Digital Twin Vol.3 Issue4 | 数字孪生多领域应用

本文由加拿大 BioTwin 公司的 Pierrick Hauguel、Nicolas Anctil 和 Louis-Philippe Noel 共同完成。文章探索利用干血斑代谢指纹实现高准确率个体识别的方法，通过采集指尖血样并结合非靶向代谢组学分析，提取能够区分不同个体的代谢特征，为数字孪生健康监测中的纵向生物样本关联提供潜在的数据基础。

本文由芬兰奥卢大学、拉彭兰塔—拉赫蒂理工大学及 Global Boiler Works 公司的 Atte Koskinen、Tero Kaarlela、Ville Tuura 等共同完成。针对中小企业在数字孪生应用中面临的概念理解不清、应用价值不明确及实施指导不足等问题，文章结合数字孪生成熟度模型与导航工具，研究企业如何评估自身技术准备程度并识别适合的应用场景。以制造企业及其摩擦测量设备为案例，研究发现，成熟度模型能够揭示技术能力的不足，但难以直接指导后续行动；导航工具则有助于企业系统梳理数字孪生的适用性与实施路径，为中小企业推进数字化转型提供了实践参考。

本文由大连理工大学及太行国家实验室的 Guangdong Chen、Gang Wei、Shengli Xu 等共同完成。针对高速旋转涡轮盘爆裂试验成本高、破坏性强，传统有限元分析计算耗时且预测精度有限的问题，文章提出融合多源不确定性建模、克里金代理模型和自适应模型修正的数字孪生预测方法。研究通过优化采样建立高精度预测模型，并利用应变传感器采集的实验数据持续修正模型参数。结果表明，该方法相较传统有限元分析提高了预测精度，为关键旋转部件的安全设计与可靠性评估提供了高效方法。

本文由德国梅赛德斯-奔驰集团的Julian Gebhard 和 Yübo Wang共同完成。针对产品开发过程中数据环境分散、不同系统之间语义不一致以及数字孪生难以实现端到端集成的问题，文章系统梳理语义增强型数字孪生在工业产品开发中的研究进展，并提出由合作伙伴、系统和产品三个维度构成的集成模型，以及四阶段成熟度模型。研究通过文献筛选与聚类分析识别不同类型的语义数字孪生系统，为企业规划语义基础设施、评估系统集成水平和逐步推进数字孪生互操作提供了参考。

本文由北京化工大学及中国计量科学研究院的 Yang Xiao、Huaqing Wang、Jianshuang Li 等共同完成。针对超长直线导轨采用分段测量与拼接时容易产生累积误差和长期漂移的问题，文章提出一种数字孪生驱动的连续直线度测量方法。该方法结合光纤陀螺仪、干涉仪及导轨虚拟模型，对运动过程中的偏航角和横向偏移轨迹进行实时测量、滤波与补偿，并利用多传感器数据持续更新模型。针对75米长导轨的重复实验结果表明，该方法整体稳定性优于三种对比方法，为超长精密机械部件的高精度测量提供了新方案。

本文由加拿大康考迪亚大学的 Nitish Suvarna 和 Anjali Awasthi 共同完成。针对农食供应链中运输效率、运营成本与环境影响之间的复杂关系，文章以酸奶供应链为案例，构建融合离散事件仿真与基于主体仿真的数字孪生框架，分析自动驾驶车辆在不同应用场景下对供应链网络的影响。研究围绕供应商、生产设施、配送中心和客户节点建立仿真网络，比较不同自动驾驶车辆部署策略对运输时间、利润和二氧化碳排放的影响。结果显示，全面引入自动驾驶车辆能够带来最显著的综合改善，部分部署同样具有积极作用，为农食物流的智能化与可持续发展提供了决策参考。

文章由德国库恩物流大学、德国Vossloh Rail Services公司和德国莱比锡大学的 M. P. Jung、F. Freese、A. Ludwig 等共同完成。针对铁路维护服务供应链中信息分散、流程透明度不足以及多方协同困难的问题，文章以移动式轨道维护业务为案例，采用行动设计研究方法开发并实施服务执行系统，将数字孪生技术应用于服务流程管理。研究分析了系统与现有信息技术基础设施的集成方式，并探讨预测分析在运营决策中的作用。

本文由郑州轻工业大学及北京理工大学的 Haoqi Wang、Yongle Wang、Hao Li 等共同完成。针对人机协作装配过程中单一数据源难以全面评估工人身体疲劳、不同工况下作业方案缺乏优化依据的问题，文章提出基于数字孪生的疲劳检测与优化方法。研究首先利用随机Petri网和连续时间马尔可夫链识别高负荷工位，再融合眼部闭合特征、关节负荷和表面肌电信号感知多维疲劳状态，并通过层次分析法与模糊综合评价进行综合评估。最终构建数字孪生系统，实现疲劳状态的可视化反馈与装配方案优化，为兼顾生产效率与人员健康的以人为中心制造提供了方法支持。

本文由武汉科技大学、湖北师范大学的 Jialing Li、Wei Yan、Meihang Zhang 等共同完成。针对机床系统层级复杂、设备与加工过程之间能耗相互耦合，以及传统预测方法难以适应工况变化的问题，文章提出基于数字孪生的多视角能效预测框架，从设备、工件、加工过程和系统四个层面开展能效建模。研究进一步提出多源数据采集与交互感知、能效状态识别与动态特征提取、低时延预测模型集成等关键技术，并开发了相应的数字孪生平台。研究验证了该框架在实时能效预测方面的应用潜力，可为机床运行监测、能效预警、故障排查和节能优化提供支持。

本文由上海大学及上海财经大学的 Jia-Yang Zhu、Yan-Ning Sun、Yu-Xuan Shi 等共同完成。

针对飞机大型部件机器人装配过程中，末端执行器位姿误差难以直接测量、传统模型难以适应工况变化的问题，文章构建了数字孪生驱动的智能监测框架，通过物理层、数据层、计算层和应用层的协同，实现装配状态感知与虚拟模型交互。研究进一步提出融合时空多头持续注意力机制与正则化弹性权重巩固算法的预测模型，在线估计机器人末端执行器的位姿误差，并在新工况下持续学习。实验结果表明，该方法在多种运行条件下具有较好的预测精度和适应能力，为飞机大型部件机器人装配的实时监测、装配质量预测与工艺优化提供了技术支持。