7.1裝備數(shù)字孿生的技術(shù)基礎(chǔ)1裝備數(shù)字孿生的技術(shù)基礎(chǔ)012數(shù)字孿生系統(tǒng)的一般架構(gòu)02數(shù)字孿生的工程應(yīng)用--臂架起重機(jī)03目錄4小結(jié)04第七章數(shù)字孿生技術(shù)及工程應(yīng)用重大裝備作為提升裝備制造業(yè)的戰(zhàn)略重點(diǎn)，不僅是衡量國家工業(yè)化水平的標(biāo)志，而且是國家綜合實(shí)力的集中體現(xiàn)。其承載能力強(qiáng)、作業(yè)功率大、集成度高、技術(shù)含量高，被廣泛應(yīng)用于不同領(lǐng)域以提升作業(yè)效率、降低運(yùn)行成本、確保生產(chǎn)環(huán)境的安全性與綠色友好性。隨著重大裝備尺寸功率不斷突破原有邊界，其工作環(huán)境也日趨極端化、運(yùn)行狀態(tài)不斷復(fù)雜化、連續(xù)作業(yè)時(shí)長也不斷提高，這對重大裝備本體結(jié)構(gòu)造成巨大的威脅。每年，國內(nèi)外因重大裝備結(jié)構(gòu)失效、整機(jī)失穩(wěn)、磨損、疲勞斷裂等原因?qū)е碌氖鹿蕦乙姴货r。當(dāng)前，重大裝備在設(shè)計(jì)階段通常采用基于多體動力學(xué)（MultibodyDynamics,MBD）、有限元分析（FiniteElementMethod,FEM）等的計(jì)算機(jī)建模與仿真方法。在運(yùn)維管理階段，通過傳感數(shù)據(jù)對設(shè)備故障和健康狀態(tài)進(jìn)行建模和動態(tài)感知，預(yù)測裝備性能退化趨勢，形成了故障預(yù)測與健康管理（PrognositicsandHealthManagement,PHM）新技術(shù)。雖然基于這些方法一定程度上可以獲取裝備在不同作業(yè)時(shí)的性能演變規(guī)律和狀態(tài)，但計(jì)算機(jī)模型與物理實(shí)體的弱關(guān)聯(lián)性，使得裝備在不同階段的分析中實(shí)時(shí)性、動態(tài)性、關(guān)聯(lián)性等嚴(yán)重受限。如設(shè)計(jì)階段的離線仿真，未完全考慮設(shè)備運(yùn)行的時(shí)變因素，導(dǎo)致分析結(jié)果可信度較低，頻繁出現(xiàn)“仿而不全”、“仿而不真”的現(xiàn)象。運(yùn)維階段通過傳感數(shù)據(jù)建立了物理樣機(jī)與分析模型的動態(tài)關(guān)聯(lián)，但該方法僅限于裝備運(yùn)維管理，未包含裝備設(shè)計(jì)、制造等全生命周期的信息，從而形成信息孤島，而且該方法嚴(yán)重依賴傳感數(shù)量，常常存在“以點(diǎn)帶面”、“以偏概全”的現(xiàn)象。因此，面向未來重大裝備的高效運(yùn)行以及安全保障等難題，迫切需要一種更加科學(xué)合理、高效準(zhǔn)確的建模方法與技術(shù)，能夠精確刻畫、描述甚至預(yù)測重大裝備在極端復(fù)雜工況下的狀態(tài)與性能。作為傳統(tǒng)計(jì)算建模仿真方法和技術(shù)的進(jìn)階與升級，數(shù)字孿生技術(shù)近年來得到大力追捧，有望大幅度推動離線、單工況、靜態(tài)建模仿真向?qū)崟r(shí)在線、復(fù)雜工況、動態(tài)建模發(fā)展，推動單學(xué)科單物理場向多學(xué)科多物理場發(fā)展，從單一設(shè)計(jì)、制造或者運(yùn)維領(lǐng)域到全生命周期發(fā)展。圖7.1重大裝備全生命周期數(shù)字孿生數(shù)字孿生，可以簡單概括為真實(shí)物理體的數(shù)字化鏡像，然而其內(nèi)涵和實(shí)現(xiàn)過程頗為復(fù)雜，包括多個(gè)層次。數(shù)字孿生建模旨在采用機(jī)理模型、實(shí)時(shí)傳感數(shù)據(jù)以及專家知識等信息，構(gòu)建具有多學(xué)科、多尺度等耦合特性的實(shí)時(shí)“隨動”模型，能夠在虛擬空間中實(shí)現(xiàn)真實(shí)物理體形態(tài)與性能的精確映射與預(yù)測?？臻g上，孿生模型不僅反映真實(shí)物理體客觀的外在行為，也可呈現(xiàn)其內(nèi)在，甚至是難以觀測到的客觀行為與特征；時(shí)間上，該映射不但包括當(dāng)前時(shí)刻的在線監(jiān)測，也包括過往時(shí)刻的追溯復(fù)現(xiàn)，以及未來時(shí)刻的超前預(yù)測。從信息流角度看，數(shù)字孿生是信息的“從實(shí)到虛”走向“以虛控實(shí)”，能夠真實(shí)反映并深度參與、改進(jìn)物理體全生命周期的閉環(huán)過程。圖7.1為重大裝備數(shù)字孿生與裝備結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)（確定目標(biāo)性能）、加工制造（決定固有性能）、運(yùn)維管理（體現(xiàn)使役性能）等全生命周期的關(guān)聯(lián)關(guān)系。在材料選擇階段，通過材料密度、強(qiáng)度、疲勞等物理和力學(xué)參數(shù)，綜合目標(biāo)性能、固有性能與使役性能，選擇屬性滿足各階段需求的材料。同時(shí)，依據(jù)設(shè)計(jì)、制造和運(yùn)維的反饋信息，在該階段動態(tài)優(yōu)化材料選擇策略，使選取的材料最大程度滿足后續(xù)階段的功能需求和性能要求，構(gòu)建全生命周期數(shù)據(jù)、信息、知識等驅(qū)動的持續(xù)優(yōu)化、虛實(shí)共生迭代、動態(tài)調(diào)整、自主決策的機(jī)制，為實(shí)現(xiàn)裝備固有性能、目標(biāo)性能和使役性能與終端客戶期望性能的統(tǒng)一提供保障。在結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段，通過集機(jī)械、液壓、控制等多學(xué)科、以及流、固、熱、光等多場多領(lǐng)域進(jìn)行短周期、跨界的幾何、結(jié)構(gòu)協(xié)同優(yōu)化設(shè)計(jì)。并對裝備理想設(shè)計(jì)信息與物理空間的材料選擇、加工制造、運(yùn)維管理等信息進(jìn)行一致表達(dá)，使設(shè)計(jì)的幾何尺寸和結(jié)構(gòu)特征不僅能夠充分利用選定的材料，而且能更好地服務(wù)于加工制造和運(yùn)維管理階段。實(shí)現(xiàn)面向制造、功能和服務(wù)的全生命周期設(shè)計(jì)。在加工制造階段，數(shù)字孿生通過耦合物理空間速度、溫度、振動、電磁等多物理場，從物理、幾何、行為、規(guī)則等方面全流程、系統(tǒng)性、精確地反映物理實(shí)體。同時(shí)，高保真建模、高實(shí)時(shí)交互反饋、高可靠性預(yù)測等數(shù)字化手段將加工信息動態(tài)反饋到裝備全生命周期各環(huán)節(jié)，使加工制造的產(chǎn)品在幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)性能上與設(shè)計(jì)階段的目標(biāo)性能保持高度一致。建立各階段間相互聯(lián)系、相互制約的關(guān)系，避免形成上下游割裂的現(xiàn)狀。在運(yùn)維管理階段，數(shù)字孿生利用材料選擇、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、加工制造、設(shè)備運(yùn)行等已有信息與實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)，融合物理模型進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，迅速、動態(tài)、全面地對裝備的各運(yùn)行參數(shù)和指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測和評估。同時(shí)，對早期故障和部件性能退化信息進(jìn)行深層次、多尺度、完整性反饋，并完成故障精確定位，實(shí)現(xiàn)更簡單、智能、高效的健康管理。此外，監(jiān)測數(shù)據(jù)與診斷結(jié)果在線動態(tài)反饋到材料選擇、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與加工制造階段，為各階段進(jìn)一步優(yōu)化完善提供依據(jù)和參考。上述材料選擇、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、加工制造和運(yùn)維管理四個(gè)階段的動態(tài)迭代、實(shí)時(shí)反饋和閉環(huán)關(guān)聯(lián)建立了重大裝備不同階段信息與數(shù)據(jù)的高效挖掘與全要素流動，形成了重大裝備的數(shù)字孿生體系。然而，在實(shí)際工程中，如何將物理世界難以觀測和分析的狀態(tài)進(jìn)行一致、同步、準(zhǔn)確分析和可視化仍然是構(gòu)建數(shù)字孿生的難點(diǎn)和熱點(diǎn)問題。利用傳感設(shè)備監(jiān)測裝備的狀態(tài)并分析結(jié)構(gòu)性能的方法已被廣泛應(yīng)用。其中，傳感數(shù)據(jù)隱含著研究對象在物理空間真實(shí)客觀的時(shí)變信息，但該信息易受傳感器材料、環(huán)境、監(jiān)測手段等因素的影響。因此，從復(fù)雜交疊的數(shù)據(jù)中挖掘重要信息，準(zhǔn)確獲取數(shù)據(jù)特征并進(jìn)行高效、精準(zhǔn)、快速、動態(tài)計(jì)算分析，成為構(gòu)建重大裝備數(shù)字孿生的關(guān)鍵。鑒于此，本章解析了當(dāng)前建立重大裝備數(shù)字孿生所面臨的諸多問題，面向幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能，詳細(xì)闡述了應(yīng)用于重大裝備數(shù)字孿生的概念與內(nèi)涵，提出了“算測融合、形性一體”的重大裝備數(shù)字孿生框架，探索并給出了有望解決當(dāng)前數(shù)字孿生構(gòu)建所面臨的難題和關(guān)鍵技術(shù)。結(jié)合典型案例詳細(xì)描述了所提出框架的普適性和可行性，為數(shù)字孿生在重大裝備中的落地實(shí)踐與廣泛應(yīng)用提供了理論和技術(shù)參考。011裝備數(shù)字孿生的技術(shù)基礎(chǔ)ONE1.1數(shù)字孿生構(gòu)建的主要問題與難點(diǎn)隨著計(jì)算機(jī)、人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字孿生已經(jīng)從最初的一個(gè)概念模型逐漸發(fā)展為一種多領(lǐng)域和多學(xué)科交叉的科學(xué)方法與工程技術(shù)的集成模型，其在智能工廠、智慧城市等方面取得了成功應(yīng)用。然而，在產(chǎn)品級的數(shù)字孿生，尤其是重大裝備的數(shù)字孿生方面，仍然缺乏深入的研究以及成功的應(yīng)用案例。已有的研究大多聚焦于幾何形貌和形態(tài)的數(shù)字孿生構(gòu)建，很少涉及到面向結(jié)構(gòu)力學(xué)性能的數(shù)字孿生。此外，測量精度、通信速度、計(jì)算能力等的不斷提高，導(dǎo)致數(shù)據(jù)體量和多樣性呈指數(shù)級增長，這使數(shù)字孿生在重大裝備上的落地應(yīng)用，在可見的未來變得充滿可能。其中，通信速度和計(jì)算能力是數(shù)字孿生實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的保障，測量精度、數(shù)據(jù)體量和數(shù)據(jù)豐富度可為數(shù)字孿生的高保真、全尺寸表征提供支持。同時(shí)，它們在一定程度上又成為數(shù)字孿生發(fā)展的短板與瓶頸，特別是對于重大裝備這種結(jié)構(gòu)復(fù)雜的設(shè)備，建立面向幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能的數(shù)字孿生主要面臨如圖7.2所示的六個(gè)主要問題與難點(diǎn)，具體闡述如下。1.1數(shù)字孿生構(gòu)建的主要問題與難點(diǎn)1.算不了：重大裝備作業(yè)范圍廣、功率大，具有性能多學(xué)科、系統(tǒng)跨領(lǐng)域、結(jié)構(gòu)多尺度耦合的特征。其中，整機(jī)、部件、零件等幾何尺寸經(jīng)常表現(xiàn)為橫跨量級，性能評估表現(xiàn)為熱、流、固、磁等多物理場并存。現(xiàn)階段的建模仿真軟件大多對同一量級幾何尺寸的裝備進(jìn)行單一學(xué)科/場的分析，忽略或理想化其他因素的影響，未完全考慮裝備真實(shí)空間特征，難以有效獲取裝備或關(guān)鍵零部件的參量與參數(shù)、參數(shù)與性能之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。因此面向裝備的幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能，探索精準(zhǔn)、完整的多學(xué)科、多物理場模型構(gòu)建方法，構(gòu)建物理裝備的高保真度模型，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)計(jì)算分析是提高數(shù)字孿生可信度的首要環(huán)節(jié)。