谭展
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当前越来越多先进的技术被应用于制造业当中，传统的制造方式发生了重大改变，制造业开始朝着智能化和现代化的方向发展。实现智能制造不仅能够有效提高产品制造的质量和效率，降低人力成本，同时还能有效提高我国制造企业的核心竞争力，使我国更多的产品走出国门、走向世界，但是在智能制造行业的发展过程中也面临着很多新的问题，数字孪生技术中的关键技术能够在虚拟的情境中实现物理实体的动态仿真，将其应用于智能制造领域中能够实现对现实产品的协同优化，对降低成本、提高生产效率非常关键，所以我们必须要对数字孪生在智能制造领域的应用及研究提起高度关注，更好地推动智能制造领域的发展。
数字孪生的定义最早在2003年由Michael Grieves教授在授课过程中提出，此时的概念非常模糊和抽象，并不具备完成的结构，其大致内容为一个或者一组装置的数字复制品，能够实现对这组装置的数字化表达并且在虚拟空间或者真实空间中进行测试，当时这个概念被称为“镜像空间模型”[1]。在2011年Michael Grieves教授提出了描述该概念模型的名词——数字孪生体，该概念模型如图1所示。同时还有很多组织机构在不同时间从多个角度分析了数字孪生的定义，其内容如表1所示。
表1 各组织机构提出的数字孪生定义
图1 数字孪生概念图
当前被人们普遍接受的数字孪生的定义为：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，能够在虚拟空间当中完成对实际物体的映射，并且能够表达出实际物体的全生命周期。数字孪生只一种超越现实的概念，可以被看做是一个或者多个重要的、相互依存的装置系统的数字映射集成系统[2]。
2.1 数字孪生的五维概念模型
在最初Grieves教授提出了数字孪生三维模型，其中包含物理实体、虚拟实体以及二者之间的链接，之后北京航空大学数字孪生技术研究所在三维模型中又增加了数据和服务两个新的维度，形成了数字孪生的五维概念模型，图2为数字孪生五维模型。数字孪生五维模型更加符合现代化的应用要求，他的五个维度能够很好地与信息技术、物联网、大数据等新型技术继承和融合，能够更好地适用于不同领域的不同应用对象。在新增的两个维度中。孪生数据中心集成了信息数据与物理数据，能够很好地满足信息空间与物理空间的一致与同步性的需求，提供更加全面、包含各个流程的数据支持。而服务对数字孪生应用过程中面向不同的领域、不同使用要求、不同用户所需要的数据、算法、模型等进行服务化的封装，并且能够以软件或者APP的方式提供给用户，能够提供更加高质量的服务，用户也能够按照自己的实际需求选择所需要的服务内容。
图2 数字孪生五维模型
2.2 数字孪生的系统架构
数字孪生是通过实现对物理实体的虚拟映射来更好的模拟物理实体的全生命周期的变化以及属性，方便进行状态检测、优化以及趋势的分析预测等，想要更好地完成上述操作，数字孪生系统中应该包含数据采集与控制实体、核心实体、用户实体以及跨域实体。数据采集与控制实体主要承担感知数据以及下达控制指令的功能；
核心实体主要是实现仿真技术、数据集成以及系统功能拓展等功能；
用户实体中主要以可视化技术以及虚拟现实技术为主，能够增强人机交互给用户带来更加真实的使用体验；
最后跨域实体主要是负责保障各层级之间数据互通的安全性与稳定性。
2.3 数字孪生的成熟度模型
