美国国防分析研究院数字化制造技术的发展现状及发展趋势

0 前言

20世纪中叶以来，随着微电子、自动化、计算机、通信、网络、信息、人工智能等高新技术的快速发展，新一轮以信息革命为核心的新技术革命浪潮席卷而来。被启程。数字化制造就是在这样的背景下应运而生。广义的数字化制造技术是指将信息技术应用到产品设计、制造和管理等产品全生命周期，以提高产品开发效率和质量，降低研发成本的总称。为达到快速响应市场的目的所涉及的一系列活动。数字化制造一般包括数字化设计、

从1950年代的CNC加工开始，数字化制造技术的发展大致经历了四个主要阶段：1）以CAD/CAPP/CAM等计算机辅助技术为代表的第一代数字化制造技术（从20 1960 年代至 1980 年代初）：个别技术和本地系统的应用阶段。这一阶段的主要内容是数控技术、CAD、CAPP、CAM、CAE、CAT、成组技术、MRP/MRPⅡ等单项技术和柔性制造系统。在这个阶段，人们开始以计算机为主要技术工具和手段，进行产品设计、分析、工艺规划和制造，对各种信息进行处理，以提高产品开发的效率和质量。2） 以集成制造技术为代表的第二代数字制造技术（1980年代至1990年代初）：即由信息集成、功能集成和流程集成组成的企业级集成应用阶段。这一阶段以计算机集成制造（CIMS）为代表，通过信息与过程的集成，解决了单元技术发展带来的信息孤岛问题。同时，为了减少串行设计方法带来的大量返工问题，国防分析院提出了并行工程的思想数字孪生的发展趋势，随后出现了虚拟制造等制造模式。3）

4）以智能制造技术为代表的第四代数字制造技术（2010年代至今）：实现高效、优质、柔性、清洁、安全生产，提高企业对市场的快速反应能力和国际竞争力。智能制造的概念诞生于1980年代，但在这个阶段才受到广泛关注和快速发展。2015年是我国实施未来十年制造强国战略的行动计划，是实现未来30年制造强国梦的基础性文件。《中国制造2025》明确提出：“智能制造是新一轮科技革命的核心，出现在这个阶段（由德国联邦教育与研究部和联邦经济与技术部于2013年在汉诺威工业博览会上提出）数字孪生的发展趋势，而“工业4.0”的内涵是利用信息物理系统（Cyber​​-，CPS），将生产中的供应、制造、销售信息数字化、智能化，最终实现快速、有效、个性化的产品供应。制造业正在向智能化转型推进。

从上述数字化制造技术的发展历程来看，数字化制造技术的关键问题之一就是数据的管理，从最初的产品模型数据管理到车间现场的制造数据，甚至是生产车间的数据管理。整个产品生命周期。应该说随着基于模型的定义MBD、产品数据管理PDM、模型轻量化技术的成熟，产品模型的数据表达越来越完善，产品制造过程和产品服务的数据管理问题( ) 过程日益突出。尤其是随着国内外制造企业研发生产过程自动化、数字化、智能化水平的逐步提高，随着大数据、物联网、移动互联网、云计算等新一代信息通信技术的快速普及和应用，制造业数据源和数据量急剧增加。因此，如何在产品全生命周期内实现多源异构动态数据的有效整合和管理，并在此基础上实现产品研发和生产中各项活动的最优决策，成为一项工程任务。在此背景下，数字孪生逐渐引起国内外学者的关注。制造业数据源和数据量急剧增加。因此，如何在产品全生命周期内实现多源异构动态数据的有效整合和管理，并在此基础上实现产品研发和生产中各项活动的最优决策，成为一项工程任务。在此背景下，数字孪生逐渐引起国内外学者的关注。制造业数据源和数据量急剧增加。因此，如何在产品全生命周期内实现多源异构动态数据的有效整合和管理，并在此基础上实现产品研发和生产中各项活动的最优决策，成为一项工程任务。在此背景下，数字孪生逐渐引起国内外学者的关注。

本文首先回顾了数字孪生的产生背景，系统阐述了数字孪生技术、数字孪生和产品数字孪生的概念和内涵。在此基础上，建立了产品数字孪生的架构。介绍了产品数字孪生在产品设计阶段、制造阶段和服务阶段的实施途径，最后指出了产品数字孪生的发展趋势。

