“數(shù)字孿生”這一概念僅僅是炒作，還是一個從新角度推銷建模軟件的把戲？在本篇文章中，我們討論了模型、App 和數(shù)字孿生之間的區(qū)別。我們得出的結論是，雖然這個概念（相對于其最初的表述）在一定程度上遭到了誤用，但它背后其實蘊含了實質性內容。

什么是數(shù)字孿生？

航空航天工業(yè)是最早使用數(shù)字孿生的行業(yè)之一。在一篇很有見地的論文中，Glaessgen 和 Stargel （參考文獻1 ）闡釋了數(shù)字孿生在飛行器認證和機隊管理中的應用，可以實現(xiàn)“持續(xù)地預測飛行器或系統(tǒng)的健康狀況、剩余使用壽命，以及任務成功概率?！睂?shù)字孿生的描述如下：“數(shù)字孿生是已建成飛行器或系統(tǒng)的一個集成的多物理場、多尺度、概率仿真，它借助了現(xiàn)有最佳的物理模型、傳感器更新和機隊歷史等來反映其對應的孿生實體飛行物的壽命?！?/span>

“數(shù)字孿生”一詞是由美國密歇根大學的 Michael Grieves 于2011年所創(chuàng)造的（參考文獻2 ）。早在2002年，這一概念就已由 Grieves 提出，但后來又被稱為“鏡像空間模型”。根據 Grieves 給出的定義，數(shù)字孿生概念由真實空間和虛擬空間組成，其中虛擬空間包含了從真實空間收集到的所有信息，它還包含從微觀層次到幾何和宏觀層次對物理設備或過程的高保真描述。數(shù)字孿生提供的這種描述應該“與物理孿生所提供的幾乎沒有區(qū)別。”（參考文獻3 ）

M. Grieves 給出的一些定義

• 數(shù)字孿生原型（Digital twin prototype，DTP）：用于數(shù)字孿生實例的原型，精確的高保真模型通常是這樣一個原型的組成部分。然而，這一原型還不（尚未）包括實測數(shù)據和來自特定物理設備的報告。

• 數(shù)字孿生實例（Digital twin instance，DTI）：包含特定產品、設備或過程的參數(shù)、控制參數(shù)、傳感器數(shù)據和歷史數(shù)據的數(shù)字孿生。例如，這樣的實例可以對特定戰(zhàn)斗機中的特定發(fā)動機進行壽命預測，如上文所述。

• 數(shù)字孿生聚合（Digital twin aggregate，DTA）：可能沒有獨立且唯一的數(shù)據結構的數(shù)字孿生集合。相反，DTI 這一組成部分可以相互查詢數(shù)據。

• 數(shù)字孿生環(huán)境（Digital twin environment，DTE）：用于操作數(shù)字孿生的集成多域物理場應用空間。

數(shù)字孿生概念中一個重要的要求是，它應該是對真實物理產品、設備或過程的動態(tài)和持續(xù)更新的表示，而不應該是對真實空間的靜態(tài)表達。真實空間和虛擬空間從產品、設備或過程的制造、操作到處置都是相互聯(lián)系的。來自傳感器的信息、來自用戶的報告以及通過制造和操作過程收集的其他信息，都必須連續(xù)地傳輸?shù)綌?shù)字孿生中?？捎糜谠O計和操作真實設備的預測、控制參數(shù)和其他變量都必須從虛擬空間連續(xù)地傳回真實空間。

與傳統(tǒng)模型相比，數(shù)字孿生在真實空間和虛擬空間之間有著非常緊密的聯(lián)系。

如果我們觀察噴氣式飛機在運行階段（包括態(tài)勢感知階段）的情況，飛機的傳感器和控制系統(tǒng)可能會不斷地向數(shù)字孿生發(fā)送數(shù)據。此外，飛行員還可以發(fā)送數(shù)據和報告。數(shù)字孿生可以向飛機傳回控制參數(shù)和報告。因此，數(shù)字孿生的某些方面可以實時運行，并部署在飛機的不同計算機系統(tǒng)中，而其他要求更高的任務可能無法在真實設備上實時運行。在任何情況下，真實空間和虛擬空間之間都存在著密切的聯(lián)系。

