很多小伙伴玩家都不太清楚我的前世模拟器|数字孪生的前世今生，那么今天解雕侠小编给大家带来一篇 相关的文章，希望大家看了之后能有所收获，最后请大家持续关注我们！
随着我国社会经济的快速发展，我国制造业规模连续多年位居世界第一，但总体上大而不强，存在很多薄弱环节和短板，尤其是在制造业方面。质量管理和品牌建设。 与世界发达国家相比，还有很大差距。
数字孪生的热度
数字孪生（Twins）的普及已经成为不争的事实。 数字孪生的概念起源于制造业，现已广泛应用于智慧城市、智慧交通、智慧农业、智慧医疗、智能家居等行业。 简而言之，数字孪生无处不在。
本文首先简要回顾了国内外关于数字孪生研究和应用的典型工作，并将现有的数字孪生工作按性质分为两类：一类工作侧重于如何开展工程应用，解决实际问题； 另一类工作侧重于探索数字孪生本身的运行机制、运行方式或运行模式。 在此基础上，我们对德国工程师协会/电气工程师协会（VDI/VDE）技术委员会于2020年2月发布的报告《设备生命周期中的仿真和数字孪生》给出了评论。
具有更多工程应用意义的 NASA 数字孪生
1960年代，美国NASA（国家航空航天局）实施了一系列载人登月任务，简称阿波罗计划（ ），目的是实现载人登月和现场考察的月亮。 在项目期间，NASA 在地面上建立了一套完整的高水平半物理仿真系统，用于训练宇航员和任务控制人员进行所有任务操作，当然也包括各种故障场景的处理任务。
在 11 和 13 中的任务完成过程中，其中一些故障场景处理证明了其价值。这些不同的模拟器由计算机网络控制。 十个模拟器联网以模拟一个大问题。 四台计算机用于指令舱模拟器，三台计算机用于登月舱模拟器。 在模拟训练中，真实的只有机组人员、驾驶舱和任务控制台，其他一切都是一堆电脑、一大堆公式、经验丰富的技术人员模拟出来的。
图中，前面是登月舱模拟器，后面是指令舱模拟器（图片来自NASA）
在具体的工程实践中，美国宇航局首先意识到了建造实体孪生体的重要性。 随着计算机和网络技术的飞速发展，特别是软件技术和仿真技术的高度发展，各种物理孪生对象在功能和行为上完全可以被计算机系统仿真所替代。 双胞胎的概念已经成为理所当然的事情。
基于其成功的工程实践，NASA 在 2010 年发布的 Area 11 技术路线图的基础部分首次提出了数字孪生（Twins）的概念。其定义为：“数字孪生是对车辆或车辆的集成模拟具有多个物理量和多个空间尺度的系统。模拟使用最有效的物理模型、传感器数据更新、飞行历史等，来反映其对应的孪生对象在飞行中的生存状态。”
2010年，NASA提出了数字孪生的概念，具有明确的工程背景，即服务于自身未来太空任务的需求。 NASA认为，随着时间的推移积累的航天器设计、制造、飞行管理和支持的方法和方法（相似性、统计模型失效分析、原型验证等）在技术和成本上都不能满足未来的需要。深空探索（更大的空间尺度、更极端的环境、更多的未知因素）需要一种新的工作模式，称为数字孪生。
在其Area 12技术路线图中，列出了材料、结构、机制等技术探索内容。 其中一个重要的内容就是对应任务的各种模拟。 见下图。 这些模拟必须能够控制车辆的全生命周期支持。 将这些模拟与实时状态数据、历史维护数据和机载健康管理（IVHM）相结合，就是其数字孪生的意义所在，是NASA追求的一种新的工作模式。
NASA 数字双胞胎用于以下用途：
首先，在发射前预演航天器的未来任务清单。 它可用于研究各种任务参数下的结果，确定各种异常的后果，并验证减轻故障、故障和损坏的策略的有效性。 此外，可以确定发射任务成功概率最高的任务参数。 第二，镜像飞行双胞胎的实际飞行过程。 在此基础上，对飞行双胞胎的状态进行监测和预测。 第三，完成对可能发生的灾难性故障或损坏事件的现场取证。 第四，作为修改任务参数结果的研究平台。
