数字孪生动态多物理场耦合仿真面临的挑战与难点
本文摘要：（由ai生成）
数字孪生技术正逐步应用于制造业、航空航天和交通运输等领域，利用多物理场耦合仿真模拟实体行为，实现实时交互和优化。其五维模型包括物理实体、虚拟模型、服务、孪生数据和连接交互，强调动态仿真和虚实融合。然而，该技术面临耦合关系复杂、计算规模大、数据交互困难等挑战。为应对这些挑战，需创新关键技术，如提高计算效率、明确耦合作用、完善数据交互等。这些发展将为数字孪生技术提供强大支持，推动其在更多领域的应用。
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来源：市场监管领域
数字孪生重点实验室
编者按
随着物联网、云计算、人工智能等技术的不断进步，数字孪生技术已从理论研究阶段逐步走向应用实施阶段，主要应用于制造业、航空航天、交通运输等领域。多物理场耦合仿真在数字孪生中起着重要作用，它能够模拟和预测不同物理场的相互作用和影响。本文介绍了数字孪生动态仿真和传统仿真的区别，探讨了动态多物理场耦合仿真面临的挑战和难点，并整理了相关研究与解决方案，旨在为数字孪生技术的改进与实施提供思路。
数字孪生五维模型，包括物理实体、虚拟模型、服务、孪生数据以及它们之间的连接交互。综合考虑几何、物理、行为、规则等维度建立高保真虚拟实体，形成物理实体的数字化镜像。通过各类传感器的多源异构数据跨协议、跨平台的双向通信机制，保证虚拟实体与物理实体映射的实时性、一致性与迭代优化，实现实时连接交互、虚实互控。通过分析处理仿真数据、传感器数据、历史数据等孪生数据，识别物理实体的实时状态，进行健康诊断、故障预测与结构优化等。
在数字孪生技术中动态仿真作为创建和运行数字孪生体的核心技术之一，是数字孪生实现数据交互和融合的基础。与传统仿真模拟在离线状态下，通过数值计算和问题求解的方式，反映对物理实体在数字空间的单向和静态映射相比较，数字孪生中的仿真是由各类传感器的实时数据驱动着虚拟实体进行计算，即动态仿真，其对数据信息的依赖和利用程度更高，强调虚拟实体与物理实体的动态交互与虚实融合。
为保证虚拟实体动态仿真结果的实时性、准确性和保真性，需根据物理实体建立包含电、热、磁、力、流等多物理场耦合仿真模型，并同时考虑各物理场耦合影响、多空间/时间尺度和多介质作用等，以实时数据为输入进行高精度、多维度、全方位的仿真计算，以实现物理量的精确量化，以及物理变化过程的可解释性与可视化。
随着计算机硬件计算能力的不断提升及软件算法技术的不断发展，目前高精度的多物理场仿真已经逐渐普及，但仍存在如下挑战和难点：
耦合关系复杂
物理实体的全生命周期中会受到多种物理场的综合作用，不同物理场间的相互作用涉及不同的物理性质和耦合作用，导致各物理场之间的耦合效应难以准确描述，降低了数字孪生虚拟实体动态仿真的计算精度、效率及稳定性。
计算规模庞大
在多物理场耦合仿真领域，最终求解的大规模线性方程组的自由度少则几十万多则几千万，利用常规方法往往会遇到求解量巨大的问题，难以满足数字孪生动态仿真的实时性需求。
数据交互困难
针对不同科学和工程领域已经开发了相当多优秀的仿真软件，但不同的算法、不同软件平台下，多物理场之间数据的传输会遇到非常多的问题，例如数据存储格式的差异带来数据传输的丢失、不同软件之间的算法不统一导致无法实现多个物理场实时的耦合、软件接口不统一等。
输入不确定
物理实体运行过程中具有高度的动态性和不确定性，涉及不同工况、不同环境因素等不确定因素，显著影响仿真过程中多物理耦合模型边界条件加载的准确性，将对多物理场耦合仿真计算精度和算法模型适配带来困难。
针对数字孪生多物理场耦合仿真中的挑战与难题，研究人员提出了云计算、模型降阶、神经网络等技术和方法，在不同应用领域取得了一定应用。
车用电机变工况的多物理场动态仿真
在分析电机温度场和电磁场的基础上，分解多物理场耦合的数学模型，采用等效电流抽取方法对车用电机有限元模型进行降阶建立了ECE模型，并建立了Maxwell-Simplorer-Simulink多软件联合仿真模型（图1）。利用Maxwell仿真分析ECE模型的电磁-温度场，获得了随温度变化的电磁参数；采用Simplorer作为中介，将有限元模型的计算参数与结果传递Simulink 模型中；通过Simulink的电机集中参数模型对电机的性能进行动态仿真，得到的逆变器开关控制参数用于实现对电机外电路模型的电流进行控制。采用该联合仿真模型实现了不同软件模型之间的实时数据交互传递、电磁-热场多场耦合及电机在不同工况下的动态仿真。
基于多物理场仿真和神经网络算法相结合的油浸式变压器热点温度动态反演
在分析变压器产热和传热的基础上，建立了热-流体场耦合高保真仿真模型，详细考虑了变压器绕组内部热传导、油对流、空气侧对流和热辐射等热传递过程，并运用所建仿真模型，获取了不同运行断面下的动态仿真样本。然后，提取环境温度、顶层油温、负载系数等关键电热特征参量作为输入属性，采用反向传播神经网络挖掘输入属性与热点温度之间的映射关系。所训练的神经网络能够快速准确计算热点温度值，满足了反演实时性的需求。即使在负载系数和环境温度实时变化的情况下，也能够通过输出的迭代计算实现热点温度的动态反演。
变压器数字孪生体瞬态流固耦合温度场有限元降阶建模
针对变压器绕组产热与油流传热特性分析固体与流体的传热控制方程，同时考虑绕组与油接触面传热条件与计算连续性条件，确保耦合模型实现热量交换，建立了适用于求解变压器瞬态流固耦合温度场控制方程。通过求解该有限元方程，将温度场的解张成到由一组正交基向量线性表示的空间，截取前几个正交基组成本征正交分解降阶模态；将原模型投影至由降阶模态上的子空间上，实现对原有限元方程的重构，进而搭建瞬态流固耦合温度场降阶模型。与全阶模型相比，降阶模型计算时间由小时降至秒级，保证了数字孪生模型求解精度的同时最大限度提高求解效率。
图3 变压器数字孪生建模及降阶计算流程
总 结
数字孪生技术具有广阔的应用前景，已逐步在各个领域开展实施与应用，通过动态多物理场耦合仿真能够帮助我们更好的理解和优化物理实体的行为。但多物理场耦合仿真计算仍面临着诸多挑战，需要不断提高模型计算效率、明确耦合作用、完善数据交互、构建高保真模型等关键技术，这些技术的创新与发展将为数字孪生的发展提供强大的技术支持和保障。
[10] 荆澜涛,董雪情,杨超等.面向数字孪生应用的变压器温度场有限元降阶建模方法研究[J].高电压技术,2023,49(06):2408-2419.
来源：数字孪生体实验室