1.1數(shù)字孿生構(gòu)建的主要問題與難點(diǎn)圖7.2重大裝備形態(tài)與性能數(shù)字孿生構(gòu)建存在的主要問題與難點(diǎn)1.算不快：重大裝備結(jié)構(gòu)復(fù)雜、體積龐大，分析具有多學(xué)科和多尺度耦合、運(yùn)動學(xué)和動力學(xué)并存的特點(diǎn)，這導(dǎo)致其性能計(jì)算面臨高維設(shè)計(jì)變量、強(qiáng)非線性、大規(guī)模計(jì)算等問題，使得計(jì)算效率異常緩慢?，F(xiàn)階段，可通過硬件和軟件提高計(jì)算效率。雖然當(dāng)前高性能計(jì)算服務(wù)器、GPU（GraphicsProcessingUnit）等硬件技術(shù)發(fā)展迅速，1.1數(shù)字孿生構(gòu)建的主要問題與難點(diǎn)但受制于“摩爾定律”、資金費(fèi)用等限制，僅依靠硬件，仍然難以滿足重大裝備高精度、快速計(jì)算需求。軟件方面可通過開發(fā)和改進(jìn)高效算法提升計(jì)算效率，該方法高效、便捷、靈活。故通過開發(fā)合適的算法，結(jié)合相應(yīng)的硬件設(shè)施完成實(shí)時(shí)計(jì)算，是實(shí)現(xiàn)重大裝備數(shù)字孿生落地應(yīng)用的基礎(chǔ)保障。2.算不準(zhǔn)：重大裝備結(jié)構(gòu)具備多物理、多模塊、多功能的綜合性，具有材料多屬性、載荷不確定性、環(huán)境不確定性等多重不穩(wěn)定性因素，致使建模面臨一系列工程難題。舉例來說，在建模過程中，將復(fù)雜物理問題或工程問題抽象為數(shù)學(xué)表達(dá)時(shí)，需進(jìn)行多種假設(shè)和簡化，認(rèn)知和方法的局限使建立能夠完整表征物理系統(tǒng)本質(zhì)的計(jì)算模型變得異常困難。因此，構(gòu)建考慮瞬態(tài)、時(shí)變因素、多尺度、多物理場、多部件耦合的模型，將計(jì)算分析數(shù)據(jù)與測量數(shù)據(jù)相融合，賦予計(jì)算分析數(shù)據(jù)更多物理可解釋性，提高裝備性能分析精度，準(zhǔn)確構(gòu)建面向幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能的數(shù)字孿生，是重大裝備數(shù)字孿生落地的重中之重。1.1數(shù)字孿生構(gòu)建的主要問題與難點(diǎn)3.測不了：一方面，重大裝備大功率特性使其在運(yùn)行過程中多伴隨巨大載荷，傳感器量程的限制導(dǎo)致這些載荷很難被直接測得甚至無法完整獲取。另一方面，重大裝備結(jié)構(gòu)復(fù)雜，零件眾多，導(dǎo)致部分關(guān)鍵測點(diǎn)難以安裝傳感器，無法獲取所需的信息。此外，對于某些測量中要求結(jié)構(gòu)無損的高精密裝備和部件而言，受環(huán)境、測量精度等因素的限制，導(dǎo)致所需參量難以獲取。甚至裝備的部分關(guān)鍵參量在現(xiàn)有測量技術(shù)難以獲得。在測量數(shù)據(jù)有限的情況下，問題的解決不僅需要裝備零部件設(shè)計(jì)、制造的優(yōu)化和傳感測量技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，還應(yīng)該在數(shù)據(jù)處理方面提出合適的方法，通過間接手段高效獲取所需的參量信息。4.測不全：重大裝備零部件多、工況復(fù)雜、組件性能各異，其運(yùn)行數(shù)據(jù)體量龐大、種類繁多、信息密度低。考慮經(jīng)濟(jì)成本、可行性、便捷性等因素，無法覆蓋裝備所有零部件進(jìn)行全域傳感布置，導(dǎo)致部分信息無法獲取。1.1數(shù)字孿生構(gòu)建的主要問題與難點(diǎn)同時(shí)，裝備各部件幾何尺寸在空間上相互聯(lián)接，結(jié)構(gòu)性能在時(shí)間上相互干涉，這使得難以在有限的時(shí)間和空間內(nèi)獲取相關(guān)高密度數(shù)據(jù)，影響監(jiān)測數(shù)據(jù)的完整性，無法全面表征裝備的狀態(tài)信息。因此，分析裝備實(shí)際運(yùn)行工況，結(jié)合其機(jī)理信息，探索行之有效的數(shù)據(jù)獲取策略，采用有限的傳感設(shè)備，感知能夠準(zhǔn)確、完整表征裝備時(shí)間域、空間域特征的完備信息是確保重大裝備數(shù)字孿生有效性的關(guān)鍵。5.測不準(zhǔn)：重大裝備具備結(jié)構(gòu)、工藝、工況環(huán)境復(fù)雜的特點(diǎn)，在材料屬性、幾何特性、測量等方面存在不確定性，且其結(jié)構(gòu)和性能在空間與時(shí)間維度上相互耦合，這嚴(yán)重影響測量結(jié)果的準(zhǔn)確性。對運(yùn)行的重大裝備進(jìn)行監(jiān)測，一方面，受傳感器自身構(gòu)造、外部環(huán)境等因素的影響，傳感器信號附帶一定噪音；另一方面，重大裝備的多部位振動、溫升等對測量信息產(chǎn)生干擾，導(dǎo)致有用信息被淹沒，測量信號難以直接應(yīng)用。因此，針對已有數(shù)據(jù)和在線監(jiān)測數(shù)據(jù)特性，開發(fā)高效的數(shù)據(jù)處理和清洗算法，識別并剔除數(shù)據(jù)中的噪音，確保監(jiān)測信息的完整性、準(zhǔn)確性和有效性，是構(gòu)建能夠準(zhǔn)確表征重大裝備真實(shí)狀態(tài)數(shù)字孿生的必要條件。1.1數(shù)字孿生構(gòu)建的主要問題與難點(diǎn)為了實(shí)現(xiàn)面向重大裝備的數(shù)字孿生精準(zhǔn)建模，通過孿生體對裝備物理空間狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和動態(tài)預(yù)測，必須解決上述“算不了”、“算不準(zhǔn)”、“算不快”、“測不了”、“測不全”和“測不準(zhǔn)”六個(gè)具體問題。因此，重大裝備數(shù)字孿生構(gòu)建的核心和關(guān)鍵在于對解決上述“算測”難題技術(shù)的掌握和應(yīng)用。1.2數(shù)字孿生構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)本節(jié)針對重大裝備幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能數(shù)字孿生構(gòu)建中的六個(gè)問題，分別從技術(shù)思路和關(guān)鍵技術(shù)出發(fā)，剖析了解決這六個(gè)問題的具體方案和理論依據(jù)，提出“算測融合、形性一體”重大裝備數(shù)字孿生構(gòu)建框架，具體如圖7.3所示，詳細(xì)闡述如下。圖7.3重大裝備形性一體化數(shù)字孿生構(gòu)建方案1.2數(shù)字孿生構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)機(jī)理與數(shù)據(jù)融合的建模方法多物理場（熱、流、固、磁等）耦合、多尺度（整機(jī)、零件、裂紋等）并存等特性，導(dǎo)致在現(xiàn)行條件下建立考慮多場、多尺度、多態(tài)的重大裝備計(jì)算模型難度大、可行性低，難以實(shí)現(xiàn)裝備相關(guān)參數(shù)和性能的計(jì)算與評估。鑒于此，面向重大裝備幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能，構(gòu)建基于機(jī)理約束的穩(wěn)定、可靠的計(jì)算模型，在考慮多場、多尺度不確定性和時(shí)變性特征的基礎(chǔ)上，融合監(jiān)測數(shù)據(jù)，進(jìn)行全域、跨尺度、多學(xué)科、高保真度、動態(tài)的幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能計(jì)算。這種機(jī)理與數(shù)據(jù)融合的建模為重大裝備數(shù)字孿生構(gòu)建面臨“算不了”的難題提供解決思路。重大裝備機(jī)理建模旨在利用裝備各部件之間的耦合關(guān)系以及幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能的相互干涉和影響，結(jié)合動力學(xué)、運(yùn)動學(xué)、熱力學(xué)等多學(xué)科相關(guān)理論和原理，依據(jù)裝備運(yùn)行特征、固有性能、目標(biāo)性能和使役性能等，1.2數(shù)字孿生構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)機(jī)理與數(shù)據(jù)融合的建模方法建立適用于快速、可靠、準(zhǔn)確表征裝備各部件幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能變化過程的數(shù)學(xué)模型。為了滿足計(jì)算的可求解性、快速性等要求，一般在機(jī)理模型構(gòu)建中對裝備物理模型和內(nèi)部之間復(fù)雜的相互作用機(jī)理進(jìn)行合理簡化和理想假設(shè)。如在力學(xué)模型構(gòu)建中，假設(shè)受力均勻、忽略材料內(nèi)部的各向異性和力作用的傳導(dǎo)現(xiàn)象等不確定、非穩(wěn)定和非線性因素；在幾何模型構(gòu)建中理想化零部件加工導(dǎo)致的直線度、平面度等誤差，忽略裝配的不對中性、非對稱性等復(fù)雜因素。這導(dǎo)致分析結(jié)果難以準(zhǔn)確描述物理裝備實(shí)際運(yùn)行中的幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能，且機(jī)理模型構(gòu)建過程未考慮裝備實(shí)際運(yùn)行中性能的瞬態(tài)變化，使分析結(jié)果存在片面性，難以適用于多參數(shù)、多尺度耦合的大型復(fù)雜裝備。1.2數(shù)字孿生構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)機(jī)理與數(shù)據(jù)融合的建模方法監(jiān)測數(shù)據(jù)能夠真實(shí)客觀地描述裝備實(shí)際運(yùn)行中的幾何形態(tài)、結(jié)構(gòu)力學(xué)性能等時(shí)變信息。依據(jù)數(shù)據(jù)獲取方式、獲取手段以及獲取時(shí)間等，可將裝備監(jiān)測數(shù)據(jù)劃分為歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)場數(shù)據(jù)。其中，歷史數(shù)據(jù)主要包含裝備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)（應(yīng)力、速度、疲勞壽命等）、幾何形態(tài)數(shù)據(jù)（長、寬、高等）、材料初始屬性（密度、剪切模量、彈性模量等）等基于多學(xué)科和其他途徑已獲取的確定信息?，F(xiàn)場數(shù)據(jù)主要包括與裝備運(yùn)行狀態(tài)相關(guān)的瞬態(tài)時(shí)變信息，如速度、位移、應(yīng)力等。雖然監(jiān)測數(shù)據(jù)包含裝備運(yùn)行過程的豐富信息，但僅通過數(shù)據(jù)難以深入到裝備機(jī)理特征，無法擺脫分析結(jié)果對數(shù)據(jù)的深度依賴，導(dǎo)致分析結(jié)果受數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響較大。因此，面向裝備幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能，對機(jī)理信息和監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行深度融合，建立監(jiān)測數(shù)據(jù)與對應(yīng)機(jī)理之間的潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系，聯(lián)合機(jī)理和數(shù)據(jù)驅(qū)動實(shí)現(xiàn)多學(xué)科、多尺度、多狀態(tài)的動態(tài)建模，該過程可表述為1.2數(shù)字孿生構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)機(jī)理與數(shù)據(jù)融合的建模方法考慮裝備運(yùn)行過程中時(shí)變因素的影響，利用現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)，結(jié)合裝備機(jī)理信息，對裝備運(yùn)行過程中的幾何形態(tài)與結(jié)構(gòu)力學(xué)性能進(jìn)行實(shí)時(shí)更新與評估，實(shí)現(xiàn)機(jī)理模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動的多狀態(tài)高逼真度動態(tài)建模，該建模過程可表述為：1.2數(shù)字孿生構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)基于模型降階的快速分析技術(shù)重大裝備的載荷、系統(tǒng)構(gòu)成和作業(yè)工況復(fù)雜，導(dǎo)致面向其幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能分析的數(shù)值仿真模型規(guī)模巨大，求解需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和計(jì)算資源。