《数字孪生在军事领域的应用》中文版

世界上许多国家都在投资数字孪生技术，并将其积极应用于从飞机发动机到航天器等许多领域。数字孪生是一种虚拟表示，可以模拟物理实体或系统的状态，它是通过传感器从物理实体收集到的数据数字化后创建的，因此可以通过了解物理实体的行为进行各种预测。在军事领域等容错率较低的关键系统中，数字孪生技术的重要性更加突出。在军事领域，数字孪生技术在提供具有成本效益的解决方案、提高效率和质量方面具有突出优势。本研究将评估数字孪生技术目前在军事领域的应用情况，以及使用该技术可获得的优势，然后讨论对未来的预测。

引言

人们看到，由于新兴技术的成熟和广泛应用，它已开始成为我们日常生活的一部分，塑造着生活，并为数字化铺平了道路。数字化的主要原因之一是不再需要人力。据预测，随着工业 4.0 的到来，今天 30% 的工作将由机器人完成，包括所有部门的白领岗位。事实上，用智能算法和机器取代人类员工的工作预计将在 2020 年左右开始。由于物联网（IoT）技术和工业 4.0 革命的发展，数字化变得更加重要，创新的数字化转型之旅已经开启。以物理系统数字化为基础的数字孪生技术作为关键技术，在这一进程中占有重要地位。如果采用数字孪生技术，并利用该技术开发出解决方案，那么各国的发展水平就会迅速提高，生产者和消费者也会在成本、时间和质量方面获得优势。这种技术的优势促使许多研究机构在这一领域开展工作。然而，在对技术进行投资之前，为了使投资更具成本效益，详细调查是非常重要的。

世界领先的研究机构之一 Gartner 发布了 "新兴技术成熟度曲线"（Hype Cycle for Emerging Technology）研究报告，宣布数字孪生技术是引发其他技术的 "创新触发技术"，人们对该技术的兴趣正在逐渐增加。根据图 1 所示的研究成果，人们认为该技术将在五到十年内活跃于市场，并拥有强大的供应商。

图 1. Gartner 新兴技术成熟度曲线。

此外，在 Gartner 的 "数字政府技术成熟度曲线"报告中，数字孪生技术被认为是影响其他技术发展的 "创新触发技术"，预计将在未来五到十年内对政府机构产生最大影响（见图 2）。

图 2. Gartner 政府技术成熟度曲线。

我们看到，这项可能应用于我们生活中许多领域的技术吸引了技术开发者、用户和投资者的极大关注。此前，IDC 在对数字孪生的优势进行预测时曾提出，到 2018 年，使用这项技术可以将关键流程的速度提高 30%。数字孪生技术之所以能脱颖而出，是因为它能提高关键流程的速度，并具有许多其他优势。因此，许多投资者更青睐这项技术。

数字孪生被称为一种技术虚拟表示，可以对物理对象或系统的状态进行建模，它起源于迈克尔-格里夫斯（Michael Grieves）和他与美国国家航空航天局（NASA）约翰-维克斯（John Vickers）的合作。格里夫斯对从虚拟表示到物理表示的过程做出了具体定义。根据定义，数字孪生包括一个物理产品、该产品的虚拟表示、从物理表示到虚拟表示的双向数据连接，以及信息和知识传输的三个组成部分。数字孪生是物理世界和数字世界的桥梁，它提供了一个界面，通过数据和智能的结合，代表任何物理系统的结构、背景和行为，从而了解过去和现在的过程，并对未来做出预测（见图 3）。数字孪生可以使物理资产难以开展、成本高昂、风险大的活动以更优化的方式进行。通过传感器将从物理实体收集到的数据投射到数字孪生上，就形成了数字孪生。由于数字孪生体的存在，那些不在物理世界中进行就无法预测结果的活动可以在数字环境中反复进行。根据获得的结果，可以通过了解物理实体的行为进行预测，并实现各种改进或优化。

