統機理(lǐ)特性和(hé)運行數據特性，能夠更好地結合系統的(de)實時(shí)運行狀态，獲得(de)動态實時(shí)跟随目标系統狀态的(de)評估效果。

（3）數據采集與傳輸：高(gāo)精度傳感器數據的(de)采集和(hé)快(kuài)速傳輸是整個(gè)數字孿生系統的(de)基礎。溫度、壓力、振動等各個(gè)類型的(de)傳感器性能都要最優以複現實體目标系統的(de)運行狀态，傳感器的(de)分(fēn)布和(hé)傳感器網絡的(de)構建要以快(kuài)速、安全、準确爲原則，通(tōng)過分(fēn)布式傳感器采集系統的(de)各類物(wù)理(lǐ)量信息以表征系統狀态。

（4）全壽命周期數據管理(lǐ)：複雜(zá)系統的(de)全壽命周期數據存儲和(hé)管理(lǐ)是數字孿生系統的(de)重要支撐，采用(yòng)雲服務器對(duì)系統的(de)海量運行數據進行分(fēn)布式管理(lǐ)，實現數據的(de)高(gāo)速讀取和(hé)安全冗餘備份，爲數據智能解析算(suàn)法提供充分(fēn)可(kě)靠的(de)數據來(lái)源，對(duì)維持整個(gè)數字孿生系統的(de)運行起著(zhe)重要作用(yòng)。通(tōng)過存儲系統的(de)全壽命周期數據，可(kě)以爲數據分(fēn)析和(hé)展示提供更充分(fēn)的(de)信息，使系統具備曆史狀态回放、結構健康退化(huà)分(fēn)析以及任意曆史時(shí)刻的(de)智能解析功能。

（5）VR呈現：VR技術可(kě)以将系統的(de)制造、運行、維修狀态以超現實的(de)形式給出，對(duì)複雜(zá)系統的(de)各關鍵子系統進行多(duō)領域、多(duō)尺度的(de)狀态監測和(hé)評估，将智能監測和(hé)分(fēn)析結果附加到系統的(de)各個(gè)子系統、部件，在複現實體系統的(de)同時(shí)将數字分(fēn)析結果以虛拟映射的(de)方式疊加到所創造的(de)孿生系統中，從視覺、聲覺、觸覺等各個(gè)方面提供沉浸式的(de)虛拟現實體驗，實現實時(shí)連續的(de)人(rén)機互動。VR技術能夠使使用(yòng)者通(tōng)過孿生系統迅速地了(le)解和(hé)學習(xí)目标系統的(de)原理(lǐ)、構造、特性、變化(huà)趨勢、健康狀态等各種信息，并能啓發其改進目标系統的(de)設計和(hé)制造，爲優化(huà)和(hé)創新提供靈感。

（6）高(gāo)性能計算(suàn)：數字孿生系統複雜(zá)功能的(de)實現很大(dà)程度上依賴于其背後的(de)計算(suàn)平台，實時(shí)性是衡量數字孿生系統性能的(de)重要指标，因此，基于分(fēn)布式計算(suàn)的(de)雲服務器平台是其重要保障，同時(shí)優化(huà)數據結構、算(suàn)法結構等以提高(gāo)系統的(de)任務執行速度同樣是保障系統實時(shí)性的(de)重要手段。如何綜合考量系統搭載的(de)計算(suàn)平台的(de)計算(suàn)性能、數據傳輸網絡的(de)時(shí)間延遲以及雲計算(suàn)平台的(de)計算(suàn)能力，設計最優的(de)系統計算(suàn)架構，滿足系統的(de)實時(shí)性分(fēn)析和(hé)計算(suàn)要求，是其應用(yòng)于數字孿生的(de)重要内容。平台數字計算(suàn)能力的(de)高(gāo)低直接決定系統的(de)整體性能，作爲整個(gè)系統的(de)計算(suàn)基礎，其重要性毋庸置疑。

（7）其他(tā)關鍵技術：人(rén)工智能的(de)熱(rè)潮推動著(zhe)數字孿生技術的(de)發展，智能制造和(hé)工業智能的(de)快(kuài)速發展催動數字孿生技術的(de)演進和(hé)成熟，考慮商用(yòng)大(dà)數據和(hé)工業大(dà)數據的(de)本質差異，諸如異常狀态或故障狀态仿真與注入、工業數據可(kě)用(yòng)性量化(huà)分(fēn)析、小樣本或無樣本的(de)增強深度學習(xí)等，均是當前在數據生成、數據分(fēn)析與建模等方面的(de)研究熱(rè)點或挑戰。

