孫敏

當今時代，“工業(yè)4.0”已經成為高端制造業(yè)的風向標。與過去的工業(yè)革命由單一核心技術引導不同，“工業(yè)4.0”的概念中雖然包含了很多新一代的制造工藝，但是這些工藝技術本身并不是革命性的，而是它們恰好處于這場制造業(yè)生態(tài)系統(tǒng)變革之中。因此，美國發(fā)布的《全球地平線》頂層科技規(guī)劃文件和歐盟發(fā)布的框架計劃中都提到，數字化技術所引導的智能制造才是最終能否實現新一輪工業(yè)革命的關鍵。其中，“數字孿生”技術被譽為未來有望改變航空制造業(yè)“游戲規(guī)則”的頂尖技術。

應運而生的新技術

作為高端、復雜制造業(yè)的代表，航空工業(yè)永遠走在新技術應用的前沿。

早在十幾年前，制造商們就開始應用數字化技術來設計和制造飛機。以A350XWB為例，通過使用達索3D Experience平臺，空客在虛擬的數字世界中將項目相關的4000多人聯系在一起，這其中有85%的人處于不同的供應鏈中，數字技術的應用使空客的飛機研制模式有了新的飛躍。

事實上，在A350XWB項目之前，空客的每個生產站點也都配有數字樣機，但由于缺乏統(tǒng)一的數字平臺將各個環(huán)節(jié)聯系起來，在飛機研發(fā)和生產過程中常常出現脫節(jié)現象。因此，從A350XWB項目開始，空客對其數字化工具進行了全面升級。首先，空客采用了達索系統(tǒng)產品生命周期管理解決方案Enovia。該方案是3D Experience平臺數字化設計和模擬功能的核心，可作為A350XWB設計數據的中央存儲器和輸送裝置，能夠幫助工程師更好地進行數據管理。其次，空客還采用了達索系統(tǒng)公司的CAD虛擬設計工具CATIA，以解決A350XWB超大型組件的設計問題。例如，由于“體格”較大，A350XWB的設計會產生大量的數據，其中僅機翼的設計就產生超過7TB的數據。第三，在A350XWB的設計中，空客還大量使用了有限元分析軟件，幫助工程師了解新材料的性能和應力等問題。

此外，在A350XWB的研制過程中，空客還利用Enovia平臺的協同技術，通過耳機或沉浸式投影機系統(tǒng)Cave技術與3D虛擬現實系統(tǒng)共同使用，工程師可以在飛機設計過程中就對機內零件實現可視化，使飛機系統(tǒng)組裝可視化。如此一來，除了有助于設計工程師開展設計驗證，還能夠使從事飛機零件設計的所有工程師獲取傳輸至VR兼容模塊的三維設計數據。

在擁有了成熟的數字化設計和生產能力之后，隨著物聯網和大數據的興起以及虛擬建模技術的發(fā)展，制造商們開始尋求更加精準的生產和設計手段，于是“數字孿生”的概念應運而生。美國《航空周刊》預測，“到2035 年，當航空公司接收一架飛機的時候，將同時驗收另外一套數字模型，它就像飛機的一個忠誠的影子，伴隨一生，從不消失?！?/p>

不僅僅是海量數據

數字孿生（Digital Twin）的概念最早出現在2003年，由Grieves教授在美國密歇根大學的產品全生命周期管理課程上提出。后來，美國國防部將數字孿生的概念引入到航天飛行器的健康維護等問題中。

數字孿生在虛擬環(huán)境中復現了產品和生產系統(tǒng)，使得產品和生產系統(tǒng)的數字空間模型和物理空間模型處于實時交互中，使二者能夠及時地掌握彼此的動態(tài)變化并實時作出響應。

首先，數字孿生能夠實現快速構思，即不僅能夠對直接看到的物理對象進行描述，彌補思維過程中丟失的信息，而且能夠基于看到的物理產品和虛擬產品的信息，了解和優(yōu)化物理對象。

其次，數字孿生能夠實現對比，即數字空間與物理空間是精準映射和共同進化的，有助于不斷積累相關知識，以發(fā)現理想特征與實際趨勢之間的誤差，并進行定量和定性監(jiān)測。

最后，數字孿生能夠實現廣域的協同，即以數字化方式模擬物理空間的實際行為，并將其疊加到數字空間（模型）中，從而突破個體數量和地域分布的限制，實現遠程控制生產系統(tǒng)的制造執(zhí)行。

通俗來講，數字孿生是對應于物理實體的數字模型，是面向飛行器全壽命周期并采用單一數據源實現物理空間和信息空間的雙向連接。數字孿生的構建基于設計階段生成的物理、功能模型，并在隨后的制造和使用階段，通過與物理實體之間的數據和信息交互，不斷提高自身的完整性和精確度，最終實現對飛行器物理實體的完全、精確描述。

在飛機制造領域，數字孿生技術的應用以海量數據為基礎。數字孿生的構建要基于全要素、全生命周期的數據，主要包括：設計數據、工藝數據、制造數據、總裝數據、檢驗數據、試飛數據、使用數據，甚至還包括相關研制企業(yè)的研發(fā)數據、基礎元器件原材料數據等。

從這個角度來看，數字孿生是一個對物理實體或流程的數字化鏡像。創(chuàng)建數字孿生的過程，集成了人工智能、機器人、傳感器數據等一系列先進技術，以建立一個可以實時更新的、現場感極強的“真實”模型，用來支撐物理產品生命周期各項活動的決策。利用真實數據和虛擬模型相結合分析，可以提前預知可能出現的問題，從而實現對飛行器制造性、檢測性和保障性的評價與優(yōu)化，支持飛行器的生產、使用和維修。

未來發(fā)展?jié)摿o限

如今，一些敢于“嘗鮮”的制造商已經意識到，如果將數字孿生技術引入生產線，就可以提前對生產進行仿真和模擬，并將真實參數傳送到實際生產中，從而有效減少誤差和風險。待廠房和生產線建成之后，日常的運行和維護再通過數字孿生進行交互，就能夠迅速找出問題所在，提高工作效率。

2011年，空客與Ubisense集團合作，通過使用其開發(fā)的“智能空間”解決方案，在A350XWB總裝生產線部署了數字孿生技術。這一解決方案通過將定位技術集成到單一的生產運行視圖中，使制造流程完全可視化，工藝裝備及其在部裝廠和總裝廠內的分布情況也能一目了然。如今，“智能空間”解決方案已經在包括A330、A380和A400M的生產線上得到了應用。