引入幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能的快速分析方法，可有效減少數(shù)值的計(jì)算量，滿足構(gòu)建數(shù)字孿生的時(shí)效性要求，為解決重大裝備數(shù)字孿生構(gòu)建中“算不快”的難題提供方案。當(dāng)前，提升結(jié)構(gòu)力學(xué)性能分析效率的常用手段主要包含基于（ArtificalIntelligence）AI的算法1.2數(shù)字孿生構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)基于模型降階的快速分析技術(shù)對于輸入輸出非線性關(guān)系的結(jié)構(gòu)力學(xué)性能分析，采用AI算法通?？商峁┹^高的計(jì)算效率和計(jì)算精度。其構(gòu)建流程如下：首先確定所求問題的設(shè)計(jì)變量以及設(shè)計(jì)變量維度；然后對設(shè)計(jì)變量進(jìn)行組合并采樣產(chǎn)生數(shù)據(jù)集；最后利用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集對AI算法進(jìn)行優(yōu)化以提高其計(jì)算準(zhǔn)確度，依據(jù)相關(guān)性，建立全域設(shè)計(jì)變量空間的近似數(shù)學(xué)表達(dá)。因此，AI算法可通過有限樣本建立全域設(shè)計(jì)變量與輸出的關(guān)系，有效減少結(jié)構(gòu)分析的計(jì)算量，提高計(jì)算效率。雖然AI算法可以提升結(jié)構(gòu)分析的求解效率，但是該類方法對數(shù)據(jù)的依賴性高，其準(zhǔn)確性受數(shù)據(jù)質(zhì)量影響，這很大程度上忽略了結(jié)構(gòu)本身的物理特性。在幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能分析時(shí)，為了能夠在降低計(jì)算耗時(shí)的同時(shí)保留結(jié)構(gòu)原有的物理特性，可在重大裝備的數(shù)字孿生中采用模型降階技術(shù)。降階模型主要通過對有限元中的剛度矩陣、阻尼矩陣和質(zhì)量矩陣進(jìn)行縮減。該縮減模型可以反映原模型的主要特征，將原模型轉(zhuǎn)變?yōu)榭s減模型后不但能保持較高的精度，而且可以高效地獲取大規(guī)模幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能的近似解。現(xiàn)有的物理降階模型主要分為物理坐標(biāo)降階、廣義坐標(biāo)降階和混合坐標(biāo)降階三種。1.2數(shù)字孿生構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)基于模型降階的快速分析技術(shù)物理坐標(biāo)降階主要對動力學(xué)方程中的剛度矩陣、質(zhì)量矩陣和阻尼矩陣進(jìn)行縮減，降階后的坐標(biāo)屬于全模型的一個(gè)子集。該降階過程可表述如下對應(yīng)的縮減基可定義為常用的物理坐標(biāo)降階方法包括Guyan縮聚法、動力縮聚法、Krylov子空間方法等。廣義坐標(biāo)降階主要通過截取模型的模態(tài)來實(shí)現(xiàn)的，通過引入降階模型的特征問題，將單模態(tài)相關(guān)的動態(tài)縮聚矩陣的控制方程轉(zhuǎn)換為多模態(tài)相關(guān)的形式。主要包括模態(tài)型動態(tài)縮聚、基于模態(tài)擴(kuò)展的縮聚方法、Ritz矢量法、本征正交分解（properorthogonaldecomposition,POD）等降階方法。混合坐標(biāo)降階方法中包含了全坐標(biāo)中的相關(guān)物理坐標(biāo)，并引入了部分模態(tài)坐標(biāo)實(shí)現(xiàn)縮減基矩陣的構(gòu)建。其中最典型的混合降階方法是模態(tài)綜合法，該方法用部分模態(tài)坐標(biāo)代替物理坐標(biāo)表示子結(jié)構(gòu)，將這些坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為物理坐標(biāo)，即可利用等線性和相容條件將子結(jié)構(gòu)矩陣裝配成全局矩陣。1.2數(shù)字孿生構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)基于模型降階的快速分析技術(shù)相比其他兩種方法，物理坐標(biāo)降階方法的計(jì)算效率高，其精度和收斂速度取決于選擇的主自由度的數(shù)目和位置。雖然可通過迭代使得降階模型的精度不依賴于主自由度的選擇，但這也極大地增加算法的時(shí)間和空間復(fù)雜度。廣義坐標(biāo)降階方法得到的降階模型可以保留選擇的所有模態(tài)，這些模態(tài)可以是全模型任意頻率范圍內(nèi)的，但相較于物理坐標(biāo)降階方法，該方法計(jì)算成本高?；旌献鴺?biāo)降階方法可以克服物理坐標(biāo)降階方法和模態(tài)坐標(biāo)降階方法的部分不足。其中模態(tài)綜合法在航空航天飛行器建模領(lǐng)域得到了普遍應(yīng)用，可以有效處理這類復(fù)雜系統(tǒng)的動力學(xué)建模與分析問題。1.2數(shù)字孿生構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)虛實(shí)融合的多保真關(guān)聯(lián)技術(shù)為了提升數(shù)值計(jì)算的效率、減少計(jì)算成本，一般在重大裝備數(shù)值模型的構(gòu)建過程中伴隨著對結(jié)構(gòu)、約束、載荷等因素的簡化。同時(shí)，采用AI快速計(jì)算方法或模型降階技術(shù)進(jìn)一步加速計(jì)算效率，這導(dǎo)致最終的分析結(jié)果可能難以達(dá)到預(yù)期的可信度。測量數(shù)據(jù)一定程度上能夠反映物理設(shè)備最真實(shí)的狀態(tài)，故有必要將測量數(shù)據(jù)視為對裝備真實(shí)狀態(tài)的高保真描述，計(jì)算數(shù)據(jù)為低保真描述。通過測量數(shù)據(jù)與計(jì)算數(shù)據(jù)的虛實(shí)融合，進(jìn)一步提升分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。此外，隨著重大裝備材料、結(jié)構(gòu)、裝配等的日益復(fù)雜，面向幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)分析的數(shù)值仿真模型越復(fù)雜，計(jì)算耗時(shí)越長，模型對全設(shè)計(jì)變量空間的描述大打折扣。綜上，基于虛實(shí)融合的思想，可從“算測融合”和單純提升計(jì)算準(zhǔn)確性兩方面改善重大裝備數(shù)字孿生“算不準(zhǔn)”的現(xiàn)狀。在工程領(lǐng)域，這種基于虛實(shí)融合的思想技術(shù)被稱為多保真代理模型（Multi-fidelitysurrogatemodel，1.2數(shù)字孿生構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)虛實(shí)融合的多保真關(guān)聯(lián)技術(shù)MFS）；在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，遷移學(xué)習(xí)（Transferlearning）被認(rèn)為是一種典型的虛實(shí)融合方法。無論是MFS還是遷移學(xué)習(xí)，皆希望通過融合不同類型的數(shù)據(jù)構(gòu)建更加精確的預(yù)測模型。這種虛實(shí)融合的思想可表述如下基于虛實(shí)融合，通過MFS模型進(jìn)行預(yù)測，聯(lián)合式（7.7）和（7.8）可得構(gòu)建的計(jì)算模型為綜上分析，虛實(shí)融合的方法可用于改善計(jì)算精度，對于解決數(shù)字孿生構(gòu)建中面臨的“算不準(zhǔn)”問題是行之有效的。1.2數(shù)字孿生構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)基于響應(yīng)的計(jì)算反求技術(shù)正問題是由輸入和模型來確定輸出，而反問題則是由獲取的部分輸出信息來確定系統(tǒng)模型參量或輸入條件。針對重大裝備難以測量的參量，利用反求計(jì)算可獲得該參數(shù)，為解決重大裝備數(shù)字孿生“測不了”的問題提供技術(shù)支撐。求解反問題的一般思路：（1）確定反求參量。當(dāng)參量較多求解難度大時(shí)，可采用敏感性分析獲取重要參量，提高反求的計(jì)算效率和準(zhǔn)確性。其中，反求參量可表示為：（2）建立反求參量與裝備易測響應(yīng)的關(guān)系，作為正問題求解器，可表述為其中k表示正求解器響應(yīng)的總類別，l為每一類預(yù)測值的數(shù)量。1.2數(shù)字孿生構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)基于響應(yīng)的計(jì)算反求技術(shù)（3）利用采樣策略合理設(shè)計(jì)數(shù)值實(shí)驗(yàn)并構(gòu)建正向求解器，提高計(jì)算效率；（4）布置傳感器獲取裝備響應(yīng)，將其與正問題模型求解結(jié)果進(jìn)行對比，利用尋優(yōu)算法得到最優(yōu)反求參數(shù)的估計(jì)；結(jié)合式（7.1）和式（7.10）-（7.12），反問題優(yōu)化可表示為：（5）將得到的反求參數(shù)代入正問題模型進(jìn)行更新，提高精度和可信度，從而為裝備性能準(zhǔn)確分析奠定基礎(chǔ)。利用計(jì)算反求技術(shù)對模型參量進(jìn)行估計(jì)是以正問題模型有效為前提和條件，即要保證正問題模型可以準(zhǔn)確表述實(shí)際的物理過程。若正問題的模型有效性難以確保，無法獲取準(zhǔn)確的反向求解結(jié)果。1.2數(shù)字孿生構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)復(fù)雜測點(diǎn)的最優(yōu)布局技術(shù)實(shí)際作業(yè)中，重大裝備遭受龐大的體積、復(fù)雜繁多的結(jié)構(gòu)組件、惡劣多變的工況等不確定性因素的影響，導(dǎo)致重大裝備相同部位的不同零件以及不同部位的同類零件性能表現(xiàn)各異。因此，有必要從眾多復(fù)雜的信息中篩選出能夠全面、準(zhǔn)確、可靠表征裝備幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能的特征，在經(jīng)濟(jì)成本、可行性等條件的約束下實(shí)現(xiàn)最優(yōu)特征獲取，可有效解決重大裝備數(shù)字孿生中“測不全”的難題。所謂測點(diǎn)最優(yōu)布局方案主要從大量測點(diǎn)中選出對分析結(jié)果影響顯著的點(diǎn)并進(jìn)行傳感器布置，提高監(jiān)測信息的準(zhǔn)確性和可靠性。通過評估當(dāng)前傳感信息的有效性，動態(tài)添加測點(diǎn)數(shù)量可進(jìn)一步提高監(jiān)測數(shù)據(jù)的信息密度。常用的測點(diǎn)優(yōu)化方法主要包含基于結(jié)構(gòu)形態(tài)的傳統(tǒng)方法、隨機(jī)計(jì)算方法和基于結(jié)構(gòu)損傷的信息熵方法。1.2數(shù)字孿生構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)復(fù)雜測點(diǎn)的最優(yōu)布局技術(shù)基于結(jié)構(gòu)形態(tài)的傳統(tǒng)分析方法主要通過建立目標(biāo)結(jié)構(gòu)振型信息和測點(diǎn)之間的關(guān)系實(shí)現(xiàn)測點(diǎn)優(yōu)化，常用的方法包括Guyan縮減準(zhǔn)則、識別誤差最小準(zhǔn)則、模態(tài)應(yīng)變能準(zhǔn)則和模態(tài)置信度準(zhǔn)則等。其中Guyan縮減準(zhǔn)則將自由度劃分為主自由度和副自由度，如式（7.4）所示，通過在主自由度進(jìn)行傳感器布置實(shí)現(xiàn)測點(diǎn)優(yōu)化，但方法難以適用于高階模態(tài)；識別誤差最小準(zhǔn)則通過逐步消除對目標(biāo)振型貢獻(xiàn)最小的自由度，得到廣義坐標(biāo)的最優(yōu)估計(jì)，提高目標(biāo)振型的空間識別，實(shí)現(xiàn)測點(diǎn)優(yōu)化；模態(tài)應(yīng)變能準(zhǔn)則選取應(yīng)變能較大的點(diǎn)進(jìn)行傳感器布置實(shí)現(xiàn)模態(tài)重構(gòu)，但該方法受有限元網(wǎng)格劃分影響較大；模態(tài)置信度準(zhǔn)則基于模態(tài)置信度矩陣評價(jià)非對角線元素的大小，進(jìn)而判斷測點(diǎn)的相關(guān)性，進(jìn)行測點(diǎn)優(yōu)化，其中模態(tài)置信度矩陣可表示為1.2數(shù)字孿生構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)復(fù)雜測點(diǎn)的最優(yōu)布局技術(shù)隨機(jī)計(jì)算主要通過建立基于測點(diǎn)的優(yōu)化方法，以最小化目標(biāo)函數(shù)為準(zhǔn)則，完成測點(diǎn)優(yōu)化，常用的方法有序列法、非線性優(yōu)化規(guī)劃方法、模擬退火算法、遺傳算法等。