數字孿生技術可(kě)以應用(yòng)在工藝設計中産品的(de)設計研發、生産制造、運行狀态監測和(hé)維護、後勤保障等各個(gè)階段。在産品設計階段，數字孿生技術可(kě)以将全壽命周期的(de)産品健康管理(lǐ)數據的(de)分(fēn)析結果反饋給産品設計專家，幫助其判斷和(hé)決策不同參數設計情況下(xià)的(de)産品性能情況，使産品在設計階段就綜合考慮了(le)後續整個(gè)壽命周期的(de)發展變化(huà)情況，獲得(de)更加完善的(de)設計方案。在産品生産制造階段，數字孿生技術可(kě)以通(tōng)過虛拟映射的(de)方式将産品内部不可(kě)測的(de)狀态變量進行虛拟構建，細緻地刻畫(huà)産品的(de)制造過程，解決産品制造過程中存在的(de)問題，降低産品制造的(de)難度，提高(gāo)産品生産的(de)可(kě)靠性。

産品運行過程中，數字孿生技術通(tōng)過高(gāo)精度傳感器的(de)采集和(hé)傳輸産品的(de)各個(gè)運行參數和(hé)指标，使用(yòng)高(gāo)性能計算(suàn)對(duì)融合模型進行監測和(hé)評估，對(duì)系統的(de)早期故障和(hé)部件性能退化(huà)信息進行詳細反饋，指導産品維護工作和(hé)故障預防工作，使産品能夠獲得(de)更長(cháng)的(de)壽命周期。後勤保障過程中，由于有多(duō)批次全壽命周期的(de)數據作支撐，并通(tōng)過虛拟傳感的(de)方式能夠采集到反映系統内部狀态的(de)變量數據，産品故障能夠被精确定位分(fēn)析和(hé)診斷，使産品的(de)後勤保障工作更加簡單有效。通(tōng)過将數字孿生技術應用(yòng)到産品生産的(de)整個(gè)生命周期，産品從設計階段到最後的(de)維修階段都将變得(de)更加智能有效。

工藝規程是産品制造工藝過程和(hé)操作方法的(de)技術文件，是一切有關生産人(rén)員(yuán)都應嚴格執行、認真貫徹的(de)紀律性文件，是進行産品生産準備、生産調度、工人(rén)操作和(hé)質量檢驗的(de)依據。數字孿生驅動的(de)工藝規劃指通(tōng)過建立超高(gāo)拟實度的(de)産品、資源和(hé)工藝流程等虛拟仿真模型，以及全要素、全流程的(de)虛實映射和(hé)交互融合，才能實現面向生産現場(chǎng)的(de)工藝設計與持續優化(huà)。在數字孿生驅動的(de)工藝設計模式下(xià)，虛拟空間的(de)仿真模型與物(wù)理(lǐ)空間的(de)實體相互映射，形成虛實共生的(de)叠代協同優化(huà)機制。數字孿生驅動的(de)工藝設計模式如圖3所示。

圖3 數字孿生驅動的(de)工藝規劃

建立虛拟空間的(de)數字孿生模型，需要結合規範化(huà)需求、概念模型及其架構，來(lái)進行模型的(de)規範化(huà)設計。在規範化(huà)設計完成之後，就可(kě)以用(yòng)類似 Arena、Simio等仿真軟件，或者C、C++、Java或Python等編程語言來(lái)開發可(kě)執行的(de)仿真子模型。當把所有子模型實現并集成起來(lái)後，就形成了(le)完整數字孿生模型。在虛拟空間建立産品結構、工藝結構、資源結構的(de)樹形結構層次，構建面向過程的(de)虛拟空間。考慮現場(chǎng)工藝執行情況，在虛拟空間進行待加工産品的(de)加工工藝規劃。完成詳細的(de)工藝内容設計，進行加工工藝仿真。首先對(duì)仿真需求進行分(fēn)析，确定模型構建的(de)基本要求。接著(zhe)，通(tōng)過概念建模、架構設計、模型設計、模型實現和(hé)集成共5個(gè)步驟完成模型的(de)構建。在構建過程中需要不斷反向叠代，看是否每一步都滿足前置需求。基礎模型構建完畢後生成仿真結果，與現實系統比對(duì)，并根據采集到的(de)實時(shí)數據進行同步更新。當系統發生重大(dà)變革或模型被重用(yòng)時(shí)，數字孿生将演化(huà)生成新版本的(de)模型。所有生成的(de)模型、過程模型與格式化(huà)的(de)需求都會存入模型庫/雲池等待被重用(yòng)。

