数字孪生技术在船舶全生命周期的应用架构

蔡笑驰，姚怡芝，李 鑫

（上海船舶研究设计院，上海201203）

0 前 言

20世纪中叶以来，随着计算机、通信网络、机器学习、人工智能等新技术的诞生，工业信息化和数字化迅猛发展。 通过应用计算机辅助设计及制造（CAD/CAM）等为代表的第一代数字化技术，提升了产品设计生产的效率和质量。 以产品数据管理（PDM） 等集成化技术为代表的第二代数字化技术，解决了单个技术发展造成的信息孤岛。 以网络化技术为代表的第三代数字化技术，通过产品的设计制造协同提高了企业间的集成和协同能力。 以数字孪生（Digital Twin，DT）等智能化技术为代表的第四代数字化技术，推动制造业的智能化转型，以达到高效、优质、柔性、清洁、安全生产的目的［1］。

近年来， 船舶信息化和数字化水平不断提升：CAD 和CAM 技术在设计和制造中已广为应用，船舶设计和制造的数字化程度已较为成熟；船舶辅助驾驶、综合能效、智能机舱、货物管理等智能系统的开发和装船使船舶营运的大量关键信息数据被采集并存储，已有一些公司采用“区块链”技术将船舶信息上链，在船舶报废时其全生命周期数据客观不可篡改。数据的采集正是船舶智能化升级的基础条件，使得船舶数字孪生体的构建成为可能。 本文着眼于“数字孪生”技术，梳理其发展和应用现状，并探讨该技术在船舶行业的应用模式，助力船舶的智能化转型。

1 数字孪生技术的发展历史和概念内涵

“孪生”的概念最早可以追溯到美国国家航空航天局（NASA）的阿波罗项目［2］。 在该项目中，NASA计划制造两个相同的物理飞行器，留在陆地的飞行器被称为孪生体，用来实时反映任务飞行器的运行状况。 该孪生体常被用作飞行训练或仿真实验，从而帮助航天员在执行实际任务时能做出正确的决策。 孪生体在几何、内容、性质上与本体基本相同，并且通过仿真等方式模拟了实体的运行状态。

2003年，Grieves［3］在其在产品全生命周期管理（PLM）课程上提出了“数字孪生”或者说“数字化双胞胎”的概念雏形，即“与物理产品等价的虚拟数字化表达” ，并在其发表的白皮书中阐明了数字孪生的3 个主要部分：物理空间的实体产品、虚拟空间的虚拟产品以及两个空间之间的数据和信息交互接口。 通过引入虚拟空间的概念， 直观体现了虚实融合、以虚控实的理念［1］。

2011 年前后，NASA 在其研究项目中提出了“数字孪生”这一概念：利用高可用的物理模型、传感器信息、历史数据等对飞行器或系统进行多物理场、多尺度的概率仿真，以反映飞行器的寿命［4］，从而解决未来复杂服役环境下的飞行器维护和寿命预测技术［5］。 很显然，“数字孪生”技术最初的定义范围是通过考虑随机性、历史数据和传感数据并集成一系列子系统，从而镜像飞行器及其与物理世界的相互作用。

2015 年， 数字孪生技术被运用于飞行器之外的更多产品［6］。 美国通用电气公司计划运用数字孪生技术对发动机进行实时监控和预测性维护。达索公司以飞机雷达为例验证了通过“3DE 体验平台”与产品的数字孪生互动［7］。 建筑行业的学者基于建筑信息模型（BIM）研究了建筑行业的数字孪生应用［8］。核工业的学者将数字孪生技术从BIM 应用到核能设施的维护［9］。 医疗行业的学者参考数字孪生思想，通过构建“虚拟胎儿”预测未出生婴儿的家族遗传疾病［10］。

与此同时，我国在“互联网+”的战略指导下开始推广智能制造技术，众多学者就数字孪生体的发展历史、概念内涵、体系架构、实施应用等进行了论证［11］。庄存波等［1］指出，“数字孪生”的内涵是指利用数字技术对物理实体对象的特征、行为、形成过程和性能等进行描述和建模的过程和方法，也称为数字孪生技术。 陶飞等［12］提出了数字孪生面向智能制造的五维应用模型，包括物理实体、虚拟模型、服务系统、孪生数据和连接，为数字孪生的概念和应用提出了完善的架构。

综上所述，“数字孪生”是一种利用数字技术对物理世界的实体对象在虚拟世界中进行描述及虚拟模型搭建的过程和方法。 虚拟模型对实体对象在几何形状、物理属性、行为相应、规律规则等方面进行映射和写实，并在虚拟世界搭建数据服务对物理实体进行监控、评估、诊断、预测、优化，最终形成虚实交融的数据孪生架构和包含实体数据、模型数据、服务数据、领域知识等贯穿产品全生命周期的孪生数据池，如图1 所示。

图1 数字孪生的内涵和架构

2 数字孪生技术在船舶行业的适用性

数字孪生在不同行业具有不同的应用场景和应用需求。 在航空航天领域，数字孪生体需要具备高写实性和实时性。 在机器人领域，工程师们关注孪生体的可计算性［13］。 在智能制造中，孪生体需要具备多学科性［14］。

船舶行业的应用场景和需求主要在两个方面：

1） 船舶由船体、结构、轮机、电气、舾装等多个专业的多个系统组合而成。 其中：船体专业涉及流体力学；结构专业涉及结构力学和材料力学；轮机专业涉及热力学；电气专业涉及强/弱电力学；等等。船舶的设计建造涉及复杂系统耦合，具有多学科、多物理场的特征。

