面向飞行器结构健康管理的数字孪生及应用研究综述

数字孪生一词起源于美国国防部对飞行器机体数字孪生的研究，目前已经成为全球制造业的前沿热点领域。解析了数字孪生的概念及其中的结构健康管理元素，提出了包含生命周期维、仿真精度维、智能程度维的数字孪生成熟度模型；梳理了面向结构健康管理的数字孪生关键技术，特别是4项关键的数字工程技术能力，包括多尺度建模、多物理特性建模、模型与实验的集成和概率性/不确定性分析；分析了数字孪生支撑的结构完整性预测的功能流程，总结了美国空军研究实验室和国家航空航天局支持的研究，探索了基于数字孪生的生命周期管理范式。随着更高价值飞行器的不断研发和使用，以及实验的深入、机理的突破、数据的积累和算力的提升，集成了数字孪生功能的自知晓飞行器将会成为一个趋势。

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数字孪生中的人工智能：现状、挑战和未来展望研究

随着数字化的发展，大数据、人工智能（AI）、云计算、数字孪生和边缘计算等先进计算机技术已应用于各个领域。为了研究数字孪生与人工智能结合的应用现状，本文通过研究当前已发表文献的研究成果，对人工智能在数字孪生中的应用和前景进行了论述。我们讨论了数字孪生在航空航天、生产车间智能制造、无人驾驶车辆和智能城市交通四个领域的应用现状，并回顾了当前的挑战和未来需要展望的方向。研究发现，数字孪生和人工智能的结合在航空航天飞行探测模拟、故障警告、飞机装配，甚至无人驾驶飞行方面都有显著的效果；在汽车自主驾驶虚拟仿真试验中，可以节省80%的时间和成本，相同的路况降低了实际车辆动力学模型的参数规模，大大提高了试验精度；在生产车间的智能制造中，虚拟车间环境的建立可以提供及时的故障报警，延长设备的使用寿命，保证车间整体运行安全；在智能城市交通中，模拟真实的道路环境，恢复交通事故，使交通状况清晰高效，能够快速准确地进行城市交通管理。最后，我们对数字孪生和人工智能的未来进行了展望，希望能为今后相关领域的研究提供参考。

2022-03-28
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数字孪生车间演化机理及运行机制

近年来，制造技术与新兴信息技术深度融合的新一代智能制造兴起并逐渐向纵深发展。在此背景下，陶飞等[1-2]提出了数字孪生车间（digital twin shopfloor，DTS）这一智能制造车间运行新模式。系统阐述了其组成、运行机制、特点及其关键技术，并指出虚拟车间运行机理及演化规律是DTS的关键技术之一。DTS通过构建与物理车间高度一致的虚拟车间，实现物理空间与信息空间的双向映射，最终达到虚实融合、以虚控实的目的。尽管2017年以来数字孪生技术发展迅猛，大量数字孪生模型被提出，且取得了不少研究成果，但离真正落地实施还有较大距离[3]。一方面，DTS概念超前，具体实施难度大，难以一蹴而就，需要分阶段逐步实施；另一方面，DTS的演化机理和运行机制尚不明确，导致缺乏DTS技术路线图，存在生产企业有DTS建设的迫切需求而又无处着手的现实问题。

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未知异构多智能体系统无模型自适应动态规划同步控制

多智能体协同在众多领域逐渐得到应用，但是还有很多仍未解决的问题。为此，研究了基于无模型自适应动态规划（MFADP）的未知异构多智能体系统同步控制问题，其中领航者智能体和追随者智能体动态模型均是未知的。首先为每一个追随者智能体设计观测器来估计领航者智能体的信息，包括领航者智能体状态以及领航者智能体系统动态矩阵。然后利用追随者智能体动态模型信息和观测器动态模型信息构建增广系统，运用贝尔曼最优性原理求得最优控制器以及对应的代数黎卡提方程。在追随者智能体系统动态模型信息未知的情况下，引出了MFADP算法。最后使用双质量-弹簧系统来验证所提算法的有效性。

2022-03-28
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数字孪生与全息技术融合下的未来学习：新内涵、新图景与新场域

数字孪生（Digital Twin）是信息化高度发展的产物，它将成为人类重新认识、诊断与监测物理世界的重要工具。数字孪生的概念可以追溯到Grieves[5]2002年在密歇根大学产品生命周期管理（PLM）中心成立仪式上，向工业界演讲时所展示的“PLM概念设想”。

2022-03-28
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区块链保障的智能制造应用综述

区块链是推动商业和工业创新的新一代安全信息技术之一。许多学者针对工业4.0中区块链驱动的智能制造资源组织和系统运行关键使能技术开展了研究。本文讨论了区块链系统如何克服制造系统潜在的信息安全障碍，总结了制造系统中8个信息安全问题。本研究揭示了文献中如何研究这些信息安全问题，并从系统安全及效能优化角度定义了应用区块链于智能制造系统的10个优势。基于分析中获得的见解，提出了针对受区块链保障的智能制造未来研究方向。

2022-03-28
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工业互联网加速创新发展分析与展望

连续3年实施的工业互联网创新发展工程，有力推动了关键核心技术研究、公共服务平台建设和系统解决方案提供商培育，促进了“5G+工业互联网”512工程、工业互联网标识解析国家顶级节点、工业互联网安全态势感知平台等重点项目建设。总结了截至目前我国工业互联网发展取得的主要成效，剖析了发展中面临的难点和痛点问题，并对工业互联网下一步发展进行了展望。

2022-03-30
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工业互联网标识解析体系架构及部署进展

工业互联网是新一代网络信息技术与制造业深度融合的产物，是实现产业数字化、网络化、智能化发展的重要基础设施。工业互联网标识解析体系，通过人、机、物的全面互联，实现了工业互联网中全要素、全产业链、全价值链的全面连接，推动形成全新的工业生产制造和服务体系，成为工业互联网的关键神经系统。在对工业互联网标识解析体系建设的背景、体系架构设计、顶级节点和网络部署架构进行阐述的基础上，对当前我国工业互联网标识解析系统的运行情况进行了说明。

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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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中服云能碳管理平台V5.0

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。