数字化技术高速发展的当下，计算机辅助技术已成为产品设计研发中不可或缺的一环，数字样机（Digital Prototype, DP）与数字孪生技术便是产品研发数字化的典型方法。本文将主要介绍数字样机与数字孪生在国内外的发展，并针对其技术痛点提出一种基于国产自研仿真工具进行虚拟模型搭建的方案。

01.数字样机

数字样机，也称数字化模型（Digital Mock-Up, DMU），源自早期国外学者提出的虚拟样机概念，是虚拟产品开发流程中的核心技术之一，主要面向产品的设计、性能评估，在航空航天、船舶、轨交等先进制造业中真正实现了“设计数字化”这一目标，成为国内外研究的重点。

自 20 世纪 80 年代起，欧美国家便率先启动了数字化产业落地的应用研究。

波音公司于上世纪 90 年代设计出世界上第一架“数字化客机”波音 777，在产品生命周期中，设计阶段、 装配阶段、性能评估阶段均使用了数字化技术。

1999 年对车辆系统级 NVH（Noise、Vibration、Harshness，噪声、振动与粗糙度）的讨论中就有学者提出过使用仿真工具的同时结合数字化建模，将数字样机技术应用于车辆仿真中的设计与模拟预测环节，用以满足子系统设计目标以及车辆级 NVH 目标。

2012 年，Angelo O. Andrisano 等人利用数字模型和虚拟工具，提出了一种设计和优化混合可重构系统 的工程方法，为制造与装配系统中人机协同方面相关的技术提供了解决方案。

2015 年，Arnaldo Gomes Leal Junior 等人针对工业机器人在非结构化环境中应具备的高冲击负载耐受性、低机械输出阻抗、被动机械能量存储和峰值功率输出增加等特性，提出一种线性串联弹性液压致动器的完整数字样机设计方案，设计出了具有紧凑性和高效设计性的串联弹性响应执行器。

2019 年，Miriam O’Connor Esteban 等人通过研究数字模型和操作者经验对牙种植体规划位置的影响，发现使用数字化技术可以实现更准确的牙种植体规划，并且对于没有牙科手术过往经验的操作者更加有效，这表明脱离传统的工业场景，数字模型也具备教育指导的意义。

与国外相比，我国对数字样机技术的研究起步较晚，主要在近五年获得了较大突破：

2002 年，西安飞机设计研究所率先宣布将数字化技术引入了国内飞机研制当中，并在项目周期缩短了 60%的前提下首飞成功，数字化设计过程中的工程修改、优化作业量较普通设计过程减少了超过 80%。

针对产品设计以外的应用场景，王松山等人讨论了将数字样机应用于虚拟维修中的 统结构，并建立了相关方法与技术，杨云斌、方强等人在此基础上引入了人机工效理论，弥补了框架中虚拟建模与仿真条件的不足，扩展并完善了相关功能模块，在实际应用中得到了初步验证。

东北大学利用数字样机技术对隧道环境下的掘进机刀盘进行模型构建，利用有限元的方法对盘形滚刀进行仿真模拟实验，优化了实际应用中滚刀的布局设计，给出了在不同条件下盘形滚刀的选择思路。

北京理工大学、太原理工大学、北京航空航天大学等高校近年来也开展了有关数字样机仿真平台的研究，在分布式仿真、参数化建模、人机协同等领域均取得了一定的成就。

02.数字孪生

“数字孪生是产品生命周期中的用于行为预测的仿真模型”，这一概念最早由密歇根大学的 Michael Grieves 教授提出，在 2010 年被 NASA（National Aeronautics and Space Administration，美国国家航空航天局）和美国空军正式引入太空技术战略框架之中，并进一步定义为“物理实体在数字空间中具备演练与预测功能的虚拟镜像”，引发了世界范围内的新一轮装备竞赛。

相较于数字样机技术，数字孪生的应用更加广泛，现已逐步应用于智慧城市、工业制造、航空航天等领域，但仍存在研发周期较长、成本较高等痛点。由于很大一部分应用场景中，数字孪生技术已经包含了数字样机，并且数字孪生技术更为新颖，所以众多国家在完善数字样机技术的同时也着眼于数字孪生技术的研究，可以预计在不久的将来，数字孪生技术将会与数字样机技术一起，成为“数字化产品主力军”。

以美国为首的西方国家一直处在数字孪生研究的技术前沿：

NASA 早在 2012 年的阿波罗项目中便采用了“孪生”这一概念，受限于当时的科技水平，NASA 采用的方案是使用两个完全相同的飞行器，一个作为执行任务的“实体”，另一个作为同步“实体”状态的“孪生体”，便于精确反映和预测“实体”在执行任务时可能遇到的各种问题，提前规避问题的出现。

AFRL（Air Force Research Laboratory, 美国空军研究实验室）在 2021 年提出了数字孪生技术的进一步研究方案，即建立虚拟的、涉及不同技术领域的在线模拟平台，供应商能够依据该环境创建用于测试的飞机、卫星或其他物体的虚拟模型，无需花费时间和费用来构建实际原型进行验证。