图 3. 数字孪生创建流程。

通过使用系统的数字孪生，可以对物理系统的各种情况进行分析、建模和测试。通过改变产品或系统的设计，可以观察到物理资产会发生什么变化。此外，这项技术还提供了从参数角度或拓扑（形状/重量）角度对现有产品或系统的设计进行各种改进和优化的机会。在创建数字孪生时，会用到仿真、传感器、物联网、大数据和人工智能技术。传感器、仿真、物联网技术用于物理实体的数字建模，大数据、机器学习和人工智能用于分析数字孪生所收集的数据，学习实体的行为，并对未来进行预测。由于这些技术的发展，数字孪生技术也受到了这些发展的积极影响。数字孪生与目前使用的模拟技术主要有两点不同。

• 模拟可用于优化某些设计和测试活动，而数字孪生则可在所有产品开发和生命周期过程中实时使用。此外，模拟通常用于培训目的。

• 在模拟中，人们试图借助各种模型来了解真实世界的情况，而数字孪生系统则通过直接从物理实体获取实时数据来了解真实世界的情况，从而逼真地显示系统在真实世界中的行为方式。模拟通常用于培训目的，而数字孪生通常用于改进生产/维护流程。

纵观新一代技术的出现，我们可以发现，它一般首先是为军事目的而开发的。在军事领域成功应用后，技术的传播得到了保证，并引导了其他领域的新研究。数字孪生技术将有助于改善军事和航空等领域的流程，在这些领域中，时间至关重要，必要时可快速做出决策。因此，许多研究和开发活动都围绕这一主题展开。当我们研究世界各地的数字孪生应用时，会发现模拟、物联网、大数据和人工智能等技术也与这项技术结合使用，促进了这项技术的发展。此外，在关键系统中，如容错性较低的军事领域，数字孪生技术的重要性更加凸显。在军事领域，数字孪生技术在新兴技术中脱颖而出，其优势在于能提供具有成本效益的解决方案，并能提高效率和质量。本研究将评估数字孪生技术目前在军事领域的应用情况，以及使用该技术的优势。最后，还将讨论对未来的预测。

资料和方法

• 资料

在研究范围内，首先对现有的学术研究进行了审查，以确定数字孪生技术的定义、审查其前景并做出预测。此外，还汇编了描述世界各地现有应用实例的资料来源。对市场和技术进行分析的资源也被用作主要材料。

• 方法

在研究方法上，我们在对该技术进行详细分析后，研究了当前在军事领域的使用实例。然后，对为什么要投资这项技术进行了评估，并指出了这项技术的优势。最后，根据这些实例和优势，讨论了计划中的研究和未来预测。详细方法见图 4。

图4. 方法。

工作现状

目前的应用

在航空航天领域，测试和未来预测过程、建立真实条件和了解待测飞行器的行为都是非常复杂的过程。利用数字孪生技术，可以借助传感器将数据从物理实体传输到数字环境，从而了解资产的行为。因此，各种场景都可以在数字环境中进行真实测试。例如，在航空航天领域，考虑到飞机生产，生产和测试新机型的成本非常高昂。在这里，平衡成本和效益分析是一个重要因素。现代飞机发动机拥有成千上万个传感器，每秒产生数 TB 的数据。数字孪生以及机器学习和预测模型可提供建议，帮助制造商和飞行员优化油耗，主动进行必要的维护，并管理机队成本。在装有数字孪生系统的飞机上，可以根据过去收集的实时数据预测未来的发动机故障（图 5）。这项技术在对飞机和发动机系统进行测试、对乘客安全进行控制以及预测可能发生的危险方面具有重要作用。传统的控制室也有各种预测分析，但数字孪生集成提高了处理任何危险的效率。该技术不仅能让工程师有效工作，还能降低测试成本，并在工程师无法亲临系统时提供维护、修理和大修（MRO）机会。

