数字主线与数字孪生技术发展及在复杂产品研制中的应用

导语随着数字仿真等信息技术的发展，数字主线与数字孪生作为可以实现物理实体空间与数字虚拟空间的信息智能交互的数字工程技术，已成为复杂产品研制与系统管理控制领域的研究热点，也是下一代工业生产制造智能化转型发展的重要方向。为更好地理解该项技术并扩展其在复杂产品研制中的应用，介绍基于复杂产品系统全寿命周期背景下的数字主线和数字孪生技术的相关基本概念，梳理数字主线和数字孪生技术的发展现状。在此基础之上，重点分析这项技术在产品设计与分析阶段、生产与验证阶段以及管理与保障阶段的制造全寿命周期中的实际应用，以期为武器装备数字化研制提供一定的理论参考和借鉴。

引 言

在当今各行业复杂程度不断加深的背景下，随着信息技术的发展与融合应用，以云计算、大数据、人工智能等为代表的前沿技术与理论也在快速发展与迭代创新。我国已出台了“中国制造2025”“互联网+”等战略，旨在利用新型技术推动产业转型。技术不仅带来数字化，也将必然引导自动化，尤其是产品大规模定制和软件组件的重要性不断上升，给工业制造业等带来了新的挑战。数字化技术被视为实现更高水平生产力的抓手与机遇，数字化制造技术也因此掀起了新一轮的信息革命浪潮。2013年，美国空军开展顶层科技发展规划，并发布文件《全球地平线》。该文件将数字主线与数字孪生两项技术列为数字化制造发展的颠覆性技术。此后，美国波音、洛克希德·马丁、诺斯罗普·格鲁曼等企业纷纷开启数字化项目的应用研究，并取得相关成果。

1. 数字主线与数字孪生的基本概念

1.1数字主线

美国学者Kraft指出，数字主线（Digital thread）是可进行配置以及拓展的一种分析架构，主要应用于企业级的复杂组织体。在整个复杂产品系统全寿命周期中，研发人员需要将整个研制过程中的零散数据进行整合，转化成有效信息并将其传递给各工序管理者或负责人以便决策。数字主线可以加速这一过程中数据、信息和知识之间的可控相互作用能够提供集成的企业级视角，利用工艺技术相关数据与信息的无缝交互与集成分析，对复杂产品制造存在的问题与风险进行动态分析与评估，最终达到缩短复杂产品制造寿命周期各流程迭代时间的目的。此外，数字主线也是一种可连接数据流的通信框架，能够为复杂产品全寿命周期中孤立视图提供集成视图，它可以使产品模型在获取关键数据的同时进行双向同步，最终实现模型在产品全寿命周期的有效传递、引用与反馈。

1.2 数字孪生

美国国家航空航天局在阿波罗项目中首先提出产品“孪生体/双胞胎（twins）”的概念。2003年，美国密歇根大学教授Grieves首次提出了数字孪生（Digital Twin）的概念，即“一种与特定实体等价的虚拟数字化表达”。随后，美国国防部在航天产品健康监测、维保等过程中引入了这一概念。数字孪生是指充分利用可用模型、感知信息以及输入数据，建造多物理、多分辨率和多概率的系统集成仿真，在虚拟环境中由数字线索完成映射，并预测相对应的物理实体寿命周期过程。

复杂产品数字孪生具备几个特点。首先，数字孪生能够对复杂产品的物理状态进行描述，通过快速构想并填充缺失的碎片化信息，在生产制造车间现有实物产品及其虚拟产品信息基础上实现对实物产品的优化；其次，数字孪生通过不断扩展、积累相关知识，能够及时发现虚拟状态与物理状态复杂产品间的差距，并根据动态变化及时调整；再次，数字孪生通过对物理空间生产制造系统行为进行模拟复现，将复杂产品与其生产制造系统在物理空间模型与数字空间模型中进行实时交互，达到远程控制的目的。传统的产品设计建模建立的是静态、理想化的产品信息模型，忽略了与产品实际加工、装配和检测等实测数据的偏差，而数字孪生则强调对产品真实状态的描述，它不仅可以利用高保真建模技术，同时还可以使用高实时交互反馈、高可靠分析预测等数字化手段，将产品的理想设计信息与其实际加工、装配和检测等制造信息进行统一，建立基于数字孪生技术反映产品制造状态的信息模型，准确描述并管理每个产品的真实数据，实现与产品设计信息模型的有机融合，提高整个数字孪生模型系统的精度。综合上述分析，数字主线作为通道、方法和接口对数字孪生产生的模型、数据进行访问、整合以及转换，可以实现复杂产品在不同空间的信息双向处理和全面追溯，进而完成复杂产品系统全寿命周期的管理。

