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1.3 数字孪生技术的演化过程

1.3.1 美国国家航空航天局(NASA)阿波罗项目

“孪生体/双胞胎”概念在制造领域的使用,最早可追溯到美国国家航空航天局(NASA)的阿波罗项目。在该项目中,NASA需要制造两个完全一样的空间飞行器,留在地球上的飞行器被称为“孪生体”,用来反映(或做镜像)正在执行任务的空间飞行器的状态。在飞行准备期间,被称为“孪生体”的空间飞行器被广泛应用于训练;在任务执行期间,利用该“孪生体”在地球上的精确仿太空模型中进行仿真试验,并尽可能精确地反映和预测正在执行任务的空间飞行器的状态,从而辅助太空轨道上的航天员在紧急情况下做出最正确的决策。从这个角度可以看出,“孪生体”实际上是通过仿真实时反映对象的真实运行情况的样机或模型。它具有两个显著特点:

(1)“孪生体”与其所要反映的对象在外表(指产品的几何形状和尺寸)、内容(指产品的结构组成及其宏观、微观物理特性)和性质(指产品的功能和性能)上基本完全一样。

(2)允许通过仿真等方式来镜像/反映对象的真实运行情况/状态。需要指出的是,此时的“孪生体”还是实物。

1.3.2 迈克尔·格里夫斯教授提出数字孪生体概念

2003年,迈克尔·格里夫斯教授在密歇根大学的产品全生命周期管理课程上提出了“与物理产品等价的虚拟数字化表达”的概念: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可以此为基础进行真实条件或模拟条件下的测试。该概念源于对装置的信息和数据进行更清晰地表达的期望,希望能够将所有的信息放在一起进行更高层次的分析。虽然这个概念在当时并没有被称为数字孪生体[2003—2005年被称为“镜像的空间模型(Mirrored Spaced Model)”,2006—2010年被称为“信息镜像模型(Information Mirroring Model)”],但是其概念模型却具备数字孪生体的所有组成要素,即物理空间、虚拟空间及两者之间的关联或接口,因此可以被认为是数字孪生体的雏形。2011年,迈克尔·格里夫斯教授在其书《几乎完美:通过产品全生命周期管理驱动创新和精益产品》中引用了其合作者约翰·维克斯描述该概念模型的名词,也就是数字孪生体,并一直沿用至今。其概念模型(见图1-6)包括物理空间的实体产品、虚拟空间的虚拟产品、物理空间和虚拟空间之间的数据和信息交互接口。

图1-6 数字孪生体概念模型

维克斯描述的数字孪生体概念模型极大地拓展了阿波罗项目中的“孪生体”概念(见图1-7)。

图1-7 数字孪生体概念模型对阿波罗项目中的“孪生体”概念的扩展

受限于当时的科技条件,该概念模型在2003年提出时并没有引起国内外学者们的重视。但是随着科学技术和科研条件的不断改善,数字孪生的概念在模拟仿真、虚拟装配和3D打印等领域得到逐步扩展及应用。

1.3.3 美国空军研究实验室(AFRL)提出利用数字孪生体解决战斗机机体的维护问题

美国空军研究实验室(AFRL)在2011年制定未来30年的长期愿景时吸纳了数字孪生的概念,希望做到在未来的每一架战机交付时可以一并交付对应的数字孪生体,并提出了“机体数字孪生体”的概念:机体数字孪生体作为正在制造和维护的机体的超写实模型,是可以用来对机体是否满足任务条件进行模拟和判断的,如图1-8所示。

图1-8 AFRL提出利用数字孪生体解决战斗机机体的维护问题

机体数字孪生体是单个机身在产品全生命周期的一致性模型和计算模型,它与制造和维护飞行器所用的材料、制造规范及流程相关联,它也是飞行器数字孪生体的子模型。飞行器数字孪生体是一个包含电子系统模型、飞行控制系统模型、推进系统模型和其他子系统模型的集成模型。此时,飞行器数字孪生体从概念模型阶段步入初步的规划与实施阶段,对其内涵、性质的描述和研究也更加深入,体现在如图1-9所示的五个方面。