系統(tǒng)、子系統(tǒng)和虛擬子空間

我們可以想象得到，噴氣式飛機是一個極其復雜的系統(tǒng)，這種先進機器的高保真建模與仿真環(huán)境可能需要數(shù)百甚至上千個多物理場和多尺度模型才能準確描述。

例如，為了優(yōu)化噴氣飛機的性能，以及預測和控制燃燒的工作條件，噴氣發(fā)動機可以用燃燒模型來描述。CFD 模型也可以與燃燒模型耦合，而燃燒模型又可以與燃料分配系統(tǒng)的管流模型耦合。而且，冷卻系統(tǒng)可能需要一個特定的模型，其中管流模型可與固體傳熱和 CFD 耦合。此外，考慮到流場和流體所施加的力，多體動力學-流固耦合（fluid-structure interaction, FSI）模型可以預測和控制噴氣發(fā)動機某些部件的運動；可以進行結構力學分析，并可將其與某些關鍵部件的精確微觀材料模型耦合，這些關鍵部件則對疲勞和溫度循環(huán)表現(xiàn)得敏感。這些模型可以連續(xù)地從以下條件獲取數(shù)據：渦輪中的流量、氣體混合物的成分、溫度、噴氣發(fā)動機的轉數(shù)、振動、速度以及特定渦輪所有操作變量的歷史數(shù)據——而且，僅渦輪就還有許多其他方面的數(shù)據。

通過 CFD 和傳熱分析，可以計算出渦輪定子上的應力和應變。這些應力使工程師能夠估算出渦輪定子在因疲勞而面臨故障風險之前可能承受的循環(huán)次數(shù)。數(shù)字孿生實例記錄了溫度循環(huán)次數(shù)，以及定子在使用壽命期間承受的最大應力和應變。

噴氣式飛機的其他部件也需要同樣準確的描述。飛行控制、液壓、起落架和其他子系統(tǒng)可能有自己的數(shù)字孿生，而各數(shù)字孿生都由多物理場、多尺度模型、仿真數(shù)據、傳感器數(shù)據和歷史數(shù)據組成。

上圖顯示了戰(zhàn)斗機中一些最重要的子系統(tǒng)。數(shù)字孿生由許多不同的子空間組成，而這些不同的子空間又包含飛機每個子系統(tǒng)的模型、仿真數(shù)據、實測數(shù)據和報告。此類系統(tǒng)可以用數(shù)字孿生聚合來描述。

因此，數(shù)字孿生可能由許多虛擬子空間和子系統(tǒng)組成，這些虛擬子空間和子系統(tǒng)可相互通信并查詢信息，例如在數(shù)字孿生集合中。仿真數(shù)據管理系統(tǒng)可以協(xié)調不同的多物理場和多尺度模型之間的松散連接，如通過查詢來自另一個子系統(tǒng)的更新信息來執(zhí)行仿真。具有協(xié)同仿真功能的系統(tǒng)模型可用于運行需要不同子系統(tǒng)之間雙向耦合的仿真。

高保真模型、傳感器數(shù)據、歷史數(shù)據和用戶報告可用于產品、設備或過程的不同階段的數(shù)字孿生。對于上述噴氣式飛機的情況，數(shù)字孿生及其技術可應用于以下過程：設計、認證、制造、操作、態(tài)勢感知和使用壽命預測。（參考文獻1 ）

