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\chapter{绪论}
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\section{数字孪生概述}
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数字孪生是指通过数字化手段对实体进行建模，以模拟实体的运行状态，从而在实际运行中提供参考。数字孪生的概念源于NASA的阿波罗计划，早期的物理孪生是指建造一模一样的航天器，其中一架留在地球上，另一架则在太空中运行，以模拟真实环境并辅助宇航员做出最佳决策。由于建造物理孪生成本高昂且不切实际，因此人们将物理孪生的概念进一步扩展到数字领域,通过数字化手段对实体进行建模，以模拟实体的运行状态，从而在实际运行中提供参考。
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数字孪生技术作为一种将现实世界与虚拟世界紧密结合的方法，近年来在工业、智能制造、医疗、城市规划等领域取得了显著的进展，三维数字化定义的产品模式已逐渐成熟，并多次证实其效益。数字孪生通过将物理对象、流程或服务数字化建模，推测其行为和性能。在数字孪生中，物理系统被视为网络，由一系列包含物理机制、虚拟特征和人际交互关系的特征点组成的对象集合。这一全面的数字化方法能够实现从产品生命周期的开始到结束的全方位描述与分析，实现物理世界的可视化、可交互和可预测虚拟化。
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数字孪生技术不仅能够映射物理世界中的各种物体，如发动机、电场、建筑物和城市等。此外，数字孪生还可用于映射流程，并通过收集和分析数据来预测它们的行为和性能，利用现实世界数据创建可以预测产品性能或流程行为的虚拟模型。通过整合物联网、人工智能和软件分析等技术，数字孪生技术可提高效率和精度，在现代工程中推动创新和性能提升。随着机器学习和大数据等领域的发展，数字孪生技术的应用范围将逐渐扩大，为人们提供更全面的数字化解决方案。其发展和应用为制造业带来了巨大的潜力，推动了产品设计、制造和维护的效率和质量的提升。随着技术的不断发展和创新，数字孪生技术将在制造业市场中发挥越来越重要的作用，引领未来制造业的发展方向。
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然而在实际应用场景中，数字孪生面临着诸多复杂的现实挑战，如海量信息的建模与处理、模型的结构化与专有化、多系统多领域融合复杂度高等问题。
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\section{研究背景及现状}
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数字孪生(Digital Twin)的概念最早出现在2003年，由Grieves教授在密歇根大学的产品生命周期管理课程中提出\cite{ref14}。2017年Grieves等人对数字孪生的定义是一组虚拟信息结构，对复杂产品从微观原子层次到宏观几何层次全面描述潜在生产或实际制造产品。构建一个数字孪生的最好结果是，任何可以通过检查实际制造的东西，产品获得的信息也可以从它的数字孪生获得。在研究基于数字孪生的复杂产品/复杂产品/系统行为分类系统问题预测时，明确指出构建数字孪生的目的是基于仿真预测，最大程度地消除复杂产品/系统"不可预测和不受欢迎的行为"，以避免不可知的灾难性问题\cite{ref3}。
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2010年，“Digital Twin” 一词在NASA的技术报告中被正式提出，并被定义为"集成了多物理量、多尺度、多概率的系统或飞行器仿真过程"。2011年起，美国国防部将数字孪生的概念引入了航天器的健康维护等问题解决中。NASA将数字孪生定义为:以飞机或系统为导向，充分利用最佳物理模型、传感器和运行历史数据，集成多学科和多尺度概率仿真过程，映射对应物理飞机的状态\cite{ref4}。
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庄存波等人对数字孪生的定义是产品数字孪生，是指产品物理实体在信息空间中的工作状态和工作进度的全要素重构和数字映射。它是一种集成的多物理、多尺度、超逼真的动态概率仿真模型，可用于仿真、诊断、预测和控制真实环境下产品物理实体的实现过程\cite{ref2}。
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2011年Tuegel重新设计了飞机结构寿命预测过程，以充分利用高性能数字计算的进步。该过程利用了每架飞机的超高保真度模型，即数字孪生，将结构偏转和温度的计算与响应飞行条件、导致的局部损伤和材料状态演变相集成。他提出了数字孪生如何用于预测飞机结构的寿命并确保其结构完整性的概念模型，同时还详细讨论了开发和部署数字孪生所面临的技术挑战\cite{ref15}。