其中，序列法通過選取初始測點(diǎn)建立目標(biāo)函數(shù)的初值，然后逐步添加測點(diǎn)迭代優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)值，直至所有測點(diǎn)都參與目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化，得到最優(yōu)測點(diǎn)；對于簡單的結(jié)構(gòu)，非線性優(yōu)化規(guī)劃方法通過建立振型與固有頻率的解析表達(dá)式，采用牛頓法、遞推二次規(guī)劃法等非線性方法實(shí)現(xiàn)傳感器優(yōu)化配置。針對復(fù)雜結(jié)構(gòu)，可將離散變量轉(zhuǎn)化為連續(xù)變量進(jìn)行求解，常用方法為分支定界，但受目標(biāo)函數(shù)梯度影響，使該結(jié)果容易陷入局部最優(yōu)解；模擬退火算法對所有測點(diǎn)進(jìn)行搜索以得到全局最優(yōu)解，適用于大規(guī)模組合優(yōu)化，但該方法的參數(shù)（初始溫度、退火速度等）選擇因不同的場景各異，表現(xiàn)為參數(shù)選取難以控制，這一定程度上影響求解效率；遺傳算法基于“優(yōu)勝劣汰”的準(zhǔn)則，通過不斷迭代和變異，使目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最優(yōu)，進(jìn)而選取適應(yīng)度較大的測點(diǎn)作為最終目標(biāo)點(diǎn)。這種方法的計(jì)算效率和精度受參數(shù)設(shè)置的影響，且計(jì)算過程具有隨機(jī)性。1.2數(shù)字孿生構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)復(fù)雜測點(diǎn)的最優(yōu)布局技術(shù)基于結(jié)構(gòu)損傷的信息熵方法通過對動力特性參數(shù)進(jìn)行求導(dǎo)反映測點(diǎn)對損傷的靈敏程度，選取靈敏度較大的測點(diǎn)布置傳感器。通常采用Fisher信息陣上實(shí)現(xiàn)傳感器最優(yōu)布置，其中Fisher信息可表述如下1.2數(shù)字孿生構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)多源數(shù)據(jù)的分割與降噪技術(shù)受環(huán)境、人為操作、傳感器材料、監(jiān)測設(shè)備、監(jiān)測手段等因素的影響，傳感器難以從物理世界感知到被測對象真實(shí)客觀、狀態(tài)全面、表征準(zhǔn)確的信息，這導(dǎo)致實(shí)測數(shù)據(jù)可能僅反映被測對象的部分信息。針對這一情況，可通過布置多類型傳感器相互校正獲取被測對象更加全面的信息，但是多傳感器產(chǎn)生的多源數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)的統(tǒng)一處理帶來挑戰(zhàn)。此外，傳感器獲取的測量數(shù)據(jù)通常包含大量噪音，導(dǎo)致測量結(jié)果存在較大誤差。上述因素的影響使得傳感器獲得的實(shí)測數(shù)據(jù)表現(xiàn)出局部性、片面性、不準(zhǔn)確性等特點(diǎn)，這種數(shù)據(jù)導(dǎo)致孿生體的準(zhǔn)確性和可靠性產(chǎn)生一定誤差。因此，為了減少傳感數(shù)據(jù)對后期分析結(jié)果的不利影響，須對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，從源頭減少數(shù)據(jù)質(zhì)量引起的偏差。多源數(shù)據(jù)的分割與降噪技術(shù)可有效提高監(jiān)測數(shù)據(jù)的信息密度，減少噪音影響，為重大裝備數(shù)字孿生構(gòu)建面臨“測不準(zhǔn)”的難題提供有效的解決方案。1.2數(shù)字孿生構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)多源數(shù)據(jù)的分割與降噪技術(shù)多傳感器提供的多源數(shù)據(jù)能夠從多角度、全方位、多屬性反映設(shè)備真實(shí)狀態(tài)，為更加準(zhǔn)確、全面、客觀描述被測對象提供了有效途徑。在相同測點(diǎn)布置不同類型傳感器以及不同測點(diǎn)布置不同類型的傳感器，可以實(shí)現(xiàn)從不同角度同一維度和不同角度不同維度對被測對象進(jìn)行更精確全面感知。同時(shí)，多傳感器提供的多源數(shù)據(jù)可相互校準(zhǔn)，通過綜合分析能夠進(jìn)一步減少由單傳感器引入的誤差。因此，基于多傳感的多源數(shù)據(jù)可以有效提升信息世界數(shù)據(jù)的多樣性、全面性，為精確描述監(jiān)測裝備的物理狀態(tài)提供有效保障。在實(shí)際應(yīng)用中，相同位置不同類型傳感器以及不同位置相同類型傳感器獲取的數(shù)據(jù)差異明顯，表現(xiàn)為數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)大小、信噪比等指標(biāo)各不相同，這難以找到能夠適用于所有數(shù)據(jù)預(yù)處理的統(tǒng)一方法。聚類分割基于數(shù)據(jù)自身特性，能夠自適應(yīng)地將數(shù)據(jù)劃分為不同的簇，針對不同簇?cái)?shù)據(jù)特性，采用不同方法，能夠有效減少測量中的不確定性信息，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。圖8.4為數(shù)據(jù)分割示意。1.2數(shù)字孿生構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)多源數(shù)據(jù)的分割與降噪技術(shù)圖7.4數(shù)據(jù)分割此外，為了降低噪聲對傳感器測量結(jié)果的污染，利用高效的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法對實(shí)測數(shù)據(jù)中的有效信息進(jìn)行篩選，從而提高數(shù)據(jù)的可靠性和精準(zhǔn)度。已獲取的歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)對分析的實(shí)時(shí)性要求不高，因此可采用傳統(tǒng)的高通濾波ADDIN1.2數(shù)字孿生構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)多源數(shù)據(jù)的分割與降噪技術(shù)低通濾波、帶通濾波、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解等方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波降噪，能夠顯著提高信噪比。在線監(jiān)測數(shù)據(jù)對分析有較高的實(shí)時(shí)性要求，采用上述傳統(tǒng)方法難以滿足，且會引入“端部效應(yīng)”，影響分析結(jié)果。因此，在滿足數(shù)據(jù)分析低時(shí)延要求的情況下，構(gòu)建窗函數(shù)，采用動態(tài)自適應(yīng)的手段，可快速有效降低噪聲信號。上述方法可表述如式（7.16）022數(shù)字孿生系統(tǒng)的一般架構(gòu)ONE2.1形性一體化數(shù)字孿生內(nèi)涵面向重大裝備幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能，構(gòu)建“算測融合、形性一體”的數(shù)字孿生，本質(zhì)是通過不同學(xué)科的交叉與融合，將數(shù)字化、信息化和智能化技術(shù)滲透于重大裝備全生命周期，集成多源數(shù)據(jù)、多學(xué)科方法、多領(lǐng)域建模技術(shù)，實(shí)現(xiàn)從設(shè)計(jì)、制造、測試、服役、運(yùn)維等階段對重大裝備的建模、監(jiān)測、分析、預(yù)測、評估等。通過總結(jié)國內(nèi)外關(guān)于重大裝備數(shù)字孿生的相關(guān)研究成果，結(jié)合當(dāng)前數(shù)字孿生的發(fā)展趨勢和現(xiàn)實(shí)需求，本章提出了如圖7.5所示的重大裝備形性一體化數(shù)字孿生內(nèi)涵與構(gòu)成。2.1形性一體化數(shù)字孿生內(nèi)涵圖7.5重大裝備形性一體化數(shù)字孿生內(nèi)涵重大裝備形性一體化數(shù)字孿生內(nèi)涵主要包括內(nèi)容、特征、功能表現(xiàn)和目的四部分。其中，內(nèi)容部分包含“算測融合”和“形性一體”兩方面，是重大裝備數(shù)字孿生的核心；特征部分對重大裝備數(shù)字孿生進(jìn)行定義，用特定“標(biāo)簽”對其進(jìn)行刻畫；功能表現(xiàn)部分給予重大裝備數(shù)字孿生價(jià)值和應(yīng)用；目的部分賦予重大裝備數(shù)字孿生現(xiàn)實(shí)意義。為了構(gòu)建“算測融合、形性一體”的重大裝備數(shù)字孿生，在建模階段，需對統(tǒng)計(jì)模型、機(jī)理模型等多類型模型和幾何數(shù)據(jù)、測量數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，建立與物理空間生產(chǎn)制造、運(yùn)維信息關(guān)聯(lián)的多維度、全要素互聯(lián)、可實(shí)時(shí)動態(tài)反饋交互的機(jī)制，使模型具有虛實(shí)融合的特性，如圖7.5內(nèi)容部分所示。2.1形性一體化數(shù)字孿生內(nèi)涵所謂“算測融合”，是指在數(shù)字孿生中融合傳感器測量數(shù)據(jù)和基于機(jī)理模型的計(jì)算數(shù)據(jù)。如圖7.6所示，這種融合的優(yōu)勢可從信息完整性、經(jīng)濟(jì)性、時(shí)效性、數(shù)據(jù)量、保真度五大維度進(jìn)行分析與評估。對測量數(shù)據(jù)和計(jì)算數(shù)據(jù)相互取長補(bǔ)短，為構(gòu)建更加真實(shí)準(zhǔn)確的數(shù)字孿生提供有效數(shù)據(jù)。圖7.6測量數(shù)據(jù)與計(jì)算數(shù)據(jù)對比2.1形性一體化數(shù)字孿生內(nèi)涵如圖7.6，與仿真數(shù)據(jù)相比，測量數(shù)據(jù)在信息完整性、經(jīng)濟(jì)性和時(shí)效性方面效果較低。對信息完整性而言，一方面，傳感器受安裝、測量、空間等因素的影響，其數(shù)量受限，難以在空間上獲取完備的測量數(shù)據(jù)以反映物理實(shí)體的狀態(tài)和行為，這降低了測量數(shù)據(jù)信息完整性；另一方面，部分測量具有破壞性、測量技術(shù)低、測量周期長、費(fèi)用高等缺陷，故完全依賴測量難以獲取裝備的完整信息。相比，仿真計(jì)算可提供更為充足的數(shù)據(jù)表征裝備性能。實(shí)驗(yàn)測量一般會消耗大量的人力、物力進(jìn)行傳感器、采集設(shè)備等硬件的安裝與布置。數(shù)值仿真只需要計(jì)算機(jī)硬件和軟件的支持，并且可以重復(fù)使用，因此相對于仿真計(jì)算而言，測量經(jīng)濟(jì)成本較高，經(jīng)濟(jì)性低。對于重大裝備某些物理過程（沖蝕、磨損、疲勞等）而言，有時(shí)會需要幾個(gè)月甚至多年的測量才能得到預(yù)期的數(shù)據(jù)，這無形中增加了測量時(shí)間與成本，降低測量的時(shí)效性，在同樣的實(shí)驗(yàn)和效果下，其耗時(shí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了仿真模擬的時(shí)間。2.1形性一體化數(shù)字孿生內(nèi)涵測量數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)量和保真度方面具備顯著優(yōu)勢。隨著傳感器類型和采樣頻率的提升，在裝備實(shí)際運(yùn)行中易于獲得體量龐大的數(shù)據(jù)（如振動、位移、速度等）。特別是對于具備多種工況的重大裝備而言，通過仿真模擬實(shí)現(xiàn)裝備在多工況下的性能分析，需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和資源，而傳感器能夠相對容易地獲取到測點(diǎn)在不同工況下的數(shù)據(jù)，使得測量所能獲取的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于仿真計(jì)算。此外，在實(shí)際應(yīng)用中，相對于仿真計(jì)算得到的數(shù)據(jù)而言，傳感器數(shù)據(jù)包含更多裝備真實(shí)狀態(tài)和行為的時(shí)變信息，能夠更加客觀反應(yīng)設(shè)備真實(shí)狀態(tài)，故認(rèn)為仿真計(jì)算得到的數(shù)據(jù)保真度低于測量數(shù)據(jù)?！