数字孪生不仅是物理世界的镜像，也要实时与物理世界进行数据交互以便于实时接受真实世界的信息，更要反过来为物理世界提供优化的灵感、方案等，更好的驱动物理世界，这个演变的过程被称为成熟度进化，也就是一个数字孪生体在生长发育过程中经历的数化、互动、先知、先觉和共智的过程。数化就是将物理世界数字化，也就是通过计算机和网络为物理实体建立虚拟模型，同时还能通过物联网将物理实体的世界本身状态变为可以被计算机和网络所感知、分析的虚拟实体。互动指的是虚拟实体与物理实体之间的互动交流，通过数据的交互能够实现实时互动，在交互过程中数字世界的内容能够干预和优化物理世界，同时物理世界的改变也能及时传输到数字世界中，作为数字世界的新初始值和新边界条件[3]。
先知指的是通过仿真技术对现实世界进行预测，主要依靠物理规律以及机理来分析、预测物理实体的未来发展，能够实现全方面、全领域的仿真。先觉与先知不同，可以根据不完整的信息和机理通过工业大数据以及机器学习技术对未来进行感知，想要推动数字孪生技术的智能化发展，就不能只依靠现有的、确定的规律以及知识，才能更加大胆的想象和预测更好的领悟世界。最后共智指的是单个孪生体内部各个构件的智慧都是能够共享的，这也给单个的数字孪生单体发展成为一个更大的数字孪生体创造了条件，在共智过程中存在大量的数字资产交易行为，区块链能够提供最佳的交易机制。
3.1 建模技术
数字孪生技术的关键就是通过信息化和数字化来打造真实物体的虚拟体，实现对真实物体的模拟，这样能够对物理实体的全生命周期的各类属性进行更好的预测和掌握，因此建模是数字孪生中非常关键的技术之一。在建模过程中涉及的物理量和数据等内容非常多，还需要考虑多领域知识的融合问题，因此想要更好地完成建模不能只从单一的方面去考虑一个物理实体，而是需要从多个尺度、多个领域融合的角度区综合考虑，这样才能建立出更加真实的多维模型，有助于更好地对物理实体全生命周期进行管理、模拟以及预测[4]。
3.2 仿真技术
相较于一般的物理模型来说数字孪生系统中的模型结构更加真实、同时也更加复杂，如果说建模是将真实的物体做抽象化的展示，那么仿真就是验证实体抽象化能否真正映射的一个过程，因其结构的复杂性如果仅仅对物理模型进行解析然后建模仿真效果会比较差，还会带来一些系统模型难以理解的问题，所以一般需要从结构、运行机理等多个方面给予充分的解释，同时还需要考虑到物理实体运行的真正环境以及工作情况，综合考虑多方因素才能保证验证结果的准确性。数字孪生系统仿真验证是以数据作为驱动力的，所以随着数据的更新物理实体以及仿真模型也能够实现实时动态更新。将模型驱动和数字驱动进行有效结合能够达到高仿真的目的。
3.3 数据传输交互
在数字孪生技术中主要依靠数据驱动来完成相关的工作，那么在数字孪生系统中数据的传输和交互就显得相当重要，是整个系统正常工作的基础。在实际工作中传感器负责获取和采集数据，因此想要更好的获取到所需数据就一定要保证传感器工作的稳定性，同时为了能够保证数据的高速高效传输和交互，确保数据能够及时更新，不仅需要很高的数据传输速度，同时还需要保证数据传输的安全性与准确性。当前数字孪生中的传感器技术水平还比较低，表现为抗干扰能力差、稳定性较低等，还有非常大的进步空间，为了能够更好地推动数字孪生技术的发展，还需要加强对传感器技术的研究，提高数据传输的稳定性，使数据的采集方式向着多样化的方向发展[5]。
3.4 虚拟现实技术
虚拟现实技术也就是我们常说的VR技术，数字孪生技术中管理者与虚拟世界中的交互是非常关键的，通过虚拟现实技术的应用能够将目标系统的各种情况实时映射为一个三维的空间立体，设备管理者能够有一种进入虚拟世界的直观体验感，通过该技术能够与虚拟空间完成沉浸式的交互[6]。在虚拟现实技术中设备管理者能够实时获取到最真实、直观的数据信息，也能更好地感受设备的优缺点及时发现设备中存在的问题并且进行优化和改进。将虚拟现实技术应用于一些危险的制造业当中能够及时反馈出设备的运行情况，给相关工作人员提供更加可靠的人身安全保障，有助于提高制造工作的安全性与可靠性。虚拟现实技术在数字孪生当中能够有效推动设备的优化和改进，有助于促进数字孪生技术更快更好的发展。