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Rosen在2015年认为在制造业中，数字孪生的主要目的是表示系统的
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复杂的行为，涉及到外部因素、人类互动的可能后果和设计约束\cite{ref5}。Kritzinger等人\cite{ref6}研究了40多篇关于数字孪生在制造业中的应用的文章，并对重点领域进行了分类
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除一般制造业外，在五个特定类别中实施数字孪生
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应用：（1）用于自动化生产规划和评估的布局规划\cite{ref7}，（2）产品生命周期的优化\cite{ref8}，（3）生产
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规划和控制，以改进和自动化决策支持\cite{ref9}，（4）
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制造工艺重新设计\cite{ref10}，以及（5）预测和管理
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维护\cite{ref11}。
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Cimino等人\cite{ref12}还回顾了50多篇关于数字孪生的文章,通过对制造业的现状进行分析，确定了已实现的数字孪生中仍然缺少哪些内容，以符合文献中对其的描述,同时及其关注所提出的数字孪生与物理系统控制的集成程度，特别是当生产系统基于自动化金字塔时与制造执行系统（MES）的集成程度以及这些环境提供的服务，并将其与参考环境进行比较，并在在米兰理工大学管理学院配备MES装配实验室线路中实现数字孪生的实际应用。
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2021年，Mengnan Liu等人整理了240篇关于数字孪生的文献，从概念、技术和工业应用的角度对对这些文献进行了全面深入的分析数字孪生。详细介绍了数字孪生研究现状、概念演变、三个方面的关键启用技术以及各个生命周期阶段的15种工业应用。基于此，以不同生命周期阶段的形式提出了数字孪生研究的观察结果和未来工作建议\cite{ref16}。
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Xuan Liu提出了一种基于数字孪生的工业机器人分数阶PID分析设计框架。数字孪生实时优化框架的有效性通过PMSM电机速度控制的模拟得到了验证,实现的数字孪生框架包括三个部分：多域建模、行为匹配和控制优化。首先，物理系统被建模以实现机器人的全向监测和单轴电机的运动学仿真。然后在行为匹配步骤中，可以获得与真实物理系统类似的模型，这有利于下一步的控制器参数优化。最后提出了五参数分数阶PID控制器的分析设计方法，以基于行为匹配后的精确模型优化参数，使控制系统能够满足给定的频域规范和所需的跟踪性能\cite{ref13}。
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TaoFei等人从应用领域、层次、学科、维度、通用性和功能性等方面对当前数字孪生建模研究进行了分类和分析,同时，对数字孪生模型建模的使能技术和工具进行了研究和总结\cite{ref17}。
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如图\ref{fig-f15}图\ref{fig-f16}美国空军对数字孪生的定义是基于NASA将"面向飞机或系统"扩展到"面向完成建模的系统"和"映射"扩展到"映射和预测"，并给出了机身图形的孪生内涵示例（包括几何模型、材料性能、飞行试验数据、制造/检验/维修数据、气动模型、有限元模型、损伤演化模型）。
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\begin{figure}[h!]
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\includegraphics[width=1\textwidth]{figure/f15.png}
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\caption{f22 试飞与数字模型\cite{ref0}}
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\label{fig-f15}
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\end{figure}
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\begin{figure}[h!]
