高保真数字孪生模型“高”在哪里？

来源：市场监管领域

数字孪生重点实验室

随着物联网、高速通信、大数据分析、智能算法等技术的蓬勃发展，数字孪生从理论到技术均有了足够的支撑，并开始逐渐应用于工业、医学等不同领域，应用于产品生命周期各个阶段，包括产品设计、制造、服务与运维等。

陶飞教授对已有的三维模型进行了扩展，并增加了孪生数据和服务两个新维度，创造地提出了数字孪生五维模型的概念，分别为物体实体、虚拟实体、连接交互、孪生数据和应用交互，如图1所示。其中，虚拟实体就像镜子中另一个物体本身，可以反映出物体的形貌、行为等，正是因为虚拟实体可以从多学科、多物理、多尺度对物理实体进行描述，数字孪生模型才称为高保真模型。

如何构建高保真的虚拟实体是实现数字孪生技术的关键之一，首先我们了解一下数字孪生模型虚拟实体都包含哪些内容。虚拟实体（VE）包含几何模型（Gv）、物理模型（Pv）、行为模型（Bv）和规则模型（Rv）[1]，这些模型从不同的层次和角度对物理实体进行刻画。几何模型（Gv）是根据物理实体的几何参数建立的三维模型，主要反映物理实体的形状、尺寸、位置和相对关系，与物理实体的形貌具有一致性；物理模型（Pv）是在几何模型的基础上对物理实体的物理属性进行赋值，从物体的结构、流体、电场、磁场规律角度对物理实体进一步描述；行为模型（Bv）描述了物理实体自身或者在外部环境下随时间的变化，由于物理实体行为受到多重因素影响，行为模型的建立极为复杂。规则模型（Rv）是基于历史关联数据的规律规则，通过分析历史关联数据的获得物理实体变化趋势，继而对物理实体进行评估和预判。

根据数字孪生虚拟实体的内容，高保真模型是物理实体在虚拟空间中不同层次和角度的数字化表达，能反映物理实体与虚拟实体在结构、状态、相态和时态上的相似程度。高保真可以总结为高精度、多维度和时效性三个特点，主要表现为：

（1）高精度

数字孪生模型的高精度一方面要求虚拟实体的几何模型建模精度高，在几何模型上尽可能还原物理实体的形貌，如在面向装配质量的汽轮机数字孪生模型中[2]，使用3D Experience平台构建船用汽轮机数字孪生可视化几何模型，如图2所示，该几何模型能够基本覆盖船用汽轮机设计阶段的各类参数。几何模型包含关键件模型11个，其中包括：转子模型1个、隔板模型5个、前轴承座模型1个、后轴承座模型1个、汽封套模型1个、上汽缸模型1个、下汽缸模型1个。参考汽轮机设计图纸、工艺规程文件、质量控制文件等，完成关键装配工序的三维工艺仿真，将装配工艺信息可视化整合到三维几何模型中。数字孪生模型建模精度高不仅要求模型外壳精细，还要求模型内部关键装配关系清晰。

 

另一方面指的是计算结果精度高，模型仿真结果与物理实体实验测量结果相一致。如在航天薄壁件旋压成型数字孪生模型中[3]，分别从几何、机理和数据3个层次描述定义模型，构建数字孪生模型后，提出了一种对比孪生数据和加工数据、逐层细化分解的保真性综合评估方法如图3所示，通过模型重要数据识别算法识别影响模型保真度的重要数据，最后综合计算出模型的保真度，通过对比仿真值和实验值得到薄壁件壁厚仿真输出相似度评价指标值，结果显示相似度评价在95%以上，具有良好的保真度。

（2）多维度

建立虚拟实体的过程中，单一的模型难以准确描述物理实体的变化，通常需要对几何模型（Gv）、物理模型（Pv）、行为模型（Bv）和规则模型（Rv）这四种模型进行组装、融合。例如：在通用桥式起重机的数字孪生模型中[4]，分别从几何、机理和数据三个方面对起重机模型进行描述。在几何方面，利用CAD、Solidworks等软件对起重机的起升机构、小车运行机构、桥架和小车结构等重要组成部分进行三维建模，模型包含起重机的外形、尺寸、重量和材料等信息，如图4所示；在机理方面，利用CAE软件对几何模型进行静力学、动力学仿真，来验证起重机的性能和可靠性；在数据方面，利用PLM（Product lifecycle management）对起重机进行管理和检测结合信息采集数据库收集分析服役状态及性能数据，对设备进行检测和预测性维护。该模型从几何、机理、数据三个维度对通用桥式起重机进行描述，基于本体技术对各模型进行关联、组合，形成了桥式起重机的高保真模型。

（3）时效性

数字孪生模型在运行阶段，模型参数需要根据物理实体的运行数据进行实时更新，从而可以实时反映物理实体的状态和行为。但是一个高精度、多维度的虚拟实体在仿真计算时需要很庞大的算力，在计算能力有限的前提下，虚拟实体的高精度、多维度似乎与模型的时效性相矛盾，这要求数字孪生模型在高保真和节省计算成本上做出折中选择。为了减轻虚拟实体在应用过程中对数据传输能力和算力的依赖，减低数据处理的设施和使用成本，需要对数字孪生模型进行轻量化处理以提高其时效性。对数字孪生模型可以通过模型降阶方法和组合高、低保真模型的方法进行优化。如图5所示，在数字孪生车间的离散事件模拟（DES）优化方法中[5]，首先根据真实场景建立了低保真和高保真两种模型。然后，使用低保真度模型对海量数据解进行筛选，选出少数"权重大"解来组成解集。最后通过高保真度模型运行选定的解集来选择最优决策(s)。该种优化方法结合了低保真度模型和高保真度模型的优点，可以缩短寻找最优解的时间，实现高保真模型的时效性优化。

数字孪生高保真模型可以总结为高精度、多维度和时效性三个特点，体现在模型建模精度高、计算结果误差小、多维模型共同描述和时效性强，三个特点共同作用下的数字孪生模型构建了一个虚拟世界中另一个物体本身，能够更加真实的描述物理实体的不同变化。经过国内外学者大量的研究和发展，不断涌现出各种高保真模型和保真度评估方法，让数字孪生模型的虚拟实体变得更加真实，数字孪生技术能更好的服务于人类的生产与生活。让我们共同期待数字孪生技术应用于社会方方面面的未来，并一起感受数字孪生高保真模型所带来的魅力。

参考文献

[1] 陶飞,刘蔚然,张萌,等.数字孪生五维模型及十大领域应用[J].计算机集成制造系统,2019,25(1):1-18.

[2] 刘洛宁.面向复杂产品装配质量的数字孪生模型评价方法[D].哈尔滨工业大学,2021.

[3] 胡富琴,杨芸,刘世民,等.航天薄壁件旋压成型数字孪生高保真建模方法[J].计算机集成制造系统,2022,28(5):1282-1292.

[4] 范煜.高保真模型驱动下起重机金属结构寿命预测方法[D].太原科技大学,2023.

[5] ZHANG Z, GUAN Z, GONG Y, 等. Improved multi-fidelity simulation-based optimisation: application in a digital twin shop floor[J]. International Journal of Production Research, 2022, 60(3): 1016-1035.