航天器数字孪生五维模型架构设计

航天器数字孪生五维模型架构设计

邓文浩,庄长润,周克亮,王元,李文博

广东航宇卫星科技有限公司 515000

0.摘要

数字孪生的概念经过多年的发展已经趋于实用，先后提出了三维模型架构、五维模型架构，并且在各个领域中提供典型应用案例。最新的五维模型架构是一种有效规划设计航天器数字孪生应用的框架，但航天工程有其独特的复杂性，具体的应用落地需要对模型架构进一步发展。在虚拟实体和物理实体方面，我们建议区分太空环境和航天器本体，并给出虚拟实体在几何、物理、行为、规则模型的设计思路；在智能服务方面，我们提出一种通用的应用开发流程。最终，通过航天器数字孪生五维模型架构，可以使模型、数据、算法有效结合起来，便于智能服务应用的不断扩展。

1.概述

数字孪生概念[[1]]最初由Grieves教授提出，将其定义为三维模型架构，即物理实体、虚拟实体及二者间的连接，早期主要应用在军工及航空航天领域。美国空军研究实验室、美国国家航空航天局（NASA）[[2]]基于数字孪生开展了飞行器健康管控应用，美国洛克希德•马丁公司将数字孪生引入到F-35战斗机生产过程中，改进工艺流程，提高生产效率与质量。

2011年，以智能制造为主导的工业4.0概念初步提出，经专项研究与发展，德国政府于2013年正式推出“工业4.0”[[3]]，旨在通过充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统—物理信息系统[[4]]（CPS）相结合的手段，将制造业向智能化转型。工业4.0推动全球制造业智能化发展，数字孪生概念进一步得到学术界的关注和研究，并被工业界引入到更多的领域进行落地应用。

随着相关理论技术的不断扩展与应用需求的持续升级，数字孪生呈现出应用领域扩展、与技术深度融合、信息物理融合数据、智能服务等新趋势与新需求，陶飞等人对已有数字孪生概念模型进行了扩展，提出数字孪生五维模型概念，孪生数据（DD）集成融合信息与物理数据，提供更加准确、全面的数据支持；服务（Ss）面向不同领域、不同层次用户，实现对服务的便捷使用；连接（CN）支持虚实实时互联与融合；虚拟实体（VE）实现从多维度、多空间尺度及多时间尺度对物理实体进行刻画和描述。其架构（图1）能与物联网、大数据、人工智能等New IT技术集成与融合，满足信息物理系统集成、信息物理数据融合、虚实双向连接与交互等需求。

图 1.数字孪生五维模型

数字孪生模型提出后，各个领域研究机构对此作出了很多有益的实践，推动了数字孪生模型的进一步成熟。

在航空领域，探索面向航空发动机全生命周期的数字孪生体应用框架[[5]]，在制造、设计、试验、运行、报废等不同阶段提出数字孪生体的构建。在设计阶段构建仿真模型，并对性能和功能进行多系统联合仿真，提高设计可靠性；在试验阶段改变传统的物理试验，建立试验系统及试验环境参数，不断修正模型。不同阶段的数字孪生体，融合不同阶段的数据，动态调整模型，对设计的可靠性提升、研制的周期缩短、研发的成本降低等大大发挥作用。

在制造领域，数字孪生技术引入到车间，构建包含物理车间、虚拟车间、车间服务系统、车间孪生数据及两两间连接的数字孪生车间[[6]]，实现车间信息与物理空间的互联互通与进一步融合，从而达到车间管理、计划、控制的最优。除此之外，基于数字孪生五维模型，在车间生产模式、智能车间快速定制设计方案、构建演示系统等方面也进行了探索，有效推动理论与实践的发展。

在航天领域，运载火箭起飞是一个多系统的复杂动力学过程，基于数字孪生构建的火箭起飞安全系统模型[[7]]，在信息技术和数字化仿真技术驱动下，通过火箭发射系统和虚拟仿真平台的双向真实映射与数据实时交互，实现火箭发射系统、虚拟仿真平台和火箭起飞安全系统全方位的数据集成和融合，在孪生数据驱动下，实现火箭初始姿态优化与控制、起飞轨迹规划及优化等，实现火箭起飞的安全分析。

数字孪生作为践行智能制造、智慧城市、工业互联网等先进理念的一种使能技术和方法，在卫星/空间通信网络、船舶、车辆、飞机、复杂机电装备、医疗、制造车间等多个领域[[8]]进行探索，为数字孪生理念和技术进一步落地应用提供参考。

