什么是数字孪生？与仿真技术的区别在哪？

1 什么是数字孪生

数字孪生的概念最早由美国密歇根大学教授 Michael Grieves于2003年提出，最初被命名为信息镜像模型(Information Mirroring Model)，而后不同领域及行业的研宄机构和学者开展了不同程度的研宄，数字孪生的概念逐渐得到完善。

现在广泛认同的定义是数字孪生是指现有或未来物理对象的数字模型，通过实际测量、模拟和数据分析，实时感知、诊断和预测物理对象的状态，通过优化和指令调整物理对象的行为，通过相关数字模型之间的相互学习进行自我进化，并在物理对象的生命周期内改善利益相关者的决策。数字孪生需要具备几个要素： 1)真实物理实体;2)虚拟数字模型;3)物理实体与虚拟模型之间的信息交互。

2 数字孪生的结构模型

数字孪生的五要素构成了数字孪生的结构模型。应用数字孪生时，首先应根据应用需求和应用对象对物理实体进行分析，在此基础上构建相应的虚拟数字孪生模型，然后建立交互连接，实现虚实和服务系统之间的数据交互，利用大数据技术实现孪生数据的融合和分析，最后为用户提供所需的应用服务系统。

而数字孪生应用应遵循以下准则： 物理实体是应用载体，整个数字孪生的应用都立足于物理实体，其它各部分构成要素均受制于物理实体，跟随物理实体运行，从而实现数字孪生;虚拟模型是各构成要素中最关键的核心，它实时紧跟物理实体，保证各构成要素功能的实现;交互连接是将各构成部分连接成一个有机整体的拓扑网络，实现各要素之间的信息双向交互;孪生数据是维持数字孪生系统正常运行的血液，驱动整个系统运转;服务系统负责计算和应用，提供数据分析工具，帮助使用者决策和判断。

3 数字孪生与仿真技术的区别

数字孪生：充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，将多学科、多物理量、多尺度、多概率的模拟整合到虚拟空间中。实现对实体装备全生命周期的映射，从而反映相应实体装备的整个生命周期过程 。

数字孪生需要依靠包括仿真、实测、数据分析在内的手段对物理实体状态进行感知、诊断和预测，通过对虚拟孪生模型的仿真模拟找到最优解，然后依据最优解得到的决策由虚拟空间向真实物理空间提供回馈，进而优化物理实体，同时进化自身的数字模型，实现真实物理空间和虚拟数字空间之间不断的循环迭代。因此数字孪生需要用到的仿真是高频次、不断迭代演进的，而且伴随产品的全生命周期，在此基础上实现数字孪生的保真性、实时性与闭环性的特征。

仿真技术：一种模拟物理世界的技术，它包含了确定性规则和完整机制的模型转换为软件。如果模型正确，并且有了完整的输入信息和环境数据，那么物理世界的特征和参数就能基本准确地反映出来。假如建模是对我们对物理世界或问题的理解进行建模，那么模拟就是验证并证实理解的正确性。

仿真技术是将包含了确定性规律的模型转化成仿真软件的方式来模拟物理世界的一种技术，其目的是依靠正确的模型、完整的信息和环境数据，反映物理世界的特性和参数。传统的仿真技术，如数值仿真、统计仿真、系统仿真、基于精益系统的仿真等，都是以离线的、独立的、特定阶段的方式来模拟物理世界，不具备分析和优化物理实体的功能。

仿真技术可以在虚拟空间建立物理空间实体的模型映射，是创建和运行数字孪生的核心技术，是数字孪生实现数据交互与融合的基础。云计算、物联网、人工智能、大数据等技术的高速发展，极大地推动了仿真技术的发展，使仿真技术和数字孪生的融合成为可能。

两者之间的区别 ：数字孪生是通过实测、模拟、数据分析等手段，实时感知、诊断、预测物理实体对象的状态，并通过优化指示调节物理实体对象的行为。在数字孪生体中，仿真技术只是一种创造与操作技术。

参考文献：高学伟《数字孪生建模方法及其在热力系统优化运行中的应用研究》