图5. 飞机的数字孪生。

军事领域最早的数字孪生研究之一是自适应车辆生产（AVM）计划，该计划始于 2010 年，以美国国防部高级研究计划局（DARPA）的 "再发现 "概念为基础。该计划旨在缩短武器的研发周期，从而改变制造业，其基础是在网络空间完成所有流程，包括产品设计、模拟、实验、加工和生产。土耳其也采用了类似的理念。土耳其飞机工业公司（TAI）与西门子产品生命周期管理（PLM）软件签署了一项为期 11 年的协议，在国家战斗机项目的生产设施中全面应用数字孪生系统。TAI受益于西门子端到端数字化产品组合中的各种产品，包括Teamcenter产品组合、NX软件、Simcenter解决方案和Tecnomatix产品组合。所签署的协议有助于当前 TAI 项目的快速实施，并确保产品数据的安全。为同一项目工作的不同团队提供了处理相同数据的机会。因此，通过同时开展设计和生产活动，可以减少生产错误并加快生产速度。

制造飞机的数字孪生体是军事领域最重要和最新颖的发展之一。据悉，美国军方计划创建 F-35 战斗机的数字 "克隆"，以预测部件何时会出现故障。将使用的软件可生成数字克隆，以取代在实物上进行的测试。通过这种方式，计划可以预测未来的性能、预期寿命和故障率。此外，人们还看到，美国陆军正转向与威奇托州立大学合作使用数字孪生技术，以解决 "黑鹰 "直升机机队的问题并提高效率。过去 15 年来，威奇托州立大学一直在为美国国防部开展拆解研究，过去 10 年来一直在与商业行业开展数字孪生项目。该大学于 2018 年开始为该部进行数字孪生研究。目前已决定在 2020 年夏季之前开始拆解空军的 B-1 轰炸机飞机，以制造数字孪生体。在飞机上使用数字孪生不仅有助于早期故障检测和性能提升等事项，还能大大节省飞机维护成本。据了解，美国兵力拥有的 14 000 架飞机每年的维护费用约为 750 亿美元。通用电气航空公司在华盛顿设立的技术加速中心计划将工程师、军事人员和制造商聚集在一起，利用数字孪生和虚拟现实技术强化军事准备过程。据预测，数字孪生系统能够监控飞机上传感器的数据，提供部件何时需要更换或可使用多长时间的信息，从而降低维护成本。

数字孪生系统在军事领域的应用不仅限于飞机。考虑到卫星系统在军事领域使用的重要性，该领域的发展对军事领域产生了严重影响。在一项涉及卫星系统故障诊断和健康监测（FD-HM）的开放式可执行数字孪生方法的研究中，观察到诊断结果大大提高了可解释性和可表达性，数据驱动算法可用于实施故障诊断和维护决策。据预测，所使用的数字孪生方法可应用于卫星子系统，甚至是拥有成熟机器学习技术的所有卫星系统。据称，基于数字孪生的系统使用高精度的主动虚拟模型（可实现超高保真度），而不是基于启发式经验和最坏情况假设的传统维护方法，将有助于卫星动力系统的动态任务规划，并制定合理的维护策略，以轻松适应不断变化的条件。除卫星系统外，预计该技术还将广泛应用于具有类似要求的各种军事研究。

近年来，随着数字化的发展，网络安全/国防领域变得越来越重要，成为各国实体防御机制的补充，也是我们看到数字孪生技术应用的另一个重要军事领域。随着物联网技术的使用，包括物理世界和网络世界之间的通信和协调的整个结构被称为网络物理系统（CPS）。通用电气公司和罗尔斯-罗伊斯公司在喷气发动机的生产阶段使用了 CPS 架构，借助传感器的帮助，共同开发了过去的飞行信息和即时飞行信息。这些重要的 CPS 研究正在引领更多其他研究。基于云的 CPS（即 C2PS 方法）的数字孪生架构参考模型解释说，所使用的方法通过突出计算、控制和云计算基础设施不断活跃的孪生反馈回路来提高物理系统的服务质量，从而使其更具可扩展性。C2PS 在云中为每个物理资产保存了一个数字孪生。当物理世界发生变化时，物理传感器会更新云中数字孪生代表的当前状态。此外，通过关闭数字资产的访问权限，可以简单地切断世界各地对物理资产的访问。这些研究表明，数字孪生方法可积极用于确保高级安全性的逼真性，这在军事领域极为重要。