1.3 数字主线与数字孪生在产品全寿命周期中的应用

目前，数字主线和数字孪生通过具体活动技术数据集成，为产品全寿命周期提供更高效和更灵活的数字化手段，为项目验证提供更好的决策依据。数字主线由原来的复杂产品设计与服务阶段开始向生产制造阶段延伸，并为数字孪生提供访问、整合和转换能力，实现贯通复杂产品运行概念、解决方案和研制的全寿命周期业务过程的数字空间和物理空间信息的双向共享/交互和全面追溯。

2. 数字主线与数字孪生的发展现状

2.1 数字主线

随着复杂产品系统大规模协作制造，国外国防部门以及工业巨头正在积极研究数字主线，并推出了各自的数字主线理念，现已陆续取得成果。例如，2017年，美国国防部发布制造工程战略，数字主线是该战略的重要推进方向。美国空军提出了使用数字工程技术对A-10战斗机机翼进行升级改造的计划。该项计划利用数字化设计将机翼零件和组件进行模型格式统一，并结合产品寿命周期管理，构建了维护阶段的数字主线，在实现战斗机减重的同时也大幅提高其寿命。洛克希德·马丁公司在设计开发F-35战斗机和生产的早期阶段就采用了数字主线的思想，实现了F-35通用产品模型和图样的统一配置管理、基于工程数据的工厂自动化、数字主线对人员的直接指导、制造过程偏差的快速识别和纠偏等。该公司还提出名为“产品数字宇宙”（Product Digiverse）的新一代数字化技术发展理念，目的是实现整个产品全寿命周期的经济性、效率和协作性的提升。除此之外，通用航空集团、参数技术公司等也积极探索数字主线在企业数字化转型中的应用。

国内学者在数字主线方面也进行了一些研究。周军华等指出数字孪生的演进需要数字主线和数据驱动作为支撑，提出了一种面向数字孪生的武器系统数字主线构建技术。王焱等针对航空产品制造需求，分析了智能生产系统的结构、组成及关键要素，并根据制造过程中信息流主线将智能生产过程分成两条数据链路，形成生产系统的“数字主线”。刘婷等探讨了将数字主线应用于航空发动机等复杂系统领域的可能性，提出了面向航空发动机的数字主线基本框架，从而实现实物空间内部、虚拟空间内部以及实物空间和虚拟空间之间三者的互联。此外，在民用领域，国内研究人员针对煤炭智能开采有效管理，石油长输管道设计、施工到运维整个寿命周期的数据传递，变电站作业流程监管数字化，企业生产过程安全预防的精准化与智能化管理等领域需求，进行了数字主线技术的相关应用研究，分析了数字主线应用的关键点和系统中数字主线的作用。

2.2 数字孪生

在国外，数字孪生技术相关应用研究发轫于国防军工领域。2012年，美国国家航空航天局和美国空军共同提出面对未来飞行器的数字孪生范例。近年来，洛克希德·马丁、诺斯罗普·格鲁曼、空中客车等军工巨头积极推进数字孪生技术在武器系统设计研发、生产制造、运行维护等方向的应用。例如，洛克希德·马丁采用数字孪生技术将F-35的生产周期缩短了5个月，生产成本降低1000万美元。达索航空公司将基于数字孪生理念建立的虚拟开发与仿真平台用于“阵风”系列战斗机的设计过程改进，以降低成本、提升质量。

由于通用电气、西门子等公司的推广，数字孪生技术近年来在工业制造领域同样得到快速发展。通用公司利用大数据、物联网等先进技术，实现了对航空发动机的实时监测和维护判断，而西门子则于2017年底正式发布了完整数字孪生体的应用模型。Stojanovic等研究了一种基于数据驱动的孪生模型的改进方案，并提出了一种具有自我意识的数字孪生模型概念。Cecil等讨论了工业4.0背景下基于物联网具有促进分布式工程伙伴之间快速、敏捷协作潜力的网络物理框架的设计和实现。Kritzinger等通过对制造业数字孪生文献、集成程度进行分类综述后，认为数字孪生按照虚实融合程度可划分为数字孪生、数字投影和数字模型。

