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数字产品定义（Digital Product Definition, DPD）经历了从二维到三维的转变过程。在此过程中，产业界提出了以产品设计为核心的数字模拟（Digital Mock-Up, DMU）、虚拟样机等技术，使得产品设计信息的定义和表达日益完善。近年来，国内外制造业的实践证明，三维数字化产品定义模式已逐渐成熟，并多次证实其效益。然而，现有的数字化产品定义仍存在一些问题，如产品描述不涉及制造、运行和维护阶段，产品定义与过程定义间缺乏相关性，以及后续模拟基于“理想定义”对实际产品的指导有限等。为解决这些问题，数字孪生技术应运而生，被誉为是有望改变未来航空制造“游戏规则”的顶级技术。
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当前，数字孪生技术的发展方向和难点主要集中在数据质量与精度、可视化与交互性提升、模型与知识分析存储、数学分析与仿真技术、模型快速构建技术、多领域应用实践和实时性应用等方面。本研究从以下三个方面展开，提出了性能高效、易用、快速构建场景的通用数字孪生平台方案，并尝试实际应用。
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首先，在数据质量和精度方面，本研究探索了一种自主分布式实时消息通信网络，以确保在硬件网络内满足消息实时性要求，并在整个系统内保证消息的发送、分发、存储和响应效率。
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其次，在模型与知识分析存储方面，本研究探讨了一套利用图谱或语义构建逻辑模型的系统，并为用户提供方便的场景内各节点交互响应逻辑编辑以及虚拟场景内仿真分析逻辑。通过参数化设计模型及模型间交互逻辑，并设计合适的模型存储结构，大大简化了模型与知识在各端的存储和传输。
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最后，在实时性应用方面，基于前两个技术，本研究探索了系统全生命周期应用方案技术，从历史数据分析、实时场景内数据监控与逻辑响应，到未来部分数据推演仿真，实现单个孪生场景的历史、现在与未来数据统一整合，大幅拓展了数字孪生技术的应用范围。
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然而，在实际应用场景中，我们仍会面临许多复杂的现实问题，如海量信息的建模与处理、模型的结构化和专有化等。在单一场景中，可能需要构建数千个数字孪生实体并处理每秒数十万级别的数据。如何利用现有知识快速推演模型，以及如何关联、分析和响应海量异构数据，依然是在探索研究前述两个技术方向时需要努力解决的现实难题。
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未来的研究将继续关注数字孪生技术在数据质量与精度、模型与知识分析存储、实时性应用等方面的突破和发展。为了应对实际应用中遇到的挑战，我们需要深入研究海量信息建模与处理方法、优化模型结构化与专有化技术、提高数字孪生技术在多领域的应用实践能力以及实现实时性应用的落地。
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通过不断地研究与实践，我们有望构建一个更加高效、易用和快速适应各种场景的通用数字孪生平台，以满足未来航空制造业以及其他制造领域的需求。数字孪生技术的发展将为产业界带来巨大的潜力，为提高产品设计、制造和维护的效率和质量发挥重要作用。
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