优势

由于数字孪生技术的各种优势，全球许多研究人员和投资者都在积极研究它。我们将分五大类来探讨数字孪生技术最重要的优势，这些优势使其成为许多投资者的首选。

更快，更低成本的生产

在对产品生命周期的一般流程进行研究时，我们会发现，产品原型是在产品设计、建模和简单模拟之后生产出来的。如果出现任何问题，则对设计进行审查并做出必要的修改。模拟、实际生产和测试新原型等过程循环往复，直到产品设计通过预期测试为止。生产用于物理测试的原型需要花费大量时间。然而，当使用数字孪生技术时，情况就不同了，产品的数字孪生从设计阶段就开始创建。除了在设计阶段对孪生产品进行各种测试外，数字孪生产品还将通过最初原型上的传感器收集到的数据输入其中。因此，在决定是否对原型进行物理改动之前，要对各种情况进行测试。为了更快、更准确地生产出最终产品，需要创建最少数量的物理版本。此外，还节省了为生产主产品而进行的大部分原型生产成本。

维护和维修流程的效率

工业设备行业副总裁 Philippe Bartissol 分享了维护服务为工业机械生产行业相关企业带来更多利润的信息。他强调，销售利润为 0%-5%，而维护服务的利润为 30%-40%。由于具有数字孪生的产品会不断地将数据从物理实体传输到数字孪生中，因此可以对产品的任何故障采取预防措施，并远程确定故障源。在不久的将来，虽然预计会出现远程维修活动，但维修保养服务有望加快，成本也会降低。数字孪生技术还可提供个性化的序列化资产检查和服务计划，并有机会提供生命周期支持合同，从而减少维护次数和成本。例如，MRO 服务可以根据数字孪生的历史和性能，重新定义特定资产维护的服务合同条款，从而使航空公司能够专注于其核心业务，为乘客提供飞行服务。因此，数字孪生使企业能够通过提高总体产量来保持竞争优势，帮助实现更快的维护和维修服务。

快速获取未来预测

利用数字孪生中使用的大数据、人工智能和机器学习技术，可以通过对现有数据的各种操作和解释来预测未来。数字孪生可以模拟火箭发动机和石油钻井平台等资产，监测不同程度的压力对各部件的影响以及磨损情况。这些类型的输入可用于未来设计更好的资产。在智能工厂中，可以利用数字孪生做出实时决策。数字孪生可以在这种情况下开发智能，促进未来的发展。通过一段时间收集的机器数据可以帮助数字原型的人类操作员做出更好的决策。数字孪生还能实时生成生产数据，以反映其物理对应物的当前状态。然后，可以与技术人员或其他相关群体远程共享这些数据。因此，虚拟表示能够预测错误并帮助避免代价高昂的后果。

高保真

保真度是军事应用的基本要求，在军事应用中，精确度是满足精确要求的关键。精确度非常重要，因为它可以管理在虚拟和物理环境中执行的流程，也就是说，精确度越高，虚拟孪生和物理孪生就越接近，仿真、建模和优化就越精确。在这一点上，数字孪生技术因其提供的高保真设施而备受青睐。只要在产品的早期阶段进行投资，且投资额不超过所分配预算的 70%，就有可能获得高保真系统，并获得更多潜在优势。特别是在容错率非常低、保真度至关重要的军事领域，这将提供一个非常重要的优势，并成为提高系统可靠性的一个因素。