數字孿生驅動的(de)工藝設計模式使工藝設計與優化(huà)呈現出以下(xià)新的(de)轉變：①在基于仿真的(de)工藝設計方面，才能意義上實現了(le)面向生産現場(chǎng)的(de)工藝過程建模與仿真，以及可(kě)預測的(de)工藝設計；②在基于知識的(de)工藝設計方面，實現了(le)基于大(dà)數據分(fēn)析的(de)工藝知識建模、決策與優化(huà)；③在工藝問題主動響應方面，由原先的(de)被動工藝問題響應向主動應對(duì)轉變，實現了(le)工藝問題的(de)自主決策。

推動航空發動機先進制造技術與新一代信息技術融合應用(yòng)，提升航空發動機數字化(huà)、智能化(huà)制造整體水(shuǐ)平，有利于突破我國航空發動機制造技術體系面臨的(de)瓶頸，顯著提高(gāo)制造技術成熟度，增強核心能力，是實現航空發動機高(gāo)質量發展的(de)重要支撐，也(yě)是推動航空發動機制造業轉型升級和(hé)跨越發展的(de)關鍵環節。中國航發研究院朱甯等探索了(le)數字孿生在航空發動機制造工藝的(de)應用(yòng)。

（1）制造工藝過程（物(wù)理(lǐ)實體）。制造工藝過程是數字孿生模型的(de)構成基礎，主要包括制造工藝過程涉及的(de)設備、原材料、輔助工裝夾具等子系統以及部署的(de)傳感器。各個(gè)子系統實現不同功能，共同支持物(wù)理(lǐ)實體即整個(gè)制造工藝過程的(de)監測、控制與優化(huà)過程。

（2）制造過程模型（虛拟實體）。制造過程模型包括制造工藝過程涉及的(de)幾何模型、物(wù)理(lǐ)模型、行爲模型、規則模型等，是在功能與結構上的(de)集成，這(zhè)些模型從多(duō)時(shí)間尺度、多(duō)空間尺度對(duì)制造工藝過程進行描述，形成與制造工藝過程物(wù)理(lǐ)實體對(duì)應的(de)完整映射。

（3）應用(yòng)系統（服務）。對(duì)數字孿生應用(yòng)過程中所需各類數據、模型、算(suàn)法、仿真、結果進行封裝，以工具組件、中間件、模塊引擎等形式支撐數字孿生内部功能運行與實現，并以應用(yòng)系統（或平台）等形式滿足不同用(yòng)戶的(de)不同業務需求，包括物(wù)理(lǐ)實體全生命周期各個(gè)階段的(de)優化(huà)，以及虛拟模型的(de)測試、校正，使其準确映射物(wù)理(lǐ)實體。

（4）制造過程孿生數據。制造過程孿生數據受制造工藝過程、制造過程模型、應用(yòng)系統運行的(de)驅動，主要包括制造工藝過程數據、制造過程模型數據、應用(yòng)系統數據、知識數據及融合衍生數據等。

（5）連接。通(tōng)過連接實現數字孿生各組成部分(fēn)的(de)互聯互通(tōng)，使制造工藝過程、制造過程模型、應用(yòng)系統在運行中保持交互、一緻與同步；連接使制造工藝過程、制造過程模型、應用(yòng)系統産生的(de)數據實時(shí)存入孿生數據，并使孿生數據能驅動三者的(de)運行。以制造工藝過程與孿生數據之間的(de)連接爲例，可(kě)利用(yòng)各種傳感器、嵌入式系統、數據采集卡等對(duì)制造工藝過程數據進行實時(shí)采集，通(tōng)過控制過程的(de)“對(duì)象鏈接和(hé)嵌入-統一架構”（OPC-UA）等協議(yì)規範傳輸至孿生數據，經過處理(lǐ)後的(de)數據或指令也(yě)可(kě)通(tōng)過OPC-UA等協議(yì)規範傳輸反饋給制造工藝過程并實現其運行優化(huà)。