靶涡砸惑w”旨在闡述數(shù)字孿生不僅要實(shí)時(shí)映射出物理實(shí)體的固有形態(tài)、瞬時(shí)形態(tài)，同時(shí)還應(yīng)反映物理實(shí)體的宏觀和微觀結(jié)構(gòu)力學(xué)性能，如表1所示。2.1形性一體化數(shù)字孿生內(nèi)涵“形”主要包含結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及加工制造階段形成的固有形態(tài)和運(yùn)維管理階段表現(xiàn)的瞬時(shí)形態(tài)等易于感受的物理量；“性”主要包括重大裝備健康運(yùn)維階段表現(xiàn)出的使役性能信息和受載條件下反映的結(jié)構(gòu)力學(xué)性能信息等難以直觀感受，但對重大裝備來說至關(guān)重要、必須精確量化與保障的隱含信息。這兩種特征驅(qū)動的數(shù)字孿生不僅擁有面向裝備幾何形態(tài)的功能，還能實(shí)現(xiàn)面向使役與力學(xué)性能的分析。同時(shí)，該結(jié)果不僅為操作人員執(zhí)行科學(xué)正確的決策提供指導(dǎo)和參考，而且為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)裝備自身的閉環(huán)控制、智能決策提供必要條件。表1數(shù)字孿生“形”與“性”的屬性分類面向幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能，建立“算測融合、形性一體”的重大裝備數(shù)字孿生，其本質(zhì)是采用計(jì)算與測量融合的科學(xué)手段，通過調(diào)節(jié)可行參量使數(shù)字模型的形態(tài)與性能無限逼近真實(shí)物理裝備。這種逼近可表述如下：2.1形性一體化數(shù)字孿生內(nèi)涵其中，P裝備表示重大裝備的特征參量，式（17）中其它參數(shù)依次類推。即重大裝備具備多學(xué)科（機(jī)、電、液、控等）、多物理（熱、流、固、磁等）、多尺度（多幾何尺度和多時(shí)間尺度）、多參量（高維設(shè)計(jì)變量）、多源數(shù)據(jù)（測量、計(jì)算、形態(tài)、性能等）、概率性（載荷、環(huán)境、工藝等的不確定性）等特征參量。這些特征的充分考量使建立的虛擬模型可以動態(tài)、實(shí)時(shí)、唯一地表征對應(yīng)的物理裝備。真正實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生所要求的“虛”“實(shí)”融合、以“虛”映“實(shí)”，并通過迭代優(yōu)化使虛擬模型具有更好的魯棒性、更強(qiáng)的泛化能力和更高的準(zhǔn)確性，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)以“虛”控“實(shí)”，為操作者和維護(hù)人員決策提供指導(dǎo)。同時(shí)，這種虛實(shí)融合的方式部署在裝備的全生命周期，收集裝備從設(shè)計(jì)到報(bào)廢的數(shù)據(jù)，為下代產(chǎn)品的優(yōu)化改良提供指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)以“實(shí)”修“虛”，最終達(dá)成“提質(zhì)、增效、降本、減耗、安全、可靠”的根本目的。2.2重大裝備形性一體化數(shù)字孿生框架本節(jié)提出了“算測融合、形性一體”的重大裝備數(shù)字孿生框架。其中，人工智能、大數(shù)據(jù)、云邊協(xié)同等高新技術(shù)與傳統(tǒng)的數(shù)值模擬、運(yùn)維調(diào)度、故障診斷等技術(shù)的深度融合，成為實(shí)現(xiàn)重大裝備形性一體化數(shù)字孿生的關(guān)鍵。提出的具體框架如圖7.7所示。整個(gè)框架包含物理實(shí)體和數(shù)字孿生體兩部分，物理實(shí)體為數(shù)字孿生提供外在的感知信息和內(nèi)在的機(jī)理信息，數(shù)字孿生體對物理實(shí)體信息進(jìn)行深入挖掘和分析，基于分析結(jié)果對物理實(shí)體進(jìn)行閉環(huán)控制。其中，傳感數(shù)據(jù)、機(jī)理信息和專家知識深度融合，驅(qū)動AI孿生器（AIwomb）對物理實(shí)體的幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能進(jìn)行快速計(jì)算、低時(shí)延可視化、可靠性分析和準(zhǔn)確表征，在數(shù)字空間對物理實(shí)體幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能進(jìn)行高保真度鏡像和精準(zhǔn)計(jì)算。結(jié)合幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能完成重大裝備形性一體化數(shù)字孿生構(gòu)建。2.2重大裝備形性一體化數(shù)字孿生框架重大裝備物理實(shí)體為數(shù)字孿生構(gòu)建提供裝備的幾何形貌（長、寬、高等）、零部件裝配關(guān)系、在線監(jiān)測數(shù)據(jù)（速度、位置、應(yīng)變）等信息。其中幾何形貌信息在孿生空間表征裝備物理實(shí)體尺寸和形狀。零部件裝配關(guān)系一方面在孿生空間中確定零部件之間的約束關(guān)系和運(yùn)動規(guī)則，另一方面建立機(jī)理模型的約束和運(yùn)動方程。在線監(jiān)測數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)表述裝備的時(shí)變信息，描述裝備物理空間的實(shí)時(shí)位姿、性能等關(guān)鍵信息的變化。圖7.7重大裝備“形性一體”數(shù)字孿生構(gòu)建框架2.2重大裝備形性一體化數(shù)字孿生框架機(jī)理模型分析裝備整機(jī)以及關(guān)鍵零部件的結(jié)構(gòu)性能，依據(jù)零部件之間的約束、運(yùn)動等關(guān)系，建立結(jié)構(gòu)外部激勵（力、位移、壓強(qiáng)等）與響應(yīng)（應(yīng)力、應(yīng)變、流體力等）之間的機(jī)理關(guān)系。賦予裝備結(jié)構(gòu)性能變化更多可解釋性，從機(jī)理的角度對裝備實(shí)測信息以及數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果進(jìn)行矯正和補(bǔ)充。傳感數(shù)據(jù)主要包含裝備的時(shí)變信息（速度、加速度、溫度等）和時(shí)延不敏感信息（尺寸、磨損量、蠕變等）。其中時(shí)變信息主要通過直接或者間接方式（數(shù)據(jù)挖掘）描述裝備的時(shí)變特征，是確保裝備孿生體實(shí)時(shí)表征的關(guān)鍵因素之一。時(shí)延不敏感信息主要用于表述裝備結(jié)構(gòu)尺寸、性能等信息隨時(shí)間的緩慢變化，該信息一定程度上對裝備的性能產(chǎn)生嚴(yán)重影響。此外，傳感信息的準(zhǔn)確性和完整性是影響數(shù)字孿生模型精度的主要因素之一。2.2重大裝備形性一體化數(shù)字孿生框架孿生器是裝備孿生模型構(gòu)建的核心，主要基于AI算法、機(jī)理關(guān)系、運(yùn)動關(guān)系等建立裝備輸入特征（監(jiān)測信息、機(jī)理信息、專家知識等）與觀測信息之間潛在的非線性關(guān)系，賦予孿生模型實(shí)時(shí)監(jiān)測和挖掘信息，快速描述裝備物理空間時(shí)變信息和狀態(tài)。因此，孿生器計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性和計(jì)算過程的時(shí)效性是確保孿生模型實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確表征的主要因素之一。同時(shí)，孿生器的計(jì)算結(jié)果不僅可用于更新和擴(kuò)充專家知識，而且輔助孿生模型進(jìn)行可視化、統(tǒng)計(jì)分析和控制決策。專家知識主要包含裝備設(shè)計(jì)、制造、裝配、運(yùn)維等各個(gè)階段的信息和操作人員的經(jīng)驗(yàn)信息，輔助裝備機(jī)理模型構(gòu)建中邊界條件、運(yùn)動規(guī)則的建立，使機(jī)理模型的分析更準(zhǔn)確。同時(shí)，專家知識輔助孿生體建模更符合裝備實(shí)際環(huán)境中的狀態(tài)，確保孿生體能夠準(zhǔn)確表征裝備物理空間狀態(tài)信息。2.2重大裝備形性一體化數(shù)字孿生框架可視化模塊主要通過計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、布爾運(yùn)算等對孿生器的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)展示。同時(shí)，可視化結(jié)果不僅用于完善專家知識，輔助機(jī)理模型進(jìn)行準(zhǔn)確分析，而且可進(jìn)一步指導(dǎo)孿生空間對物理裝備的控制決策。統(tǒng)計(jì)分析主要對孿生器計(jì)算結(jié)果、可視化結(jié)果、專家知識等信息進(jìn)行分析，從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度描述裝備的實(shí)時(shí)狀態(tài)。此外，統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果可進(jìn)一步反饋更新專家知識、輔助控制決策的實(shí)施?？刂茮Q策環(huán)節(jié)主要對實(shí)測信息、孿生器結(jié)果、機(jī)理模型分析、可視化結(jié)果、專家知識、統(tǒng)計(jì)分析等結(jié)果進(jìn)行綜合分析，對物理空間裝備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)評估和反饋控制，使裝備在最佳性能條件下安全運(yùn)行，提高裝備的經(jīng)濟(jì)性。同時(shí)，控制決策為裝備的健康狀態(tài)監(jiān)測和預(yù)測性維護(hù)提供更加可信的數(shù)據(jù)支撐和實(shí)施手段，進(jìn)一步提高裝備運(yùn)行環(huán)境的安全性，為裝備的結(jié)構(gòu)優(yōu)化和產(chǎn)品的更新?lián)Q代提供更充分有效的信息。2.2重大裝備形性一體化數(shù)字孿生框架7.3數(shù)字孿生的工程應(yīng)用--臂架起重機(jī)以臂架起重機(jī)為例，對重大裝備數(shù)字孿生的構(gòu)建流程與實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)進(jìn)行具體闡述，驗(yàn)證提出方案的有效性。臂架起重機(jī)在運(yùn)行中的結(jié)構(gòu)承載能力受不同因素的影響呈現(xiàn)時(shí)變動態(tài)特性，對危險(xiǎn)載荷的監(jiān)測與提前預(yù)警是避免起重機(jī)突發(fā)事故的重要前提。臂架起重機(jī)的數(shù)字孿生可實(shí)現(xiàn)對整機(jī)幾何形態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能的動態(tài)預(yù)測，保障起重機(jī)安全運(yùn)行。臂架起重機(jī)數(shù)字孿生由物理空間、通訊、數(shù)字世界和客戶端四部分組成。結(jié)合圖7.6框架和圖7.7技術(shù)方案，提出如圖7.8所示的臂架起重機(jī)“算測融合、形性一體”數(shù)字孿生框架，以臂架起重機(jī)為主體，分析起重機(jī)整機(jī)幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能，實(shí)時(shí)計(jì)算起重機(jī)運(yùn)行中關(guān)鍵零部件的位移、應(yīng)力與應(yīng)變等信息。2.2重大裝備形性一體化數(shù)字孿生框架圖7.8臂架起重機(jī)“形性一體”數(shù)字孿生構(gòu)建起重機(jī)數(shù)字孿生的構(gòu)建如下。首先，將物理空間信息映射到數(shù)字世界，利用數(shù)字化技術(shù)對起重機(jī)的特征、行為和性能等進(jìn)行高逼真度描述和建模，即在數(shù)字世界中建立的起重機(jī)虛擬模型與物理空間中的起重機(jī)實(shí)體在幾何、材料、行為等方面保持一致，實(shí)現(xiàn)物理世界向數(shù)字世界的鏡像。其次，布置各類傳感器對物理空間中起重機(jī)的動作、狀態(tài)進(jìn)行感知、捕捉。2.2重大裝備形性一體化數(shù)字孿生框架通過藍(lán)牙、無線網(wǎng)絡(luò)、局域網(wǎng)等通訊手段將物理空間感知的數(shù)據(jù)傳向數(shù)字世界。采用降噪去漂方法對傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提高信噪比。然后，在數(shù)字世界中，通過將機(jī)理模型、AI算法、專家知識和解析模型計(jì)算得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，完成起重機(jī)數(shù)據(jù)的虛實(shí)融合，以實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)作為輸入，實(shí)現(xiàn)對起重機(jī)幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能的在線計(jì)算。