数字孪生模型毕业论文

不存在、破损的、无法公开的文化文物可以通过数字孪生还原，现存的文化文物也可以通过数字孪生更好地保护延长生命周期。

Digital twin最为重要的启发意义在于，它实现了现实物理系统向赛博空间数字化模型的反馈。这是一次工业领域中，逆向思维的壮举。人们试图将物理世界发生的一切，塞回到数字空间中。只有带有回路反馈的全生命跟踪，才是真正的全生命周期概念。这样，就可以真正在全生命周期范围内，保证数字与物理世界的协调一致。

各种基于数字化模型进行的各类仿真、分析、数据积累、挖掘，甚至人工智能的应用，都能确保它与现实物理系统的适用性。这就是Digital twin对智能制造的意义所在。

智能系统的智能首先要感知、建模，然后才是分析推理。如果没有Digital twin对现实生产体系的准确模型化描述，所谓的智能制造系统就是无源之水，无法落实。

原理

最早，数字孪生思想由密歇根大学的Michael Grieves命名为“信息镜像模型”（Information Mirroring Model），而后演变为“数字孪生”的术语。

数字孪生也被称为数字双胞胎和数字化映射。数字孪生是在MBD基础上深入发展起来的，企业在实施基于模型的系统工程（MBSE）的过程中产生了大量的物理的、数学的模型，这些模型为数字孪生的发展奠定了基础。

2012年NASA给出了数字孪生的概念描述：数字孪生是指充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据，集成多学科、多尺度的仿真过程，它作为虚拟空间中对实体产品的镜像，反映了相对应物理实体产品的全生命周期过程。

为了便于数字孪生的理解，庄存波等提出了数字孪生体的概念，认为数字孪生是采用信息技术对物理实体的组成、特征、功能和性能进行数字化定义和建模的过程。

数字孪生体是指在计算机虚拟空间存在的与物理实体完全等价的信息模型，可以基于数字孪生体对物理实体进行仿真分析和优化。数字孪生是技术、过程、方法，数字孪体是对象、模型和数据。

进入21世纪，美国和德国均提出了Cyber-Physical System（CPS），也就是“信息-物理系统”，作为先进制造业的核心支撑技术。CPS的目标就是实现物理世界和信息世界的交互融合。

通过大数据分析、人工智能等新一代信息技术在虚拟世界的仿真分析和预测，以最优的结果驱动物理世界的运行。数字孪生的本质就是在信息世界对物理世界的等价映射，因此数字孪生更好的诠释了CPS，成为实现CPS的最佳技术。

什么是数字孪生技术

顾名思义，是指：针对现实物理世界中的事物，通过数字化的手段，在数字世界构建出一个一模一样的虚拟事物。这个虚拟事物就像是真实事物的孪生兄弟，具有相同的“形”和“态”。

将真实事物以数字化方式在虚拟空间呈现，主要作用就是：可以在虚拟空间里操控虚拟模型，观察、研究虚拟模型的变化，从而模拟、预测真实事物在真实环境中的变化规律。

数字孪生技术的核心

数字孪生技术是从仿真技术发展而来的。仿真技术在上个世纪就已经大规模使用，而数字孪生技术的概念直到2002年才由美国Grieves教授提出。在Gartner每年公布的十大战略科技发展趋势中，数字孪生技术作为智能制造的关键技术之一连续多年名列榜单。

数字孪生技术的核心元素，是数字化模型的建立。建模方法一般可以划分为两类：第一性原理或基于物理的方法，以及数据驱动的方法；实际应用中往往是各种建模行为和建模方法的综合。好的模型，既能逼真地描述真实事物的外在形状，又能准确地反映真实事物的内在变化规律。

与数字化模型紧密相关的是数据和算法。数据是模型的输入，它们可能来自于各种传感器的实时采集，也可能来自于系统以往的历史积累。算法通常是深度学习的，通过对大量历史数据的分析处理，不断地建立、完善模型的内在处理逻辑；实时数据输入到模型后，算法对数据进行分析处理，然后基于已建立的内在处理逻辑做出判断，进而控制模型做出相应的变化。

数字孪生助力汽车产业

数字孪生技术在各行各业都可以应用，具体到汽车行业，可以用于研发、制造、销售、售后等产业链各个环节，例如：

研发阶段

在汽车市场竞争日益激烈的今天，以更少的成本和更快的速度将更好的产品推向市场，这是所有主机厂都渴望达到的理想境界。借助数字孪生技术，设计者可以在虚拟空间里测试、验证、优化其产品设计，快速、低成本实现产品的迭代。法国软件公司达索，利用其CAD和CAE平台3D Experience，准确进行空气动力学、流体声学等方面的分析和仿真，为宝马、特斯拉、丰田等汽车公司优化其产品设计，大幅度提高产品流线性，减少空气阻力。