輕量級模型

高保真多物理場和多尺度模型可能需要計算機能力，并且可能需要很長的計算時間才能給出結果。然而，一些物理產品的系統(tǒng)可能需要實時的仿真數(shù)據；例如，用于上述噴氣式飛機的控制系統(tǒng)和實時診斷。為了能夠對來自真實系統(tǒng)的查詢進行快速回復的目的，數(shù)字孿生必須包含能夠提供快速回復的輕量級模型。

對這一簡單的基準機翼剖面進行精確 CFD 仿真（LES），需要耗費數(shù)小時才能在相對強大的臺式計算機上運行。而對真實機翼幾何結構進行相應的仿真，則需要在超級計算機上耗費數(shù)小時的計算。這類精確的仿真只能用于驗證一系列更簡單的模型，比如湍流模型，再到可以實時運行的非常簡單的集總模型。

輕量級模型的缺點在于它們的有效性范圍是有限的。數(shù)字孿生則可以通過使用高保真模型、傳感器和操作范圍的報告數(shù)據來持續(xù)驗證輕量級模型，以此擴大其有效性范圍。輕量級模型的更新可以是按計劃執(zhí)行的，而當操作范圍接近以前驗證過的范圍之外時也可以觸發(fā)更新。

輕量級模型的好處是顯而易見的：速度很快。通過戰(zhàn)斗機的例子就可以發(fā)現(xiàn)，輕量級模型能夠嵌入到控制這些子系統(tǒng)的子系統(tǒng)和計算機中。這些模型的持續(xù)更新和驗證可以借助傳感器和報告數(shù)據來完成，也可以通過與空軍設施的超級計算機進行高速通信來完成，其中高保真多物理場和多尺度模型同歷史數(shù)據和傳感器數(shù)據一起得到了部署。

炒作

通過以上討論，我們可以得出結論：大量的傳感器數(shù)據、歷史數(shù)據、報告、仿真數(shù)據和控制參數(shù)都必須在真實空間和虛擬空間之間發(fā)送，并存儲在一個統(tǒng)一的存儲庫中。針對軍用，所有這些數(shù)據資料都將在一個封閉系統(tǒng)內進行傳輸，在該系統(tǒng)中，噴氣式戰(zhàn)斗機使用軍事通信系統(tǒng)與空軍設施內的超級計算機進行通信。針對民用，對通信和計算的需求解釋了圍繞物聯(lián)網（internet of things， IoT）、5G網絡、機器學習和云計算連同數(shù)字孿生一起的炒作。封閉系統(tǒng)中的類似要求適用于軍事用途。

這些技術與數(shù)字孿生概念相結合具有真正的價值。這不僅僅是炒作!

民用方面，物聯(lián)網能夠傳輸傳感器數(shù)據，并將驗證和控制數(shù)據傳回設備中的嵌入式系統(tǒng)，這一點至關重要。機器學習，亦稱人工智能，它可以用來決定何時查詢或更新子系統(tǒng)、傳感器和不同的模型，以保持數(shù)字孿生和物理設備或過程的高保真。云計算可用于求解復雜的模型方程、驗證模型、過濾并處理實測數(shù)據、存儲并處理歷史數(shù)據，并根據用戶或 AI 的命令查詢不同的系統(tǒng)和子系統(tǒng)。因此，這個概念有其真正的價值，而不僅僅是炒作。

COMSOL Multiphysics? 和數(shù)字孿生

顯而易見，COMSOL Multiphysics? 軟件可以為數(shù)字孿生高保真描述的創(chuàng)建提供所需的多物理場和多尺度模型。此外，COMSOL? 軟件還能夠使用實測數(shù)據，并結合不同的參數(shù)估計、優(yōu)化和控制方法來控制和驗證這些模型。COMSOL Multiphysics 還提供了模型降階方法（參考文獻4 ）和集總模型方法，這些方法可用于生成并驗證輕量級模型。

