飛行器作為典型的高科技含量產(chǎn)品，對(duì)其物理實(shí)體進(jìn)行行為、狀態(tài)復(fù)現(xiàn)與預(yù)測(cè)是一項(xiàng)具有較大挑戰(zhàn)性的工作。數(shù)字孿生技術(shù)作為物理世界與虛擬世界的紐帶，能夠在虛擬空間對(duì)飛行器進(jìn)行高精度、高實(shí)時(shí)性、高集成度的表達(dá)，從而推進(jìn)對(duì)飛行器的深入研究。本文探討了復(fù)雜產(chǎn)品模型建立技術(shù)、信息物理融合技術(shù)、數(shù)據(jù)收集與傳輸技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等數(shù)字孿生核心技術(shù)。重點(diǎn)討論了信息物理融合技術(shù)在數(shù)字孿生技術(shù)中的主要應(yīng)用方式。在飛行器領(lǐng)域，數(shù)字孿生在飛行器全壽命周期中，如設(shè)計(jì)驗(yàn)證、制造裝配、健康監(jiān)測(cè)與維護(hù)等方面均有應(yīng)用。最后對(duì)數(shù)字孿生技術(shù)目前面臨的困難進(jìn)行了簡要分析。    

    飛行器廣泛應(yīng)用于社會(huì)生產(chǎn)的各個(gè)方面，對(duì)飛行器的研究也愈發(fā)深入，因此在虛擬空間中分析飛行器的各種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)也愈發(fā)重要。近年來提出的數(shù)字孿生概念能夠很好地滿足目前在虛擬空間對(duì)飛行器實(shí)體進(jìn)行模擬的需求。

    數(shù)字孿生是聯(lián)系物理空間與虛擬空間的紐帶，以復(fù)雜物理建模、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與分析、大數(shù)據(jù)技術(shù)、信息物理融合技術(shù)為關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建物理實(shí)體在虛擬空間中的孿生體，并復(fù)現(xiàn)物理實(shí)體的所有狀態(tài)。數(shù)字孿生能夠以實(shí)時(shí)性、高保真性、高集成性地在虛擬空間模擬物理實(shí)體的狀態(tài)，從而分析飛行器的相關(guān)數(shù)據(jù)記錄，提前發(fā)現(xiàn)飛行器相關(guān)故障征候，輔助操作員進(jìn)行決策，降低飛行器各類事故發(fā)生概率。

    最早的孿生體概念是由美國航空航天局(National Aeronautics and Space Administration, NASA)提出用于空間飛行器，2003年，Grieves教授最早提出“與物理產(chǎn)品等價(jià)的虛擬數(shù)字化表達(dá)”的表述，推進(jìn)了數(shù)字孿生的概念發(fā)展。在飛行器的全生命周期中，從設(shè)計(jì)過程中的模型驗(yàn)證，制造裝配過程中的零件檢測(cè)，到運(yùn)行過程中的輔助決策等，數(shù)字孿生技術(shù)都有著廣泛的應(yīng)用空間。此外，在任務(wù)規(guī)劃方面，數(shù)字孿生技術(shù)可以幫助決策員進(jìn)行任務(wù)分配與航跡規(guī)劃，提出高效低耗的任務(wù)執(zhí)行方案，降低指揮與控制的復(fù)雜度與成本。    

    “孿生體”概念最早起源于美NASA的阿波羅計(jì)劃[1]，在該計(jì)劃中，NASA制作2個(gè)完全相同的空間飛行器。其中一個(gè)被稱為“孿生體”（twin），在空間飛行器執(zhí)行任務(wù)期間留在地球上反映大氣層外的飛行器狀態(tài)。在飛行準(zhǔn)備期間，孿生體全程參與訓(xùn)練；在任務(wù)執(zhí)行期間，對(duì)孿生體進(jìn)行與本體一致的實(shí)驗(yàn)操作，使之盡可能精確地反映飛行器在外太空的狀態(tài)，以便于決策人員在各種情況下做出最正確的決策。此時(shí)“孿生體”為實(shí)體樣機(jī)，目的是復(fù)現(xiàn)/模擬飛行器的實(shí)際狀態(tài)來輔助決策。