国内对数字孪生技术的研究和工具平台研发虽然起步较晚，但也取得了一定进展和成果。在数字孪生技术研究方面，庄存波等系统阐述了产品数字孪生体的内涵，并提出了产品数字孪生体在产品全寿命周期不同阶段的实施途径。王鹏等提出面向数字孪生的动态数据驱动建模与仿真方法，解决了信息物理系统中动态实体的运行建模与仿真结果的差异问题。曹增义等提出了面向航空发动机研制过程的数字孪生技术应用架构，从实际执行层面分别对工艺、制造、装配、维保的数字孪生模块进行关键支撑技术分析，并开展相关应用实践，为运用数字孪生技术进行航空发动机研制提供了理论和方法参考。孟松鹤等给出了数字孪生各个阶段的演进及应用的方式方法、技术与工具，探索其模型在智能生产各阶段的应用。总体来说，目前针对数字孪生技术的研究和应用还处于初级阶段。

3. 数字主线与数字孪生在全寿命周期的应用

数字主线与数字孪生技术正在被逐步应用于产品全寿命周期的各个环节，即产品设计与分析、生产与验证以及管理与保障，这对于提高复杂产品的研发质量、制造的生产效率、设备的预测性维护具有重要意义。

3.1 设计与分析阶段

从系统工程流程来看，在设计阶段，首先要根据工程要求和条件制定一套详细的设计标准，随后完善设计以符合这些标准，并通过一系列分析和开发测试确认设计是否符合这些标准。以航天某飞行器研制为例，工程与制造开发阶段通常包括关键设计审查，之后才可以进行开发性测试与评估之系统的制造。

3.1.1 在详细设计的前期审核中的应用

美国国防部要求研制项目在进入工程与制造开发阶段前，必须定义完整的系统规范和设计要求，以便进行详细设计。在详细设计前期的审核过程中，要求呈现零部件的几何尺寸和材料规格，而目前的设计标准方针使得详细的设计要求、设计标准和分析方法难以满足系统化规范化等多方面的要求。

数字主线可以提供关于复杂产品要求和标准的权威数字模型，便于将装备研制、生产、维修及保障等流程中的要求提前纳入，及时改进优化产品设计及研制，形成闭环。同时，数字主线有助于开发者重新审查不同组件要求相关的所有决策，使设计规范更容易满足设计要求。

3.1.2在“预测式”详细设计方面的应用

当前的详细设计主要以2D文档作为指南进行材料和制造工艺的选择。这种设计方法忽略了研制过程中材料性能的时时转变，应用设计指导时容易产生误差以及可制造性（零部件几何形状和相关几何公差要求）的变化。同时，这种误差会限制将设计性能与生产相结合的能力。基于数字主线的集成计算材料工程在未来的角色越来越重要，将成为制造设计与快速制造的重要推动者。数字主线将获取集成计算材料工程模型的权限与结果，在采购中使用集成计算材料工程模型，并与工程性能模型集成，从而保障设计质量，这种设计方式被称为数字化详细设计。数字主线使详细设计过程首次具备了分析评估体系、网络、模块化开放式架构，使详细设计能够更加精确地指导制造。

3.2生产与验证阶段

在生产与验证阶段，数字主线可以改善优化航天领域复杂产品的设计制造过程。数字主线采用概率、模型降阶等手段及方法对生产系统的设计进行分析，在充分了解整个生产在试系统后，将飞行试验、风洞试验等试验数量降到最低；再利用完整有效的有限元结构进行分析，以便支撑设计与试验结果快速闭环。此外，数字主线与数字孪生通过构型管理，集成各流程点的信息，将提升生产与试验阶段的能力，大幅缩短研制周期，降低成本。

3.2.1在虚实结合方面的应用

在复杂产品的制造过程中，工作人员首先对生产过程数据进行收集，然后将其对应的数字主线模型与信息处理模型形成关联，即物理状态与虚拟状态的产品形成一一映射与关联，使通过有限元获得的模型不仅可以显示在屏幕上，同时还能够在多方面、多维度与现实中的产品互动。例如，将设计方案数据与实际监测数据、虚拟状态中显示异常的点状数据以及经过自动检验后续操作的可行性数据等进行比对。通过将物理状态的产品与虚拟状态的产品形成互动，提高实际生产制造过程中产品的质量与生产效率。

3.2.2在产品构型管理中的应用

产品构型管理通常也称为产品的技术状态管理。在复杂产品生产和应用过程的全寿命周期中，构型管理是以产品结构为组织方式，关联并管控产品全过程链条数据，以达到控制产品数据一致性和有效性的一种数据管理技术。