COMSOL Multiphysics 模型還可以包含多個模型組件，以便借助能實現(xiàn)非常緊密耦合的組件對系統(tǒng)進行建模。例如，一個系統(tǒng)模型可以是噴氣式發(fā)動機的模型，其中包含一個用于燃料分配系統(tǒng)的管流模型組件、一個用于冷卻系統(tǒng)的組件、一個或多個用于發(fā)動機不同部件的結構模型組件、燃燒和 CFD 模型組件。

在 COMSOL Multiphysics 中，借助 COMSOL API 與 Java? 一起使用 可以實現(xiàn)真實空間和虛擬空間之間的緊密連接。包含在模型中的 Java? 程序可以與外部系統(tǒng)進行通信，例如，通過使用動態(tài)鏈接庫文件（dynamic link library files，dll-files）。得益于 Java? 生態(tài)系統(tǒng)，還可以將虛擬空間實現(xiàn)為 web 服務（比如運行在 Tomcat 中基于 Java? 的 web 服務），舉例來說，這種 web 服務可以提供表征性狀態(tài)轉移應用程序接口（representation state transfer application programming interface，REST API），用于與真實空間進行通信。這將會是數(shù)字孿生環(huán)境的核心部分。

運行 Apache Tomcat 的 Web 服務提供了一個 REST API，可以用來在物理設備和 COMSOL App 之間建立起緊密連接，從而實現(xiàn)數(shù)字孿生的創(chuàng)建。渦輪圖片由 Sanjay Acharya — Own work 提供，在 CC BY-SA 3.0 授權下使用，通過維基共享資源發(fā)布。

COMSOL Server? 用來對模型和 App 進行管理，這些模型和 App 可用于查詢輸入文件或運算符更新所觸發(fā)的仿真數(shù)據。此外，借助 COMSOL Compiler? 編譯的 App，可以用來接收輸入數(shù)據，并以控制參數(shù)和報告的形式生成輸出數(shù)據。COMSOL Server? App 和編譯的 App中的唯一局限是：在執(zhí)行過程中不能對輸入進行更新（這兩者與上面使用 COMSOL API for use with Java? 的示例截然相反，而后者則可以實時持續(xù)接收輸入數(shù)據）。

輸入在一開始執(zhí)行就已經完成，而在執(zhí)行過程中的輸出可能是連續(xù)進行的。因此，COMSOL Server? 和編譯的 App 的典型用法是在功能相對強大的計算機上運行高保真度描述。這些 App 可以在數(shù)字孿生中進行查詢，以生成用于驗證可能嵌入到產品、設備或過程中的輕量級模型的數(shù)據。

結束語

從上面的討論我們可以得出結論，數(shù)字孿生的概念不僅僅是炒作。在設計、制造、操作甚至是處理過程中，數(shù)字孿生能夠理解、預測和優(yōu)化產品、設備或過程，這便是其巨大的價值所在。例如，在戰(zhàn)斗機的例子中，數(shù)字孿生會遵循其物理對應物的產品生命周期，以相對較低的成本交付設計、控制和運行參數(shù)，以及進行安全和壽命預測。

COMSOL Multiphysics、COMSOL Server? 和 COMSOL Compiler? 都可以提供多物理場、多尺度和輕量級模型，以及數(shù)字孿生的驗證和控制方法，所有這些都可以通過真實的多物理場功能在真實空間和虛擬空間之間提供最高的保真度!

參考文獻

1. E. Glaessgen and D. Stargel, “The Digital Twin Paradigm for Future NASA and U.S. Air Force Vehicles,” 53rd Structures, Structural Dynamics and Materials Conference, 2012.

2. M. Grieves, “Origins of the Digital Twin Concept”, working paper, Florida Institute of Technology, 2016.

3. M. Grieves, “Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication,” Michael W. Grieves, LLC, 2014.

4. D. Hartmann, M. Herz, and U. Wever, “Model Order Reduction a Key Technology for Digital Twins”, Reduced-Order Modeling (ROM) for Simulation and Optimization, pp. 167–179, Springer, 2018.