    在2003年，美國密歇根大學(xué)的Grieves教授在其產(chǎn)品全壽命周期管理課程（Product Lifecycle Management, PLM）中提出數(shù)字孿生的“與物理產(chǎn)品等價(jià)的虛擬數(shù)字化表達(dá)”概念[2]。但是當(dāng)初并未明確數(shù)字孿生體的名稱，而是在2003-2005年暫用名為“鏡像空間模型(mirrored spaced model, MLM)[3]”，在2006-2010年采用“信息鏡像模型(information mirroring model, IMM)[4]”的名稱。此時(shí)的數(shù)字孿生為狹義的數(shù)字孿生，其概念限定于產(chǎn)品及其全壽命周期的數(shù)字化表征。Grieves將數(shù)字孿生定義為全尺寸描述產(chǎn)品實(shí)體信息的虛擬信息結(jié)構(gòu)。

    相比于NASA阿波羅計(jì)劃中的“孿生體”，Grieves教授所提出的“數(shù)字孿生體”已經(jīng)完成了從實(shí)體向數(shù)字模型的轉(zhuǎn)變，這也可以視為數(shù)字孿生的起源。

    在2005年，Grieves教授[3]進(jìn)一步提出數(shù)字孿生是2個(gè)空間之間的映射，建立了如圖1的2個(gè)空間之間的相互關(guān)系。并提出了通過這個(gè)映射，可以為執(zhí)行詳細(xì)設(shè)計(jì)和實(shí)施的人員以及管理和批準(zhǔn)項(xiàng)目的人員提供概念框架，使之對(duì)項(xiàng)目的實(shí)際狀態(tài)有大致的理解，便于后續(xù)項(xiàng)目的實(shí)施與管理。同時(shí)，Grieves也提出此時(shí)的數(shù)字孿生并未有明確標(biāo)準(zhǔn)和穩(wěn)定的定義，在之后的研究中仍然需要深入發(fā)掘其概念。

    2010年，美國NASA發(fā)布了“建模、仿真、信息技術(shù)和處理”路線圖[5]，在該路線圖的仿真部分，數(shù)字孿生作為對(duì)載具或系統(tǒng)的綜合多物理場，多尺度仿真，集成了相關(guān)載具的所有可用數(shù)據(jù)。通過合并信息，數(shù)字孿生可以用于預(yù)測(cè)任務(wù)執(zhí)行狀況、仿真實(shí)際飛行情況、分析潛在的災(zāi)難性事件以及研究在設(shè)計(jì)階段未考慮的任務(wù)參數(shù)修改的影響。在該路線圖的引領(lǐng)下，數(shù)字孿生進(jìn)入了大眾視野，在后續(xù)的幾年內(nèi)有了比較大的發(fā)展。

    2011年，Grieves教授在其著作Virtually perfect: driving innovative and lean products through product lifecycle management [6]中引用了合作者John Vickers用于描述該概念的名詞：數(shù)字孿生體，并提出了被廣泛接受的數(shù)字孿生體模型。該模型分為物理實(shí)體、虛擬樣機(jī)以及二者之間的交互接口3個(gè)部分。