3.5 高性能计算能力
随着科学技术水平不断提升，生产设备的种类越发多样化，数据采集的方式也变得愈发丰富，数据采集的效率和质量也在提升，同时采集取得的数据量也在飞速增长，在海量的数据面前，传统的计算方式已经不能很好的满足数字孪生技术的计算工作要求，云计算技术开始被应用于数字孪生技术当中，以便能够更好地呈现目标系统的实时运行状态。云端-边缘中段协同计算中边缘端能够及时完成一些本地数据的计算，而云端能够对所有边缘端的计算数据进行整合，通过二者之间的协同合作能够大大提高整体的计算能力，更好的应对海量数据的难题。
3.6 其他关键技术
在数字孪生中除上述五种技术之外还包含一些其他关键技术，如物联网、大数据、机器学习等，这些技术的应用能够更好地推动数字孪生技术的优化和发展。
4.1 数字孪生在生产车间的应用
在传统的生产过程中，基本上各项工作都依赖于人工方式，需要人工记录数据、人工采集数据、人工计算数据等，不仅工作效率低下，耗费了大量的人力资源，工作中还可能会出现各式各样的错误影响生产工作的顺利进行，生产车间的效率和质量难以提升。将数字孪生应用于生产车间中能够构造数字孪生车间，通过对物理空间以及虚拟空间的各项流程、个数据、信息进行有效的整合，在真实车间的真实数据与孪生车间的虚拟数据的双重驱动下，能够更好地对生产流程、生产要素进行优化，有助于不断改进真实物理情景中的各项工作，有效控制生产成本、提高车间生产的质量，使生产车间能够达到最佳的运营状态，有助于提高制造企业的车间生产工作效率以及质量[7-8]。
4.2 数字孪生在智能工厂的应用
郑小虎等人对纺织智能工厂提出了数字孪生技术解决方案，有效解决了纺织工作中出现的各种问题，有效提高了纺织制造企业的工作效率。在纺纱智能工厂中，郑小虎等人将清梳、细纱、并粗、络筒作为四个基本的智能单元，提出了对应的纺纱智能车间模型，同时借助数字孪生技术构造了以工艺流程为基础单元的纺织工厂的虚拟纺织车间，并在其中实现自分析、自决策、自感知等。刘强等人提出了一种能够智能化生产玻璃的智能工厂，通过数字孪生技术的应用能够有效规避生产中存在的一系列安全问题，有助于大幅提高生产效率以及多目标的生产优化，满足个性化模式下的玻璃生产工作。
4.3 数字孪生在航空发动机智能生产线上的应用
航空发动机对制造质量要求非常高，其制造过程是一个非常复杂的过程，需要在反复多次实验之后才能得到最佳的制造结论，为了能够有效降低航空发动机的生产难度，降低生产成本、缩短生产周期，崔一辉等人提出了运用数字孪生技术来优化航空发动机的生产流程，通过对物理实体进行建模，能够有效模拟其性能，并进行一系列的仿真实验，同时通过仿真技术能够对其中各零部件的强度和构造进行合理分析，对优化航空发动机的生产制造流程、降低生产成本具有重要意义[9]。
建模技术是只能领域中应用数字孪生技术的关键技术之一，一直以来国内外学者从未停止对建模技术的研究。Kleanthis在研究工业自动化系统时采用了基于系统的方法，他提取出了了SysML系统中的UML模型，并且在精炼之后获得了运行代码，运用两种实现方式来利用PLC和市场上最近大量的嵌入式板，给物理领域挑战的技术指出了更多的方向，在研究过程中他还重点强调了物联网的两大作用，就是粘合剂和网络接口。王天然等基于新一代信息技术变革，给智能制造领域的未来发展提出了更加明确的要求，就是要实现系统中的分散和集中相统一，这种方式不仅能够提高生产制造的效率，同时还能满足不同用户的多样化使用需求，使整个系统使用起来更加灵活；
