数字孪生驱动的战场实验 | 建立方法和运行模式
来源：数字孪生驱动的战场
复杂电磁环境建模与仿真
作者：王鹏
一、孪生驱动试验
为支持在接近实战环境下的武器装备试验，迫切需要一种新的有效的试验方法。该方法需要能够考核验证新装备作战能力，能够相对真实、充分地暴露装备的使用风险问题，有效解决因装备日趋复杂而带来的质量风险问题，为武器装备的设计、研制、生产和编配训练各阶段计划的审定提供可靠的科学依据，还能够大幅度地降低武器装备的技术风险和采办费用，缩短武器装备的采办周期。
结合信息化条件下武器装备性能试验和作战试验的技术要求，可以把真实物理试验与虚拟仿真试验深度融合的武器装备试验方法，即数字孪生驱动的武器装备试验方法，其定义为：一种综合利用真实物理试验与虚拟仿真试验两类试验手段和试验资源开展的武器装备试验方法，以数据同化技术和LVC一体化联合仿真技术为基础，以充分有效利用虚拟仿真试验和真实物理试验为核心，集成优化真实物理试验与虚拟仿真试验各种试验资源、按需组合，达到试验效益最大化的目的。
数字孪生驱动的武器装备试验方法本质上是指真实物理试验与虚拟仿真试验互利共生和深度融合的武器装备试验方法，在真实物理试验的试验实施过程中融入仿真模拟的要素，同时在虚拟仿真试验过程中加入实兵实装试验环节，真正实现虚实结合。
数字孪生驱动的武器装备试验方法重点强调三个方面内容。
一是真实试验资源和过程向虚拟仿真空间的映射，强调在虚拟仿真空间对其进行全要素虚拟化重建，保证真实试验资源及过程与虚拟仿真试验资源及过程能够实现一一映射。
二是联合真实物理试验和虚拟仿真试验资源的LVC一体化联合仿真试验系统，重点关注不同种类LVC试验资源之间的互联、互通和互操作。
三是真实物理试验和虚拟仿真试验之间的互利共生和深度融合，保证二者之间是一个相互促进、相互利用的过程。其中，真实物理试验与虚拟仿真试验之间的互利共生和深度结合，包括真实物理试验对虚拟仿真试验的预测分析和评估功能的利用，以及虚拟仿真试验利用真实物理试验的数据来提高自身准确性和可信度等多方面内容。
数字孪生驱动的武器装备试验方法的概念涵盖了虚拟和真实要素结合、室内试验场和野外试验场试验空间结合、LVC各类仿真试验资源一体化联合运行、联合作战背景等。具体地讲，一是联合真实物理试验、人在回路试验和全数字化仿真等各类LVC试验资源，将分布在不同地理位置的靶场和试验站点，通过有线/无线通信宽带连接，构建分布式的联合试验鉴定环境，开展虚实结合的试验鉴定环境建设；二是从应用层面上，强调虚拟仿真试验利用真实物理试验的真实状态数据和测量数据来提高自身可信度和准确性，同时虚拟仿真试验可以为真实物理试验提供试验设计、结果分析、效能评估、过程控制、辅助决策、状态预测、故障诊断、状态识别等功能支持。
在数字孪生驱动的武器装备试验方法中，虚拟仿真试验与真实物理试验的交互过程如图1所示。通过测量过程，虚拟仿真试验可以获得关于真实物理试验的测量数据，然后通过决策与控制功能动态触发仿真运行过程，利用分析与优化功能可以对测量数据进行分析并生成一个或多个仿真剧情，从而开始仿真剧情的运行。分析与优化功能还可以对仿真结果进行分析处理，向决策与控制功能提交分析结果，最后由该模块决定向真实物理试验过程输出哪种操作，这些操作可能是一些控制命令，也可能是供外部决策者使用的决策选项。图1中虚拟仿真试验与真实物理试验形成一个闭环回路，在很多数字孪生驱动的试验中，可能不存在虚拟仿真试验向真实物理试验的反馈过程，即二者之间是一个单向的开环回路。
从技术实现的角度看，数字孪生驱动的武器装备试验方法指的是虚拟仿真试验系统直接从真实物理试验系统获取相应的测量数据，并通过数据同化技术动态校正仿真系统中的仿真状态和模型参数，然后基于最新仿真状态和仿真模型参数进行仿真预测。与此同时，虚拟仿真试验系统可以反作用于真实物理试验系统，指导和控制真实物理试验过程。