与其他领域的应用实践相比，航天工程具有自身独特的复杂性：

一是航天任务受复杂空间环境约束多，具体表现在轨道姿态、光照时间、通信距离、外表温度、碰撞干扰、轨道辐射等条件约束，这要求仿真系统除了建立航天器几何模型之外，还需充分考虑其物理模型、行为模型中各种约束因素，在数据的驱动下，分析各种规划结果，为任务制定提供可靠、有效的策略，通过仿真平台进行分析验证。

二是航天工程全周期复杂，包含概念设计、方案设计、初样研制、正样研制、正样出厂、正样发射、在轨支持等多个阶段。不同任务阶段，模型层、数据层准备的模型、数据类型差异较大，根据任务的特点对应不同的服务应用输出，为满足任务全周期的应用需求，需构建支持面向不同业务、不同用户，扩展性强的应用架构。

三是数字孪生技术在航天工程全生命周期中应用具有迫切性[[9]]。近年来，航天产业发展迅速，全球卫星星座的发射部署更加高频密集，发展更加迅猛和急迫，提出降本增效的新需求；中国空间站、国际月球科研站、载人航天、深空探测等复杂工程任务，对航天器的自主化、智能化提出更高要求。为适应新的发展趋势和新的发展需求，探索数字孪生技术在航天领域应用的需求更加迫切。

尽管航天工程对数字孪生的应用需求迫切，但是仍然存在许多制约因素。在可视化演示应用方面，传统方法主要对模型的外观以及模型的动作进行制作，只考虑到几何关系和视觉渲染，对于论证分析支撑作用有限。在算法方面，规划分析算法存在多专业、异构的特点，采用单一集成式、分布式实时联合仿真等传统方法，存在构建成本昂贵、维护和重复利用难度大。在智能服务应用方面，不同工程阶段的不同应用场景对于虚拟模型呈演化改进趋势，并且应用需求不断扩展和完善，智能服务应用可扩展、可集成需求明显。

数字孪生五维架构对解决航天工程复杂的任务特点具有重要的指导作用，下面基于数字孪生五维模型，结合航天任务的特点进行设计，为航天工程数字孪生应用实践提供参考。

2.航天器工程数字孪生总体架构设计

2.1数字孪生五维模型

数字孪生（Digital Twin）以数字化的方式建立物理实体的多维、多时空尺度、多学科、多物理量的动态虚拟模型来仿真和刻画物理实体在真实环境中的属性、行为、规则等，基本架构由物理实体（PE）、虚拟实体（VE）、孪生数据（DD）、连接（DN）、服务（Ss）五部分组成。其中，PE是五维模型的构成基础，对PE的准确分析与有效维护是建立五维模型的前提；VE包括几何模型（Gv）、物理模型（Pv）、行为模型（Bv）和规则模型（Rv），从多时间尺度、多空间尺度对PE进行描述和刻画；DD是数字孪生的驱动，主要包括PE数据（Dp），VE数据（Dv），Ss数据（Ds），知识数据（Dk），及融合衍生数据（Df）；Ss是指对数字孪生应用过程中所需各类数据、模型、算法、仿真、结果进行服务化封装，以工具组件、中间件、模块引擎等形式支撑数字孪生内部功能运行与实现的“功能性服务（FService）”，以及以应用软件、移动端App等形式满足不同领域不同用户不同业务需求的“业务性服务（BService）”；CN实现五维模型各组成部分的互联互通，包括（CN_PD）、（CN_PV）、（CN_ PS）、（CN_VD）、（CN_VS）、（CN_SD）。

2.2航天领域五维模型设计思路

五维模型的基本组成、概念定义、相互之间的作用与联系，为航天领域数字孪生五维模型设计提供方法论，PE、VE、DD、CN之间的联系，支撑Ss可以不断地进行扩展，服务于航天型号任务不同阶段的需求。

结合数字孪生五维模型方法论，分别对航天领域的PE、VE、DD、Ss、CN部分进行归纳整合，形成顶层应用架构，如图：

图 2.航天领域五维模型

（1）物理模型（PE）：包括物理航天器、物理太空环境，并通过功能单元和系统组成层级进行梳理；

（2）虚拟模型（VE）：包括虚拟航天器、虚拟太空环境，并进一步划分为几何模型、物理模型、行为模型、规则模型进行梳理；

虚拟太空环境：主要包含地球、太阳、月球等主要天体，以及其他行星和星空背景。地球和月球模型的制作，从几何模型、物理模型两个维度进行仿真。其它行星和星空背景模型的制作，从几何模型的角度进行构建，模拟太空环境背景。

虚拟航天器模型的制作，从几何模型、物理模型、行为模型、规则模型多维度进行验证及可视化应用仿真。

★几何模型：包括外形、尺寸、质心、装配关系、运动定义、工作范围、特效等；

★物理模型：包括航天器的轨道、姿态、机构、热、电、光、地形、磁、辐射效应等专业。其中轨道姿态有轨道预报、姿态运动等；信息专业有可见弧段、通信距离、码速率、容量等；机构专业有碰撞、干涉、扰动等；热专业有外表温度场、温度平衡等；电专业有遮挡、光深、能源平衡等；光专业有成像等；地形专业有路径规划、地形可通过性约束等；