    同年，美國空軍實(shí)驗(yàn)室[7]討論了三個(gè)問題：如何使用數(shù)字孿生預(yù)測(cè)飛行器結(jié)構(gòu)壽命、如何確保其概念模型的結(jié)構(gòu)完整性、以及開發(fā)和部署數(shù)字孿生的技術(shù)挑戰(zhàn)。他們計(jì)劃于2025年交付一架配備有數(shù)字孿生體模型的飛機(jī)，該孿生體在幾何細(xì)節(jié)（包括制造誤差）和材料細(xì)節(jié)（包括統(tǒng)計(jì)微觀結(jié)構(gòu)級(jí)別）上都是超現(xiàn)實(shí)的。此外，該孿生體模型可以在虛擬空間進(jìn)行同等時(shí)長的飛行，在飛行期間，孿生體會(huì)根據(jù)基于最佳物理學(xué)的概率模擬來累積使用損壞，并輸出大量與材料和結(jié)構(gòu)性能相關(guān)的損壞數(shù)據(jù)，可以預(yù)測(cè)意外故障并反饋于現(xiàn)實(shí)飛機(jī)進(jìn)行預(yù)防。

圖 1 數(shù)字孿生概念圖    

    2012年，NASA與美國空軍實(shí)驗(yàn)室提出未來飛行器數(shù)字孿生體范例[8]，在未來，飛行器需要更輕的質(zhì)量、更高的承載能力、更久的服役時(shí)間與更為極端的服役環(huán)境，現(xiàn)有的基于歷史與經(jīng)驗(yàn)的飛行器生命周期的管理方式將會(huì)與實(shí)際情況出現(xiàn)較為嚴(yán)重的偏差，為了解決這些問題，數(shù)字孿生利用高精度的物理模型，更新的傳感器數(shù)據(jù)以及大量歷史數(shù)據(jù)等來形成對(duì)實(shí)體的超高保真度仿真模型來反映實(shí)體的實(shí)際狀態(tài)。

    2013年，美國空軍實(shí)驗(yàn)室提出了“機(jī)體數(shù)字孿生”[9]的概念，用于設(shè)計(jì)和維護(hù)機(jī)身，并對(duì)每一架飛機(jī)都制作專屬的維護(hù)保養(yǎng)計(jì)劃。在這種條件下，每架飛機(jī)都能夠用于收集大量數(shù)據(jù)，有助于之后飛機(jī)的設(shè)計(jì)與維護(hù)，改變現(xiàn)有的飛機(jī)生命周期管理方式，降低維護(hù)成本與模型的不確定性。

    除了上述理論發(fā)展，許多研究機(jī)構(gòu)也在探索數(shù)字孿生的實(shí)際應(yīng)用，并推進(jìn)數(shù)字孿生的發(fā)展。

    2015年，通用公司推出Predix工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)[10]，該平臺(tái)的核心功能是捕獲大型制造或工業(yè)運(yùn)營中的數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行分析。通過分析收集到的大型制造或工業(yè)運(yùn)營數(shù)據(jù)，可以幫助公司建立生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)字孿生體，從而輔助公司管理層進(jìn)行分析，決策層進(jìn)行決策，推動(dòng)制造業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。

    2017年，陶飛對(duì)數(shù)字孿生車間進(jìn)行了探索，闡述了數(shù)字孿生車間的系統(tǒng)組成、運(yùn)行機(jī)制、特點(diǎn)、關(guān)鍵技術(shù)等[11]，并探討了實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生車間信息物理融合的基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)[12]。在其分析中，數(shù)字孿生成為了車間未來信息物理融合發(fā)展中的關(guān)鍵一環(huán)，作為信息物理融合的關(guān)鍵性技術(shù)，將會(huì)在未來車間發(fā)展中起到重要作用。2020年，江海凡[13]從車間現(xiàn)存問題和挑戰(zhàn)出發(fā)，提出了構(gòu)建數(shù)字孿生車間的階段劃分及相關(guān)技術(shù)，為數(shù)字孿生車間的發(fā)展提供了參考。

    2017年，莊存波[14]分析了現(xiàn)有數(shù)字孿生技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r，基于產(chǎn)品數(shù)字孿生體與產(chǎn)品工藝模型、產(chǎn)品設(shè)計(jì)模型、產(chǎn)品制造/裝配模型、產(chǎn)品服務(wù)模型、產(chǎn)品報(bào)廢/回收模型之間的關(guān)系建立了產(chǎn)品數(shù)字孿生體的體系結(jié)構(gòu)，并在此結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，給出了未來產(chǎn)品數(shù)字孿生體的目標(biāo)：虛實(shí)融合、閉環(huán)的產(chǎn)品全壽命周期數(shù)字化管理與全價(jià)值鏈協(xié)同。

