产品数字孪生体的内涵、体系结构及其发展趋势（一）

    机体数字孪生体是单个机身在整个产品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，其中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，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，具体表现在：1）突出了数字孪生体的层次性和集成性，例如飞行器数字孪生体、机体数字孪生体、机体结构模型、材料状态演化模型等，有利于数字孪生体的逐步实施及最终实现；2）突出了数字孪生体的超写实性，包括几何模型、物理模型、材料演化模型等；3）突出了数字孪生体的广泛性，即包括整个产品全生命周期，并从设计阶段延伸至后续的产品制造阶段和产品服务阶段；4）突出了数字孪生体在产品全生命周期的一致性，体现了单一数据源的思想；5）突出了数字孪生体的可计算性，可以通过仿真和分析来实时反映对应产品实体的真实状态。

    2012年，面对未来飞行器轻质量、高负载以及更加极端环境下的更长服役时间的需求，NASA和美国空军研究实验室合作并共同提出了未来飞行器的数字孪生体范例。针对飞行器、飞行系统或运载火箭等，他们将数字孪生体定义为：一个面向飞行器或系统的集成的多物理、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。”同年，NASA发布的“建模、仿真、信息技术和处理”路线图中，数字孪生体被正式带入到公众的视野当中。该定义可以认为是美国空军实验室和NASA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），使用的数据包括当前最好的可用产品物理模型、更新的传感器数据以及产品组的历史数据等。

    2015年，通用电气计划基于数字孪生体，并通过其自身搭建的云服务平台Predix，采用大数据、物联网等先进技术实现对发动机的实时监控、及时检查以及预测性维护。2017年，为实现制造车间物理世界与信息世界的交互融合，陶飞等提出了数字孪生车间的实现模式，并明确了其系统组成、运行机制、特点和关键技术，为制造车间信息物理系统的实现提供了理论和方法参考。

    可以看出，最近几年来，数字孪生体在理论层面和应用层面均取得了快速发展，同时应用范围也逐渐从产品设计阶段向产品制造和运维服务等阶段转移，并引起了国内外学者和企业的广泛关注，其原因主要在于以下几个方面：

    1）模型轻量化、MBD、基于物理的建模等模型数字化表达技术的兴起和广泛应用，使得采用数字化方式在产品全生命周期各阶段精确描述物理产品成为可能。

    2）大数据、物联网、移动互联网、云计算等新一代信息与通信技术的快速普及与应用，大规模计算、高性能计算、分布式计算等计算机科学技术的快速发展，以及机器学习、深度学习等智能优化算法的不断涌现，使得产品动态数据的实时采集、可靠与快速传输、存储、分析、决策、预测等成为可能，为虚拟空间和物理空间的实时关联与互动提供了重要的技术支撑。

    2 产品数字孪生体的内涵

    从数字孪生体的起源和目前发展来看，其应用主要还是集中在产品设计和运维阶段的数字孪生体范畴，但是随着大数据、物联网、移动互联网、云计算等新一代信息与通信技术的快速普及与应用，以及当前各国先进制造战略如德国工业4.0、美国工业互联网战略和中国制造2025等的提出，数字孪生体已经超出了其传统的产品设计和运维阶段的数字孪生体范畴。为了便于理解Digital Twin，本文给出了数字孪生、数字孪生体、数字孪生模型和产品数字孪生体的定义。

    数字孪生是指利用数字技术对物理实体对象的特征、行为、形成过程和性能等进行描述和建模的过程和方法，也可称为数字孪生技术。数字孪生体是指与现实世界中的物理实体完全对应和一致的虚拟模型，其可实时模拟其在现实环境中的行为和性能，也称为数字孪生模型。可以说，数字孪生是技术、过程和方法，数字孪生体是对象、模型和数据。数字孪生技术不仅仅是利用人类已有理论和知识建立虚拟模型，而且可利用虚拟模型的仿真技术探讨和预测未知世界，去发现和寻找更好的方法和途径、不断激发人类的创新思维、不断追求优化进步，因此，数字孪生技术给当前制造业的创新和发展提供了新的理念和工具。

    在未来，在虚拟空间都将存在一个与实体空间里的实体完全一模一样的数字孪生体，例如，物理工厂在虚拟空间有对应的工厂数字孪生体，物理车间在虚拟空间有对应的车间数字孪生体，物理生产线在虚拟空间有对应的生产线数字孪生体等。

