数字孪生

概念定义

数字孪生（Digital Twin），也称数字镜像、数字化映射，是利用物理模型、传感器数据及运行历史，在虚拟空间中建立实体装备或系统的数字映射的技术。它通过仿真反映对应实体在全生命周期中的状态与变化，将现实物理系统的信息反馈到数字模型中。

数字孪生的映射对象可以是单个装备，也可以是由多个相互依赖的装备组成的系统。其核心特征包括高保真建模、实时感知反馈与虚实交互联动，数字模型与实体运行过程通过数据保持关联。

数字孪生以物理模型为基础，结合传感器采集的运行信息和历史数据，集成多学科、多物理量、多尺度与多概率的仿真过程，在虚拟空间中反映实体装备的运行状态及生命周期过程。

在运行过程中，实体侧的状态信息进入数字模型，模型结合仿真与分析形成对运行状态、性能变化及行为的描述。借助实时感知反馈和虚实交互，数字孪生可用于状态监测、性能预测与行为优化，形成虚实融合的闭环系统。

物理模型与仿真模型承担实体映射和仿真计算的作用。多学科、多物理量及多尺度仿真共同描述实体装备的不同特征，高保真建模则用于建立与对应实体相联系的数字表达。

传感器与运行历史数据构成数字孪生的数据基础。传感器提供运行过程中的状态信息，历史数据记录实体过去的运行情况，两者与物理模型共同参与仿真及分析。

边缘计算和云平台为数据处理、模型运行及虚实交互提供支撑。它们与传感器、数字模型结合，使感知、分析与反馈形成相互连接的技术体系。

数字孪生可应用于产品设计、产品制造、医学分析与工程建设等领域。在产品设计与制造场景中，数字映射将产品或装备的物理模型、运行数据及生命周期过程联系起来，为状态分析、性能预测和行为优化提供支持。

在装备系统应用中，数字孪生既可围绕单个实体开展状态监测，也可针对彼此依赖的多个装备建立系统级映射，将相关装备纳入共同的虚拟环境进行仿真与分析。

数字孪生概念最早由 Michael Grieves 提出，早期称为“信息镜像模型”，后来演变为数字孪生。随着生成式人工智能、预测性分析算法、边缘计算及云原生架构的发展，数字孪生系统逐步融合智能分析、预测与决策能力。