从互操作性的角度出发，数字孪生驱动的武器装备试验方法强调以真实试验场和仿真系统构成的LVC一体化联合仿真试验环境为基础，以真实物理试验和虚拟仿真试验的结合为途径，从而实现技术性能试验向体系作战效能评估试验的拓展。这种虚实结合的武器装备试验方法通过测量系统和执行器将虚拟仿真试验和真实物理试验相互关联起来，实现它们之间的互操作。测量系统为虚拟仿真试验提供真实物理试验的相关状态数据信息，执行器允许虚拟仿真试验对真实物理试验施加控制与决策支持影响。
数字孪生驱动的试验方法与单纯的真实物理试验法或虚拟仿真试验法相比，它同时具有真实物理试验和虚拟仿真试验的技术优势，也能够解决这两种方法存在的瓶颈问题。
（1）数字孪生驱动的试验方法是在实现LVC各类试验与仿真资源的互联、互通和互操作技术上的试验方法，既能够使用已有历史数据或静态数据，又可以对实时动态数据加以利用。它支持对相关仿真模型的状态和参数的动态校正，通过对动态测量数据的有效利用来提高仿真的可信度和准确性。
（2）数字孪生驱动的试验方法可以在确保具有较高的试验精度的前提下，最大限度地降低试验难度和试验成本。虚实结合的试验法能够利用仿真模型或模拟器代替实际的武器装备，可以有效地减少武器装备试验所需的实际武器装备数量，并且成功地克服了大量实际装备难以集结的困难，同时极大地节约了试验成本，使试验周期也相应地缩短了。
（3）数字孪生驱动的试验方法不仅可以对武器装备性能进行评估和鉴定，还可以用于提出武器装备作战使用的参考意见，从新技术中为军队提炼出最好的军队结构、组织和作战方法，能大大提高联合作战能力。此外，虚实结合的试验方法还可以揭示武器装备作战使用的缺陷，提出改进意见。
（4）虚拟仿真试验既可以通过使用数据同化技术来利用真实测量数据，提高仿真结果的准确性和可信度，也可以选择直接使用真实测量数据表征的系统状态来作为仿真计算结果，这样使得一些计算量较大的求解过程被省略，直接由真实数据给出仿真计算结果，可以加速仿真模型的运行。
（5）用于武器装备试验的仿真系统往往需要对复杂的、非线性行为进行建模与仿真，但受到现有建模与仿真水平的限制，仿真系统很难对该类行为进行准确的预测和模拟。通过借助来自真实物理试验过程的实时测量数据和数据同化技术，可以使对复杂的、非线性的行为模拟得更加可信和准确。
表1给出了数字孪生驱动的试验方法与真实物理试验法和虚拟仿真试验法的对比结果。相对于真实物理试验方法，数字孪生驱动的试验方法可以降低试验成本、缩短试验周期、降低试验执行的复杂性和过程的危险性，同时使得部分内容可重复；相对于虚拟仿真试验法，数字孪生驱动的试验方法具有更高的可信度。
数字孪生驱动的试验方法最大的特点就是高度自适应性，因为仿真不仅能够进行多个仿真剧情的分析和预测，进而对真实物理试验系统进行控制与决策支持，还能够接收和利用来自真实系统的测量数据，以使得仿真结果更加准确可信，因此使得真实物理试验和虚拟仿真试验构成一个闭环回路。
采用数字孪生驱动的方式，综合融合研制试验、鉴定试验和作战试验各类技术手段和评估方法，是面向未来开展武器装备试验评估的创新机制，实现对武器装备战技指标全系统、全要素试验的有效途径，具有十分重要的理论与现实意义。
在武器装备试验过程中，虚拟仿真试验通常会通过利用来自真实物理试验过程的实时测量数据来提高仿真运行速度和准确性。虚拟仿真试验反过来会对真实物理试验提供分析预测、状态识别、决策支持等功能，而且它对真实物理试验的作用效果并非总是有利的。
这里依据虚实结合的效果和形式对数字孪生驱动的武器装备试验方法进行分类。
数字孪生驱动的武器装备试验方法中强调最多的就是“虚”与“实”之间的互利共生，指的是虚拟仿真试验与真实物理试验之间互相促进、互相取长补短。然而，通过深入研究武器装备试验的实际情况可以发现，试验过程中的虚实结合同时还可能拥有其他几种情形，包括“偏利共生”和“寄生”。“偏利共生”指的是虚拟仿真试验与真实物理试验中一方从另一方的运行当中获益，并且不影响另一方的正常运行；“寄生”指的是虚拟仿真试验与真实物理试验中一方从另一方的运行当中获益，同时会对另一方的正常运行带来不利影响。
