飛行器作為典型的高科技含量產(chǎn)品，對其物理實體進行行為、狀態(tài)復(fù)現(xiàn)與預(yù)測是一項具有較大挑戰(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，能夠在虛擬空間對飛行器進行高精度、高實時性、高集成度的表達，從而推進對飛行器的深入研究。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)計驗證、制造裝配、健康監(jiān)測與維護等方面均有應(yīng)用。最后對數(shù)字孿生技術(shù)目前面臨的困難進行了簡要分析。    

    飛行器廣泛應(yīng)用于社會生產(chǎn)的各個方面，對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動狀態(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飛行器實體進行模擬的需求。

    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、實時數(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)建物理實體在虛擬空間中的孿生體，并復(fù)現(xiàn)物理實體的所有狀態(tài)。數(shù)字孿生能夠以實時性、高保真性、高集成性地在虛擬空間模擬物理實體的狀態(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)品等價的虛擬數(shù)字化表達”的表述，推進了數(shù)字孿生的概念發(fā)展。在飛行器的全生命周期中，從設(shè)計過程中的模型驗證，制造裝配過程中的零件檢測，到運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的阿波羅計劃[1]，在該計劃中，NASA制作2個完全相同的空間飛行器。其中一個被稱為“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，對孿生體進行與本體一致的實驗操作，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“孿生體”為實體樣機，目的是復(fù)現(xiàn)/模擬飛行器的實際狀態(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)品等價的虛擬數(shù)字化表達”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)品實體信息的虛擬信息結(jié)構(gòu)。

    相比于NASA阿波羅計劃中的“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]進一步提出數(shù)字孿生是2個空間之間的映射，建立了如圖1的2個空間之間的相互關(guān)系。并提出了通過這個映射，可以為執(zhí)行詳細(xì)設(shè)計和實施的人員以及管理和批準(zhǔn)項目的人員提供概念框架，使之對項目的實際狀態(tài)有大致的理解，便于后續(xù)項目的實施與管理。同時，Grieves也提出此時的數(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)測任務(wù)執(zhí)行狀況、仿真實際飛行情況、分析潛在的災(zāi)難性事件以及研究在設(shè)計階段未考慮的任務(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。該模型分為物理實體、虛擬樣機以及二者之間的交互接口3個部分。

    同年，美國空軍實驗室[7]討論了三個問題：如何使用數(shù)字孿生預(yù)測飛行器結(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)。他們計劃于2025年交付一架配備有數(shù)字孿生體模型的飛機，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)計微觀結(jié)構(gòu)級別）上都是超現(xiàn)實的。此外，該孿生體模型可以在虛擬空間進行同等時長的飛行，在飛行期間，孿生體會根據(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)測意外故障并反饋于現(xiàn)實飛機進行預(yù)防。

圖 1 數(shù)字孿生概念圖    

    2012年，NASA與美國空軍實驗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、更久的服役時間與更為極端的服役環(huán)境，現(xiàn)有的基于歷史與經(jīng)驗的飛行器生命周期的管理方式將會與實際情況出現(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)等來形成對實體的超高保真度仿真模型來反映實體的實際狀態(tài)。

    2013年，美國空軍實驗室提出了“機體數(shù)字孿生”[9]的概念，用于設(shè)計和維護機身，并對每一架飛機都制作專屬的維護保養(yǎng)計劃。在這種條件下，每架飛機都能夠用于收集大量數(shù)據(jù)，有助于之后飛機的設(shè)計與維護，改變現(xiàn)有的飛機生命周期管理方式，降低維護成本與模型的不確定性。

    除了上述理論發(fā)展，許多研究機構(gòu)也在探索數(shù)字孿生的實際應(yīng)用，并推進數(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[10]，該平臺的核心功能是捕獲大型制造或工業(yè)運營中的數(shù)據(jù)并對其進行分析。通過分析收集到的大型制造或工業(yè)運營數(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行分析，決策層進行決策，推動制造業(yè)的進一步發(fā)展。

    2017年，陶飛對數(shù)字孿生車間進行了探索，闡述了數(shù)字孿生車間的系統(tǒng)組成、運行機制、特點、關(guān)鍵技術(shù)等[11]，并探討了實現(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)計模型、產(chǎn)品制造/裝配模型、產(chǎn)品服務(wù)模型、產(chǎn)品報廢/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)：虛實融合、閉環(huán)的產(chǎn)品全壽命周期數(shù)字化管理與全價值鏈協(xié)同。

    2020年，董雷霆[15]面向疲勞壽命管理，給出了如圖2所示的飛機結(jié)構(gòu)數(shù)字孿生基本框架，并根據(jù)該框架提出飛機結(jié)構(gòu)數(shù)字孿生的5項關(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)

    對于數(shù)字孿生而言，產(chǎn)品的模型建立是整個數(shù)字孿生體運行的基礎(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，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其面對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，但同時也存在模型僅僅是個雛形，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、維護等）來進行組織，而是用關(guān)聯(lián)的物理對象來組織。