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\includegraphics[width=1\textwidth]{figure/f16.png}
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\caption{产品/生产/设备三维数字孪生模型\cite{ref1}}
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\label{fig-f16}
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\end{figure}
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知名公司如达索、西门子等已初步将数字孪生技术应用于产品设计、生产和维护过程。2018年，ANSYS发布了ANSYS 19.1 软件，推出了首款针对数字孪生体的产品软件包——ANSYS Twin Builder，进一步推动了数字孪生与仿真技术的融合应用。2019年，加拿大国家研究委员会（NRC）与AFRL和澳大利亚国防科学技术小组（DST）一起，审查和评估了ADT框架对加拿大皇家空军（RCAF）机队的潜在适用性，利用ADT框架对CF-188的内侧前缘襟翼进行了试验演示。此外，在航空航天领域，传统的验证-管理-维护理念已经无法满足下一代飞行器的需求，发展同步演化仿真技术成为新的技术趋势，NASA 和美国空军研究实验室等也将该技术应用于具体型号研发，并荣获2016年美国国防制造技术奖。
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Ashwin Agrawal在2022年提出的数字孪生框架的可以帮助从业者选择适当的数字孪生水平，权衡每个水平的利弊，为数字孪生系统制定评估标准，并评估所选数字孪生对组织流程、战略和价值创造的影响。该框架还可以帮助管理人员和从业者了解和突出数字孪生部署中的各种战略错位，培养组织内的战略思维，并为公司的数字化制定长期战略愿景或路线图\cite{agrawal2022digital}。
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综上所述，数字孪生技术的研究主要呈现于以下四点：
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\begin{enumerate}
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\item 多学科交叉：数字孪生研究涉及计算机科学、工程、制造、物流等多个领域，需要多学科知识的共同支撑。
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\item 技术创新：数字孪生的核心技术包括数据采集、模型构建、仿真分析等，学术界正致力于研究更高效、精确的技术方法。
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\item 应用实践：数字孪生技术已应用于工业制造、建筑、交通、能源等众多行业，学术界正关注其应用效果，以便为实践提供理论支持。
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\item 标准与规范：学术界正努力制定数字孪生的相关标准和规范，以便于技术在不同领域的应用和推广。
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\end{enumerate}
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从数字孪生技术的众多描述中，可以发现其部分特性与仿真技术相似。仿真技术采用包含确定性规律和完整机理的数字模型来模拟现实世界的物理现象，其目的在于依赖精确的模型以及完整的信息和环境数据来分析物理世界的特性和参数，数字孪生技术在仿真的基础上增加了实时性和交互性，使得信息模型和物理模型能够相互关联和影响。现阶段，除了航空航天领域，数字孪生领域还应用于电力、矿产采集、城市管理、工业制造等，特别是在智能制造领域，数字孪生被认为是一种实现物理世界、信息世界及人类意识世界交互的重要手段。全球知名的IT研究与顾问咨询公司Gartner在连续两年中将数字孪生列为年度十大战略科技发展趋势之一,世界最大的武器制造商洛克希德·马丁公司在2017年11月将数字孪生列为未来国防和航天工业六大顶尖技术之首,同时，2017年12月8日，中国科协智能制造学术联合体在世界智能制造大会上将数字孪生列为世界智能制造十大科技进展之一\cite{refu1}。
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\section{研究意义}
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数字孪生技术作为近年来在工业领域及其他行业迅速发展的创新技术，将物理实体、流程或服务的数字表征与现实世界紧密相连。该技术提供了一种在虚拟环境中构建、测试、优化和管理物理系统的新方法，对众多行业的发展具有重大意义，并被不约而同的视为未来发展的关键技术之一，这主要归功于在产品设计、生产、运维、市场四大生命周期中，数字孪生技术都起到了重要推动作用。
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首先，数字孪生技术能够提升产品设计和生产过程的效率。数字孪生技术可以帮助工程师在虚拟环境中对产品进行设计、仿真和优化。这种方式可以显著减少实际试验次数，降低试验成本，提高设计效率和产品质量。
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此外，数字孪生技术还可优化生产流程，数字孪生技术可以实现生产过程的实时监控和分析，通过模型预测和调整生产参数，提高生产效率、降低生产成本。此外，数字孪生还可以协助企业制定更为合理的生产计划，提高资源利用率。
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在运维阶段，数字孪生技术可以实时监测设备的运行状态，预测可能发生的故障，从而实现智能维护和及时排除故障。此外，数字孪生还可以进行远程诊断和维修，减少现场维护的成本和时间。
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其次，数字孪生技术有助于企业更好地了解产品和服务在市场的表现。通过将现实世界数据与虚拟模型相结合，企业可模拟客户体验和产品性能，进而更好地了解客户需求和市场趋势，从而优化产品和服务，提高客户满意度。
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同时在数字孪生技术研究过程中，涉及多个学科领域，如物联网、大数据、人工智能、工程学等。这种交叉性为不同学科间的研究合作提供了契机，有助于推动多领域知识的融合与创新。