    作为数字孪生技术在产品研发过程中最重要应用的产品数字孪生体，目前其研究尚处于探索阶段，研究成果相对较少且缺乏系统性。本文总结国内外关于产品数字孪生体的相关研究成果，并结合多年的研究基础，提出了如图3所示的产品数字孪生体的内涵体系框架。

    图3 产品数字孪生体的内涵体系框架

    （1）产品数字孪生体的定义

    综合考虑已有的产品数字孪生体的演化过程和相关解释，笔者给出产品数字孪生体的定义：产品数字孪生体是指产品物理实体的工作状态和工作进展在信息空间的全要素重建及数字化映射，是一个集成的多物理、多尺度、超写实、动态概率仿真模型，可用来模拟、监控、诊断、预测、控制产品物理实体在现实环境中的形成过程、状态和行为。产品数字孪生体基于产品设计阶段生成的产品模型，并在随后的产品制造和产品服务阶段，通过与产品物理实体之间的数据和信息交互，不断提高自身完整性和精确度，最终完成对产品物理实体的完全和精确描述。一些学者也将数字孪生体翻译为数字镜像、数字映射、数字孪生、数字双胞胎等。

    通过产品数字孪生体的定义可以看出：1）产品数字孪生体是产品物理实体在信息空间中集成的仿真模型，是产品物理实体的全生命周期数字化档案，并实现产品全生命周期数据和全价值链数据的统一集成管理；2）产品数字孪生体是通过与产品物理实体之间不断进行数据和信息交互而完善的；3）产品数字孪生体的最终表现形式是产品物理实体的完整和精确数字化描述；4）产品数字孪生体可用来模拟、监控、诊断、预测和控制产品物理实体在现实物理环境中的形成过程和状态。

    产品数字孪生体远远超出了数字样机（或虚拟样机）和数字化产品定义的范畴，产品数字孪生体不仅仅包含产品几何、功能和性能方面的描述，还包含产品制造或维护过程等其它全生命周期中的形成过程和状态的描述。而数字样机，也称虚拟样机，是指对机械产品整机或具有独立功能的子系统的数字化描述，其不仅反映了产品对象的几何属性，还至少在某一领域反映了产品对象的功能和性能。数字化样机形成于产品设计阶段，可应用于产品的全生命周期，包括工程设计、制造、装配、检验、销售、使用、售后、回收等环节。而数字化产品定义是指对机械产品功能、性能和物理特性等进行数字化描述的活动。从数字样机（或虚拟样机）和数字化产品定义的内涵看，其主要侧重产品设计阶段的产品几何、功能和性能方面的描述，没有涉及产品制造或维护过程等其它全生命周期阶段的形成过程和状态的描述。

    （2）产品数字孪生体的基本特性

    产品数字孪生体具有多种特性，主要包括：虚拟性、唯一性、多物理性、多尺度性、层次性、集成性、动态性、超写实性、可计算性、概率性和多学科性。

    1）虚拟性：产品数字孪生体是实体产品在信息空间的数字化映射模型，是一个虚拟模型，属于信息空间（或虚拟空间），不属于物理空间。

    2）唯一性：一个物理产品对应一个产品数字孪生体。

    3）多物理性：产品数字孪生体是基于物理特性的实体产品数字化映射模型，不仅需要描述实体产品的几何特性（如形状、尺寸、公差等），还需要描述实体产品的多种物理特性，包括结构动力学模型、热力学模型、应力分析模型、疲劳损伤模型以及产品组成材料的刚度、强度、硬度、疲劳强度等材料特性。

    4）多尺度性：产品数字孪生体不仅描述实体产品的宏观特性，如几何尺寸，也描述实体产品的微观特性，如材料的微观结构、表面粗糙度等。

    5）层次性：组成最终产品的不同组件、部件、零件等，都可以具有其对应的数字孪生体，例如：飞行器数字孪生体包括机架数字孪生体、飞行控制系统数字孪生体、推进控制系统数字孪生体等，这有利于产品数据和产品模型的层次化和精细化管理，以及产品数字孪生体的逐步实现。

    6）集成性：产品数字孪生体是多种物理结构模型、几何模型、材料模型等的多尺度、多层次集成模型，有利于从整体上对产品的结构特性和力学特性进行快速仿真与分析。

    7）动态性（或过程性）：产品数字孪生体在全生命周期各阶段会通过与产品实体的不断交互而不断改变和完善，例如：在产品制造阶段采集的产品制造数据（如检测数据、进度数据）会反映在虚拟空间的数字孪生体中，同时基于数字孪生体能够实现对产品制造状态和过程的实时、动态和可视化监控。

