数字孪生五维模型

导读：

数字孪生(DigitalTwin)，是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。这个定义基本上道出了数字孪生的本质是基于物联网、传感器、模型、数据、映射、仿真多学科技术的集成应用，核心要解决的是设备全生命周期的管理。

数字孪生的首要任务是创建应用对象的数字孪生模型。Grieves教授最初定义了数字孪生三维模型，即物理实体、虚拟实体及二者间的连接。北京航空航天大学数字孪生技术研究所在数字孪生三维模型的基础上，增加了孪生数据和服务两个新维度，使数据孪生可以进一步在更多领域落地应用

MDT=(PE,VE,Ss,DD,CN)

其中：PE表示物理实体，VE表示虚拟实体，Ss表示服务，DD表示孪生数据，CN表示各组成部分间的连接。

根据上式，数字孪生五维模型结构如下图所示：

1、物理实体(PE)

物理实体是数字孪生五维模型的基础，主要包括各子系统具备不同的功能，共同支持设备的运行以及传感器采集设备和环境数据。对物理实体的准确分析与有效维护是建立数字孪生模型的前提。

2、虚拟实体(VE)

虚拟实体模型包括几何模型、物理模型、行为模型和规则模型，从多时间尺度、多空间尺度对物理实习进行描述和刻画，形成对物理实体的完整映射。可使用VR与AR技术实现虚拟实体与物理实体虚实叠加及融合显示,增强虚拟实体的沉浸性、真实性及交互性。

3、服务(Ss)

服务对数字孪生应用过程中面向不同领域、不同层次用户、不同业务所需的各类数据、模型、算法、仿真、结果等进行服务化封装，并以应用软件或移动端App的形式提供给用户，实现对服务的便捷与按需使用。

4、孪生数据(DD)

孪生数据是数字孪生的驱动，集成融合了信息数据与物理数据，满足信息空间与物理空间的一致性与同步性需求，能提供更加准确、全面的全要素/全流程/全业务数据支持。

5、连接(CN)

连接模型包括连接使物理实体、虚拟实体、服务在运行中保持交互、一致与同步以及连接使物理实体、虚拟实体、服务产生的数据实时存入孪生数据，并使孪生数据能够驱动三者运行。

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