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最后数字孪生技术在落地应用时，涉及工业制造、建筑业、能源、交通、农业等多个领域，有助于推动相关产业的升级与创新。通过数字孪生技术，企业可以实现数字化、智能化生产，提高竞争力。
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数字孪生技术在提升效率、改进产品设计和生产过程、提高客户满意度、降低成本和提高生产效率、产品运营和维护等方面具有显著的价值。随着技术的不断发展，数字孪生技术有望成为各行各业推动数字化转型和实现可持续发展的重要工具。
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然而，在实际生产和应用过程中，数字孪生技术仍面临诸多困境。
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\subsection{数据困境}
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数据采集尺度或计量单位的一致性问题，其中涉及物理数据、几何数据和时间数据等方面。例如，构建实物三维模型时，若坐标与计量单位不一致，可能导致不同模型之间无法融合，从而需增加数据接口并编写数据翻译器。此外，工厂内生产计划数据采集过程中，不同时间单位的数据可能导致数字孪生模型出现数据读取错误。
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关于数据采集参数和格式的一致性问题，针对同一对象，多维虚拟模型采集的数据格式若不一致，或参数类型和数量不对等，可能导致不同模型在数据融合时出现问题，从而无法进行交互。
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数据采集周期亦是一个关键问题。例如，生产设备数据产生通常以毫秒为单位，采集的数据驱动数字孪生模型时，往往需要扩大时间尺度，否则模型仿真运行压力过大可能导致崩溃。
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除此之外，数据采集的稳定性和准确度、海量数据的存储和处理能力、通信接口协议不一致、多源异构数据整合和数据歧义等问题均对数据采集和处理过程提出了挑战。为实现数字孪生技术的广泛应用，需要解决这些问题，确保数据的准确性、一致性和可靠性。
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\subsection{模型困境}
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在当前的数字孪生系统中，模型类别相对单一，专有化程度较高，且模型结构相对简单。虚拟世界的基础知识依赖较为有限，当系统从分析预测阶段向自主控制的智能化分析发展时，对现有基础模型知识库提出了大量需求。然而，由于知识库的数据结构和模型缺乏统一标准，多模型互操作困难，数据语义和语法不一致，因此标准化的知识图谱体系仍有待探讨。
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本文将模型按层次划分为几何模型、物理模型和知识模型。几何模型和物理模型适用于虚拟世界，其主要作用在于帮助人们更直观地观察系统变化。知识模型涉及实体、虚体、系统和人之间的数据流通及逻辑判断。当前，知识模型的建立主要通过特定场景下的硬编码实现，这导致模型无法通用，且更新和建立模型过程相对复杂。为提高数字孪生技术的应用范围和效果，我们需努力解决这些问题，推动模型类别多样化和标准化。
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\subsection{实践困境}
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数字孪生技术是一种综合性技术，它涉及数据采集处理、数字孪生与数字模型、数字孪生与产品全生命周期管理（PLM）、数字孪生与大数据分析、数字孪生与信息物理系统（CPS）以及数字孪生与工业互联网等多个技术领域。为了推动数字孪生技术的发展，当前亟需在基础理论和相关技术融合方面取得突破。这包括开展设备泛在接入、工业通信协议适配、异构系统集成和虚实融合等核心关键构件的研发，以及突破多协议数据转换、海量异构数据汇聚、感知数据驱动和数字孪生精准映射等关键技术研究，从而促进数字孪生的应用。
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目前数字孪生应用主要集中在数字楼宇、数字城市等对真实世界的数据复刻，如何做到数字世界对真实生产活动的正反馈在当前多技术多领域融合背景下仍是一个挑战。
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同时在多技术融合的背景下，数字孪生的商业模式也难以得到充分保障，实践中的重要性仍需关键突破和应用。从单一环境仿真到大世界综合场景应用，仍需要底层技术发展和相关数据标准统一。数字孪生的多系统特性既体现在物理空间，也体现在虚拟空间，在数据、模型和交互各环节都有所表现。数字孪生实质上是物理世界与数字世界的多维系统融合。首先，我们面临着物理世界中的多系统挑战。据不完全统计，制造业当前的设备数字化率约为47\%，局域联网率仅为40\%，可接入公网的比例约为20\%。因此，底层运营技术（OT）与信息技术（IT）的融合仍然是一个极为关键的基础性问题。
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针对以上三个问题，本文在结合实践形式和数字孪生技术特点，分析了相关技术理论，分别提出了相应的改进方案，探索数字孪生技术在全产品生命周期的应用前景和能力。
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\section{研究目标}
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数字孪生作为一种实现物理实体向信息空间数字化模型映射的关键技术，通过充分利用部署在物理系统各部分的传感器，对物理实体进行数据分析和建模，形成跨学科、多物理量、多时间尺度和多概率的仿真过程，从而反映物理实体在不同真实场景中的全生命周期过程。然而，在实际应用中，数字孪生面临着一些复杂的现实问题。目前较为成功的案例通常局限于特定场景和特定数据，尚未出现成熟的通用技术方案。针对前文总结的三个问题，本文分别提出相应的解决方案，以应对或部分解决实际应用中所面临的挑战。
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\begin{enumerate}
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\item 数据困境: 编写设计一套自组织分布式消息网络，部分节点实现硬实时通信，整体实现所有节点自组织形成分布式通信网络。