    此后，許多研究人員也對通用模型進行了研究分析，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]針對當(dāng)前車間的復(fù)雜情況進行了數(shù)字孿生建模。在其模型中，對車間按照典型的“實體空間、虛擬空間、信息傳遞層”進行分解，將車間的各部分分類歸入模型之中，實現(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性與實用性。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的機翼健康監(jiān)測模型[19]、Seshadri的多物理場零件損傷控制模型[20]等。

    2017年，Zakrajsek[21]建立了飛機輪胎損傷模型。由于飛機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)測著陸磨損。該模型可以將預(yù)測結(jié)果與現(xiàn)場實際結(jié)果進行比對改進，從而使模型不斷迭代更新，更符合實際情況。

    通用模型能夠包含領(lǐng)域中大部分產(chǎn)品的共通性特點，專用模型能夠針對特定型號的產(chǎn)品進行虛擬空間描述。在新產(chǎn)品進入虛擬空間，建立模型時，同領(lǐng)域的通用模型能夠快速建立模型基礎(chǔ)，而對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)品進入虛擬空間時能夠快速、準(zhǔn)確地建立對應(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，陶飛對信息物理融合技術(shù)[12]進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)籌實體物理空間中飛行器生產(chǎn)制造的各項設(shè)備，收集各項相關(guān)數(shù)據(jù)，作為數(shù)據(jù)融合的支撐。同時對人所下達的命令進行采集并響應(yīng)，將收到的命令納入飛行器的生產(chǎn)計劃中，調(diào)整相應(yīng)的生產(chǎn)情況。物理融合需求人機交互技術(shù)、智能分析技術(shù)，以便對人下達的指令進行分析理解，從而轉(zhuǎn)化成可以用于車間生產(chǎn)的計劃表。

    模型融合：將飛行器的各部分模型進行整合，以實現(xiàn)對物理實體的真實完全映射。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，而較大的機翼、梁等零件尺寸高達102m量級[15]，在如此巨大的量級差距下，不僅對于飛行器的模型建立有很高要求，對將其納入數(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，對飛行器生產(chǎn)維護過程中收集到的各項數(shù)據(jù)信息進行處理，經(jīng)過處理后，形成對該物理實體的統(tǒng)計、反映、預(yù)測、建議等，輔助決策人員進行決策。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理，可以預(yù)測飛行器在何時需求維護保養(yǎng)與維修等，也可以及時預(yù)測飛行器運行過程中的隱患，以輔助人員進行預(yù)處理，降低飛行器事故發(fā)生概率。因此對于大量、多元的數(shù)據(jù)進行分析與處理的技術(shù)是不可或缺的，只有對獲取的數(shù)據(jù)進行準(zhǔn)確、適當(dāng)?shù)奶幚恚�才能夠做出合理、有效的預(yù)測與規(guī)劃。

    服務(wù)融合：對飛行器運行過程中的維護、保養(yǎng)等服務(wù)進行管控，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，對飛行器的各項服務(wù)進行安排與實施，不僅對物理實體進行服務(wù)，也對網(wǎng)絡(luò)空間中的數(shù)字孿生體進行服務(wù)性的模型修正。修正后的模型進入下次實驗，以貼合物理實體在實際任務(wù)執(zhí)行中的狀態(tài)，經(jīng)過試驗給出任務(wù)執(zhí)行情況的預(yù)測。在任務(wù)執(zhí)行結(jié)束后，將結(jié)果與預(yù)測進行比對、迭代，積累經(jīng)驗，經(jīng)由深度學(xué)習(xí)、機器學(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]，并借此來實現(xiàn)數(shù)字孿生體對物理實體的準(zhǔn)確映射，對于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度與時效性有著很高的需求，尤其對于數(shù)據(jù)的時效性要求更高�；�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，否則過久的延時與過大的誤差都會導(dǎo)致整個數(shù)字孿生系統(tǒng)的失能甚至失效，無法實現(xiàn)既定的映射能力。

    數(shù)字孿生體所利用的數(shù)據(jù)來源于物理空間實體的傳感器采集，對于傳感器的敏感度與精度也有很高的要求。在物理實體中，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)。

    通過過射頻識別 (Radio Frequency Identification, RFID)技術(shù)[24]進行產(chǎn)品識別，以在網(wǎng)絡(luò)空間中建立與之相對應(yīng)的獨特模型，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)字孿生體在物理實體的數(shù)據(jù)支持之下進行相應(yīng)的演變（例如磨損、維護、保養(yǎng)等）�，F(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系統(tǒng)的實時觀測數(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，在系統(tǒng)的運行過程中，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，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)收集層對飛行器各個環(huán)節(jié)中收集的數(shù)據(jù)進行分類、轉(zhuǎn)換、儲存，航空發(fā)動機在1次飛行過程中就會產(chǎn)生1 TB的數(shù)據(jù)量[28]，因此對于數(shù)據(jù)的預(yù)處理是十分必要的，否則冗雜的數(shù)據(jù)會對大數(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，進行進一步的數(shù)據(jù)挖掘與決策方案生成，對飛行器所需要的服務(wù)進行決策，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)層是整個大數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)，為飛行器提供實際的服務(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為代表的軟件平臺的缺失問題，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)將會獲得更大的發(fā)展與應(yīng)用。