对数字工程中数字模型、仿推演真和数字孪生的作用及相互关系的认识

在装备研发领域，“数字工程”是个热门名词，它最早由美国国防部2018年在其“国防部数字工程战略”中提出。数字工程战略旨在推进数字工程转型，将国防部线性、以文档为中心的采办流程转变为动态、以数字模型为中心的数字工程生态系统，完成以模型和数据为核心谋事做事的范式转移。具体可以参考中航工业刘亚威老师的《美国国防部数字工程战略解读》。

在本文，我们结合之前的文章，从数字模型、仿真和数字孪生这几个高频词汇出发，谈谈对它们在装备数字工程中的作用及相关关系的认识。

对于具体的业务活动，数字模型是以“业务活动步骤化”、“步骤环节要素化”、“要素数据规格化”为代表业务数字化的结果，既包括步骤、要素和数据，又包含了蕴藏在其中，以知识数字化为代表的业务规则（详见《数字化转型企业的业务引擎——知识数字化》）。

对于企业实体或其他复杂业务对象如高端装备，数字模型包括两部分：一是横向业务拆分，对于企业实体，就是企业的业务架构、业务板块和流程体系；对于高端装备，就是装备的几何组成、功能结构；二是对应末级流程的具体业务活动数字模型，也就是业务数字化。对于企业业务，就是末级流程的步骤、表单和数据；对于高端装备，就是装备组件或模块级的时序活动步骤、接口输入输出时序指标和数据。

对于模型的运用，可以参考《“以数据为中心的业务变革”之三种范式》中提出的：

1. 以数字看板为代表的“系统数字化、规则模拟化，模型驱动业务”；

2. 以数字工程为代表的“系统数字化、规则模拟化，模型和业务相互驱动”；

3. 以消费行业对于大数据和人工智能有效应用为代表的“系统数字化、规则模拟化，模型和业务相互驱动”三种应用范式。

仿真运算和仿真方法，从对数字模型的运用角度，属于《“以数据为中心的业务变革”之三种范式》中的第二种范式。其优点是：1.相比完全依赖实体验证，可以节约经费和时间；2.对仿真运行的步长、时长和要素条件进行控制，可以开展试验和预测，提供决策辅助。适合通过仿真推演方式使用数字模型的场景有以下特点：业务规则复杂，具备一定程度的不确定性和不可预见性，很多时候需要借助试验的方式来推动业务开展。

开展仿真推演的前提是：

1. 业务的数字模型在业务关注的角度对实际业务的模拟程度高度逼真；

2. 对于业务的数字模型所处的环境也需要开展数字建模，从业务关注角度，环境模型应当与实际业务所处环境高度相似。

数字孪生的根本目的是利用模型与实际业务的数据双向实时交互，增强模型的逼真度并提高仿真运算效率。1.着重仿真场景的构建，数字孪生和仿真方法分不开，没有仿真就谈不上数字孪生；2.数字孪生除了“数字”，还有孪生。这个孪生一方面是指模型和业务实体的双向数据实时交互，另一个方面是指模型或模型集 合对业务实体全生命周期的连贯模拟。

我们从数字模型、仿真推演和数字孪生角度，对数字工程的发展进行预测：

第一阶段，在装备全生命周期各阶段普遍建立并单独使用数字模型

在装备立项论证、装备研制、试验鉴定、批量生产、持续改进各阶段建立数字模型并以《“以数据为中心的业务变革”之三种范式》中的模型和数据使用方式，分别推动相关业务变革，在各业务阶段内部实现降本增效。

如需求分析阶段的装备使用场景概念验证仿真试验是利用系统级的功能模型和使用环境数字模型开展的；研发设计阶段基于模型的系统工程（MBSE）设计以及利用计算机辅助设计（CAD）和计算机辅助工程（CAE）手段实现基于模型的物理设计与仿真，是利用分系统级的几何模型开展的；试验验证阶段的基于数字样机的虚拟性能测试，是利用组件级的装配模型和专业工程模型开展的；在生产制造阶段，以增材制造（3D打印）为代表的数字化制造，是基于模块级的制造模型开展的；到了实际使用阶段，通过将装备在实际使用场景中的状态监控和环境监控数据回传，利用装备的维修维护数据智能模型开展仿真运行，对装备使用过程中的故障进行预测，开展预测性维护。

在数字工程第一阶段中，模型是工具，核心主线还是业务逻辑，各模型群依靠业务主线串接起来成为一个逻辑整体。

第二阶段，装备全生命周期各阶段不同数字模型之间实现数据互通

在第一阶段基础上，将运用于不同阶段的独立的数字模型进行互联互通互操作改造，或通过一致化的方法统一重新建模，通过业务上下游不同模型间数据的正向流动和逆向反馈，获取跨阶段的模型应用价值和效益，逐步改变装备全生命周期各环节业务模式。

在这一阶段，装备立项论证、装备研制、试验鉴定、批量生产、使用中持续改进等各阶段的业务流程和控制要素和第一阶段大体一致，但不同阶段的数字模型已开始跨阶段发挥作用。例如在装备的使用场景和功能运用定位发生变化的情况下，系统级功能模型在参与概念验证仿真试验的同时，将有关模型参数传递给下一阶段模型开展基于模型的系统工程需求分析和设计，并依此向下传递至几何模型、装配模型和制造模型，通过各环节模型的仿真运行，对装备概念的设计可行性、装配可行性和制造可行性进行预先验证，降低装备研发风险。

又例如在装备研制的功能和性能试验阶段，由实际物理试验生产的数据对相应的装备数字模型进行修正，相关运行数据介入仿真运行，并根据仿真结果依次逆向反馈至上层的装备装配模型、几何模型和功能模型，从而可以利用上述模型的仿真运行，对装备集成过程、设计过程和概念验证过程进行再次检查，利用下游阶段的验证结果对上游阶段的工作效果进行确认，及时发现上游阶段存在的问题隐患。

第三阶段，以数字模型的集成应用促体系变革

在第二阶段基础上，将各阶段独立的数字模型进一步集成为逻辑层面上下游一体化的装备全生命周期数字模型，并在各阶段实现数据的上下游纵向互通，以及模型与实际业务或装备实体的横向数据互通，以数字模型的集成应用反向促进装备全生命周期业务流程体系的整体性变革，以模型为中心，仿真为引擎，孪生为保障，建设以数字模型为中心的数字工程生态系统，完成从线性、以文档为中心的装备全生命周期管理模式到以模型和数据为核心管理模式的范式转移，业务需求变化的敏捷响应。