    8）超写实性：产品数字孪生体与物理产品在外观、内容、性质上基本完全一致，拟实度高，能够准确反映物理产品的真实状态。

    9）可计算性：基于产品数字孪生体，可以通过仿真、计算和分析来实时模拟和反映对应物理产品的状态和行为。

    10）概率性：产品数字孪生体允许采用概率统计的方式进行计算和仿真。

    11）多学科性：产品数字孪生体涉及计算科学、信息科学、机械工程、电子科学、物理等多个学科的交叉和融合，具有多学科性。

    （3）产品数字孪生体是产品全生命周期和全价值链的数据中心

    产品数字孪生体以产品为载体，涉及产品全生命周期，从概念设计贯通到详细设计、工艺设计、制造以及后续的使用、维护和报废/回收等阶段。一方面，产品数字孪生体是产品全生命周期的数据中心，其本质的提升是实现了单一数据源和全生命周期各阶段的信息贯通；另一方面，产品数字孪生体也是全价值链的数据中心，其本质的提升在于无缝协同，而不仅是共享信息，这就是一种全价值链的协同。如异地跨区域跨时区厂商协同设计和开发、与上下游进行装配的仿真、在客户的“虚拟”使用环境中测试/改进产品等。

    （4）产品数字孪生体是产品全生命周期管理的扩展和延伸

    产品全生命周期管理PLM强调通过产品物料清单（包括设计BOM、工艺BOM、制造BOM、销售BOM等，以及彼此之间的关联）实现对产品全生命周期数据的管理。产品数字孪生体不仅强调通过单一产品模型贯通产品全生命周期各阶段信息，从而为产品开发、产品制造、产品使用和维护、工程更改以及协同合作厂商提供单一数据源。另外产品数字孪生体将产品制造数据和产品服务数据等与产品模型关联，使得企业不仅可以更加高效地利用产品数据来优化和改进产品的设计，同时还可以利用产品数字孪生体来预测和控制产品实体在现实环境中的形成过程及状态，从而真正形成全价值链数据的统一管理和有效利用，因此可以说产品数字孪生体是对PLM的扩展和延伸。

    （5）产品数字孪生体是面向制造与装配的产品设计模式的演化和扩展

    传统的面向制造与装配的设计模式（Design for Manufacture and Assembly，DFM&A），通过采用设计和工艺一体化，在设计过程中将制造过程的各种要求和约束，包括加工能力、经济精度、工序能力等，融合至设计建模过程中，采用有效的建模和分析手段，从而保证设计结果制造的方便和经济。产品数字孪生体同样支持在产品设计阶段就通过建模、仿真及优化手段来分析产品的可制造性，同时还支持产品性能和产品功能的测试与验证，并通过产品历史数据、产品实际制造数据和使用维护数据等来优化和改进产品的设计，其目标之一也是面向产品全生命周期的产品设计，是面向制造与装配的设计模式的一种演化和扩展。

    （6）产品数字孪生体是产品建模、仿真与优化技术的下一次浪潮

    在过去的几十年间，仿真技术被限制为一个计算机工具，被工程师用来解决特定的设计和工程问题。美国在“2010年及其以后的美国国防制造业”计划中，将基于建模和仿真的设计工具列为优先发展的四种重点能力之一。近年来，随着基于模型的系统工程（Model-based System Engineering，MBSE）的出现和发展，产品建模与仿真技术获得了新的发展，其核心概念是“通过仿真进行交流”，目前仿真技术仍然被认为是产品开发部门的一个工具。随着产品数字孪生体的出现和发展，仿真技术将作为一个核心的产品/系统功能应用到随后的生命周期阶段（如在实体产品之前完成交付、仿真驱动辅助的产品使用支持等）。产品数字孪生体将促进建模、仿真与优化技术无缝集成到产品全生命周期中的各个阶段（例如通过与产品使用数据的直接关联来支持产品的使用和服务等），将促进产品建模、仿真与优化技术的进一步发展。

    （7）产品数字孪生体强调以虚控实，虚实融合

    产品数字孪生体的基本功能就是反映/镜像对应产品实体的真实状态和真实行为，达到虚实融合，以虚控实的目的。一方面，数字孪生体根据实体空间传来的数据进行自身数据完善、融合和模型构建；另一方面，通过展示、统计、分析与处理这些数据实现对实体产品及其周围环境的实时监控和控制。

    值得指出的是，虚实深度融合是实现以虚控实的前提条件。产品实体的生产是基于虚拟空间的产品模型定义，而虚拟空间产品模型的不断演化以及决策的生成都是基于在实体空间采集并传递而来的数据开展的。