1 数字孪生的产生与演变

在制造中使用“双胞胎”概念可以追溯到美国宇航局的阿波罗计划。在这个项目中，NASA 需要建造两个完全相同的航天器。留在地球上的航天器称为双胞胎，用于反映（或反映）正在执行任务/情况的航天器的状态。在飞行准备期间，被称为双胞胎的太空飞行器被广泛用于训练；在任务执行过程中，双胞胎用于在地面精确的类太空模型中进行模拟测试，尽可能准确地反映和预测正在执行的航天器在任务中的状态，从而协助在轨宇航员做出在紧急情况下最正确的决定。从这个角度来看，可以看出，孪生实际上是通过仿真实时反映真实运行的原型或模型。它有两个显着的特点：1）孪生，所反映的对象是外观（指产品的几何形状和大小）、内容（指产品的结构组成及其宏观和微观物理)和(指产品功能和性能)基本相同；2） 允许通过模拟等方式镜像/反映真实的运行情况/状态。需要指出的是，此时的双胞胎仍然是真实的物体。双胞胎和要反映的对象是外观（指产品的几何形状和尺寸）、含量（指产品的结构组成及其宏观和微观物理性能）和性能（指产品的功能和性能）基本相同；2） 允许通过模拟等方式镜像/反映真实的运行情况/状态。需要指出的是，此时的双胞胎仍然是真实的物体。双胞胎和要反映的对象是外观（指产品的几何形状和尺寸）、含量（指产品的结构组成及其宏观和微观物理性能）和性能（指产品的功能和性能）基本相同；2） 允许通过模拟等方式镜像/反映真实的运行情况/状态。需要指出的是，此时的双胞胎仍然是真实的物体。

2003年，该教授在密歇根大学的产品生命周期管理课程中提出了“虚拟数字表示等同于实物产品”的概念，并给出了定义：特定设备或一组设备的数字复制品，可以抽象地表示一个真实的设备，可以作为在真实或模拟条件下进行测试的基础。该概念源于希望更清晰地表示设备的信息和数据，希望能够将所有信息汇总在一起以进行更高级别的分析。虽然这个概念当时不叫数字孪生（2003-2005年称为“镜像空间模型（Model）”，2006-2010年称为“信息镜像模型（Model）”，它是 概念模型具有数字孪生的所有组成部分，即物理空间、虚拟空间以及两者之间的关联或接口，因此可以认为是数字孪生的原型。2011 年，教授在他的《几乎完美：通过产品生命周期管理推动创新和精益产品》一书中引用了他的合作者 John 的术语来描述概念模型——数字双胞胎（Twin），该模型至今仍在使用。其概念模型如图1所示，主要包括三个部分：1）物理空间中的物理产品；2）虚拟空间中的虚拟产品；3）物理空间与虚拟空间之间的中介数据和信息交换接口。以及两者之间的关联或接口，因此可以认为是数字孪生的原型。2011 年，教授在他的《几乎完美：通过产品生命周期管理推动创新和精益产品》一书中引用了他的合作者 John 的术语来描述概念模型——数字双胞胎（Twin），该模型至今仍在使用。其概念模型如图1所示，主要包括三个部分：1）物理空间中的物理产品；2）虚拟空间中的虚拟产品；3）物理空间与虚拟空间之间的中介数据和信息交换接口。以及两者之间的关联或接口，因此可以认为是数字孪生的原型。2011 年，教授在他的《几乎完美：通过产品生命周期管理推动创新和精益产品》一书中引用了他的合作者 John 的术语来描述概念模型——数字双胞胎（Twin），该模型至今仍在使用。其概念模型如图1所示，主要包括三个部分：1）物理空间中的物理产品；2）虚拟空间中的虚拟产品；3）物理空间与虚拟空间之间的中介数据和信息交换接口。

图1 数字孪生概念模型

这个概念模型极大地扩展了阿波罗计划中的“双胞胎”：1）双胞胎被数字化，创造出与实物产品外观、内容和性质相同的虚拟产品；2）引入虚拟空间，建立虚拟空间与物理空间的关系，相互交换数据和信息；3）形象直观地体现了虚实融合、虚控现实的理念；4）将这一理念拓展延伸，除了产品之外，适用于工厂、车间、生产线、制造资源（站台、设备、人员、物资等），可以在虚拟空间中建立相应的数字孪生。

但这一概念和模式在 2003 年提出时并没有引起国内外学者的重视，主要是因为：1）当时生产过程中收集产品相关信息的技术手段是有限，而且大多是手动和手动的方法。基于纸质文件，实现生产数据的在线实时采集尤其困难；2）实物产品的数字化描述还不成熟，相关软硬件无法支持对虚拟空间中实物产品的相关属性和描述进行精确定义和描述。行为; 3）当时的计算机性能和算法很难实现大数据的实时处理，

2011年之后，数字孪生迎来了新的发展机遇。2011年，数字孪生由美国空军研究实验室提出并进一步发展，以解决未来复杂服役环境下的飞机维修和寿命预测问题。他们计划在 2025 年交付一个新的航天器模型和一个与物理产品相对应的数字模型，一个数字孪生，而数字孪生在两个方面是超现实的：1） 包含所有几何数据，例如加工误差；2） 包含所有材料数据，例如材料微观结构数据。2012年，美国空军研究实验室提出了“机身数字双胞胎”的概念：机身数字双胞胎，作为正在制造和维护的机身的超现实模型，可用于模拟判断机身是否满足任务条件。，一个由许多子模型组成的集成模型，如图 2 所示。

图 2 身体数字孪生的组成部分