NASA的数字孪生体，基于以往在太空任务中的实践经验和未来太空任务的要求，非常重视仿真的作用。 NASA要完成的太空任务涉及天上、地下、材料、结构、机构、推进器、通信、导航等多学科，是一个极其复杂的系统工程。 因此，NASA更加重视对以上内容的综合仿真，从某种意义上说，是其系统工程方法的落脚点。 从另一个角度来看，NASA 的数字孪生相当于其基于仿真的系统工程。
AFRL 的数字双胞胎具有更多工程应用意义
2009年，AFRL（美国空军研究实验室）启动了“机身数字孪生”项目，简称ADT。 该项目综合了每架飞机在制造过程中的静强度数据、每架飞机的飞行历史数据以及日常运行维护数据，采用仿真方法对飞机机身疲劳裂纹进行了预测，实现了飞机结构。 寿命管理有效提升机身运维效率，以及机身使用寿命。
这项工作发表在 EJ 等人撰写的《life using a twin》一文中。 2011年。文献指出ADT项目是2009年启动的。因此我的前世模拟器，有学者认为AFRL最先提出了数字孪生的概念。 我个人的看法是，考虑到文章公开发表的时间，以及以往工程实践的规模和影响力，认为NASA最先提出数字孪生的概念还是比较科学的。
一个更理论化的数字双胞胎
2002年在密歇根大学为建立PLM（产品生命周期管理）中心所做的面向业界的演讲中，首次提出了PLM概念模型，并将真实空间、虚拟空间、从模型中出现的真实空间到虚拟空间的数据流、虚拟空间到真实空间的信息流、虚拟子空间的表达方式如下图所示。
根据我后来的说法，这已经具备了数字双胞胎的所有要素。 这个模型在后来的PLM课程中被称为镜像空间模型（Model），在他2006年出版的《The Next of Lean》一书中被称为信息镜像模型。
2011年，在他出版的著作《精益》中，PLM概念模型仍被称为信息镜像模型。
2014 年，我写了一份白皮书——Twin：在 2011 年的书中提到，其中引入了“数字孪生”一词，这归功于与他共事的 NASA 的 John。
2016 年，Twin: 在与 John 合着的文章中声称，2011 年的书中仍然使用了信息镜像模型的表达方式，但在这里使用“数字孪生”一词来指代描述信息的模式镜像模型的协作者，依附于信息镜像模型。
虽然在2016年的文章中说是它首先给出了数字孪生的概念，但是对于是谁首先提出这个概念，业界仍然存在一些争议。 事实上，2014年发表的白皮书和2011年出版的书都落后于NASA技术路线图（2010年）的发表时间。 其中的缘由，恐怕也只有当事的两人才能说清楚了。 但这一切都不能抹杀Twin在抽象清晰表达方面的贡献。
还是在2016年的这篇文章中，他和John提出了数字孪生体的类型-Twin（DTP），数字孪生体的实例-Twin（DTI），数字孪生体的集合-Twin（DTA），数字孪生体的环境-Twin (DTE) 等概念。 同时，对数字孪生可以解决的问题进行分类：第一类是（PD），预期的结果； 第二类是（PU），得到预期的意外结果； 第三类是（UD），意想不到的预期结果； 第四类是（UU），意想不到的不良结果。
虽然我们将是第一个提出数字孪生的研究者，但在公开发表的数据方面存在争议，但我们不能否认在数字孪生的理论和方法上做出的杰出贡献，尤其是其总结的真实空间和虚拟空间. 空间、来自两个空间的数据或信息的交互以及反射或镜像构成了数字孪生的方法论方面的基础。 到目前为止，各种数字孪生方法论的工作都没有超出给定的框架。 尤其是他对数字孪生可以解决的现实世界问题的划分，不完善和优雅，基本涵盖了数字孪生的范围。
数字孪生的理论工作对数字孪生的推广应用起到了至关重要的作用。
数字孪生
2017年和2018年，数字孪生被列为十大技术趋势之一，对数字孪生的热情起到了推波助澜的作用。 它将数字双胞胎定义为对象的数字表示。 数字孪生可以分为三类：
● 离散数字孪生（双胞胎）：单个产品/设备、人员或任务的虚拟复制品，用于监控和优化单个资产、人员和其他物理资源。