    2020年，董雷霆[15]面向疲勞壽命管理，給出了如圖2所示的飛機(jī)結(jié)構(gòu)數(shù)字孿生基本框架，并根據(jù)該框架提出飛機(jī)結(jié)構(gòu)數(shù)字孿生的5項(xiàng)關(guān)鍵建模仿真技術(shù)。在其分析中，數(shù)據(jù)獲取與分析、模型建立是數(shù)字孿生在飛機(jī)結(jié)構(gòu)建模仿真中的關(guān)鍵技術(shù)。

    2.1復(fù)雜產(chǎn)品模型建立技術(shù)

    對(duì)于數(shù)字孿生而言，產(chǎn)品的模型建立是整個(gè)數(shù)字孿生體運(yùn)行的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，而現(xiàn)有的飛行器產(chǎn)品，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展也呈現(xiàn)出復(fù)雜化、精細(xì)化的趨勢(shì)，因此復(fù)雜產(chǎn)品的模型建立的技術(shù)也愈發(fā)重要。目前的產(chǎn)品數(shù)字孿生模型可以分為通用模型與專用模型兩種，不同的研究人員針對(duì)其面對(duì)的問題也給出了相應(yīng)的模型建立方法。

    通用模型的研究早在2005年就開始了，Grieves教授在2005年[3]便提出了PLM/MSM兩種模型。PLM（Product Lifecycle Management）模型即為產(chǎn)品壽命周期管理模型，該模型具有功能集成，結(jié)構(gòu)通用，可選的附加功能模塊與可提高效率的信息流等優(yōu)點(diǎn)，但同時(shí)也存在模型僅僅是個(gè)雛形，概念較為模糊，不夠完整的弊端。為了理解PLM模型中的信息核心，提出了MSM（Mirrored Spaces Model）模型，即鏡像空間模型，該模型分為真實(shí)空間、虛擬空間以及二者之間的信息流三部分，有當(dāng)前數(shù)字孿生通用模型的雛形。相較于PLM，MSM不以功能（材料、工藝、維護(hù)等）來進(jìn)行組織，而是用關(guān)聯(lián)的物理對(duì)象來組織。

    此后，許多研究人員也對(duì)通用模型進(jìn)行了研究分析，例如Schroeder的交換數(shù)據(jù)模型[16]，于勇的產(chǎn)品構(gòu)型數(shù)字孿生模型[17]等。而2018年，Zheng[18]針對(duì)當(dāng)前車間的復(fù)雜情況進(jìn)行了數(shù)字孿生建模。在其模型中，對(duì)車間按照典型的“實(shí)體空間、虛擬空間、信息傳遞層”進(jìn)行分解，將車間的各部分分類歸入模型之中，實(shí)現(xiàn)了車間模型的全參數(shù)虛擬建模。在模型中，車間的物料流、信息流與控制流[13]在執(zhí)行完相應(yīng)任務(wù)后將數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，并以此為基礎(chǔ)建立數(shù)字孿生系統(tǒng)。

    相較于通用模型，專用模型更具有針對(duì)性與實(shí)用性。相較于其他方向，飛行器所具有的高成本、高損耗等特性會(huì)導(dǎo)致其專用模型的迅速發(fā)展。迄今為止，與飛行器相關(guān)的模型有Li的機(jī)翼健康監(jiān)測(cè)模型[19]、Seshadri的多物理場零件損傷控制模型[20]等。