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\item 模型困境：针对规则模型编写设计一套通用机制，物理节点、虚拟节点、服务节点可分别使用和设计不同规则，用户生成规则可以选择内置逻辑、函数、真值表、代码等实现。
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\item 实践困境：以分布式消息网络为基础，编写设计模型通用特征，在系统所有层次都有公开设计的通信接口，任何节点可以选择使用非内置节点，使用第三方或者自行编写的逻辑，提供现有主流的PLC通信协议，并提供将任何协议转内置通信协议的方案或物理节点。以上述方案为基础，构建数据推演模型，整合历史、现在、未来数据，扩充数字孪生平台应用范围、降低应用难度。
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\end{enumerate}
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\section{研究方案}
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\subsection{基本模型与基本功能}
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数字孪生是一项多学科交叉技术，它利用物理模型、传感器数据更新和运行历史等多方面的数据，是集成了多学科、多物理量、多尺度和多概率的模拟仿真全过程，在虚拟空间中完成映射，并反映相应实体装备的整个生命周期。为了研究数字孪生技术，我们需要先厘清数字孪生的基本模型和基本功能，以此为基础构建数字孪生平台的基本研究和开发思路。根据对40篇相关文献的总结，我们发现在数字孪生系统中，数据是基础，模型是核心，软件是载体。
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\begin{figure}[h!]
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\centering
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\includegraphics[width=1\textwidth]{figure/f35.png}
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\caption{数字孪生核心模式}
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\label{fig-f35}
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\end{figure}
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本文建立如图\ref{fig-f35}的数字孪生基本模型，数字孪生系统以数据为基础，实时的、准确的数据输入有助于建立一个精确的数字模型，这对于理解物理实体的行为和性能至关重要，通过高质量的数据，数字孪生能够更准确地模拟现实世界的设备和系统，同时通过实时数据流，以实时监控和分析实际设备和系统的状况。模型是数字孪生系统的核心，它是一种在虚拟空间中对物理实体的高保真映射，能够反映物理实体的全生命周期过程。\\
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模型是数字孪生的核心，模型不仅包括几何模型、物理模型、行为模型、规则模型等多维多时空多尺度模型，还能够实现与物理实体的实时或准实时交互，动态更新与演化。数字孪生模型的建立，需要充分利用物理实体的物理设计模型、传感器更新数据、运行历史数据等多源数据，通过集成多学科、多物理量、多概率的仿真过程，完成虚拟空间中的映射。这种映射关系不仅仅依靠单一的机理模型或者统计模型，需要将两者在恰当的节点融合起来，在单一模型上形成孪生仿真的动态过程，在全局系统上形成实时仿真的统计过程。\\
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数字孪生的载体是软件，系统包含所有的模型，其描述都是通过算法实现，算法的实现通过代码体现，代码的执行都是通过软件功能来表现，因此数字孪生所有功能的形式都是以软件的形式来展现，其核心表现是四大层次功能：描述、诊断、预测、决策。描述是数字孪生系统最基本能力，是对物理对象的虚拟再现，通过感知收到的各种数据，对物理实体的各要素进行动态表述。诊断是数字孪生的基本功能，是对复现的虚拟实体的数据进行最基本的功能诊断，判断其物理实体的各项功能是否在正常范围内。预测是数字孪生系统的核心功能，通过收集到的大量历史数据和实体基本信息，对其可能潜在的行为进行推导，并对复杂系统的未来状态进行预测，是数字孪生系统最具价值和最复杂的能力。决策是数字孪生系统的终极功能，它可以摆脱人的操作和监控，直接根据虚拟实体的现状数据和预测数据做出决策，指导现实对象的生产过程，由于其是为了摆脱人类操作而产生的生产操作过程，危险性与前三项也决然不同，其决策策略设计和相应的伦理问题等等都是未来面临的非技术性问题。
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描述、诊断、预测、决策是数字孪生系统的四大基本能力，但是根据应用场景的不同，其实现难度和价值也是不同的，比如在最典型的数字孪生场景智慧城市-单路口交通灯孪生中，其预测通过简单的统计模型即可做到，决策的策略也是容易制定，造成的影响也比较轻微且容易恢复重置,反而在第一阶段描述中存在很多技术难题，比如所有路口人流量和车流量实时采集和海量视频数据存储分析，需要考虑现实复杂的天气环境、突发的道路状况等等。而其他诸如远程医疗、智慧工厂等其决策很容易造成人身和财产损失，其预测也十分艰难，需要建立十分复杂的机理模型，还需要辅助统计模型进行降阶处理。
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\subsection{改进的7层网络模型}
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在厘清数字孪生应用实践中的诸多困境和基本模型、基本功能后，以计算机网络的7层模型架构为基础，改造重新设计了如图\ref{fig-f13}所示的模型层次图，5/6/7层模型分别为应对数据困境、实践困境、模型困境的解决方案。其中，5层模型为分布式消息网络，6层模型为节点状态与事件机制，7层模型为知识模型，每一层次的实现皆依赖于上层次的功能和性能实现，针对这三层内容，本文以如图\ref{fig-f10}结构编写该文章。
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\begin{figure}[h!]