最后，將計(jì)算得到的數(shù)據(jù)與傳感器感知的數(shù)據(jù)分別以三維模型和信息量化的形式在客戶端可視化，輔助用戶合理決策。其中，重大裝備數(shù)字孿生“算不了”、“算不快”、“算不準(zhǔn)”、“測不了”、“測不全”和“測不準(zhǔn)”六個(gè)難題滲透于起重機(jī)數(shù)字孿生構(gòu)建的各個(gè)環(huán)節(jié)。033工程案例ONE3.1測不了：動態(tài)外載荷難測量構(gòu)建臂架起重機(jī)的數(shù)字孿生，需要以外載荷作為輸入。臂架起重機(jī)的外載荷主要為起吊重物的重量，因此確定重物重量是起重機(jī)數(shù)字孿生成功搭建的關(guān)鍵。但是，實(shí)際工程中起吊重物的質(zhì)量一般難以準(zhǔn)確獲取，且重物通過繩索起吊，故利用傳感器測量其重量難度大。此外，重物在起吊或放下過程中發(fā)生搖擺，這進(jìn)一步加大了外載荷確定的難度。因此，在重物重量難以確定的情況下，需要使用反求技術(shù)求解起重機(jī)運(yùn)行過程中的實(shí)時(shí)外載信息?？紤]安裝難易程度、成本等方面的因素，制定了以起吊繩索搖擺角度和重物重量為輸入，起重機(jī)底座支腳的支持力為輸出的“正問題”模型?？杀硎鰹椋?.18）如圖7.8所示，為確定起吊重物的搖擺角度，需在起吊繩索的重物端安裝位姿傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測起吊繩索的搖擺角度。在起重機(jī)底座的支腳上安裝地腳荷重傳感器測量起重機(jī)負(fù)重時(shí)的支持力。3.1測不了：動態(tài)外載荷難測量依據(jù)反問題的思路，在得到反求參量為重物重量的前提下，構(gòu)建以重物重量和起吊繩索搖擺角度為輸入，起重機(jī)底座地腳支持力為輸出的數(shù)值模型。通過均勻采樣或拉丁超立方采樣獲取外載荷與起吊繩索搖擺角度兩種變量的樣本集，進(jìn)而驅(qū)動相應(yīng)的AI算法。通過地腳荷重傳感器實(shí)時(shí)采集的載荷響應(yīng)和位姿傳感器采集的繩索搖擺角度數(shù)據(jù)，將其與正問題模型求解的載荷響應(yīng)進(jìn)行對比，基于反求準(zhǔn)則（最小二乘準(zhǔn)則、極大似然準(zhǔn)則、最小均方誤差準(zhǔn)則等），利用遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法、模擬退火等智能優(yōu)化算法估計(jì)最優(yōu)外載荷。聯(lián)合式（7.1）和式（7.18），上述步驟可表述為將得到的反求參數(shù)代入數(shù)字孿生所需的結(jié)構(gòu)力學(xué)性能分析模型，即可獲取相應(yīng)應(yīng)力、應(yīng)變等信息，為起重機(jī)的疲勞壽命分析等創(chuàng)造條件。3.2測不全：多參量傳感設(shè)備難安裝起重機(jī)數(shù)字孿生構(gòu)建對物理空間數(shù)據(jù)信息完整性以及信息密度要求高。由于受起重機(jī)結(jié)構(gòu)、空間布置以及運(yùn)行位置等的影響，難以對機(jī)身所有測點(diǎn)進(jìn)行傳感器布置，這導(dǎo)致起重機(jī)部分信息難以全面獲取，影響數(shù)字孿生構(gòu)建的準(zhǔn)確性和有效性。而且，大量的傳感器產(chǎn)生的冗余數(shù)據(jù)對在線數(shù)據(jù)處理和分析造成一定困難，這無疑降低了數(shù)字孿生計(jì)算的時(shí)效性。因此，為了確保監(jiān)測數(shù)的完整性，提高數(shù)據(jù)的信息密度，需對測點(diǎn)進(jìn)行最優(yōu)規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)傳感器位置的優(yōu)化布置?？紤]起重機(jī)數(shù)字孿生構(gòu)建中對數(shù)據(jù)完整性和準(zhǔn)確性的需求，建立起重機(jī)待選測點(diǎn)（臂架鉸接點(diǎn)、液壓油缸支撐點(diǎn)等）與起重機(jī)輸出響應(yīng)（位移、應(yīng)力、應(yīng)變等）之間的潛在關(guān)系，如式所示3.2測不全：多參量傳感設(shè)備難安裝為了比較不同測點(diǎn)選取對起重機(jī)輸出響應(yīng)的影響，對式（7.20）進(jìn)行遞增維度分解，即將響應(yīng)O分解為單個(gè)測點(diǎn)作用以及不同測點(diǎn)組合作用的正交函數(shù)組合，該過程可表示為其中等式右邊的項(xiàng)取決于待選測點(diǎn)的數(shù)量，總共有2q項(xiàng)。依據(jù)上式各項(xiàng)之間的正交性可得對應(yīng)的方差表示為則對應(yīng)的各項(xiàng)敏感度可表示為最后，選取敏感度最大的項(xiàng)對應(yīng)的測點(diǎn)，作為傳感器布置位置。3.3測不準(zhǔn)：實(shí)時(shí)測量數(shù)據(jù)噪聲多起重機(jī)數(shù)字孿生構(gòu)建中主要的傳感器有監(jiān)測重物搖擺的位姿傳感器、監(jiān)測電機(jī)轉(zhuǎn)速的旋轉(zhuǎn)編碼器、監(jiān)測臂架變幅角度的傾角傳感器以及監(jiān)測受力的地腳荷重傳感器。在測量過程中，傳感信號帶有一定的噪聲并受材料性能的影響發(fā)生漂移，導(dǎo)致測量結(jié)果出現(xiàn)偏差，影響數(shù)字孿生幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能計(jì)算的準(zhǔn)確性。因此為了減緩漂移和噪聲對測量結(jié)果的影響，需采用濾波和去噪手段對傳感器信號進(jìn)行處理。對已獲取的傳感信號（支持力、搖擺角、速度、加速度等），為避免傳感器環(huán)境溫度、材料等帶來的漂移干擾，考慮傳感器自身特性和監(jiān)測數(shù)據(jù)類型，可采用高通濾波減少低頻信號漂移的影響。同理可采用低通濾波減少高頻信號漂移的影響，采用帶通濾波減少端部效應(yīng)。同時(shí)，考慮到環(huán)境等外部條件的影響，對已獲取的信號采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)、小波分解等方法進(jìn)行離線去噪，進(jìn)一步提高信噪比。如式（7.24）所示3.3測不準(zhǔn)：實(shí)時(shí)測量數(shù)據(jù)噪聲多對在線監(jiān)測信號（支持力、搖擺角、速度、加速度等），考慮實(shí)時(shí)性要求，在保證低時(shí)延、盡可能包含多時(shí)域信息特征的情況下，通過構(gòu)建動態(tài)時(shí)間窗，利用濾波和去噪方法減少噪聲的影響。上述過程可表示如下例如，在起重機(jī)重物的位姿測量中，采用高通濾波對輸出信號進(jìn)行處理，可有效降低頻信號低漂移對測量數(shù)據(jù)的影響。殘留在主信號上的小幅值噪聲，可利用小波變換減少其影響。通過降漂和去噪操作，有效減少了因測量不準(zhǔn)導(dǎo)致的起重機(jī)數(shù)字孿生性能分析與預(yù)測誤差，提高起重機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測的準(zhǔn)確度。3.4算不了：多維度多尺度建模難臂架起重機(jī)具有熱、流、固等（溫度、液壓、臂架結(jié)構(gòu)等）多物理場、多學(xué)科（運(yùn)動學(xué)、動力學(xué)、材料等）、多尺度（臂架起重機(jī)結(jié)構(gòu)尺寸、零部件、裂紋等）等特征參量，這導(dǎo)致通過傳統(tǒng)的方法難以建立能構(gòu)準(zhǔn)確描述臂架起重機(jī)幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)屬性的模型，無法計(jì)算物理實(shí)體相關(guān)特征，嚴(yán)重影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。因此，探索高效精準(zhǔn)的建模方法，在多物理場、多學(xué)科、多尺度等特征的驅(qū)動下，實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)特征的忠實(shí)鏡像，確保計(jì)算的準(zhǔn)確性和可靠性。在臂架起重機(jī)機(jī)理模型構(gòu)建中考慮多物理場屬性與約束，確保構(gòu)建模型的合理性與可靠性，賦予構(gòu)建模型更多現(xiàn)實(shí)意義，提高臂架起重機(jī)模型多物理場計(jì)算的有效性。對于多尺度交互建模，這里主要考慮臂架起重機(jī)空間尺度（整機(jī)、零件等）和時(shí)間尺度（瞬態(tài)、穩(wěn)態(tài)等）。其中空間尺度模型的構(gòu)建可表述為3.4算不了：多維度多尺度建模難對于臂架起重機(jī)時(shí)間尺度的構(gòu)建，著重在于其瞬態(tài)的有效計(jì)算與穩(wěn)態(tài)的關(guān)聯(lián)。以臂架起重機(jī)液壓油缸為例，其瞬態(tài)特性對整機(jī)的幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能有顯著影響，特別對于啟動和停止這種具有沖擊現(xiàn)象的瞬態(tài)。因此，基于離散化的思想，對液壓油缸工作中的瞬態(tài)性能和現(xiàn)象進(jìn)行分析，可表述為式（7.27）的連續(xù)性和式（7.28）的動量方程3.5算不快：力學(xué)性能難快速求解臂架起重機(jī)數(shù)字孿生構(gòu)建旨在實(shí)現(xiàn)對起重機(jī)運(yùn)行中幾何形態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能的動態(tài)評估，完成起重機(jī)的智能調(diào)控，并根據(jù)幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能信息為下一代產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化提供指導(dǎo)。對起重機(jī)這類大型設(shè)備而言，其結(jié)構(gòu)應(yīng)力分布反映了各部位的安全程度，是保障裝備安全運(yùn)行的一項(xiàng)重要性能指標(biāo)。針對重型機(jī)械設(shè)備，其性能分析通常利用數(shù)值模擬手段，但該方法計(jì)算量龐大，難以滿足數(shù)字孿生實(shí)時(shí)求解的要求。因此，對于起重機(jī)這類擁有高維設(shè)計(jì)變量且需大規(guī)模計(jì)算求解的重型裝備而言，需通過模型降階技術(shù)或AI算法減少計(jì)算量，實(shí)現(xiàn)對裝備性能的實(shí)時(shí)求解與計(jì)算。采用AI算法對處于靜態(tài)或準(zhǔn)靜態(tài)過程的臂架起重機(jī)進(jìn)行力學(xué)性能計(jì)算。通過獲取的樣本集驅(qū)動AI算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，提高算法的準(zhǔn)確性，建立力學(xué)性能快速計(jì)算的AI算法。3.5算不快：力學(xué)性能難快速求解對處于動態(tài)運(yùn)行的臂架起重機(jī)進(jìn)行性能預(yù)測，需結(jié)合模型降階和AI算法。利用模型降階技術(shù)在確保信息完整的條件下，減少性能求解的運(yùn)算量，可實(shí)現(xiàn)快速計(jì)算。但針對起重機(jī)這類含有大量自由度的重型裝備，僅使用模型降階技術(shù)，計(jì)算速度仍然難以滿足數(shù)字孿生實(shí)時(shí)性要求。因此，在起重機(jī)的動態(tài)運(yùn)行過程中通過結(jié)合模型降階技術(shù)和AI算法，可實(shí)現(xiàn)求解過程的簡化，降低計(jì)算量，提高計(jì)算效率，達(dá)到實(shí)時(shí)解算的要求。其中降階過程如式（7.3）-（7.6）所示。3.6算不準(zhǔn)：性能預(yù)測精確度低起重機(jī)的幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能分析依賴于數(shù)值模型、模型降階技術(shù)和AI算法的結(jié)合。在建立數(shù)值模型時(shí)，考慮到計(jì)算量，需對起重機(jī)某些部件進(jìn)行大量簡化，這導(dǎo)致以數(shù)值模型為基礎(chǔ)構(gòu)建的起重機(jī)數(shù)字孿生體與真實(shí)起重機(jī)存在差異。此外，虛擬模型在幾何、材料、裝配等方面與真實(shí)起重機(jī)不同，故僅使用數(shù)值模型不可避免地給計(jì)算結(jié)果帶來固有偏差，而模型降階技術(shù)和AI算法的使用進(jìn)一步擴(kuò)大了這種偏差。為了改善上述問題，在起重機(jī)性能實(shí)時(shí)預(yù)測中采用虛實(shí)融合的方法，從兩方面緩解計(jì)算準(zhǔn)確度難以保障的問題。一方面，對于需大量精簡的起重機(jī)部件，從設(shè)計(jì)變量角度考慮，利用數(shù)據(jù)與機(jī)理融合技術(shù)，充分挖掘現(xiàn)有數(shù)據(jù)潛在信息進(jìn)行性能分析。