空客（Airbus）2025年4月在官网发布了一篇“数字孪生：加速从设计到运维的创新”的文章，阐述其团队正致力于"端到端数字化"，彻底改变工作方式，这使得我们关于飞机、生产和维护系统的所有信息都能以数字形式轻松获取。但也坦诚：“现实远非一帆风顺”。空客指出，实现全数字化需要统一的数据架构，背后是设计部门的 CAD/CAE 软件、制造部门的CAM（Computer-Aided Manufacturing）软件、运维部门用故障预测与健康管理 PHM（Prognostics and Health Management）系统的碎片化现实所带来的巨大鸿沟。每个部门都有自己的"数字模型"，数据格式不同、软件平台不同、更新频率不同。设计改了，仿真不知道；制造变了，运维不清楚。这些模型之间互不相通，形成了一座座信息孤岛。

来源：Airbus官网，https://airbus.com/en/newsroom/stories/2025-04-digital-twins-accelerating-aerospace-innovation-from-design-to-operations

这正是数字孪生面临的核心问题——打通全生命周期的数字连续性（Digital Continuity）。

打通数据并非简单的接口对接，真正的数字孪生需要一套完整的技术体系作为支撑。北航航空学院团队梳理出面向疲劳寿命管理的飞机结构数字孪生五项关键技术，这些技术构成了数字孪生的技术骨架，可为复杂装备数字孪生体的构建提供借鉴。

没有它们，再好看的三维可视化大屏也只是动画片。

技术一：数据获取——让孪生体拥有"神经系统"

数字孪生与物理实体之间的偏差，是数字孪生面临的最根本挑战。这些偏差使得孪生模型的保真度降低，难以有效反映产品结构的实际状态。为了解决这一问题，必须通过获取结构实体的实测信息，对孪生模型进行修正或者更新，提高模型保真度。

以结构数字孪生为例，除几何、材料等基础信息外，采集结构真实载荷与损伤状态数据尤为关键。

传感器是数字孪生与物理世界的数据交互接口。FBG 光纤光栅传感器在飞行器结构健康监测中应用广泛。目前传感器已形成单点、分布式等多种部署形式，无线传感网络则通过自组织节点实现无布线约束的大范围分布式监测，数据可经网络远程上传至管理端。

在工程应用中，数据采集是一套完整的感知与传输体系。通过多类型传感器协同部署，可实现应变、温度、振动、载荷、损伤等多物理量的实时、连续、全域采集。系统会根据监测需求动态匹配采样频率，保障数据精度与传输稳定性，为数字孪生提供高可信度的原始数据源。这些实测数据直接支撑模型校准、状态识别与寿命预测，是数字孪生从静态模型走向实时映射的核心基础。

采集得到的原始数据无法直接用于模型驱动，还需经过专业的数据处理环节。通过降噪、滤波、异常值剔除、数据归一化等预处理，去除噪声与干扰信息；再利用特征提取、数据融合、时空对齐等技术，提炼有效特征并构建标准化数据集。处理后的高质量数据，可直接驱动孪生模型迭代更新，为结构健康评估、故障预警与决策分析提供可靠支撑。

技术二：多尺度建模和分析——从整机到部件的跨尺度挑战

以飞机结构数字孪生体为例，需要描述飞机整个机体、结构部件、零件、损伤等多个尺度的行为和特性。典型部件的尺寸在10米量级，而初始裂纹尺寸一般在10的负4次方米量级。模型尺寸跨越了部件-零件-元件等多个尺度。

这就带来了一个根本性的计算难题：如果对整个飞机结构进行高保真有限元分析，计算量是天文数字；如果只做全局简化分析，又会遗漏局部细节的损伤演化。

全局-局部协同分析（Global-Local Collaborative Analysis）是解决这一困境的标准方法。先用全机全局模型快速分配载荷，得到结构各部位的整体响应；再针对关键部位建立局部细节模型，进行精细校核。全局模型为局部模型提供边界条件，局部模型的修正结果又反馈给全局模型，形成迭代闭环。

但这种方法的实施难度不容小觑。尺度间的耦合与数据传递是一个系统工程。多物理场耦合进一步增加了复杂度。飞机在飞行中同时承受气动力、惯性力、热载荷、电磁环境等多种作用。这些物理场不是独立的——气动加热影响结构强度，结构变形改变气动外形，温度梯度产生热应力。数字孪生必须能同时运行多种物理场仿真，自动发现耦合效应。

技术三：故障机理仿真——复杂装备故障分析的工程化难题

以飞机结构数字孪生为例，含裂纹复杂结构的精确高效仿真，即损伤容限设计，一直是计算力学领域的硬骨头。

扩展有限元方法是当前的主流选择。传统有限元方法在模拟裂纹扩展时，需要随着裂纹的扩展不断重新划分网格，计算成本较高。一架飞机的关键部位可能有数十个潜在的裂纹源，每个裂纹源都可能在多个方向扩展，形成复杂的裂纹网络。对这些裂纹网络进行高保真仿真，计算量是指数级增长的。

这就是为什么需要下一项关键技术——降阶模型。

技术四：实时超实时仿真——基于降阶模型（ROM）的高效计算

数字孪生需要实时或准实时地反映物理实体的状态。但高保真有限元模型的计算时间往往以小时甚至天计，根本无法满足实时性要求。降阶模型（ROM，Reduced-Order Model）的使命就是在保证足够精度的前提下，将计算时间从"天/小时"压缩到"秒/分钟"。