除此之外，他们还提出设计与制造手段应虚实结合，通过虚拟仿真实验能够更快更好的完成实验的设计和修改工作，能够大幅降低生产设计的成本，更好的实现人机之间互融。陈援非等人也对智能空间的建模问题进行了研究，并且提出一种基于本体的建模技术。这种技术首先需要建立物理模型，然后在物理模型的基础上构建信息空间模型，在模型建立完成的基础上信息空间模型根据物理空间的前提和结果，使用智能化的算法就可以生成信息空间模型的完整的服务流程。服务流程生成之后就可以将信息空间模型映射给物理空间进行流程的有效性验证。丁凯等针对智能制造空间建模问题，针对数字孪生技术具有的多尺度、多物理量等特点提出了一种非常全面的建模方法，赋予了智能制造空间相关的含义，对物理空间、业务空间和信息空间之间的相互关系进行了证明，并运用真实的案例对模型进行了印证，证明了该方法的可行性。该方法中有三个主要部分，物理空间、业务空间以及信息空间。物理空间是一切工作流程开展的基础；
信息空间是一个虚拟空间，在该空间内能够完成一系列数据的处理和计算工作，搭建了物理空间和业务空间之间的桥梁；
业务空间能够决定各项服务的运行，通过接收物理或者信息空间的反馈对服务进行不断优化，有助于提升整个服务质量[10-11]。
郑湃等人发现当前智能制造领域数字孪生建模方法缺乏，对只能制造领域的孪生建模方法展开了深入的研究并且提出了一种由数字模型、计算机模型和基于图形的模型的全新的三维模型，能够对现实世界中的各种行为进行更加真实的模拟。LiuShimin等提出了一种基于仿生原理的数字孪生建模方法，这种方法能够实现对构造精密加工过程的多物理场数字孪生的自适应，运用这种方式能够形成多个数字孪生的子模型，这些子模型通过相互交互最终能够将物理加工过程完整的表示出来。
总之随着时代的发展对于数字孪生技术在智能制造领域中的应用还会不断开展，从而进一步推动智能制造领域的改革和发展。
近年来数字孪生技术受到了社会各界的广泛关注，也成为各国发展和研究的关键技术之一。在我国重点支持的人工智能技术、大数据技术、物联网技术都是推动数字孪生发展的关键技术，所以随着对这些技术的不断深入研究相信我国数字孪生技术将能够取得更好的发展，也会在智能制造业中得到更好的应用，以下介绍了数字孪生在智能制造领域的应用发展趋势。
6.1 设备全生命周期的智能化管理
数字孪生技术以设备全生命周期的数据为基础来进行建模，沉浸式交互方式对设备的运行情况进行实时状态监测和反馈。数字孪生系统具有的自识别、自计算、自学习、自决策能力解放了人类的一部分脑力工作，并对研究人员的生产研发、攻克难题提供帮助。智能化程度的提升、延长设备使用寿命、提高制造效率是数字孪生技术对于设备智能化管理中的发展方向。
6.2 产品全生命周期的智能化管理
数字孪生技术对产品生产的全流程进行建模，在虚拟空间对产品的生命周期进行模拟仿真，预测产品流程中某一个环节可能出现的问题，提早防范，消除隐藏风险，流程中的每个环境都保持在一个最优化的状态，从而生产出优质的产品。未来最优的状态不仅仅限于产品的生产，还包括产品的最优存储、最优运输等，产品全生命周期智能化管理也是数字孪生在智能制造领域的发展趋势。随着工业大数据、物联网、人工智能、虚拟现实等技术的不断融合和快速发展，相信数字孪生技术将在智能制造领域得到更好的发展，并且将获得更多的发展机遇和更加广阔的发展前景[12]。
综上所述，当前世界各国都非常重视数字孪生技术的发展和应用，数字孪生技术中心涵盖很多当前的热点技术，比如大数据技术、物联网技术等，这些技术的发展都能有效推动数字孪生技术的发展和应用。从当前情况上来看数字孪生技术已经在智能制造领域中取得了一定的应用成果，伴随着数字孪生技术的创新和发展，在未来必然能推动智能制造领域更好的发展，也将会不断应用到更多新的领域中，当前数字孪生技术的模型、构造已经基本完善，相信随着未来应用领域的拓宽还会进行进一步改进，为推动整体科学技术水平的提升作出更大贡献。
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