對有限的設(shè)計(jì)變量而言，AI算法可快速產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，但僅限于數(shù)據(jù)層面，并未深入關(guān)聯(lián)機(jī)理信息，計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確性受數(shù)據(jù)質(zhì)量影響較大。結(jié)合起重機(jī)機(jī)理模型，賦予數(shù)據(jù)更多可解釋機(jī)理特性，提高計(jì)算結(jié)果的可信度和有效性。3.6算不準(zhǔn)：性能預(yù)測精確度低另一方面，對于因幾何、材料、裝配等不確定因素以及模型降階技術(shù)和AI算法導(dǎo)致的差異，可使用傳感器采集的真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)償和修正。傳感數(shù)據(jù)包含設(shè)備物理空間運(yùn)行狀態(tài)的客觀信息，在一定程度上能夠刻畫設(shè)備真實(shí)特征。其中，AI算法確保計(jì)算中的數(shù)據(jù)需求，傳感數(shù)據(jù)提供起重機(jī)真實(shí)信息，通過深度分析兩種數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)虛實(shí)融合，驅(qū)動數(shù)字孿生給出更為可信的幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能分析結(jié)果。具體計(jì)算過程如式（7.7）-（7.9）所示。3.7數(shù)字孿生系統(tǒng)與效果基于圖7.8所示框架，構(gòu)建的臂架起重機(jī)數(shù)字孿生系統(tǒng)如圖7.9所示。物理空間主要包括臂架起重機(jī)物理實(shí)體以及安裝在起重機(jī)測點(diǎn)位置的傳感設(shè)備。傳感設(shè)備將物理空間感知到的電機(jī)轉(zhuǎn)速、重物搖擺角度、臂架變幅傾角等信息通過數(shù)據(jù)傳輸策略和通訊協(xié)議等方法傳輸?shù)綌?shù)字世界，驅(qū)動數(shù)字世界臂架孿生體實(shí)時(shí)動態(tài)高逼真度可視化臂架物理實(shí)體幾何形態(tài)和結(jié)構(gòu)力學(xué)性能變化，實(shí)現(xiàn)臂架起重機(jī)“形性一體”化數(shù)字孿生構(gòu)建。數(shù)字世界主要實(shí)現(xiàn)物理世界動臂式起重機(jī)姿態(tài)和應(yīng)力動態(tài)實(shí)時(shí)可視化。經(jīng)濾波、去噪后的傳感數(shù)據(jù)在線動態(tài)驅(qū)動數(shù)字世界起重機(jī)孿生體實(shí)時(shí)更新動臂變幅角度、回轉(zhuǎn)角度等，使數(shù)字世界孿生體與物理世界實(shí)體姿態(tài)保持一致，實(shí)現(xiàn)動臂起重機(jī)姿態(tài)在數(shù)字世界實(shí)時(shí)可視化。如圖7.10所示，數(shù)字世界不僅可視化提升重物的軌跡，而且以數(shù)字的形式可視化動臂相關(guān)點(diǎn)的位移值、重物的載荷大小、重物提升速度、動臂變幅角和回轉(zhuǎn)角。3.7數(shù)字孿生系統(tǒng)與效果當(dāng)起重機(jī)姿態(tài)參數(shù)超出規(guī)定范圍，即可認(rèn)為姿態(tài)異常，數(shù)字世界給予警告提示。從多角度、多狀態(tài)參數(shù)描述起重機(jī)物理空間姿態(tài)。圖7.10所示為臂架回轉(zhuǎn)角超過規(guī)定范圍，表現(xiàn)為數(shù)字世界彈出警告，狀態(tài)顯示欄中對應(yīng)的回轉(zhuǎn)角儀表盤變紅，并伴隨警告聲。圖7.9臂架起重機(jī)數(shù)字孿生系統(tǒng)3.7數(shù)字孿生系統(tǒng)與效果同時(shí)，傳感數(shù)據(jù)驅(qū)動構(gòu)建的AI算法實(shí)時(shí)計(jì)算起重機(jī)應(yīng)力值，并以云圖的方式通過起重機(jī)數(shù)字孿生體動態(tài)顯示，如圖7.11所示。通過鼠標(biāo)點(diǎn)擊動臂不同位置，右側(cè)狀態(tài)顯示欄中的應(yīng)力表顯示該點(diǎn)對應(yīng)的應(yīng)力變化曲線。如此，實(shí)現(xiàn)物理空間動臂起重機(jī)應(yīng)力在線計(jì)算和可視化。圖7.10臂架起重機(jī)幾何形態(tài)數(shù)字孿生結(jié)果3.7數(shù)字孿生系統(tǒng)與效果圖7.11臂架起重機(jī)結(jié)構(gòu)力學(xué)性能數(shù)字孿生結(jié)果044小結(jié)ONE4小結(jié)本章通過分析當(dāng)前數(shù)字孿生應(yīng)用于重大裝備時(shí)面臨“算不了”、“算不快”、“算不準(zhǔn)”、“測不了”、“測不全”和“測不準(zhǔn)”的難題，提出了采用機(jī)理數(shù)據(jù)融合、模型降階、AI智能算法、虛實(shí)融合、計(jì)算反求、降噪濾波、聚類分割等一系列方法和技術(shù)構(gòu)建適用于重大裝備的“算測融合、形性一體”的數(shù)字孿生框架。并以臂架起重機(jī)為例詳細(xì)闡述了所提出框架的具體實(shí)現(xiàn)方法，結(jié)果表明提出框架對構(gòu)建重大裝備的數(shù)字孿生具備可行性和普適性。但是，重大裝備數(shù)字孿生的落地應(yīng)用任重道遠(yuǎn)，還有諸多問題需進(jìn)一步深入研究，如圖7.12所示，本文基于物聯(lián)網(wǎng)框架，舉例但不局限于以下幾個(gè)方面：1.物理層：重大裝備結(jié)構(gòu)、工藝、工況復(fù)雜，在幾何特性、材料性質(zhì)、測量等方面存在不確定性且相互耦合。這導(dǎo)致難以在物理空間建立其全生命周期各環(huán)節(jié)之間的緊密聯(lián)系，形成顯著的上下游關(guān)系。故基于數(shù)字孿生回路反饋和動態(tài)更新特性，探討如何在這種情況下對重大裝備的材料選擇、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、加工制造和運(yùn)維管理的宏觀把控、精準(zhǔn)分析和動態(tài)關(guān)聯(lián)是構(gòu)建重大裝備數(shù)字孿生的關(guān)鍵難題。4小結(jié)2.傳輸層：通信是連接物理空間和數(shù)字世界的紐帶，確保數(shù)字孿生虛實(shí)一致需要快速、穩(wěn)定的通信能力。重大裝備作業(yè)環(huán)境特殊，對通信方式產(chǎn)生一定限制，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸出現(xiàn)丟包、擁塞等現(xiàn)象。此外，部分作業(yè)環(huán)境或裝備自身對通信產(chǎn)生一定干擾，難以保障數(shù)據(jù)的連續(xù)穩(wěn)定傳輸。例如，處于某些作業(yè)環(huán)境的裝備要求無線、遠(yuǎn)距離通信，而裝備和環(huán)境干擾，對通信的穩(wěn)定性和速率產(chǎn)生影響。圖7.12基于物聯(lián)網(wǎng)的重大裝備數(shù)字孿生構(gòu)建4小結(jié)3.數(shù)據(jù)層：數(shù)據(jù)是賦予數(shù)字孿生生命的血液。構(gòu)建重大裝備的數(shù)字孿生必將需要大量的數(shù)據(jù)，尤其是對未來更高保真度的數(shù)字孿生而言，數(shù)據(jù)體量將會呈指數(shù)級、爆炸式增長，會達(dá)到GB/TB甚至更高級別。然而過多的信息可能存在更多的無用信息，“淹沒”了有效信息，同時(shí)存在無效信息冗余與有效信息匱乏的信息沖突狀態(tài)。因此，如何通過大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算、分布式存儲等多項(xiàng)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和集成，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、高效的海量數(shù)據(jù)挖掘是確保數(shù)字孿生有效性的關(guān)鍵。4.軟件層：數(shù)字孿生是典型的多學(xué)科、多領(lǐng)域建模仿真，其“形性一體”需要各種建模理論、數(shù)值方法、優(yōu)化算法等雄厚的基礎(chǔ)支撐。迄今為止，全世界仍沒有一款通用的數(shù)字孿生軟件或者平臺能夠?qū)崿F(xiàn)真正的集成與融合（國內(nèi)更是缺乏類似軟件與平臺）。因此，能否打通不同軟件之間的限制，建立不同軟件平臺的通用接口與互換協(xié)議，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的雙向流動，是決定數(shù)字孿生概念能否真正落地、走向大范圍工業(yè)應(yīng)用的關(guān)鍵。4小結(jié)5.虛擬層：數(shù)字世界基于物理世界又超越物理世界，它不僅是物理世界信息狀態(tài)的忠實(shí)鏡像，而且還對物理世界信息進(jìn)行進(jìn)一步分析和挖掘，蘊(yùn)含著物理世界難以觀測和感知的、大量潛在的信息，這是數(shù)字孿生體存在的根本意義所在，也是避免數(shù)字孿生成為“亂生”、“超生”的“大廳”（中文拼音DaTing，同樣簡寫DT）展示技術(shù)的關(guān)鍵。因此，探討如何充分利用數(shù)字世界信息對物理世界進(jìn)行超前預(yù)測，實(shí)現(xiàn)智能化的閉環(huán)控制是重大裝備數(shù)字孿生構(gòu)建的主要目標(biāo)之一。雖然構(gòu)建重大裝備的數(shù)字孿生仍面臨諸多問題，但是在可見的未來，隨著市場需求的不斷推進(jìn)，各項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)的高速發(fā)展，以及有針對性的不斷完善，數(shù)字孿生的落地實(shí)踐與推廣應(yīng)用已變得充滿可能。起重機(jī)、盾構(gòu)機(jī)、礦用挖掘機(jī)等重大裝備數(shù)字孿生的成功應(yīng)用，不但有望實(shí)現(xiàn)重大裝備在運(yùn)行過程中的故障預(yù)警、故障診斷、實(shí)時(shí)剩余壽命預(yù)測和個(gè)性化運(yùn)行維護(hù)，并能夠給未來新一代重大裝備及其關(guān)鍵零部件的設(shè)計(jì)、優(yōu)化與加工制造提供更為詳實(shí)和有意義的擬實(shí)工況參考與全生命周期數(shù)據(jù)支持。謝謝第八章多物理場耦合仿真及應(yīng)用模型定義01表格8.3尺寸02結(jié)果與討論03目錄在當(dāng)今的工程和科學(xué)研究中，多物理場耦合仿真技術(shù)已成為一個(gè)不可或缺的工具。它涉及多個(gè)物理學(xué)領(lǐng)域的相互作用，如流體動力學(xué)、結(jié)構(gòu)力學(xué)、電磁學(xué)、熱傳遞等。這種技術(shù)使研究人員能夠更準(zhǔn)確地模擬和預(yù)測復(fù)雜系統(tǒng)的行為，為各種工程設(shè)計(jì)和科學(xué)問題提供解決方案。多物理場仿真的復(fù)雜性要求使用高級計(jì)算方法和軟件，常見的仿真軟件包括ANSYS、COMSOLMultiphysics等，它們提供了強(qiáng)大的工具集來處理這些復(fù)雜的交互和耦合問題。此外，多物理場仿真還需要深入的理論知識和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)支持，以確保仿真的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。本章將系統(tǒng)地介紹多物理場耦合仿真的理論基礎(chǔ)、數(shù)學(xué)模型、計(jì)算方法以及廣泛的應(yīng)用實(shí)例。將結(jié)合理論分析和案例研究，幫助讀者了解多物理場耦合仿真理論、方法及應(yīng)用。1多物理場耦合概念與案例1.1多物理場的概念多物理場耦合仿真是一個(gè)涉及不同物理學(xué)領(lǐng)域相互作用和影響的研究領(lǐng)域，旨在模擬和分析多種物理現(xiàn)象的共同作用及其對系統(tǒng)行為的綜合影響。在現(xiàn)實(shí)世界中，大多數(shù)工程問題都不是孤立存在的，而是涉及多種物理過程的相互作用。這些物理現(xiàn)象可能包括力學(xué)、熱力學(xué)、電磁學(xué)、流體力學(xué)等。例如，電子設(shè)備的工作不僅涉及電磁場的變化，同時(shí)還可能涉及到熱傳遞問題和結(jié)構(gòu)變形。各種物理過程不是孤立存在的，而是通過各種耦合效應(yīng)相互作用，共同決定系統(tǒng)的行為。多物理場仿真正是要在一個(gè)統(tǒng)一的框架下模擬這些復(fù)雜的相互作用。其主要關(guān)鍵特征如表8.1所示。