★行为模型：自主控制、地面控制、故障及恢复、性能退化等；

★规则模型：任务约束规则、故障诊断规则等。

（3）孪生数据（DD）：包括PE和VE的所有属性数据、运行数据、故障数据、二次计算数据、规则约束数据等，集中存储和管理；

（4）智能服务（Ss）：分为功能服务和业务服务，提供任务规划可视化、在轨运行状态监视、在轨操作规划验证等应用，并面向不同用户、不同场景可持续扩展；

（5）连接（CN），包括以DD（孪生数据）为中心的CN_PD（遥测数据、遥控指令等）、CN_VD（遥测数据、遥控指令等）、CN_SD（可视化、多专业数据、数据计算等）三类连接，CN_PS（运行监视、故障分析、健康评估等）、CN_VS（模拟演练、平行验证等）两类应用服务连接，以及CN_PV信息模型融合连接、数据驱动。

2.3智能服务应用流程思路

在顶层应用架构的基础上，将应用流程分为模型、数据、算法、应用四部分，如图：

图 3.模型与业务信息融合应用流程图

（1）构建与物理实体匹配的虚拟实体VE（虚拟航天器、虚拟太空环境），包括VE的几何模型、物理模型、行为模型、规则模型，实现三维模型与规划、仿真数据融合。

（2）定义模型的数据接口设计，接入规划、仿真、在轨等运行数据。

（3）在数据集成平台统一管理孪生数据、专业算法、约束规则等数据资源。

（4）模型、场景、数据、算法融合，通过API数据接口统一分发数据，驱动各个应用

服务，实现各类智能服务的应用，并可持续扩展。

基于数字孪生五维模型方法论，对航天领域PE、VE、DD、Ss、CN部分进行归纳总结，设计航天领域五维模型，并形成一种通用的应用开发流程，实现模型、场景、数据、算法融合，可满足各类智能服务应用的持续扩展。在顶层应用架构和应用开发流程的研究基础上，进一步从软件实现层面上，探索软件的框架设计，研发出数字孪生可视化平台，为型号任务团队、技术团队提供了技术平台支撑。

[[1]] 陶飞,刘蔚然,张萌,胡天亮,戚庆林,张贺,隋芳媛,王田,徐慧,黄祖广,马昕,张连超,程江峰,姚念奎,易旺民,朱恺真,张新生,孟凡军,金小辉,刘中兵,何立荣,程辉,周二专,李洋,吕倩,罗椅民.数字孪生五维模型及十大领域应用[J].计算机集成制造系统,2019,25(01):1-18.

[[2]] 陈骞.国外数字孪生进展与实践[J].上海信息化,2019(01):78-80.

[[3]] 田云龙,肖志余.工业4.0下的信息物理系统(CPS)的构建[J].现代工业经济和信息化,2018,8(14):3-4+11.

[[4]] 黄琳,苏伟,王程安.信息物理系统标准体系框架研究[J].信息技术与标准化,2021(08):13-17+28.

[[5]] 劉婷,張建超,劉魁.基于数字孪生的航空发动机全生命周期管理[J].航空动力,2018,(01):52-56.

[[6]] 陶飞,刘蔚然,张萌,胡天亮,戚庆林,张贺,隋芳媛,王田,徐慧,黄祖广,马昕,张连超,程江峰,姚念奎,易旺民,朱恺真,张新生,孟凡军,金小辉,刘中兵,何立荣,程辉,周二专,李洋,吕倩,罗椅民.数字孪生五维模型及十大领域应用[J].计算机集成制造系统,2019,25(01):1-18.

[[7]] 金杰,夏超,肖士利,郭逸婧,王晓菲.基于数字孪生的火箭起飞安全系统设计[J].计算机集成制造系

统,2019,25(06):1337-1347.

[[8]]陶飞,刘蔚然,刘检华,刘晓军,刘强,屈挺,胡天亮,张执南,向峰,徐文君,王军强,张映锋,刘振宇,李浩,程江峰,戚庆林,张萌,张贺,隋芳媛,何立荣,易旺民,程辉.数字孪生及其应用探索[J].计算机集成制造系统,2018,24(01):1-18.DOI:10.13196/j.cims.2018.01.001.

[[9]] 王建军,向永清,何正文.基于数字孪生的航天器系统工程模型与实现[J].计算机集成制造系统,2019,25(06):1348-1360.DOI:10.13196/j.cims.2019.06.004.