复合数字孪生（双胞胎）：用于监控和优化链接在一起的离散数字孪生的组合使用，例如汽车和工业机器等多组件系统。
● 组织数据孪生（twins of - DTO）：DTO 是复杂和大型实体的虚拟模型，由其组成部分的数字孪生组成。 DTO 用于监视和优化高级服务的性能。
在实践中，更多关注的是数字孪生在物联网领域的应用。 根据一项内部调查，在所有愿意实施物联网的企业中，有 59% 的企业已经实施或正在实施数字孪生。 与2017年和2018年数字孪生在新兴技术成熟度曲线中的定位相比，这个比例落地得有点快，让人感到有些意外。
被收购咨询公司的分析师 Maria 在一篇公开发表的博文中给出了三种实现数字孪生的方法。
1. 购买支持数字孪生的应用程序
供应商：GE、IBM、SAP 和
2.客户自主研发
支持数字孪生的技术供应商：、Atos、IBM、和 Mavim
3. 基于商业化的数字孪生模板
供应商：ANSYS、SAP、GE 和
我们不能确定的是玛丽亚是否能代表意见。 如果是这样，就可以解释为什么数字孪生没有被列入 2020 年的十大技术趋势。由此可见，即使你不是神，有时也会误入歧途。
国内数字孪生理论研究工作
2004年，中国科学院自动化研究所王飞跃研究员发表了《复杂系统的并行系统方法与管理与控制》一文。 文章中首次提出并联系统的概念。 平行系统（ ）是指由一个自然的真实系统和一个或多个相应的虚拟或理想人工系统组成的共同系统。 通过实际系统与人工系统的互联互通，对两者的行为进行实时动态对比分析我的前世模拟器，以虚实交互，人为引导虚实。 ，实际上接近于人工，达到有效解决和学习训练的目的。 我们完全可以将并行系统中的人工系统理解为物理系统的数字孪生体。 需要强调的是，王飞跃提出并行系统（数字孪生）作为解决复杂系统问题的方法论。
即将赴智研所的赵敏、宁振波在《铸魂——软件定义制造》一书中对数字孪生体的理解和定位如下：可以数字化'”。 在后台，通过软件定义，在数字虚拟空间中创建的虚拟事物与物理物理空间中的真实事物形成一个虚拟-真实的精确映射，在形状、形状、纹理、行为和发展规则上非常相似，使得物理孪生与数字孪生存在多样化的映射关系，具有不同的保真度（现实/抽象等）。 笔者个人的“虚体测试，实体创新”是对数字孪生机制最简洁的总结。
南山工业研究院林雪萍在“知识自动化”微信公众号发表的文章《数字孪生：第四象限的崛起》中，利用二维象限工具，完美诠释一款产品，从设计到制造, to Use and , 数字孪生在全生命周期的动态演进过程，根据不同的象限，形象地指出了数字孪生的重要作用，如下图所示。 其中，三个新的信息渠道正是数字孪生发展过程的不断丰富和充实。 在我看来，林雪萍给出的二维象限结构也可以发展成三维螺旋结构，表达数字孪生在产品升级和持续改进中的作用，会更加完美。
北航陶飞等在CIMS期刊发表《数字孪生五维模型及十大领域应用》，给出数字孪生的五维模型，MDT=(PE,VE,Ss,DD,CN) . MDT 是一个通用的参考架构。 孪生数据（DD）集成了信息数据和物理数据。 服务（Ss）面向不同领域、不同层次的用户，以及不同业务在数字孪生应用过程中所需要的各类数据和模型。 、算法、仿真、结果等被打包为服务，连接（CN）实现物理实体、虚拟实体、服务和数据之间无所不在的产业互联。 尺度表征和描述物理实体。 五维模型对数字孪生的实施具有重要的指导意义。 在工程应用中，模型可以直接映射或转化为面向服务的软件架构。
盛开的数字双胞胎
在数字孪生理论推广之后，数字孪生引起了各界人士的关注，受到了各界人士的热烈追捧。 在制造业，做产品设计的在用数字孪生，做产品生命周期管理（PLM）的在用数字孪生，做制造过程管理的在用数字孪生，做产品售后的在用数字孪生服务都在用数字孪生，做设备故障诊断也在用数字孪生，就连搞自动化、工控、机器人的也在用数字孪生……更神奇的是，数字孪生的概念迅速普及走出制造业，应用于智慧城市、智慧交通、智慧农业、智慧医疗、智能家居等行业。 总之，数字孪生无处不在，数字孪生似乎是各行各业数字化的灵丹妙药。
