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流光年华 数据孪生技术拾遗( 三 )


拾遗4：模型实时性也是数字孪生体建设中需要关注的需求在"拾遗1"中已经提到数字孪生体建设主要是站在全局角度对对象进行优化 ， 在"拾遗2"中提到按照数字孪生体建设的目标对数字孪生模型进行降阶 。 在建立特定对象的数字孪生模型时 ， 还要充分考虑对象可能存在某此实时性的特性和数字孪生体模型的时效性问题 。
例如 ， 在上面提到的城市能源网络中 ， 电力系统具有一个根据未来用电量预测进行调节的5分钟周期 ， 调节逻辑可用下图简述 。
再例如 ， 在前期相关文章中提到的无人机系统的数字孪生模型 ， 无人机的数据孪生模型（性能计算模型）的主要目的是为无人机操作员提供未来时刻无人机的状态与位置等数据 ， 这就要求无人机数字孪生模型必须具有超实时性 ， 无人机系统的操作逻辑可如下图所示 。
从上述两个实用性例子可以看出 ， 数字孪生模型的实时性要求可能是一个常见的要求 。
拾遗5：数字孪生模型的建立也可以从一个片段或一个侧面着手虽然从最高期望上讲 ， 数字孪生是着眼于全局的优化 。 但从当前已经完成的数字孪生案例看 ， 真正解决某个城市、企业、产品的完整数字孪生的案例基本上还处于构想阶段 ， 往往是从某个环节或某个侧面入手的 ， 例如 ， 基于GIS和BIM技术建立城市建筑的数字孪生体、城市交通数字孪生体等 ， 它们是城市数字孪生的一个侧面而不是城市数字孪生体本身 ， 这可能是当前数字孪生体建设中可能的解决方案与途径 。 下面是两个比较成功的基于一个环节或侧面的数字孪生案例 。
案例1：美国海军舰船数字孪生项目
美国海军舰船数字孪生项目是着眼于海军舰船的维护保养与后勤保障而设立的一个项目 ， 主要是在舰船上安装相应的传感器 ， 将舰船的实时数据传递回来 ， 与舰船数字孪生模型进行整合 ， 形成一个物理与信息验证平台 ， 无缝融合测量数据与基于物理实体的模型 ， 用于预测和优化海军舰船平台性能和材料状态 。 建立一个模型驱动的技术框架 ， 用于提供资源配置、后勤规划和现场决策的概率性信息数据 。
飞机前起落架数字孪生解决方案是ORACLE公司针对飞机降落过程中由于前起落架油压过低可能引起 ， 起落架意外收起而引发事故的问题而建立的 。 其主要解决方案是通过在飞机前起落架上安装应用传感器检测液压油的压力和温度 ， 通过不断记录飞机每个飞行起落的相关数据 ， 通过数据拟合与回归分析建立飞机前起落架意外收起的液压油压力阀值 ， 进而建立起相应的预防性维护机制 ， 降低了飞机降落前起落意外收起事故发生的风险 。
数字孪生是当前IT业的一个热门话题 ， 从概念到解决方案众说纷纭 ， 但从总体上看 ， 数字孪生要站系统与全局优化的角度看待问题 ， 正所谓不谋全局者不足于谋一域；数字孪生是个新概念 ， 并不意味着数字孪生模型就一定高精尖 ， 通过合理、合适的降阶 ， 找到解决问题的最佳解决方案是关键；数字孪生目标的提出要有理、有据、有节 ， 不可无限拔高 ， 过分追求完美 ， 正如"理想很丰富、现实很骨感"；数字孪生建设要高处着眼、低处入手 ， 从一个个侧面、一个个环节入手解决现实性问题 。
【流光年华 数据孪生技术拾遗】抛砖引玉 ， 随笔以飨 。


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