数字孪生技术的产生与演化(数字孪生技术特点)

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“数字孪生”概念的萌芽最早可以追溯到二十世纪六七十年代的美国航天“阿波罗”项目[1]，NASA制造完全相同的两个空间飞行器，一个用于执行飞行任务，另一个留在地球上，被称为“孪生体”，用于反映另一个飞行器的状态。

此时的孪生体还停留在仿真阶段。

“孪生体”具备两个显著特征：孪生体与其所反映的实体在外表、内容、性质、性能等各方面完全相同:孪生体能够真实完全地反映另一实体的运行状况。

此时的孪生体侧重“仿真”性能，其表现形式仍为物理实体。

美国密歇根大学Grieves[2]教授在产品全生命周期管理课程上提出“与物理产品等价的虚拟数字化表达”的概念，当时被定义为：一个或一组特定装置的数字复制品，能够抽象表达真实装置，并能以此为基础进行真实条件或模拟条件下的测试。

这一概念明晰地显示出当时对于进行高层次数据集成分析的期望，是数字孪生概念的雏形，但在当时并没有被称为“数字孪生”。

2003—2005年期间被称为“镜像的空间模型”[3]，2006—2010年逐渐演变为“信息镜像模型”[4]。

直到2011年，Grieves教授引用了其合作者Vickers用于描述此概念的新名词“数字孪生体”[5]，此后一直沿用至今。

尽管后来的这些描述概念不断变化，但其包含的组成要素与概念模型却基本保持一致，都突破了原来孪生体的物理空间限制，组成要素有物理空间、数字虚拟空间与两者之间的联接三部分，概念模型即实体产品、虚拟产品以及两个空间之间的数据信息交互接口。

其基本逻辑关系如图1所示：而由于技术局限性，这一概念提出后，并未有实质影响。

数字孪生最早被应用在航天及军工领域。

2011年，出于对战斗机进行仿真的需求，美国空军实验室与NASA合作，首次提出飞行器的数字孪生体概念，“利用当前可用物理模型、更新的传感器数据和历史数据等来反映与该模型对应的飞行实体的状态”[6]。

此后，数字孪生在航空领域逐渐得到了更多应用场景。

随着工业 4.0、智能制造等技术和发展战略的不断出台，数字孪生已成为一个重要的基本科技要素，其概念也逐渐完善。

工业界及学术界对数字孪生的概括定义是：充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程[2]。

在数字孪生概念提出后，不同学者分别提出了对于数字孪生解决问题的多种结构方式。

Boschert和Rosen[7]认为，不同于以往仿真或建模的方法，数字孪生是一种仿真决策支持工具，通过独特的集成化架构，对实体对象的工程、业务和行为描述等各个层面的数据进行仿真运行，并能够针对问题类型，选择最适当的仿真模型。

Schluse和Rossmann[8]对数字孪生技术进行实验模拟，引入一个模拟数据库，可以集成各类数据源、模拟系统以及可视化模块，进行任何类型的数字模拟实验。

而Schroeder等[9]则认为，数字孪生是一种模型，用于研究在不同程序间进行物理对象描述和数字对象的数据交换问题。

Negri等[10]认为，数字孪生是物理对象的数字表示，是一种数据模型，能够模拟物理对象，并对其未来行为进行预测。

在数字孪生及应用领域，国内学者也在不断进行深入研究。

Zhang等[11]提出基于数字孪生的个性化产品快速定制设计方法，提出生产过程中耦合优化问题的解耦算法，作为引擎驱动数字孪生。

陶飞等[12]基于数字孪生五维结构模型，提出数字孪生驱动的应用准则，探索数字孪生在产品全生命周期中的应用前景和有待突破的关键问题或技术。