如前文所述，基于数字主线，利用数字孪生技术可在虚拟空间中构建物理空间的复杂产品模型，将产品的虚拟状态与物理状态一一形成映射，再通过物理系统向虚拟空间数字化模型进行数据反馈，最终实现复杂产品全过程数据实时管理和控制。由于构建全寿命周期的产品模型覆盖产品在物理研制生产制造中的所有流程与要素，因此，在技术状态验证审核时，便能够与其设计研制时的数据建立关联，这样不仅可以减少技术状态审核与技术状态纪实中虚拟模型与实际研制数据之间的对比工作，同时还能提升审核效率以及对一致性的判断力。此外，数字孪生模型中包含了产品技术状态数据，可实现对产品技术状态更改、修订、删除等的实时动态响应，达到不同阶段技术状态协同控制的目的，为产品设计及生产制造奠定基础。技术状态项在复杂产品研制全寿命周期中包括图样设计、工艺策划与制定、生产制造、试验检测等过程，不同过程中产生的各项数据在产品研制过程中将得到进一步优化，通过与模型特征建立对应联系，从而实现虚拟模型驱动控制下的产品研制。针对技术状态管理过程中的技术状态标识、控制、纪实、审核与验证项，同样可以对所有数据的收集、传输和反馈的过程建立模型特征联系，实现模型驱动。

3.3管理与保障阶段

针对复杂产品的管理以及维修保障情况，需要对产品所处的环境、所在的具体空间位置、使用状态、质量表现以及其所具备的功能状态等进行跟踪与监控，这些均依托于数字主线技术来进行。数字主线能够将产品的实时情况、性能表现以及使用维修等进行数字化并形成数据，不仅可以直观发现产品存在的质量问题，还可以利用这些数据对产品进行故障分析及寿命预测。若复杂产品已经存在故障与缺陷，数字主线技术能够将问题存在的具体位置进行快速定位，实现对故障问题的记录与分析。

3.3.1在产品维修预测中的应用

为了加强维修效能和效率、制定综合预测性维修方法、提高装备可靠性等，美国国防部于2012年10月颁布了DODI4151.22《增强型基于状态的维修（CBM+）》指令，要求对反映设备实际状况的各项参数进行测量，以降低维修的停机时间与成本。通过对产品的使用及运行状态等进行监测，发现问题后可及时预警并通知维修保障人员采取措施。由于对产品的预警监测是实时更新的，因此维修时间并不固定，而是由保障维修负责人根据实际情况进行判断。

为了更精准地预测产品使用寿命，美国空军通过数字主线构建数字孪生体，利用数字孪生技术集成不同的物理属性机体。此外，美国空军还将获得的数字孪生体样机用于开发飞机的疲劳跟踪流程，通过数字孪生体样机对疲劳裂纹扩展性能、初始裂纹尺寸、载荷等因素进行预测，并通过贝叶斯网络的结构化应用来预测裂纹尺寸的概率分布，实时更新疲劳裂纹扩展趋势，实现了维修的“可预测化”。

3.3.2在延长产品使用寿命方面的应用

通过对产品的数字孪生体及实时数据进行采集，可以实时跟踪产品服役情况，利用所获得的有效信息（如飞行数据、贮存数据、环境适应性数据等）进行分析，使用概率分析方法量化使用风险，有利于提升产品故障诊断和寿命预测能力。美国空军研究实验室联合波音公司共同开发出F-15C机体数字孪生模型及分析框架，结合一系列建模仿真工具，完成对产品有限元网格的划分以及多数据、多维度的模拟仿真工作，对其载荷与边界条件、残余应力、材料微结构不确定性进行管理与预测，实现了对产品结构完成完整性的诊断。通过预测结构组件的寿命期限，可对结构检查和维护时间进行动态调整，进一步提升效率。此外，已完成的维护活动数据会存储记录在数字主线中，并可随时随地进行提取和访问，有利于产品后续的维护保障。

4. 结语

以系统工程为基础，数字主线和数字孪生已经成为军工数字工程概念的关键实现要素，通过采用基于数字、基于模型的方法来改进数据和信息在产品整个寿命周期中的创建、管理和使用，加快了数据和信息之间的相互作用，使决策者能够更高效地将数据转换成为有效信息，提升决策能力。这将对航天武器装备、复杂产品等在迭代更新、设计研制、生产过程中的缺陷规避与处理，以及维修保障工作效率和产品的质量产生很大影响。后续将在本研究基础上，持续跟踪并深入分析数字主线与数字孪生等相关技术在国内外典型型号研制生产过程中的应用，并进行相应的大数据统计与分析，从而能够进一步改进复杂产品研制流程，以期提高产品的设计质量。