因此，依据“虚”与“实”之间的结合效果对数字孪生驱动的武器装备试验方法进行分类，可以分为互利共生、偏利共生和寄生三种类型的虚实结合。
通过对以上三种虚实结合内涵的分析，可以按照“虚”与“实”的结合形式把数字孪生驱动的武器装备试验方法分成闭环形式的虚实结合和开环形式的虚实结合两大类。
在闭环形式的虚实结合中，存在一个从虚拟仿真试验到真实物理试验的反馈控制过程，“虚”与“实”之间构成一个闭环回路。
在开环形式的虚实结合中就不存在这种反馈过程，虚拟仿真试验不会对真实物理试验过程造成影响，所以这种开环形式的虚实结合都是“偏利共生”的虚实结合关系。
在闭环形式的虚实结合中，虚拟仿真试验既可能对真实物理试验产生有利的影响，也可能产生不利的影响，这就涉及“互利共生”和“寄生”两种虚实结合类型。
二、运行模式
数字孪生战场环境除支持传统的真实物理试验模式和虚拟仿真试验模式外，还支持云边协同运行、虚实结合运行和一体化运行管控等多种运行模式。
云计算是一种通过网络、云计算平台，按用户需求组织网上资源（云），为用户提供各类计算服务的新计算模式。云计算是分布式处理、并行处理和网格计算的发展。云仿真平台以应用领域的需求为背景，基于云计算理念，综合应用各类技术，实现系统中各类资源安全地按需共享与重用。网上资源多用户按需协同互操作，系统动态优化调度运行，进而支持仿真系统工程。
1）传统离线模式的不足
对虚拟仿真试验中的战场环境仿真资源而言，传统的线下离线运行模式严重依赖该资源的设计、研发、运维等仿真服务人员，其缺点主要包括：瓶颈严重，试验仿真服务人员的数量是有限的，制约了仿真用户数量的增长；价格昂贵，包括部署与使用仿真资源带来的差旅费用、额外时间、管理成本等；不精准，仿真服务人员的服务层次低，只局限于软件功能和使用方法的咨询，通常无法为用户提供针对装备试验应用的精准服务。
2）云边协同的内涵
数字孪生战场的云边协同运行模式指的是通过云边协同运行部署、资源统一纳管、训练仿真服务共享等手段，把中心云、边缘云、边缘计算节点进行实时互联和仿真运行协同，构建包含LVC多类环境要素的一体化数字孪生战场，实现真实与虚拟、云与边的优势互补。
云边协同运行模式主要受到以下四点需求的牵引：环境仿真新特征带来新的技术挑战；传统的线下环境仿真存在严重不足；单一依赖云计算进行仿真存在问题；环境仿真系统建设的技术难度较高。
云边协同的运行模式需要协同的内容包括技术和应用两个方面，其中技术协同包括运维协同（统一的云网入口）、能力协同（云能力和网络能力的协同）、算力协同（云计算资源与边缘的计算资源协同）、调度协同（服务可以直接选择到合适的位置）、感知协同（基于网络层构建算力感知网络），应用协同包括资源协同、数据协同、服务协同、管理协同等几个方面。其带来的好处包括仿真资源的共享共用、协同演进、建模仿真即服务、人力资源的高效实用等。
基于云计算的数字孪生战场环境平台是通过网络、云仿真平台，按用户需求组织网上仿真资源（仿真云），为用户提供各类仿真服务的一种新的仿真模式，呈现给用户的是一个“虚拟化”的仿真环境，采用的是以用户为中心的分布式、协同、交互的工作模式。
3）建模仿真即服务
图2所示为云边协同的数字孪生战场环境运行模式，云计算技术和面向服务架构的发展，为进一步利用战场环境建模与仿真服务满足装备试验应用需求提供了契机。通过云计算技术提供快速、按需部署的可组合仿真环境，实现战场环境全要素仿真系统的云服务化。
建模仿真即服务（MSaaS）为战场环境建模与仿真带来了随时按需仿真、高性能计算资源的按需获取、仿真软硬件资源精细化共享、建模与仿真全生命周期支撑、多领域多专业人员协同配合、仿真资源协同演进等多方面的优势。MSaaS能够有效支持装备试验领域对战场环境建模与仿真的应用需求，改进战场环境仿真的开发、操作、运行和维护，推动战场环境仿真应用的推广。它通过云计算技术和Web服务按需提供相关数据，使用方可在任意地点获取战场环境仿真服务而不需要承担特定的成本和风险，有效地解决了成本与可接入性问题，并且通过快速适应需求的变化，极大地促进了战场环境仿真服务的可重用性和可组合性。