尽管数字孪生的概念一直被业界疯狂追捧，但令人惊讶的是，数字孪生概念在诞生近20年的时间里，在内涵上并没有实现。 一致。 相反，随着数字化浪潮的不断推进，人们赋予数字孪生内涵，但差异不断拉大，无论是在国内外。 究其原因，数字孪生体的定义抛开了具体工程应用背景的限制，同时其给出的定义覆盖面过于宽泛，给人留下了广阔的想象空间。 尤其需要指出的是，数字孪生已经成为国内外各大软件厂商宣传产品的有力思想工具。
尽管各行各业的人站在自己的立场上，为了不同的目的，对数字孪生的定义也大相径庭，但这些定义的共同点是，数字孪生都被简洁地定义为物理对象的数字表示。 而这个定义接近于回归数字世界或计算机运行的基本原理。 详见“数字化企业网”微信公众号发布的文章《数字孪生——一半火焰，一半海水》。 关于数字孪生的各种应用，参见e-works黄培在“数字企业网”微信公众号发表的文章《数字孪生应用的十大关键问题》。
德国人务实的工作方式
德国人非常清楚数字孪生还没有一个完全一致的定义，但他们也看到了数字孪生理论体系给实际工程应用带来的价值。 因此，德国人并没有把主要精力放在提出和解释自己的数字孪生概念上，而是直接面向实际工程应用。 报告题目为“设备生命周期中的模拟与数字孪生”，而不是使用“XX”数字孪生，或基于数字孪生的“XX”等国内外同类工作的常见形式，体现了德国人天性务实，态度谨慎。
德国工程师协会和电气工程师协会VDI/VDE测量与自动化技术协会（GMA）要解决的问题是其工程实践中遇到的普遍问题：如何开发自动化工厂和自动化更高效的机器，以及如何有效地操作这些自动化工厂和自动化机器。
与 NASA 一样，VDI/VDE 测量和自动化技术协会 (GMA) 非常重视建模和仿真所发挥的重要作用。 在白皮书“工厂生命周期中的模拟和数字孪生”中，技术委员会 6.11 虚拟调试的成员描述了对机械装配单元和泵测试台的需求，作为未来工厂或系统建模和模拟的示例技术生命周期研发组件的愿景显示了实现数字孪生所需的仿真方法的进一步发展，以及建模和仿真工具发展的实际推动力。 其核心是数字孪生，在自动化工厂系统或产品开发中的研发和应用，以及运营和服务阶段。
基于仿真的虚拟调试目前存在以下问题：
● 组件级别的详细分析选项，但系统级别的功能有限。
• 模型和模拟的有限重用。
• 无递归，即项目中后来的更改不会保留在早期模型中。
●在工程过程中仅部分地、孤立地结合仿真技术。
• 模型/仿真与运行中的物理系统之间没有直接联系，尤其是没有集成。
• 迄今为止，没有或很少使用操作并行模拟。
将NASA基于仿真的系统工程提升为基于数字孪生的系统工程具有一定的新颖性。
给出数字孪生体的开发步骤：
● 定义一种语言或统一的建模标准，以实现机器或系统和DT 的跨学科模型的建模或组合。
●可执行仿真自动从DT导出，用于开发阶段的虚拟验证，其中模型在环（MiL）、软件在环（SiL）和硬件在环（HiL）测试使用场景。
● DT 的自动特征化——在所有可用信息的子集的意义上——对应于一个或多个任务和生命周期中的相应阶段，以及学科、模型的广度、知识的深度。
●将“真正的双胞胎”与其跨学科的“虚拟双胞胎”相结合，即在运营和服务阶段的一种特殊形式的数字双胞胎。
建议将数字双胞胎作为一个明确的产品和系统组件。
数字孪生环境下的仿真技术需求总结如下：
●模块化仿真模型
● 确保分发仿真模型的专业知识
●描述和定义仿真模型的详细程度
●联合仿真
● 在多功能平台上使用数字孪生进行虚拟调试
●仿真模型质量的定义与评价
●使用3D规划数据
●“真孪生”与数字孪生的联系
● 详细设备模型的统一和互换性
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