表8.1多物理場耦合關(guān)鍵特征1多物理場耦合概念與案例1.2工程中的多物理場耦合案例多物理場耦合仿真在許多行業(yè)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，包括航空航天、汽車工業(yè)、生物醫(yī)學(xué)工程、電力電子等領(lǐng)域。例如，在航空航天領(lǐng)域，研究人員利用多物理場仿真來預(yù)測飛機(jī)結(jié)構(gòu)在復(fù)雜載荷和環(huán)境條件下的響應(yīng)。在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，通過模擬血流動力學(xué)與血管壁的相互作用，可以更好地理解疾病機(jī)理和開發(fā)新的治療策略。生物醫(yī)學(xué)工程：模擬生物組織的電、熱、力響應(yīng)，用于疾病診斷和治療技術(shù)的開發(fā)。半導(dǎo)體設(shè)備：仿真器件在操作過程中的熱效應(yīng)和電磁效應(yīng)，優(yōu)化設(shè)計(jì)以提高性能和可靠性。能源系統(tǒng)：如核反應(yīng)堆的熱力行為和結(jié)構(gòu)完整性分析，風(fēng)力渦輪的流體動力和結(jié)構(gòu)動力耦合分析。汽車工業(yè)：模擬車輛組件在不同物理作用下的耐久性和效率，如電動車電池的熱管理系統(tǒng)。接下來介紹部分工程中具體的多物理場耦合現(xiàn)象以及案例：1多物理場耦合概念與案例電磁生熱電流在流經(jīng)電阻時(shí)，電能轉(zhuǎn)化為熱能的過程稱為焦耳熱（也稱電阻加熱或歐姆加熱）。如圖8.1所示，當(dāng)電流通過電導(dǎo)率有限的固體或液體時(shí)，其材料中的電阻損耗會使電能轉(zhuǎn)化為熱能。當(dāng)傳導(dǎo)電子通過碰撞的方式將能量傳遞給導(dǎo)體的原子時(shí)，便會在微小尺度上產(chǎn)生熱量。

圖8.1焦耳熱引起的溫度分布1多物理場耦合概念與案例電磁生熱●焦耳熱在設(shè)計(jì)中的應(yīng)用在某些情況下，電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)需要使用焦耳熱效應(yīng)；但在另一些情況下，我們又希望避免這種效應(yīng)。一些依賴于焦耳熱的應(yīng)用包括電熱板（直接作用），以及用于流體控制的微型閥（間接作用，通過熱膨脹實(shí)現(xiàn)）。在設(shè)計(jì)過程中，我們可以根據(jù)需要采取相應(yīng)的措施，減小焦耳熱效應(yīng)。電氣系統(tǒng)元件（如電子產(chǎn)品中的導(dǎo)體、電暖氣、電線和保險(xiǎn)絲等）的設(shè)計(jì)尤其如此，這些材料在受熱時(shí)會老化甚至熔化。為了防止這些元件和設(shè)備過熱，工程師們常常在設(shè)計(jì)中采用對流冷卻。如圖8.2所示是以焦耳熱方式在加熱電路中引發(fā)機(jī)械應(yīng)力的一個(gè)例子。在電路上施加電壓后，玻璃板上的導(dǎo)電層會產(chǎn)生焦耳熱；這反過來又會影響電路的結(jié)構(gòu)完整性，并使玻璃板發(fā)生彎曲。1多物理場耦合概念與案例壓電效應(yīng)壓電效應(yīng)是指某些材料在機(jī)械應(yīng)力作用下，其中產(chǎn)生的電極化強(qiáng)度發(fā)生改變的現(xiàn)象。這種與應(yīng)力相關(guān)的極化強(qiáng)度變化，具體表現(xiàn)為整個(gè)材料會產(chǎn)生可測量的電勢差，稱之為正壓電效應(yīng)。我們可以在許多天然的晶體材料（包括石英、酒石酸鉀鈉甚至人體骨骼）中觀察到這一現(xiàn)象，而鈮酸鋰和鋯鈦酸鉛（PZT）等工程材料則會表現(xiàn)出更明顯的壓電效應(yīng)。需要注意的是這個(gè)現(xiàn)象有一個(gè)重要的特征，即這一過程是可逆的。逆壓電效應(yīng)指的是這些材料在電場作用下產(chǎn)生變形的現(xiàn)象。根據(jù)電場方向、特定的材料極化方向的不同，以及該材料與相鄰結(jié)構(gòu)的連接方式，這種變形可能導(dǎo)致材料中產(chǎn)生拉伸或壓縮的應(yīng)變和應(yīng)力。如圖8.3所示為壓電剪切驅(qū)動梁模型。1多物理場耦合概念與案例壓電效應(yīng)圖8.3壓電剪切驅(qū)動梁模型●壓電效應(yīng)在設(shè)計(jì)中的應(yīng)用1多物理場耦合概念與案例壓電效應(yīng)壓電材料被廣泛應(yīng)用于緊湊型驅(qū)動器，如直線電機(jī)、旋轉(zhuǎn)電機(jī)、水泵等；同時(shí)也被用于傳感器，如測力傳感器、壓力傳感器、加速度計(jì)和陀螺儀等。在設(shè)計(jì)新型驅(qū)動器和傳感器時(shí)，人們可以使用嵌入了壓電材料的復(fù)合材料，這種材料可以在不同的模式下表現(xiàn)出耦合結(jié)構(gòu)變形，比如，在剪切彎曲驅(qū)動器中，嵌入的壓電材料會發(fā)生剪切變形，從而導(dǎo)致復(fù)合結(jié)構(gòu)產(chǎn)生較大彎曲變形。聲換能器利用壓電材料來產(chǎn)生聲波。在受到諧變電場作用時(shí)，振動的壓電材料會在周圍的流體介質(zhì)中產(chǎn)生交替變化的壓縮和稀釋作用，從而產(chǎn)生聲音。這一原理被用于便攜式電子設(shè)備、醫(yī)療超聲設(shè)備、聲吶換能器等微型揚(yáng)聲器中，如圖8.4所示，是由一臺帶有壓電疊堆驅(qū)動器的Tonpilz換能器產(chǎn)生的聲波。1多物理場耦合概念與案例壓電效應(yīng)圖8.4壓電材料應(yīng)用另外，壓電材料的正壓電效應(yīng)在聲學(xué)傳感系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用，例如，麥克風(fēng)、水聽器，甚至是原聲電吉他拾音器。在這些裝置中，外部聲壓充當(dāng)機(jī)械載荷作用于壓電材料，從而改變材料的電信號響應(yīng)，并能據(jù)此測量聲信號。1多物理場耦合概念與案例壓電效應(yīng)基于聲表面波（SAW）和體聲波（BAW）的MEMS射頻濾波器通過利用壓電材料，能夠?qū)㈦娦盘栟D(zhuǎn)換為彈性波，然后再轉(zhuǎn)回電信號。得益于壓電材料固有的機(jī)電耦合效應(yīng)，輸出信號與輸入信號之間可以具有特定的相位差，并且輸入信號中存在的多余頻率分量也可以從輸出信號中濾除。基于壓電材料的MEMS器件利用的是正壓電效應(yīng)，因此也被用作微尺度的化學(xué)和生物傳感器。它們可以用作高精度的質(zhì)量測量裝置，其測量依據(jù)為：當(dāng)壓電諧振器上積累了任何外部來源（例如化學(xué)或生物物質(zhì)的釋放源）施加的額外質(zhì)量時(shí)，其中發(fā)生的諧振頻率變化。如圖8.5所示，是通過在一個(gè)AT切型石英盤上施加電壓而產(chǎn)生的剪切波。該原理被用于石英晶體微天平（QCM）等設(shè)備。1多物理場耦合概念與案例壓電效應(yīng)圖8.5AT切型石英盤噴墨打印機(jī)使用壓電驅(qū)動器，通過脈沖電流來控制驅(qū)動器的膨脹。壓電驅(qū)動器通過膨脹對墨水進(jìn)行擠壓，從而使墨水從噴嘴噴出?；趬弘娦?yīng)的微流體泵與合成射流驅(qū)動器也利用了這一原理，用于實(shí)現(xiàn)主動流動控制。1多物理場耦合概念與案例熱膨脹和熱應(yīng)力當(dāng)固體材料的溫度上升時(shí)，其結(jié)構(gòu)體積會因此而增加，這種現(xiàn)象稱為熱膨脹。受熱使得材料的動能增加，從而引發(fā)這一過程。固體分子通常是緊密排列的，因此固體具有一定的結(jié)構(gòu)形狀。隨著溫度的上升，分子開始以更快的速度振動，并相互推擠。這一過程使相鄰原子間的距離增大，引起固體發(fā)生膨脹，進(jìn)而使固體結(jié)構(gòu)的體積增大。如圖8.6所示，為支架內(nèi)部溫度分布。1多物理場耦合概念與案例熱膨脹和熱應(yīng)力圖8.6熱膨脹現(xiàn)象熱膨脹產(chǎn)生熱應(yīng)力隨著結(jié)構(gòu)體積的增加，固體單元會承受更高水平的應(yīng)力。熱應(yīng)力會對固體結(jié)構(gòu)的強(qiáng)度和穩(wěn)定性產(chǎn)生很大的影響，并可能使某些組件出現(xiàn)裂紋或斷裂。這些故障會破壞結(jié)構(gòu)的整體設(shè)計(jì)，從而導(dǎo)致潛在的強(qiáng)度減弱和變形。如圖8.7所示，支架在外加溫度（紅色）作用下產(chǎn)生應(yīng)力，在應(yīng)力最大的區(qū)域，支架發(fā)生變形。1多物理場耦合概念與案例熱膨脹和熱應(yīng)力圖8.7支架熱應(yīng)力焊接殘余應(yīng)力便是眾多例子中的一個(gè)。在焊接過程中，將金屬部件的表面熔化并將它們放在一起，這樣就能在部件之間形成黏接，當(dāng)材料再次固化后，它們便會焊接在一起。焊接后的裝配結(jié)構(gòu)在冷卻過程中，由于熱膨脹系數(shù)不同，某些焊接區(qū)域比其他區(qū)域的收縮更大，這就導(dǎo)致焊接區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生了殘余應(yīng)力。1多物理場耦合概念與案例熱膨脹和熱應(yīng)力●熱膨脹在設(shè)計(jì)中的應(yīng)用在設(shè)計(jì)過程中，我們必須考慮熱膨脹以及由此產(chǎn)生的應(yīng)力，才能實(shí)現(xiàn)最佳的材料性能。為此，我們需要研究傳熱與結(jié)構(gòu)力學(xué)之間的關(guān)系，并將結(jié)構(gòu)的材料和位移場作為研究重點(diǎn)。以伸縮縫為例。它們經(jīng)常被應(yīng)用在建筑物、橋梁和鐵路的設(shè)計(jì)中，用來幫助釋放因溫度升高而引起的內(nèi)部應(yīng)力。這些采用結(jié)構(gòu)件實(shí)現(xiàn)分離的設(shè)計(jì)對位移進(jìn)行了補(bǔ)償，在減少結(jié)構(gòu)組件受到的熱應(yīng)力以及結(jié)構(gòu)裂縫控制方面起著至關(guān)重要的作用。然而，某些設(shè)計(jì)方案卻需要利用熱膨脹及其產(chǎn)生的應(yīng)力。在一種稱為熱配合的過程中，通過將一個(gè)外部組件加熱到膨脹點(diǎn)，從而使其與對應(yīng)的內(nèi)部組件實(shí)現(xiàn)裝配。這種加熱技術(shù)形成的連接，可以將兩個(gè)單獨(dú)的零件固定在一起。當(dāng)兩個(gè)組件達(dá)到相同的溫度時(shí)，連接強(qiáng)度會變得更高。1多物理場耦合概念與案例熱膨脹和熱應(yīng)力如圖8.8所示，為燃?xì)廨啓C(jī)中的冷卻劑管道與定子葉片之間的熱交換。燃?xì)廨啓C(jī)主要用于在高溫和高壓環(huán)境下工作，因此是由能夠承受極端條件的組件構(gòu)成。由于熱燃燒氣體會流經(jīng)渦輪的定子和轉(zhuǎn)子，因此，這些組件存在破裂和失效的潛在風(fēng)險(xiǎn)。為了防止由此造成變形，可以從高壓壓氣機(jī)外殼的葉片中抽取冷空氣，并由燃燒室將其推進(jìn)渦輪機(jī)殼。此時(shí)冷空氣作為冷卻劑，用于在激烈條件下幫助穩(wěn)定渦輪部件。在葉片側(cè)表面進(jìn)行的薄膜冷卻以及在管道中進(jìn)行的內(nèi)部冷卻，會直接作用在燃燒室后部，從而提升渦輪機(jī)抵抗熱應(yīng)力的能力。1多物理場耦合概念與案例熱膨脹和熱應(yīng)力定子葉片與內(nèi)部冷卻管之間的熱交換會使葉片內(nèi)產(chǎn)生溫度梯度。葉片內(nèi)的溫度位移有助于整體結(jié)構(gòu)的冷卻，并防止整個(gè)葉片達(dá)到燃燒氣體的溫度。冷卻劑的存在能夠抑制燃?xì)廨啓C(jī)內(nèi)的熱膨脹，以及因體積增加而可能產(chǎn)生的應(yīng)力。圖8.8燃?xì)廨啓C(jī)中的熱交換1多物理場耦合概念與案例聲-結(jié)構(gòu)相互作用聲學(xué)是研究聲音的物理學(xué)分支。聲音是一種感覺，人們通過聲音可以感受到聲壓在大氣壓上下非常微小而快速的變化。我們將這些變化描述為壓力波在空間和時(shí)間上的傳播，其中波峰和波谷分別表示壓力的最大值和最小值。當(dāng)振動結(jié)構(gòu)體對傳遞聲壓波的氣體或液體（流體）產(chǎn)生干擾時(shí)，便會產(chǎn)生聲音。這里所說的“振動物體”可以是板、膜或者固體，這一過程也稱為聲-結(jié)構(gòu)相互作用。流體介質(zhì)中的壓力波也會在固體中產(chǎn)生振動，這種相互作用是雙向的，盡管有時(shí)表現(xiàn)為在某個(gè)方向上的作用占主導(dǎo)地位。如圖8.9所示，為音響系統(tǒng)中的揚(yáng)聲器紙盆。1多物理場耦合概念與案例聲-結(jié)構(gòu)相互作用圖8.9揚(yáng)聲器驅(qū)動器示意圖聲-結(jié)構(gòu)相互作用涉及兩個(gè)不同學(xué)科領(lǐng)域的物理場耦合：聲學(xué)和結(jié)構(gòu)力學(xué)。在某些應(yīng)用中，流體中的聲壓波和固體的振動都非常強(qiáng)烈，產(chǎn)生顯著的相互影響，由此形成雙向耦合。●聲-結(jié)構(gòu)相互作用示例1多物理場耦合概念與案例聲-結(jié)構(gòu)相互作用在揚(yáng)聲器中，音圈的結(jié)構(gòu)位移使揚(yáng)聲器紙盆膜片發(fā)生振動。這會引起周圍空氣的壓力發(fā)生變化，從而產(chǎn)生能夠讓人聽到的聲音信號。當(dāng)?shù)鸵魮P(yáng)聲器紙盆發(fā)出頻率非常低的聲音時(shí)，仔細(xì)觀察就能發(fā)現(xiàn)它在前后移動。當(dāng)紙盆向前移動時(shí)，它會壓縮前面的空氣，從而增加空氣壓力；當(dāng)它向后移動并越過初始位置后，便會減小空氣壓力。紙盆的連續(xù)運(yùn)動就產(chǎn)生了波，并使波在交替的高壓和低壓下以聲速向外傳播。揚(yáng)聲器紙盆周圍的空氣也會影響紙盆的運(yùn)動；例如，附加質(zhì)量便是其中一個(gè)影響因素。在揚(yáng)聲器的設(shè)計(jì)和優(yōu)化過程中，我們需要考慮各種因素的影響。1多物理場耦合概念與案例聲-結(jié)構(gòu)相互作用圖8.10振動微鏡的變形和速度波動在其他情況下，介質(zhì)中的聲壓波可以用來使固體產(chǎn)生振動，例如，超聲成像和無損阻抗測試等。1多物理