4）云边协同分布式仿真
云仿真通过云计算技术将算力置于云端数据中心，凭借云端强大的计算力来完成计算要求很高的仿真模型解算工作。随着物联网、智能传感器等技术的发展，人们逐渐发现基于云端的万物互联存在着过于集中化和平台化的问题，导致那些非云端的设备在需要进行仿真计算时，会面临较高延迟、网络传输带宽不足、数据丢包、数据隐私等诸多问题。因此，又考虑到当前边端、移动端计算芯片的发展取得了长足进步，在分布式仿真向着万物互联、大规模数据传输等方向发展的趋势下，仿真需要支持更广泛的连接、更低的时延、更加灵活的服务组合。数字孪生战场环境将部分不是特别复杂的运算、有隐私需求的运算置于边端，在本地直接进行，即云边协同分布式仿真。
云边协同分布式仿真指的是把仿真云中心、边缘仿真节点及物联网进行网络连接和分布协同互操作，充分体现仿真云中心规模化优势、边缘仿真节点本地化与低成本、物联网终端感知等多领域优势的分布式仿真模式。该仿真运行模式强调终端模型解算能力上移、云端模型解算能力下沉，在边缘形成模型解算能力融合。
图3所示为云边协同分布式仿真的场景示意图，云计算与边缘计算在仿真领域的应用对分布式协同互操作提出了更高的要求：既能发挥云计算的高性能计算优势，又能发挥边缘计算的实时快速数据处理和隐私安全保护优势。通过云边协同的仿真运行模式，可以降低网络通信压力，提高仿真响应的实时性，实现敏捷动态的按需仿真。
未来云边协同分布式仿真的功能特点主要体现在仿真网络广域互联、仿真资源全网共享、仿真系统按需构建、虚实空间无缝融合、仿真要素协同联动、模拟仿真要素齐全、满足平台共性需求。其中，平台共性需求包括接入融合、实时交互、配置灵活、应用兼容等方面。
1）虚实结合的内涵
虚实结合的仿真运行是指在仿真运行过程中通过数据同化等技术手段实时融合真实战场测量数据，消除真实战场环境与虚拟战场环境仿真系统之间天然存在的数据断层，保障虚拟战场环境与真实作战过程的同步运行，构建包含真实战场、虚拟战场环境及测量系统的数字孪生赋能闭环，最终打破数据边界，实现战场环境真实与虚拟的一体两面、双向平等交互的仿真模式。
2）数据同化
数据同化过程可以理解为将仿真模型和真实测量数据结合的过程，其目的是提高仿真结果的准确性和可信性。针对装备试验这一应用背景，数据同化过程可以简化为如图4所示的过程。从图4中可知，数据同化算法从仿真系统和真实物理试验系统接收预测的测量数据和真实的测量数据。通过使用这两种测量数据，数据同化算法生成真实物理试验系统状态的最优估计，并把它发送给虚拟仿真试验系统；虚拟仿真试验系统使用该估计值来生成下一时刻真实物理试验系统的仿真状态，这将使得虚拟仿真试验的精度得到很大提高。
3）虚实双向交互
如图5所示，通过在运行过程中的数据信息交互共享，将数字孪生战场环境中的离散事件模型与真实战场中的连续时间模型进行集成与协同运行。两类模型的同步需要建立模型映射关系，数据共享定义了两类模型之间的共享变量（共享的状态）、状态改变事件（由连续时间模型发起的需要离散事件模型处理的事件）、设计参数（两类模型共享的，在设计阶段确定取值且在仿真运行过程中保持不变）。共享变量可以是受监测的（由连续时间模型写入，离散事件模型读取），也可以是受控制的（由离散事件模型写入，连续时间模型读取）。
从模型运行的角度看，模型同步需要依托以数据为中心的异构协同仿真运行过程。两类模型之间的协同运行过程通过如图6所示的方法实现，离散事件模型设置受控制的变量并请求时间推进。通过以数据为中心的方式实现数据共享，连续时间模型收到变量，并推进仿真时间到tn+1。如果在到达tn+1之前发生了其他事件，则停止推进并通过事件通知离散事件模型；当连续时间模型推进到tn+1时，向离散事件模型发送受监测的变量。离散事件模型在收到该变量后推进仿真时间到tn+1，至此实现两类模型的同步推进。
