美国国防部（DOD）强调了对实时系统性能反馈的需求，这对优化作战效率和作战场景中的知情决策至关重要。数字孪生（DT）概念是实现这一目标的关键，它可以促进从传统的基于时间的维护向基于状态的维护转变，并利用预报和健康管理技术的进步。这项研究提出了一个用于实时数据收集的数字孪生框架，该框架植根于基于模型的系统工程（MBSE）方法，并与国防部架构框架（DoDAF）2.0 观点相结合。该研究以施乐 ElemX 3D 打印机为基准，强调了 DT 通过预测功能提高打印机优化和可靠性的潜力。技术就绪水平和验证广场的验证方法合并在一起进行综合评估，以确保 DT 框架从概念设计过渡到功能部署。研究最后提出了前瞻性建议，包括将人工智能集成到 DT 和高级安全协议中。
美国国防部（DOD）非常重视一致和即时的系统反馈。这些实时数据不仅在战斗中发挥着关键作用，而且还影响着系统维护决策（Ashworth 等，2021 年）。数字孪生系统（DTs）的出现为收集系统反馈数据并利用这些数据就系统运行和维护问题做出决策提供了一个大有可为的机会。
根据 Song 等人（2023 年）的定义，DT 是物理实体或系统的虚拟反映。其最重要的价值之一是实时提取数据。与之前的方法相比，除了单纯的提取之外，DT 还提供了一个进化的分析框架。这种潜力推动 DT 成为从基于时间的维护（TBM）过渡到基于状态的维护（CBM）的有效工具，同时整合了预测和健康管理（PHM）技术（E. B. K. Lee, Van Bossuyt, and Bickford 2021）。
本研究调查了现有的 DT 开发模型，引入了一个为实时数据采集而设计的 DT 概念框架。开发的概念框架将 MagicGrid 知识手册（Dassault Systèmes，2021 年）中的基于模型的系统工程（MBSE）方法与 Bickford 等人（2020 年）的六个生命周期阶段进行了协调和同步。这项研究进一步纳入了 DoDAF 视图，以确保利益相关者的一致性、互操作性和 DT 效率。由此产生的方法与工程模型（如 Vee 模型）相一致，保证了对系统的明确理解、捕捉利益相关者的需求、定义能力和评估性能（Loaiza、Cloutier 和 Lippert，2023 年）。
本文以施乐 ElemX 3D 打印机为例，展示了所提出的框架。该示例深入探讨了 DT 在 CBM 中的作用，并详细介绍了如何利用三维打印机的数据进行 PHM。为 3D 打印机建立 DT 可以对传感器获取的数据进行深入分析，从而揭示模式和异常情况。这反过来又有助于修改打印机设置、组件和方法，从而提高输出质量和组件寿命。一旦建立了基础基线，成熟的 DT 就能自动进行分析，利用其预测能力预先解决潜在的复杂问题，节约资源并提高打印机的可靠性。
从概念到现实的过渡需要一个强大的验证和确认（V&V）过程，因此本研究为如何对拟议的 DT 框架进行 V&V 提供了评论和指导。V&V 方法包括两个方面，即技术就绪水平（TRL）和验证广场（Pedersen 等人，2000 年）。TRL 是 DT 框架固有的技术成熟度标准（Tzinis，2012 年）。它从初级研究发展到成熟的、经过实地测试的技术。同时，"验证过程"确保了 DT 的操作精度，验证了模拟数据反映了真实世界的动态。这种综合方法提高了人们对 DT 在操作领域中可靠性能的信任。
研究最后提出了前瞻性建议。这些建议包括地域分散的 DT 的潜力、将人工智能和机器学习集成到 DT 中、加强 DT 安全协议、改进用于系统优化的 MBSE 方法、增强数据分析框架，以及提升 V&V 方法以应对未来挑战。
国防行动正处于分析革命的风口浪尖，DT 可以成为为国防行动提供实时数据提取、分析和预测能力的有效工具。通过与严格的 V&V 方法保持一致，DT 不仅能提高运行性能，还能积极主动地进行系统维护和开发。采用 DT 可能是国防系统优化的未来。
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