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\centering
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\includegraphics[width=0.8\textwidth]{figure/f13.png}
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\caption{模型层次图}
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\label{fig-f13}
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\end{figure}
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\subsection{研究方向}
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在确定了要实现的三大层次后，本文将其分别进行了详细的设计，分别为分布式消息网络、状态-事件-时序模型、知识模型，这三项技术是本数字孪生系统的核心功能基础，也是数字孪生系统的核心组成部分，其实现的性能和功能直接决定了数字孪生系统的实用性和可行性，也是本文的重点研究内容，将会如图\ref{fig-f10}组织编写本文。
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\begin{figure}[h!]
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\centering
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\includegraphics[width=0.8\textwidth]{figure/f10.png}
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\caption{文章结构图}
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\label{fig-f10}
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\end{figure}
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如图\ref{fig-f10}所示为本文结构图，为解决数字孪生所面临的三个困境，根据现实需要研究设计相应的方案，并在最后给住性能测试和案例应用证明其可行性和实用性。
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在进行上述研究同时，还开发了OneDT数字孪生系统，主要涉及五大主体内容。这些内容为：主体平台、渲染引擎、分布式消息网络、状态-事件-时序模型，以及知识模型，该系统是开展上述研究的基础和载体。
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\begin{enumerate}
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\item 主体平台\\
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主体平台是数字孪生系统的核心组成部分，负责整合各个子系统，以便在一个统一的环境中进行交互。它为用户提供了一个直观的界面，便于管理和监控数字孪生的实体。此外，主体平台还支持多种数据处理和分析功能，以帮助用户实现更高效的运营和决策。
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\item 渲染引擎\\
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渲染引擎是数字孪生系统的可视化组件，负责将数字孪生的实体模型转换为图像，以便用户更直观地观察和理解数字孪生的实体。不单纯同于游戏和三维设计软件的渲染引擎，因为模型数据中多了仿真数据和物理数据，同时系统有着实时孪生的需求，因此需要根据数字孪生需要对现有的渲染技术进行优化。
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\item 分布式消息网络\\
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分布式消息网络是数字孪生平台的通信基础设施，负责在各个节点之间传输数据和消息。它采用了先进的分布式技术，确保了平台在面对大规模数据和高并发请求时依然能够保持稳定的性能。分布式消息网络还具有很高的可扩展性和容错能力，可以轻松适应不断变化的业务需求。
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\item 状态-事件-时序模型\\
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状态与事件机制是数字孪生平台中的重要组成部分，负责实时监控和管理系统内的各个节点。它可以捕捉节点之间的状态变化，以及由此产生的各种事件，从而实现对整个系统的动态调整和优化。此外，节点状态与事件机制还为用户提供了丰富的实时数据和预警信息，有助于更加精确地掌握系统的运行状况。以状态和事件机制为基础而确定的时序模型，可以为数字孪生这个大的复杂网络提供预测功能，并能根据节点数据的不同特性采用不同的预测方法，以更好的预测整个系统的状态。
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\item 知识模型\\
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知识模型是数字孪生平台的智能核心，负责对各种数据和各个节点进行建模和分析，包含涉及节点所遵从的逻辑规则，是一种复杂系统交互规则，其实现时为用户提供更有价值的洞察和建议。采用了先进的仿真技术和机器学习技术，可以实现对复杂数据的处理和复杂场景的建模分析。
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\end{enumerate}
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