UCS（优势）科普文｜带您了解数字孪生
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。简单来说，数字孪生就是在一个设备或系统的基础上，创造一个数字版的“克隆体”。这个“克隆体”，也被称为“数字孪生体”。它被创建在信息化平台上，是虚拟的。
具体而言，数字孪生的实质是建立现实世界物理系统的虚拟数字镜像，贯穿于物理系统的全生命周期，并随着物理系统动态演化。建立数字孪生的基本思路是，在对物理系统进行数字化精确建模和状态信息实时传感的基础上，建立传感数据与数字化模型的连接映射，使得数字化模型能够实时、真实反映物理系统在现实世界的行为，并通过人工智能算法实现对系统当前状态的精确分析和未来状态的科学预测。值得注意的是，在现有的技术手段下，数字孪生还无法做到对复杂物理系统的全息复制，往往是对物理系统关键信息的局部复制。图2：数字孪生包括数据，计算模型和服务接口三大模块。
数字孪生有很多分类方法。可以分为模型驱动的数字孪生（Model-driven Digital Twin）和数据驱动的数字孪生（Data-driven Digital Twin），也可以分为离散数字孪生（discrete digital twin） 和复合数字孪生(composite digital twin)。离散数字孪生是无需进一步细分的单个数字孪生，复合数字孪生是离散数字孪生的组合，代表了包含多个单独组件或零件的实体。根据复合数字孪生内部数字孪生之间的关系，可以分为如下3种，如图3所示：
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层次结构Hierarchical：一组数字孪生组装成设备数字孪生，一组设备数字孪生组装成生产线数字孪生，一组生产线数字孪生组装成工厂数字孪生，依此类推；
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关联结构Associational：数字孪生之间存在某种关联并组合；
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对等结构Peer-to-peer：一组相同或类似类型的设备，所有设备的总效果是每台设备产生效果的简单总和。例如，在风电场中一组风力涡轮发动机构成了风力涡轮机的复合数字孪生。
数字孪生不是可以购买的简单产品，而是大量系统集成的结果，它可能非常复杂。图4是数字孪生的基础架构图，简化表示了如何安全地使用和分析来自现实世界的信息。数据支撑着数字孪生；真实世界的表示（模型数据）是对真实世界建模的关键。传感器数据提供了现实世界的当前状态，建模输出通过仿真生成。合适的人可以在合适的时间使用合适的工具将数据可视化，以提供准确及时的信息，推动有效的决策。数字孪生的可视化方式也是多种多样，有增强现实（AR），智能设备终端，或传统的PC端。
- 数字孪生提供了强大的可视性：降低了操作风险，消除了过程瓶颈，并在一个系统中分析了“假设”场景；
- 通过在开发物理过程和产品之前模拟结果来检测系统性能缺陷；
- 有效评估系统在整个生命周期中的当前和未来功能；
- 优化内部流程，例如在产品的整个生命周期中应用的可操作性，可检查性，可制造性，可持续性，实施模型和模拟；
在数字孪生的帮助下，轻松地将数据交叉引用到设计细节中，不断完善设计和模型。
近年来，随着5G、物联网、云计算、大数据、人工智能和混合现实等新一代信息技术的发展，数字孪生在理论层面和应用层面均取得了快速发展。数字孪生与产业技术的深度融合，有力推动了相关产业数字化、网络化和智能化的发展进程，正成为产业转型升级的强大推动力。通过业务需求将数字模型连接到物理世界，更精确的模拟将驱动性能更好的器件。了解已制造的零件将增加制造的敏捷性，减少不必要的步骤，可视化产品的使用可以降低操作维护成本。
得益于物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展，数字孪生的实施已逐渐成为可能。现阶段，除了航空航天领域，数字孪生还被应用于城市治理、交通、制造、能源、农业、制造、金融、医疗、环境等行业。特别是在智能制造领域，数字孪生被认为是一种实现制造信息世界与物理世界交互融合的有效手段。许多著名企业与组织对数字孪生给予了高度重视，并且开始探索基于数字孪生的智能生产新模式。未来，数字孪生技术将深刻改变城市的面貌，城市管理更加科学、智能，为人类生活营造更便捷更人性化更智能化的生态空间。
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