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美国空军机体数字孪生计划的启示

为了实现基于条件的维护策略和更可靠的结构完整性评估，美国空军研究实验室（AFRL）推出了飞机机体数字孪生（ADT）计划，通过最新的概率分析方法来生成载荷谱，构建子模型，执行校准、传播和更新不确定性，预测机体疲劳损伤扩展，做出维护决策等。

  • 2022-03-28
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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。

  • 2022-03-28
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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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能源互联网数字孪生及其应用

能源互联网是促进可再生能源消纳、提高能源使用效率的重要途径，但因构成网络多，特性差异大，能源互联网的规划、运行和控制面临大量难题。数字孪生是融合物联网技术、通信技术、大数据分析技术和高性能计算技术的先进仿真分析技术，有助于解决当前能源互联网发展面临的技术问题。本文首先给出了能源互联网数字孪生的构建方式与可能应用；然后以能源互联网规划为例，详述了数字孪生技术解决的关键问题；最后，介绍了基于数字孪生的能源互联网规划平台— CloudIEPS，通过能源互联网规划案例进一步证明了数字孪生技术的重要作用。

  • 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。

  • 2022-03-28
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基于数字孪生的智能电厂体系架构及系统部署研究

在我国能源供给侧结构性改革和煤电生产清洁高效智能化的号召下，在分析智能电厂研究和实践现状的基础上，结合数字孪生理论和方法，以工业大数据平台和管理云平台为核心，将电厂生产经营活动及要素进行虚拟数字化，构建了包括智能决策、智能监管、智能控制和智能设备的智能电厂体系架构，覆盖了电厂设备、运行等生产经营的各个方面，使电厂具备了全面感知、协同优化、预测预警和科学决策特性。

  • 2022-03-28
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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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智能为制造发展注入新动能

智能制造是工业中典型的学科交叉问题，涉及计算机、机械、传感、控制等诸多技术领域。我国工信部对于智能制造（intelligent manufacturing，IM）给出了一个较为全面的描述性定义：智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有信息深度自感知、自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。智能制造，就是在传统生产的基础上，使得生产设备可以在没有人工干预的环境下，不但能实现生产自动化，还能根据生产过程中产生的数据，实时更新产品设计、优化生产流程、监测产品质量，在完成生产时还能实现自动的产品分装与仓储管理。

  • 2022-03-28
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