数字挛生

　　数字孪生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。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。
　　
　　数字孪生是个普遍适应的理论技术体系，可以在众多领域应用，在产品设计、产品制造、医学分析、工程建设等领域应用较多。在国内应用最深入的是工程建设领域，关注度最高、研究最热的是智能制造领域。
　　
　　美国国防部最早提出利用Digital Twin技术，用于航空航天飞行器的健康维护与保障。首先在数字空间建立真实飞机的模型，并通过传感器实现与飞机真实状态完全同步，这样每次飞行后，根据结构现有情况和过往载荷，及时分析评估是否需要维修，能否承受下次的任务载荷等。 
　　
　　数字孪生，有时候也用来指代将一个工厂的厂房及产线，在没有建造之前，就完成数字化模型。从而在虚拟的赛博空间中对工厂进行仿真和模拟，并将真实参数传给实际的工厂建设。而工房和产线建成之后，在日常的运维中二者继续进行信息交互。值得注意的是：Digital Twin不是构型管理的工具，不是制成品的3D尺寸模型，不是制成品的MBD定义。 
　　
　　对于Digital Twin的极端需求，同时也将驱动着新材料开发，而所有可能影响到装备工作状态的异常，将被明确地进行考察、评估和监控。Digital Twin正是从内嵌的综合健康管理系统（IVHM）集成了传感器数据、历史维护数据，以及通过挖掘而产生的相关派生数据。通过对以上数据的整合，Digital Twin可以持续地预测装备或系统的健康状况、剩余使用寿命以及任务执行成功的概率，也可以预见关键安全事件的系统响应，通过与实体的系统响应进行对比，揭示装备研制中存在的未知问题。Digital Twin可能通过激活自愈的机制或者建议更改任务参数来减轻损害或进行系统的降级，从而提高寿命和任务执行成功的概率。
　　
　　最早，数字孪生思想由密歇根大学的 Michael Grieves 命名为“信息镜像模型”（Information Mirroring Model），而后演变为“数字孪生”的术语。数字孪生也被称为数字双胞胎和数字化映射。数字孪生是在 MBD 基础上深入发展起来的，企业在实施基于模型的系统工程（MBSE）的过程中产生了大量的物理的、数学的模型，这些模型为数字孪生的发展奠定了基础。2012 年 NASA 给出了数字孪生的概念描述：数字孪生是指充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据，集成多学科、多尺度的仿真过程，它作为虚拟空间中对实体产品的镜像，反映了相对应物理实体产品的全生命周期过程。为了便于数字孪生的理解，庄存波等提出了数字孪生体的概念，认为数字孪生是采用信息技术对物理实体的组成、特征、功能和性能进行数字化定义和建模的过程。数字孪生体是指在计算机虚拟空间存在的与物理实体完全等价的信息模型，可以基于数字孪生体对物理实体进行仿真分析和优化。数字孪生是技术、过程、方法，数字孪体是对象、模型和数据。 
　　
　　进入21世纪，美国和德国均提出了 Cyber-Physical System（CPS），也就是“信息-物理系统”，作为先进制造业的核心支撑技术。CPS 的目标就是实现物理世界和信息世界的交互融合。通过大数据分析、人工智能等新一代信息技术在虚拟世界的仿真分析和预测，以最优的结果驱动物理世界的运行。数字孪生的本质就是在信息世界对物理世界的等价映射，因此数字孪生更好的诠释了 CPS,成为实现 CPS 的最佳技术。
　　
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　　2011 年，Michael Grieves 教授在《几乎完美：通过PLM驱动创新和精益产品》给出了数字孪生的三个组成部分：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。 
　　
　　在 2016 西门子工业论坛上，西门子认为数字孪生的组成包括：产品数字化双胞胎、生产工艺流程数字化双胞胎、设备数字化双胞胎，数字孪生完整真实地再现了整个企业。北京理工大学的庄存波等也从产品的视角给出了数字孪生的主要组成，包括：产品的设计数据、产品工艺数据、产品制造数据、产品服务数据、以及产品退役和报废数据等。无论是西门子还是北京理工大学的庄存波都是从产品的角度给出了数字孪生的组成，并且西门子是以它的产品全生命周期管理系统（product lifecycle management，PLM）为基础，在制造企业推广它的数字孪生相关产品。 
　　
　　同济大学的唐堂等人提出数字孪生的组成应该包括：产品设计、过程规划、生产布局、过程仿真、产量优化等。该数字孪生的组成不仅包括了产品的设计数据，也包括了生产品的生产过程和仿真分析，更加全面，更加符合智能工厂的要求。 
　　
　　北京航空航天的陶飞等人从车间组成的角度先给出了车间数字孪生的定义，然后提出了车间数字孪生的组成，主要包括：物理车间、虚拟车间、车间服务系统、车间孪生数据几部分组成。物理车间是真实存在的车间，主要从车间服务系统接收生产任务，并按照虚拟车间仿真优化后的执行策略，执行完成任务；虚拟车间是物理车间的计算机内的等价映射，主要负责对生产活动进行仿真分析和优化，并对物理车间的生产活动进行实时的监测、预测和调控；车间服务系统是车间各类软件系统的总称，主要负责车间数字孪生驱动物理车间的运行，和接受物理车间的生产反馈。 
　　
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