新型航空發動機整體葉盤（上述的(de)物(wù)理(lǐ)實體）設計中的(de)薄壁和(hé)高(gāo)扭曲葉片需要穩定的(de)銑削工藝和(hé)高(gāo)度複雜(zá)的(de)工藝設計與規劃，以避免在銑削過程中葉片振動而産生不可(kě)接受的(de)表面缺陷，這(zhè)使切削加工成爲整體葉盤制造中關鍵的(de)工藝流程之一。由于切削加工過程變化(huà)瞬息萬變，實時(shí)高(gāo)質量監測難度極大(dà)，這(zhè)意味著(zhe)在切削完成之前無法預測最終結果。目前整體葉盤的(de)銑削過程可(kě)以持續一整天甚至能夠達到100h或更長(cháng)時(shí)間，并且返工率通(tōng)常可(kě)高(gāo)達25％以上，工時(shí)成本大(dà)。而且，未來(lái)的(de)整體葉盤設計仍在不斷向輕量化(huà)和(hé)更複雜(zá)的(de)結構方向發展，甚至很快(kuài)将超出目前制造工藝和(hé)設備的(de)能力範圍。因此，通(tōng)過數字孿生的(de)優點，建立數字孿生模型實現整體葉盤的(de)高(gāo)性能制造具有重要意義。

（1）現場(chǎng)多(duō)源數據收集和(hé)處理(lǐ)。整體葉盤切削加工過程處于高(gāo)度非線性狀态，存在熱(rè)變形、彈性變形、殘餘應力以及系統振動等多(duō)種複雜(zá)的(de)物(wù)理(lǐ)現象，獲得(de)現場(chǎng)多(duō)源數據、實現高(gāo)質量監測的(de)難度很大(dà)。5G技術的(de)主要優勢是可(kě)以提供非常低、穩定和(hé)可(kě)預測的(de)延遲，并通(tōng)過提供這(zhè)種低延遲功能來(lái)實現控制閉環，滿足實時(shí)控制需要在1ms内完成處理(lǐ)傳感器信息的(de)要求。通(tōng)過微型傳感器和(hé)5G通(tōng)信模塊可(kě)以實現無線數據采集和(hé)數據傳輸，以及更嚴格控制的(de)監控功能。将通(tōng)過5G的(de)傳感器放置在試件或工具上，實現當前故障的(de)實時(shí)檢測，并将錯誤率降低至15％。爲了(le)監控銑削過程，試件配備了(le)一個(gè)無線智能傳感器，可(kě)以檢測當前的(de)過程穩定狀态，該智能傳感器使用(yòng)直接連接到試件表面的(de)微型加速度傳感器捕獲整個(gè)銑削過程的(de)試件振動。傳感器系統将頻(pín)率範圍高(gāo)達10kHz的(de)振動信号傳輸到機器外部的(de)接收器系統，以進行後續數據分(fēn)析和(hé)過程穩定性确定。

（2）數字孿生模型構建。傳統工藝設計基于試錯法，低效、耗時(shí)并依賴于人(rén)的(de)經驗，使得(de)該階段的(de)成本和(hé)時(shí)間不可(kě)預測。爲了(le)解決上述問題，基于從高(gāo)精度智能傳感器和(hé)機器控制系統收集的(de)實時(shí)數據，針對(duì)整體葉盤加工過程和(hé)物(wù)理(lǐ)設備從多(duō)時(shí)空尺度建立模型，實施多(duō)物(wù)理(lǐ)場(chǎng)和(hé)多(duō)尺度的(de)模拟仿真分(fēn)析，形成人(rén)-機知識融合，具備實時(shí)的(de)判斷、評估、優化(huà)及預測能力，從而形成整體葉盤制造過程的(de)數字孿生模型，實現虛實雙向連接與交互等。加工過程調控與自主進化(huà)開展實時(shí)監控，防止缺陷零件進一步加工，并定位和(hé)描述缺陷以及啓動返工；進一步對(duì)加工過程實時(shí)控制，調整優化(huà)加工工藝，例如改變銑刀(dāo)旋轉速度等，實施自适應柔性加工。以葉片振動狀态的(de)自診斷、自決策、自進化(huà)過程爲例（如圖4所示）。從控制系統連續提取刀(dāo)頭坐(zuò)标數據、傳感器數據并與工件表面上的(de)工作位置相互關聯，結合葉片的(de)模拟數據，确準的(de)控制策略；以傳感器數據、機床控制的(de)刀(dāo)具位置和(hé)模拟數據作爲輸入，計算(suàn)基于實際工況及其動态變化(huà)的(de)較優主軸速度，并将此信息反饋給控制系統最終形成閉環，有效避免過大(dà)振動（甚至是共振）發生導緻加工中斷和(hé)試件報廢。

圖4 制造工藝過程的(de)數字孿生應用(yòng)模型

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