易于适应不同区域

大规模生产线很难进行变革，变革过程中生产活动会停止。因此，即使认为变革有利可图，也不会选择变革，因为变革没有保障。然而，有了数字孪生技术，就可以很容易地确定变革是否能提高效率。因此，可以利用数字孪生技术采取更有把握的措施，进行变革以改进生产线。例如，为了提高盈利能力和产品效率，可以利用从飞机上的传感器收集到的实时飞行数据来降低油耗、改进程序和减少航班延误。虽然数字孪生技术提高了系统的适应性，但它并不是那么容易采用。每个元素都需要一个模型/孪生表示。对现实世界的适应性可以通过数据驱动的方法来实现。因此，这一点不容忽视。在许多领域，通过利用数字孪生技术实施新的业务模式或流程，可以产生提高生产效率和增加利润的解决方案。

讨论

从国家防御到行星探索和研究，人们可以看到各种飞行器，如飞机、火箭、导弹、卫星、直升机、喷气式飞机和无人驾驶飞行器。然而，得益于数字孪生技术，航空航天领域的测试、设计和开发等这些通常缓慢且成本高昂的过程变得越来越快，许多公司也开始在这一领域进行投资。在2018年摩根士丹利拉古纳会议的一次小组讨论中，波音公司首席执行官丹尼斯-穆伦堡（Dennis Muilenburg）介绍说，数字孪生的使用使飞机制造中使用的零部件和系统的质量提高了40%。同时，他解释说，他希望在飞机生命周期的开发和模拟中更多地使用波音公司提到的 "基于模型的工程"。他还补充说，他的计划不仅是开发服务和支持服务以及整个供应链，而且还要实现服务和支持服务的数字化。由于这项技术在成本和质量方面的优势，预计未来的生产活动将会加速。考虑到数字双胞胎在飞机上的应用，飞机的操作技术可以一目了然，飞机部件的预测性维护、潜在问题的预测以及针对这些情况采取的措施将促进设计和生产以及维护服务的效率。甚至有可能实现远程维护。关于如何提高这一过程的效率，可以通过数字孪生系统预测改变飞机发动机部件的材料类型后可能出现的情况，或者通过飞机的数据流观察现有发动机的燃料消耗情况，从而提出创新的想法。此外，随着数字孪生活动的广泛开展，特别是在导弹等复杂资产建模和为模型提供实时数据方面，飞机和其他类型车辆模拟的真实性也可以得到保证。

除此以外，数字孪生技术还有望用于预防网络攻击。在网络攻击中使用的病毒和勒索软件的攻击结果中，通过杀毒软件复制恶意软件的算法后学习该软件的行为，并制定反击措施，就是一个很好的例子。利用数字孪生技术，可以对黑客的攻击和系统中的异常情况（如向卫星的关键系统发送错误信号）进行早期检测或修复服务，特别是在军事领域。通过在物理战争和网络战争中积极使用数字孪生技术，各方将能利用这一技术提高其系统的稳健性。然而，敌对兵力也会希望从这项技术中获得同样的好处，以改进他们的系统。优先收集数据、根据所获数据预测系统错误以及提前采取预防措施，将是竞争对手的目标之一。当竞争者渗入对方的数字孪生技术时，就能获得系统可能出现的错误和改进等信息。因此，确保数字模型的保护是网络安全的重中之重。换句话说，随着时间的推移，数字孪生技术在网络攻击和安全方面对友军和敌方兵力都将变得更加重要。

当我们考虑数字孪生技术在军事领域的应用时，我们会发现它主要用于航空领域。除了传统的飞机之外，航空领域还将增加无人驾驶飞行器和自主系统。在产品种类如此繁多的航空工业中，维护成本的管理将是需要仔细考虑的问题之一。在这一点上，数字孪生技术将满足这些需求，为车辆提供远程控制和维护服务。我们预计，军事应用、太空探索和任务的成功率会越来越高，尤其是在远程维修车辆的情况下。随着技术知识和经验的增加，我们预计军事研究也将在陆地和海上平台以及空中进行。