综述：数字孪生：工程领域的最新进展与未来方向

这篇综述全面探讨了数字孪生（Digital Twins, DTs）在工程领域的跨学科应用，涵盖制造、医疗、航空航天等七大领域。文章系统梳理了DTs的核心概念（如数字模型Digital Model与数字阴影Digital Shadow的区别）、技术架构（五维模型）及生命周期服务（BOL/MOL/EOL），并强调其与物联网（IoT）、人工智能（AI）的协同作用。专家小组评估DTs技术成熟度（TRL）为4.8，指出数字线程（Digital Thread）集成是当前最大挑战。综述创新性地提出跨领域框架，为DTs研究提供了量化基准与前瞻视角。

　　

数字孪生：工程领域的革命性工具

核心概念与分类

数字孪生（DTs）被定义为物理资产的动态数字化副本，具备三大特征：个性化产品表征、实时数据更新和决策支持能力。与静态的数字模型（Digital Model）和单向数据流的数字阴影（Digital Shadow）不同，DTs通过双向数据流实现物理与虚拟世界的闭环交互。根据应用层级，DTs可分为单元级（如机械零件）、系统级（如生产线）和系统之系统级（如整个工厂）。

技术架构与实现

Tao等人提出的五维DT框架包含物理实体、虚拟实体、连接数据、融合数据（Twin Data）和服务模块。构建DT需多学科协作：

• 建模与仿真：采用基于物理的白箱模型（如ODE描述飞机除冰系统）或数据驱动的黑箱模型（如LSTM预测生产容量）。
• 人工智能：机器学习用于异常检测（如制造业中的预测性维护）和降阶建模（ROMs）。
• 实验验证：通过传感器数据校准模型，确保临床医疗DTs的可靠性。

跨领域应用亮点

制造业：DTs缩短产品上市时间，通过虚拟调试优化工厂布局。案例显示，LSTM算法使离散制造产能预测准确率达91.8%。
医疗健康：肝脏DT用微分方程模拟药物代谢，而“虚拟患者”项目（如欧洲个体化医疗计划）整合多组学数据优化治疗方案。
航空航天：飞机轮胎健康监测DT减少维护成本，土耳其国家战斗机项目全程采用DT驱动研发。
智慧城市：联邦学习与DT结合解决数据隐私问题，如区块链保障疫情管控DT的数据安全。

挑战与解决方案

• 模型保真度：多物理场耦合（如热-力-电联合仿真）需借助Modelica等面向对象工具。
• 数据隐私：医疗DTs采用区块链和差分隐私技术，避免患者数据泄露。
• 标准化滞后：ISO 23247和数字孪生联盟推动架构统一，但跨行业协议仍待完善。

未来展望

专家小组评估DTs整体TRL为4.8（9分制），指出数字线程集成（评分4.2）是最大瓶颈。新兴解决方案如建筑业的BIM-DT深度协同、农业中的马铃薯收获DT校准系统，预示DTs将加速向环境科学和生物工程渗透。随着因果/非因果仿真工具（如Simulink与Modelica）的融合，下一代DTs有望突破复杂系统建模的极限。