    2017年，Zakrajsek[21]建立了飛機(jī)輪胎損傷模型。由于飛機(jī)在著陸過程中的輪胎旋轉(zhuǎn)磨損問題十分復(fù)雜，故需結(jié)合大量歷史數(shù)據(jù)采用數(shù)字孿生方法進(jìn)行分析。Zakrajsek基于易磨損率概念構(gòu)筑數(shù)字孿生模型用于預(yù)測(cè)著陸磨損。該模型可以將預(yù)測(cè)結(jié)果與現(xiàn)場實(shí)際結(jié)果進(jìn)行比對(duì)改進(jìn)，從而使模型不斷迭代更新，更符合實(shí)際情況。

    通用模型能夠包含領(lǐng)域中大部分產(chǎn)品的共通性特點(diǎn)，專用模型能夠針對(duì)特定型號(hào)的產(chǎn)品進(jìn)行虛擬空間描述。在新產(chǎn)品進(jìn)入虛擬空間，建立模型時(shí)，同領(lǐng)域的通用模型能夠快速建立模型基礎(chǔ)，而對(duì)專用模型的建立能夠完善通用模型中缺乏的細(xì)節(jié)。如何整合通用模型與專用模型，在新產(chǎn)品進(jìn)入虛擬空間時(shí)能夠快速、準(zhǔn)確地建立對(duì)應(yīng)的虛擬模型，是后續(xù)需要探討的問題。

    2.2信息物理融合技術(shù)

    2017年，陶飛提出了數(shù)字孿生車間[11]的相關(guān)概念，在其文章中著重提到數(shù)字孿生所需求的信息物理融合技術(shù)。同年，陶飛對(duì)信息物理融合技術(shù)[12]進(jìn)行了更為詳盡的闡釋，將其分為物理融合、模型融合、數(shù)據(jù)融合與服務(wù)融合4部分，而每一部分不僅是數(shù)字孿生車間的關(guān)鍵技術(shù)，同樣也是飛行器的關(guān)鍵技術(shù)。

    物理融合：主要應(yīng)用于飛行器的生產(chǎn)車間，為其余三種融合技術(shù)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。該技術(shù)用于統(tǒng)籌實(shí)體物理空間中飛行器生產(chǎn)制造的各項(xiàng)設(shè)備，收集各項(xiàng)相關(guān)數(shù)據(jù)，作為數(shù)據(jù)融合的支撐。同時(shí)對(duì)人所下達(dá)的命令進(jìn)行采集并響應(yīng)，將收到的命令納入飛行器的生產(chǎn)計(jì)劃中，調(diào)整相應(yīng)的生產(chǎn)情況。物理融合需求人機(jī)交互技術(shù)、智能分析技術(shù)，以便對(duì)人下達(dá)的指令進(jìn)行分析理解，從而轉(zhuǎn)化成可以用于車間生產(chǎn)的計(jì)劃表。

    模型融合：將飛行器的各部分模型進(jìn)行整合，以實(shí)現(xiàn)對(duì)物理實(shí)體的真實(shí)完全映射。由于當(dāng)前飛行器的模型存在尺度差距過大的問題，最小的鉚釘孔等零件的物理尺度為10-2m量級(jí)，而較大的機(jī)翼、梁等零件尺寸高達(dá)102m量級(jí)[15]，在如此巨大的量級(jí)差距下，不僅對(duì)于飛行器的模型建立有很高要求，對(duì)將其納入數(shù)字孿生中虛擬空間的模型融合技術(shù)更有要求。因此，復(fù)雜產(chǎn)品建模技術(shù)、CAD、CAE技術(shù)都是不可或缺的部分，在此基礎(chǔ)之上方可考慮飛行器的模型融合問題。

    數(shù)據(jù)融合：通過大數(shù)據(jù)理論，對(duì)飛行器生產(chǎn)維護(hù)過程中收集到的各項(xiàng)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理，經(jīng)過處理后，形成對(duì)該物理實(shí)體的統(tǒng)計(jì)、反映、預(yù)測(cè)、建議等，輔助決策人員進(jìn)行決策。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理，可以預(yù)測(cè)飛行器在何時(shí)需求維護(hù)保養(yǎng)與維修等，也可以及時(shí)預(yù)測(cè)飛行器運(yùn)行過程中的隱患，以輔助人員進(jìn)行預(yù)處理，降低飛行器事故發(fā)生概率。因此對(duì)于大量、多元的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理的技術(shù)是不可或缺的，只有對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確、適當(dāng)?shù)奶幚恚�才能夠做出合理、有效的預(yù)測(cè)與規(guī)劃。

