【数字孪生】 第一章 数字孪生基础概念核心知识点

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1.1 起源与发展

起源

数字孪生的概念最早可以追溯到NASA的阿波罗项目，该项目中使用了两个完全相同的空间飞行器。中国的“地面空间站”则是一个1:1物理在轨运营支持系统。2003年，美国密歇根大学的Michael Grieves教授提出了“物理产品的数字等同体”的概念，到了2010年，NASA明确了航天器数字孪生的概念，并于2012年与AFRL合作提出了飞行器数字孪生体范例。

发展阶段

概念提出阶段（2003-2011）：此阶段主要由高校和军方机构主导，例如提出了数字线程、数字织锦等相关概念。

应用萌芽阶段（2012-2016）：工业软件巨头如西门子、PTC、达索等开始布局，并推出了相关的解决方案。

快速发展阶段（2017至今）：数字孪生技术与人工智能、5G等新兴技术融合，广泛应用于工业、交通、医疗等领域，并在多个国家上升为国家战略。

1.2 核心定义

狭义定义：按照时间顺序将数据区块串联成链式结构，通过密码学保证不可篡改的分布式账本。

广义定义：利用块链式数据结构存储数据、分布式节点共识算法更新数据、密码学保障安全，并使用智能合约编程操作数据的分布式基础架构与计算范式。

多维度定义汇总

提出者/机构	核心定义要点
Michael Grieves	虚拟信息结构，全尺度描述物理制成品，包含物理产品、虚拟产品和数据连接三部分。
NASA	集成多学科/多物理量/多尺度/多概率仿真，反映实体装备的全生命周期。
ISO/IEC	具有数据连接的数字表达，实现物理与数字状态的同步收敛。
数字孪生体联盟	通过算法引擎表征数字模型，分析测量数据，同步状态并优化实体行为。

1.3 核心特征

• 数据驱动：以物理实体和仿真数据为基础，推动模型的更新与优化。
• 模型支持：核心在于建立机理模型或数据驱动模型，实现虚拟与现实的交互。
• 软件定义：将模型代码化、标准化，动态模拟物理状态和规则。
• 精准映射：通过感知和建模技术，实现物理空间与赛博空间的全面呈现。
• 智能决策：融合AI技术，实现监测、诊断、预测和自主决策功能。
• 双向映射与动态交互：物理系统与数字系统实时连接、动态交互，并进行迭代优化。

1.4 五维结构模型

物理实体：指客观存在的物理系统，如设备、车间等，包含传感器感知模块。

虚拟模型：是物理实体的数字化镜像，集成了几何、物理、行为和规则四层模型。

服务系统：提供评估、控制、优化等智能服务的信息系统，例如SCM（供应链管理）和PLM（产品生命周期管理）。

孪生数据：涵盖物理实体、虚拟模型和服务系统的全生命周期数据，包括实时数据、历史数据和知识数据。

连接：实现四要素间实时数据传输与交互的纽带。

1.5 与相关技术的区别

与CPS对比

	CPS	数字孪生
起源	2006年美国国家科学基金会提出	2010年NASA定义航天器数字孪生
范畴	偏科学范畴	偏工程范畴
核心要素	强调传感器和执行器	强调模型和数据
信息映射	一对多映射	一对一映射

与虚拟样机对比

虚拟样机主要用于设计阶段的验证，与实物联系较弱；而数字孪生贯穿全生命周期，实现虚实之间的实时交互与动态更新。

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关键词：核心知识点 知识点 第一章 Michael 国家科学基金