传统ROM方法主要有三条技术路线：

本征正交分解（POD，Proper Orthogonal Decomposition）是最经典的数据驱动降阶方法。它从高保真仿真结果中提取一组最优基函数，用少量基函数的线性组合来近似完整的解场。Volterra级数（Volterra Series）主要用于非线性系统的降阶建模。它将非线性系统的响应表示为输入的多重卷积积分，通过截断高阶项来实现降阶。Koopman算子（Koopman Operator）是近年来兴起的新方法。它将非线性动力系统映射到无限维线性空间，在这个线性空间中进行分析和预测，然后再映射回原始空间。

随着机器学习算法和技术的发展，深度学习增强的ROM是近年来的新方向，提出了很多新的解决方案。如麻省理工学院（MIT）团队2022提出开创性方法：基于组件的ROM库方法，将复杂系统分解为多个组件，为每个组件预训练降阶模型，在需要时像搭积木一样组合使用。这种方法支持数据驱动的物理数字孪生，为大规模数字孪生系统提供了可扩展的建模范式。

高保真模型决定数字孪生体精度上限，降阶模型决定数字孪生体生死。没有ROM的数字孪生，没法跟上真实世界的时钟。

2025年还发表了一个极具展示性的案例——来自罗马的团队开发了基于ROM的工作流，将计算机辅助设计（CAD）编辑器与空气动力学集成到虚拟现实（VR，Virtual Reality）仪表盘中。设计师戴上VR头显，修改飞机外形参数，几秒钟就能看到气动性能的变化。这不是科幻，这是已经实现的技术。

来源：Lopez A, Biancolini ME. Development of a Reduced Order Model-Based Workflow for Integrating Computer-Aided Design Editors with Aerodynamics in a Virtual Reality Dashboard. Appl Sci. 2025;15(2):846. doi:10.3390/app15020846

技术五：预测与决策支持——考虑不确定性与多源异构数据的预测分析

数字孪生体中存在诸多不确定性，必须对这些不确定性进行量化与评估，才能实现准确的剩余寿命预测。以飞机结构数字孪生为例，对剩余寿命评估，需要：

两类不确定性必须区分对待。一类是认知不确定性（Epistemic Uncertainty），比如一些几何和材料参数，这些参数有相对确定但是未知的值——通过获取更多数据可以减少这类不确定性。另一类是随机不确定性（Aleatoric Uncertainty），这种不确定性主要由自然的变化和随机性引起的，如裂纹长度的增长、飞行载荷的变化等——这类不确定性是系统固有的，无法通过获取更多数据来消除。

贝叶斯动态更新（Bayesian Dynamic Updating）是处理不确定性的核心方法。它的逻辑很直观：初始的剩余寿命预测可能基于设计参数和经验公式，置信区间很宽。随着服役过程中传感器数据的不断积累，贝叶斯更新不断修正模型参数，预测的置信区间逐渐收窄。新数据进来，模型自动校准，预测越来越准（基于飞机结构数字孪生的可靠性与环境适应性仿真试验）。

概率图模型（PGM，Probabilistic Graphical Model）的奠基性工作值得特别关注。MIT的团队2021年在《自然·计算科学》上发表了《实现大规模预测性数字孪生的概率图模型基础》，为大规模预测性数字孪生提供了统一的数学框架。

来源：Kapteyn MG, Pretorius JVR, Willcox KE. A probabilistic graphical model foundation for enabling predictive digital twins at scale. Nat Comput Sci. 2021;1:337-347.

从"点估计"到"概率分布"，不确定性量化让数字孪生从"算命先生"变成"精算师"。决策者不再收到"剩余寿命2000小时"这样单一的数字，而是收到"剩余寿命在1800到2200小时之间的概率为90%"这样的概率分布。

五项技术的协同：一个完整的技术链路

这五项关键技术不是孤立的，它们构成了一个完整的技术链路：

数据采集是数字孪生的"神经系统"，它让孪生体有了触觉、视觉。多尺度建模是"骨骼系统"，支撑起从整机到部件的跨尺度分析。面向故障的多学科联合仿真是"肌肉"，提供精确的损伤和故障演化预测。降阶模型是"心脏"，确保孪生体能及时获得有效数据。不确定性量化是"大脑"，将原始数据转化为可决策的概率信息。

五项技术协同工作，数字孪生才能真正成为装备从图纸到应用现场的数字生命线。

结语

拆解完数字孪生的五项关键技术，你会发现一个事实：数字孪生不是某一个单一技术的突破，而是多项技术的系统集成。数据采集技术、多尺度建模、故障分析、降阶模型、不确定性量化——每一项都是深耕多年的专业领域，将它们整合为一个协同工作的数字孪生系统，难度远超想象。

但这正是数字孪生的价值所在。它不是替代现有的 CAE 软件，而是将它们编织成一张覆盖装备全生命周期的数字网络。在这张网络中，设计数据驱动制造，制造数据校准模型，运维数据反馈设计，形成持续改进的闭环。

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来源：基于模型的系统工程公众号

排版：海洋大数据