    服務(wù)融合：對(duì)飛行器運(yùn)行過程中的維護(hù)、保養(yǎng)等服務(wù)進(jìn)行管控，是基于前三者的融合體現(xiàn)。通過數(shù)據(jù)處理給出的結(jié)果，對(duì)飛行器的各項(xiàng)服務(wù)進(jìn)行安排與實(shí)施，不僅對(duì)物理實(shí)體進(jìn)行服務(wù)，也對(duì)網(wǎng)絡(luò)空間中的數(shù)字孿生體進(jìn)行服務(wù)性的模型修正。修正后的模型進(jìn)入下次實(shí)驗(yàn)，以貼合物理實(shí)體在實(shí)際任務(wù)執(zhí)行中的狀態(tài)，經(jīng)過試驗(yàn)給出任務(wù)執(zhí)行情況的預(yù)測(cè)。在任務(wù)執(zhí)行結(jié)束后，將結(jié)果與預(yù)測(cè)進(jìn)行比對(duì)、迭代，積累經(jīng)驗(yàn)，經(jīng)由深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用，使得數(shù)字孿生體能夠更為貼合實(shí)際任務(wù)執(zhí)行過程中遇到的情況，給出更為合理的服務(wù)需求。

    2.3數(shù)據(jù)收集與傳輸技術(shù)

    數(shù)字孿生技術(shù)的實(shí)現(xiàn)是建立在信息采集與數(shù)據(jù)傳輸?shù)幕�礎(chǔ)之上的[22-23]，并借此來實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生體對(duì)物理實(shí)體的準(zhǔn)確映射，對(duì)于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度與時(shí)效性有著很高的需求，尤其對(duì)于數(shù)據(jù)的時(shí)效性要求更高。基于高精度、低延遲的大量數(shù)據(jù)，數(shù)字孿生的雙空間映射才有了意義，否則過久的延時(shí)與過大的誤差都會(huì)導(dǎo)致整個(gè)數(shù)字孿生系統(tǒng)的失能甚至失效，無法實(shí)現(xiàn)既定的映射能力。

    數(shù)字孿生體所利用的數(shù)據(jù)來源于物理空間實(shí)體的傳感器采集，對(duì)于傳感器的敏感度與精度也有很高的要求。在物理實(shí)體中，合理的傳感器網(wǎng)絡(luò)布置能夠獲取更為準(zhǔn)確、不需處理的數(shù)據(jù)。而物理實(shí)體內(nèi)高兼容性、大容量、能夠預(yù)處理部分?jǐn)?shù)據(jù)的數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)，也能夠提升數(shù)據(jù)收集與傳輸效率。此外，如何通過更少的傳感器來獲取更多的數(shù)據(jù)信息，如何搭建更為高效的數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)，也是亟待研究應(yīng)用的技術(shù)。

    通過過射頻識(shí)別 (Radio Frequency Identification, RFID)技術(shù)[24]進(jìn)行產(chǎn)品識(shí)別，以在網(wǎng)絡(luò)空間中建立與之相對(duì)應(yīng)的獨(dú)特模型，收集到的數(shù)據(jù)可以直接鏈接到相應(yīng)的數(shù)字孿生體，這些數(shù)字孿生體在物理實(shí)體的數(shù)據(jù)支持之下進(jìn)行相應(yīng)的演變（例如磨損、維護(hù)、保養(yǎng)等）。現(xiàn)有的傳感器與網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)可以獲取來自于真實(shí)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)[25-26]，通過這些數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)空間中的模型得以不斷迭代更新，更為貼近物理空間的實(shí)體狀態(tài)。