制造阶段

生产过程仿真。在产品生产之前，就可以通过虚拟生产的方式来模拟不同产品、不同参数、不同外部条件下的生产过程，实现对产能、效率以及可能出现的生产瓶颈等问题的提前预判，加速新产品导入的过程。

数字化产线。将生产阶段的各种要素，如原材料、设备、工艺配方和工序要求，通过数字化的手段集成在一个紧密合作的生产过程中，并根据既定的规则，自动的完成在不同条件组合下的操作，实现自动化的生产过程；同时记录生产过程中的各类数据，为后续的分析和优化提供依据。

关键指标监控和过程能力评估。通过采集生产线上的各种生产设备的实时运行数据，实现全部生产过程的可视化监控，并且通过经验或机器学习建立关键设备参数、检验指标的监控策略，对出现违背策略的异常情况进行及时处理和调整，实现稳定并不断优化的生产过程。

销售阶段

在汽车销售过程中，借助数字孪生技术，结合VR/AR，可以为用户提供沉浸式的体验，让用户在虚拟空间操控驾驭汽车，全方位地感受汽车在各种环境各种场景下的性能和魅力，激发用户的购车欲望。

售后阶段

特斯拉公司为其生产和销售的每一辆电动汽车都建立数字孪生模型，相对应的模型数据都保存在公司数据库。每辆电动车每天报告其日常经验，并通过数字孪生的模拟程序使用这些数据来发现可能的异常情况并提供纠正措施。通过数字孪生模拟，特斯拉每天可获得相当于160万英里的驾驶体验，并在不断的学习过程中反馈给每辆车。

实际应用存在的问题

数字孪生技术给我们描绘出了一幅美好的远景，就像在科幻电影中表演的那样：一堆数字模型摆在我们面前，我们拖拉扯拽一顿操作，然后神奇的事情就能发生。然而在现实中，数字孪生技术却处于一种尴尬的境地：关键核心的地方不敢用，不那么关键核心的地方却用不起。

究其原因，就在于我们很难为真实事物建立一个能完全反映其全部特征和规律的数字对应。现实中的事物是运行在一个复杂的环境中，一个被人忽视的细节可能就会导致严重的后果。可以想象一下，在那种性命攸关的场景，谁敢把自己的命运交给一堆数字模型来决定？我们甚至可能永远也无法100%模拟真实的事物，只能是高度的接近。为了追求最后剩下的那百分之几的完美度，人们往往需要付出极大的代价。

未来，随着技术的进步，模拟的逼真度会越来越高，成本会越来越低，到那时，才是数字孪生技术真正发挥其威力的时候。但在目前，我们需要看到这项技术的前景，就要开始布局，投入人力和财力进行研究和实践。

在国内，已经有一些企业在研究、运用数字孪生技术。但是，与其他技术领域情况类似，我们青睐、擅长技术的集成和应用，而技术本身所依赖的底层平台和工具却少有人愿意花力气投入研发，基本都是直接使用国外现成的。“不要重复造轮子”，在IT界这是一句流行很广的话。但是在当今的国际形势下，关键的轮子还得自己会造，否则别人不卖轮子给你，你就要出问题了。我们应该扶持和引导对底层基础平台和工具的研发投入，而不是只对能迅速变现的技术应用集成感兴趣。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

数字孪生作为一种新兴技术，可以与物联网、大数据、人工智能等新信息技术集成与融合，以实现更加全面和智能的应用。以下是数字孪生五维结构与其他新信息技术的集成与融合方式：1. 物联网：数字孪生可以基于物联网技术获取现实世界中的传感器数据，并将其整合到数字孪生模型中，形成一个虚拟的环境。这样可以更好地掌握物理系统的状态和运行情况，从而进行优化和改进。2. 大数据：数字孪生可以利用大数据技术对海量数据进行处理和分析，从而发现系统潜在的问题，并提供相应的解决方案。此外，数字孪生也可以将大数据应用于模型的训练和优化中，提高模型的精度和可靠性。3. 人工智能：数字孪生可以利用人工智能技术对模型进行智能化分析和优化，从而提升系统的性能和效率。例如，可以使用机器学习技术对模型进行训练，实现自主优化和决策。4. 云计算：数字孪生可以将数据和计算资源放置在云端，在任何时间和地点都可以进行数据的访问和处理。这样可以方便地实现多个设备之间的协同工作，并提高系统的可靠性和安全性。5. 区块链：数字孪生可以利用区块链技术保证模型的安全性和透明度。例如，可以使用区块链技术对模型进行验证和审计，防止模型被篡改或误用。综上所述，数字孪生五维结构可以与物联网、大数据、人工智能等新信息技术集成与融合，以实现更加全面和智能的应用。通过这些新技术的支持，数字孪生可以更好地模拟现实世界中的物理系统，并提供相应的解决方案，帮助我们更好地理解和管理物理系统。