图1-9 飞行器数字孪生体从概念模型阶段步入初步的规划与实施阶段的体现

1.3.4 NASA与AFRL的合作

2010年,NASA开 始 探 索 实 时 监 控 技 术(Condition—Based Monitoring)。2012年,面对未来飞行器轻质量、高负载及更加极端环境下的更长服役时间的需求,NASA和AFRL合作并共同提出了未来飞行器的数字孪生体概念。针对飞行器、飞行系统或运载火箭等,他们将飞行器数字孪生体定义为:一个面向飞行器或系统集成的多物理、多尺度、概率仿真模型,它利用当前最好的可用物理模型、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。

在合作双方于2012年对外公布的“建模、仿真、信息技术和处理”技术路线图中,将数字孪生列为2023—2028年实现基于仿真的系统工程的技术挑战,数字孪生体也从那时起被正式带入公众的视野当中。该定义可以认为是NASA和AFRL对其之前研究成果的一个阶段性总结,着重突出了数字孪生体的集成性、多物理性、多尺度性、概率性等特征,主要功能是能够实时反映与其对应的飞行产品的状态(延续了早期阿波罗项目“孪生体”的功能),使用的数据包括当时最好的可用产品物理模型、更新的传感器数据及产品组的历史数据等。

1.3.5 数字孪生技术先进性被多个行业借鉴吸收

2012年,通用电气利用数字化手段实现资产业绩管理(Assets Performance Management,APM)。2014年,随着物联网技术、人工智能和虚拟现实技术的不断发展,更多的工业产品、工业设备具备了智能的特征,而数字孪生也逐步扩展到了包括制造和服务在内的完整的产品全生命周期阶段,并不断丰富着自我形态和概念。但由于数字孪生高度的集成性、跨学科性等特点,很难在短时间内达到足够的技术成熟度,因此针对其概念内涵与应用实例的渐进式研究显得尤其重要。其中的典型成果是NASA与AFRL合作构建的F-15战斗机机体数字孪生体,目的是对在役飞机机体结构开展健康评估与损伤预测,提供预警并给出维修及更换指导。此外,通用电气计划基于数字孪生实现对发动机的实时监控和预测性维护;达索计划通过3Dexperience体验平台实现与产品的数字孪生互动,并以飞机雷达为例进行了验证。

虽然数字孪生概念起源于航空航天领域,但是其先进性正逐渐被其他行业借鉴吸收。基于建筑信息模型(Building Information Modelling,BIM)的研究构建了建筑行业的数字孪生;BIM、数字孪生、增强现实与核能设施的维护得以综合讨论;医学研究学者参考数字孪生思想构建“虚拟胎儿”用以筛查家族遗传病。

2017年,美国知名咨询及分析机构Gartner将数字孪生技术列入当年十大战略技术趋势之中,认为它具有巨大的颠覆性潜力,未来3~5年内将会有数以亿件的物理实体以数字孪生状态呈现。

在中国,在“互联网+”和实施制造强国的战略背景下,数字孪生在智能制造中的应用潜力也得到了许多国内学者的广泛关注,他们先后探讨了数字孪生的产生背景、概念内涵、体系结构、实施途径和发展趋势,数字孪生体在构型管理中的应用,以及提出了数字孪生车间(Digital Twin Workshop)的概念,并就如何实现制造物理世界和信息世界的交互共融展开了理论研究和实践探索。

总体来讲,目前数字孪生仍处于技术萌芽阶段,相关的理论、技术与应用成果较少,而具有实际价值可供参考借鉴的成果少之又少。 BTC4FSGEdYxwzjj3hJUBU4WBkI6OANnB5OJ6bPBBSWVLLDxCgjaiuN7luo+z/JuO

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