随着高新技术产业的飞速发展，我国对于数字孪生在军事、航天航空领域的研究愈加重视，相关应用的研究也日趋成熟。

北京航天航空大学陶飞教授带领的团队是国内最早一批研究数字孪生技术的“领航者”，在 2017 年提出一种数字孪生车间理念，从四个纬度对车间信息进行融合，归纳了在车间生产中应用该理念的理论与技术。

同年，北京理工大学庄存波团队通过对数字孪生技术的具体内涵与内部关系构成进行研究，提出了该技术未来的三大发展趋势。

2018 年陶飞团队根据全球数字孪生技术的发展现状探索出该项技术在国内的应用前景，并于 2019 年从五个角度以及十大应用场景对其做出了系统性的总结，奠定了国内数字孪生相关应用的研究基础。

2021 年，浙江大学、西北工业大学对飞机产线与维修进行数字化研究，通过对可视化平台的构建与现场数据的采集、融合，针对目前飞机总装车间中存 在的问题，设计并实现了基于数字孪生技术的产线可视化平台和运维知识框架，为航天企业的车间搭建提供了依据。

基于以上理论，东华大学、北京卫星制造厂与北京理工大学均开展了面向航天部件的数字孪生技术研究，通过对生产车间以及在轨装配的数字化仿真，对工作全流程进行模拟、预测，有效提高了生产效率，并提出了一种用于修理航天器的新型模式。

中国航天科技集团在 2019 年提出一种利用数字孪生技术设计火箭起飞的方法，采用多源数据融合、大数据预测等技术进行分析并保障火箭在起飞过程中的安全性，有效增加了系统运行中的可靠性。

同年，中国航发研究院也提出了利用数字化技术对航空飞行器的发动机构建孪生保障体，实现对发动机状态的实时监控与精确预测。

2022 年，中国舰船研究中心联合海军研究院对船舶运维技术进行研究，针对动力系统的特殊性，提出融合数字孪生技术以提高运维可靠性、降低成本，为未来智能舰舱的设计方案提供了思路。

由此可见，数字孪生概念已从阿波罗项目中的孪生概念拓展到了虚拟空间，采用数字化手段创建了一个与产品物理实体的虚拟产品，建立了虚拟空间和物理空间的关联，使两者之间可以进行数据和信息的交互，形象直观地体现了以虚代实、虚实互动及以虚控实的理念。这种理念从小到一个产品、大到一个车间，直到一个工厂、一个复杂系统都可以建立一个对应的数字孪生体，从而构建起一个“活的”虚拟空间。

03.解决方案

针对数字样机与数字孪生技术存在的研发周期较长、成本较高等痛点，可使用天目全数字实时仿真软件 SkyEye 进行改善。

SkyEye 是一款是基于可视化建模的硬件行为级仿真平台，支持用户通过拖拽的方式对硬件进行行为级别的仿真和建模，是数字样机与数字孪生应用“降本增效”的有效解决方案。

▲利用数字样机、数字孪生技术降低产品的周期和成本

SkyEye 具备以下特点：

采用基于 LLVM 的二进制加速技术，加上各种编译器的轻量级的优化技术，从而生成更高效率的主机代码，仿真运行效率大大提升，具有极致的稳定性，适用于高性能的异构指令模拟仿真。

SkyEye 可以轻松地通过图形化拖拽的方式搭建出多种嵌入式目标系统，尝试不同的硬件设置、软件应用程序和平台配置，如修改内存大小、改变处理器运行速度等来测试软件的行为，以验证程序的可靠性。

开发人员在仿真系统上运行软件和在物理系统上运行完全一致，无需受到物理系统的限制，还可以不加修改，直接在仿真系统上运行与真实目标中完全相同的二进制文件。

SkyEye 可以无限的重复运行目标程序，方便地复现问题，直至完成问题定位。一旦在仿真的目标系统上发现问题，开发人员可以在任何时间、任何地点复现问题。

SkyEye 使问题调试和分析变得更加简单：开发人员可以从一开始就使用真正的目标系统，即使用相同的工具链、库、操作系统，避免跨平台编译产生的错误。

SkyEye 可调试所有软件（包括 BIOS、驱动程序、低级软件和操作系统级代码），无需访问硬件就能完全控制虚拟目标，并且可以通过单步、断点、堆栈信息查看等方式，快速找出问题的确切位置和原因，大大减少了开发的时间成本。

▲SkyEye 产品界面：基于可视化图形的硬件建模

从现实到虚拟，数字样机与数字孪生技术使得工业设计与发展的目光转向数字化，却遇到了研发周期长、成本高等痛点；SkyEye 等国产自研的仿真平台，又使数字样机、数字孪生技术，从虚拟概念落实到切实可行的方案，实现了“从虚拟到现实”的转变。

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