数字孪生战场环境的运行管控技术需要解决仿真资源重用能力不强、运行效率不高、智能化程度弱等问题，需要攻克面向复杂试验环境的快速开设技术、面向复杂试验环境的分级管控调度技术、基于状态感知的环境重构等关键技术，利用云平台下的计算、存储、网络等资源，依托云管理平台，构建大规模试验基础资源池，为典型作战场景下的作战试验任务提供高效、弹性的运行环境，保证复杂环境下试验仿真任务能够按需、有序完成。
1）面向复杂试验环境的快速开设技术
一体化试验仿真运行环境涉及通信网络、计算设施、软件应用等多种类型的构成要素，以及各种各样的试验工具，而且它们之间具有复杂依赖关系和交互关系，这导致试验运行环境构设是一个复杂且耗时的工作。为了实现通过自动化技术来实现运行环境的按需、快速开设，必须解决的一个关键问题就是如何依据试验执行任务需求将计算资源、运行环境、软件资源、仿真工具等进行动态组合，以形成运行环境的最优化（或近似最优）开设方案。需要采用基于应用效用的资源映射技术，解决仿真软件、容器、虚拟机、物理机间的优化部署问题。在此基础上，采用一种物理虚拟化技术与容器技术结合的运行环境开设方法，将试验资源、方案、配置等信息自动下发到各个试验节点，并加载启动，完成整个运行环境的按需、快速开设。
如图7所示，物理虚拟化技术与容器技术结合的运行环境开设方法以虚拟化技术为基础，以资源注册库为核心组件，通过资源库查找、基于请求的虚拟化生成等方式共同形成一个满足用户需求的运行环境。首先，所有的试验资源（包括计算资源、网络资源、容器资源、软件资源、模型资源、模板等）都被预先准备并注册到资源库中，已形成的运行环境也被存储在资源库中。其次，在资源注册库的支持下，自动解析用户通过访问设备提交的运行环境需求，并将运行环境需求映射为运行环境开设方案。再次，依据运行环境开设方案，由虚拟机管理服务根据具体需求进行计算资源的动态生成和配置，形成符合需求的虚拟计算环境。最后，容器管理服务根据具体需求进行容器资源的动态加载与配置，形成应用环境（包括应用软件及其所依赖的包、环境变量、操作系统等）。
2）面向复杂试验环境的分级管控调度技术
在一体化试验运行环境中，涉及的试验资源包括仿真资源、实装资源、模拟资源及虚拟机、容器、物理机等软硬件资源。为了实现对大量异构的试验资源进行统一管控，采用基于分布式管控代理的运行管控技术，为试验资源提供快速接入集成、互联互通能力，满足一体化训练运行环境统一集成、按需调度。如图8所示，运行管控技术的实现由运行管控工具和管控代理共同完成。运行管控工具部署在中心节点，负责对整个运行环境的管理和调度；管控代理以后台服务的方式部署在与运行管控工具进行直接交互的各试验节点上，主要为试验执行任务开展过程中各试验节点涉及的公共功能提供统一的支撑服务。
如图9所示，一体化试验运行环境中涉及的干预指令种类多、调理内容差异明显，考虑到资源的异构性和干预功能的扩展性，这里采用资源直接干预和调理员间接干预两种模式混合的干预技术。对于新研发的仿真资源、适配器能力较强的实装资源，采用资源级的干预模式，将干预指令直接发送给参训资源，参训资源根据干预指令直接做出响应，除预定义干预界面外，考虑到系统将来的扩展能力，采用参训资源描述干预接口，干预系统解析描述文件，动态生成干预界面的方式；对于已有的实装、模拟资源，适配器无法实现对参训资源所有功能的管控，采用调理员间接干预的模式，将通用的干预文书、话音发送到调理员所在的调理终端，调理员根据终端的干预指令，人工操作参训资源完成干预工作。
图9 试验干预技术原理示意图
3）基于状态感知的环境重构技术
为提高运行环境的服务质量，增加试验执行任务的可靠性和可用性，需要能够在异常情况下对运行环境进行自适应调整，实现环境的重构，增加系统的韧性。因此，需要在状态感知的基础上，解决状态感知、构建决策、决策执行三个方面的基本问题，即感知到外部环境变化和自身运行状态，基于采集的数据对软件服务质量进行正确有效的评估，依据评估结果做出调整决策，在支撑平台的支持下实施软件按需构建行为，其原理示意图如图10所示。
