数字孪生建模研究综述报告

本文由Fei Tao、Bin Xiao、Qinglin Qi（通讯作者）、Jiangfeng Cheng和Ping Ji合作完成，作者团队分别来自北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院（Beihang University）和香港理工大学工业与系统工程学系（The Hong Kong Polytechnic University）。该综述发表于2022年7月的《Journal of Manufacturing Systems》第64卷，系统梳理了数字孪生（Digital Twin）建模领域的研究进展。

研究背景与主题
数字孪生作为数字化转型的核心技术，通过数据与模型驱动实现物理实体的监测、仿真、预测和优化。本文聚焦数字孪生建模的理论体系及其模型特征，旨在解决两大问题：一是现有研究对模型属性和功能的表层分析较多，缺乏对多维模型深层次特征的探讨；二是建模技术分散，缺乏统一框架。研究目标包括：（1）从应用领域、层级、学科等六个维度总结数字孪生模型；（2）基于建模理论体系的六个方面分类现有研究；（3）归纳建模使能技术与工具；（4）提出未来研究方向。

核心内容与框架
1. 数字孪生模型的多视角分析
- 应用领域：覆盖制造（占比近50%）、能源、航空航天等12个领域。例如，制造业中数字孪生已应用于从零件到工厂的全尺度场景，而医疗领域尚处探索阶段（仅涉及心血管单元模型）。
- 层级结构：提出“单元-系统-系统之系统（SoS）”三级划分。制造领域以设备（单元）、产线（系统）、车间（SoS）为例，但跨层级耦合多限于几何维度，物理与逻辑维度关联薄弱。
- 学科交叉：涉及机械、电气、数据科学等43个学科，但学科间知识转化不足。例如，机电液一体化建模需融合多学科知识以实现机床故障预测。
- 模型维度：几何、物理、行为和规则四维模型构成虚拟映射基础。制造业中29项研究实现全维度建模，但其他领域（如医疗）存在维度不均衡问题。
- 通用性：区分特定模型（如磷酸盐管道流程模型）与通用模型（如五维数字孪生框架），后者可跨领域指导应用但缺乏标准化方法。
- 功能：涵盖可视化、预测等18类功能，但需增强时空动态因素的鲁棒性。

1. 数字孪生建模的六维理论体系

   • 模型构建：90篇文献中77.59%聚焦此环节。几何建模通过点云（Point Cloud）和BIM技术实现高保真；物理建模依赖有限元分析（Finite Element Modeling）；行为建模需处理随机干扰（如随机建模技术）；规则建模通过机器学习（如MCMC算法）挖掘隐式知识。
     
   • 模型组装与融合：静态结构建模技术（Static Structure Modeling）解决几何约束，Petri网（Petri Net）处理动态行为融合。案例显示，CNC机床需融合电-液-机多学科模型形成智能闭环。
     
   • 模型验证与修正：通过小位移旋量理论（Small Displacement Torsor Theory）检测装配误差，等参变换（Isoparametric Transformation）调整矩阵参数。
     
   • 模型管理：仅3篇文献涉及，需扩展至权限与技术工具管理。
     

2. 使能技术与工具

   • 技术：有限元建模、降阶建模（Reduced-Order Modeling）等支持多维度建模；Kalman滤波（Kalman Filter）用于模型融合。
     
   • 工具：ANSYS（多物理场仿真）、Simulink（动态系统建模）、TensorFlow（规则建模）等工具分散于各环节，但缺乏全流程集成平台。
     

研究价值与亮点
1. 理论贡献：首次提出数字孪生建模的六维理论体系，填补了模型组装、融合等环节的研究空白。
2. 实践指导：归纳284个应用案例的技术路径，如医疗领域通过血流方程融合器官模型。
3. 创新点：
- 提出层级化模型分类框架，揭示制造与医疗领域的共性结构；
- 强调四维模型融合的重要性，如几何-物理耦合提升仿真精度；
- 指出通用模型标准化是未来关键，需开发跨领域建模语言。

未来方向
作者建议：（1）建立跨学科知识转化机制；（2）开发集成化建模平台；（3）加强医疗、化工等薄弱领域的多维建模研究。本文为数字孪生从理论到工程化提供了系统性方法论，对智能制造和智慧城市等领域具有重要参考价值。

（注：全文基于对296篇文献的统计分析，其中制造领域占比58%，工具链部分涵盖15类软件技术。）