    2.4大數(shù)據(jù)技術(shù)

    航空器系統(tǒng)自身就具有大數(shù)據(jù)基因[27]，在數(shù)字孿生支持下的飛行器系統(tǒng)本身就具備了大量的數(shù)據(jù)[28]，同時(shí)，在系統(tǒng)的運(yùn)行過程中，規(guī)模龐大、成分復(fù)雜的數(shù)據(jù)產(chǎn)生并被收集，這些數(shù)據(jù)超出了目前數(shù)據(jù)的處理能力[29]。按照Tao[30]的觀點(diǎn)，數(shù)據(jù)一旦產(chǎn)生并被收集，就存在著如何分析、處理并利用數(shù)據(jù)的問題。大量數(shù)據(jù)只有在經(jīng)過分析、篩選、清洗、預(yù)處理并提取特征后才能夠被利用。因此如何利用采集到的大量數(shù)據(jù)，并為數(shù)字孿生提供支持，需要大數(shù)據(jù)技術(shù)處理、分析數(shù)據(jù)的能力。

    根據(jù)李仁旺等人[31]的分解，可以將大數(shù)據(jù)為數(shù)字孿生提供的支持分為大數(shù)據(jù)收集層、大數(shù)據(jù)處理層、大數(shù)據(jù)分析層以及最終的應(yīng)用服務(wù)層。大數(shù)據(jù)收集層對(duì)飛行器各個(gè)環(huán)節(jié)中收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、轉(zhuǎn)換、儲(chǔ)存，航空發(fā)動(dòng)機(jī)在1次飛行過程中就會(huì)產(chǎn)生1 TB的數(shù)據(jù)量[28]，因此對(duì)于數(shù)據(jù)的預(yù)處理是十分必要的，否則冗雜的數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)處理層造成不必要的負(fù)擔(dān)。

    大數(shù)據(jù)收集層提供數(shù)據(jù)處理與分析的相關(guān)技術(shù)，將收集層預(yù)處理過的數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪、降維和可視化處理，為分析層提供有效數(shù)據(jù)。經(jīng)過大數(shù)據(jù)處理層的處理，先前復(fù)雜、多維、強(qiáng)噪聲的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可以被分析層直接使用的有效數(shù)據(jù)，同時(shí)可以根據(jù)目標(biāo)應(yīng)用層與大數(shù)據(jù)分析層的反饋修正數(shù)據(jù)處理方法，以提高大數(shù)據(jù)處理層的有效程度。

    大數(shù)據(jù)分析層在接收到大數(shù)據(jù)處理層所傳遞到的有效數(shù)據(jù)后，進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)挖掘與決策方案生成，對(duì)飛行器所需要的服務(wù)進(jìn)行決策，以避免可能產(chǎn)生的事故或飛行任務(wù)中可能出現(xiàn)的故障。應(yīng)用服務(wù)層是整個(gè)大數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)，為飛行器提供實(shí)際的服務(wù)執(zhí)行，修正飛行器狀態(tài)，以保證飛行器在執(zhí)行任務(wù)過程中的穩(wěn)定運(yùn)行[32]。    

    本文從概念發(fā)展、關(guān)鍵技術(shù)以及在飛行器領(lǐng)域的應(yīng)用來探討數(shù)字孿生在飛行器領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀。隨著數(shù)字孿生技術(shù)的不斷成熟，其中主要的技術(shù)瓶頸正在被突破，但仍然存在許多需要解決的問題，例如以飛行器專用軟件平臺(tái)為代表的軟件平臺(tái)的缺失問題，以傳感器精度與布置方式為代表的數(shù)據(jù)采集與處理問題，以中間層實(shí)現(xiàn)為代表的信息物理融合問題等。上述問題都有很大的發(fā)展空間，解決這些問題后，數(shù)字孿生技術(shù)將會(huì)獲得更大的發(fā)展與應(yīng)用。