2） 船舶的生命周期包含设计建造、运营维护、报废拆解等，各个环节的数据体量浩大、模态繁多、生成快速且价值巨大［15］。 但每个环节的参与人员与单位众多，且存在一定独立性，给船舶全生命周期数据的采集、存储和分发造成困难，各个环节极其容易出现信息孤岛的状况，给船舶智能化、无人化的升级进化带来挑战。

这两个方面的困难正是数字孪生技术可以解决的：

1） 针对船舶数据多学科、多物理场的特征，对船舶开展数字化建模、多物理联合仿真，采用数字分析方法等手段搭建与船舶几何形状、物理属性、行为相应、规律规则相似的虚拟模型，从而在设计建造阶段完成对船舶性能、指标、行为等技术把控。

2） 随着数字化设计手段的引入，在船舶设计阶段，各个专业间的协同设计信息交互效率大幅提升，设计院所与船厂之间的场所协同能力也得到补足，设计和建造阶段的船舶的数据得以数字化传输，在一定程度上消除了设计和建造环节中的交互障碍。近年来，船舶智能化程度不断提升。 38 800 DWT 智能散货船“大智”号，400 000 DWT 超大型智能矿砂船“明远”轮与“明卓”轮等相继投入营运，越来越多的船舶营运和运维信息被录入船基智能系统并与岸基管理中心互联。 这些技术举措都为船舶的全生命周期管理和迭代优化创造了基础。 在此基础上，利用这些数据搭建船舶在各个环节的虚拟模型，并通过抽象、扩展、分析对船舶的设计水准、建造工艺、营运方式进行评估，并在之后的产品中用于迭代优化。

3 数字孪生技术在船舶行业的应用

3.1 船舶全生命周期服务体系架构

数字孪生在船舶的全生命周期的应用框架包含实体对象、虚拟模型、可衍生的孪生数据、服务和链接等5 个方面。 图2 展示了基于数字孪生的船舶全生命周期服务体系。 其中：

1） 实体对象包含船舶本身、安装在船上的信息采集装置、船舶的相关生产资料以及船舶的运行环境和生态。

2） 虚拟模型包含船舶在论证、设计、建造、营运等各个环节中从不同角度描述船舶某一方面特征的各类模型，包含需求模型、设计模型、建造模型和营运模型等。

3） 可衍生的孪生数据池作为虚拟模型和数据服务的驱动，包含从实体对象中采集的数据信息、虚拟模型衍化而得到的模型数据、叠加了其他应用产生的服务数据。

4） 服务是人为介入或界定规则后，针对某方面的需求对模型开展衍化并叠加专业知识，将智能应用、精准管理、可靠运维等功能以最为边界的形式（应用）提供给包含设计院、船厂、船东、船检、租家等所有的参与方， 从而帮助各个参与方实现管理、预测、优化等目的。

5）链接包含物理网络和数字纽带。物理网络是指由网关、网线、交换机、服务器等装置以及VSAT、3G/4G/5G 等通信设施组成的信息交互网络。数字纽带是指通信协议、API 接口和信息传输格式等，在实体对象、虚拟模型和应用服务中构造数据和信息通路。

从需求工程到船舶设计、建造、营运，通过数据驱动实体对象、虚拟模型和应用服务，并从各个对象得到反馈，孪生数据池也随着生命周期的数据录入而变得丰满。 孪生体随着船舶本身不断成长衍进，从而打破各个环节的信息孤岛状态，使船舶的产品生命周期信息形成闭环，每个阶段的数据都可以为其他环节或者其他船舶提供支撑。 这里针对数字化程度较高的研制和营运阶段展开关于数字孪生技术的应用架构的讨论。

3.2 数字智能化研制服务架构

船舶的设计分为船型论证、方案设计、详细设计等设计阶段。 船型论证是根据需求设计具有竞争力的新船型并拟定先进的技术指标。 方案设计是根据船型论证得到的目标船型和技术指标设计相应的解决方案，确定主要的系统组成和设计概念原型。 详细设计是对方案设计进行细化，明确船体、设备、系统的细节组成和布置以及每个船体元素和构件的材料、外形、尺寸等。 整个过程呈现出船舶在设计阶段的多物理性、多尺度性、可计算性、层次性、概率性和集成性等。 通过对设计中的船舶建立数字孪生体，这些特性都在孪生体上得到集中体现：

图2 基于数字孪生的船舶全生命周期服务体系

1） 多物理性：数字孪生体不仅描述实体的几何特性，还描述实体产品的多种物理特性，包括结构动力学模型、热力学模型、应力分析模型以及材料的刚度、强度等特性。

2） 多尺度性：数字孪生体不仅描述物理产品的宏观几何尺寸，也描述材料的微观结构、表面粗糙度等。

3） 可计算性：可以通过仿真、计算和分析来实时模拟和反映对应物理产品的状态和行为。

4） 层次性：组成最终产品的不同组建、部件、零件等，都可以有其对应的数字孪生体。

5） 概率性：产品数字孪生体允许采用概率统计的方式进行计算与仿真。

6） 集成性：针对十多种物理结构模型、几何模型、材料模型等多尺度、多层次集成模型，数字孪生体需对产品进行整体上特性仿真、分析。

数字孪生技术在船舶研制阶段的应用架构如图3所示，由实体对象、数字模型、可衍生孪生数据池、基于数字孪生的智能化研制服务和链接等5 个部分组成，贯穿于船型论证、方案设计、详细设计、设计验证和总体联调工程等阶段：

1） 在船型论证阶段，需对市场需求和技术进行充分的调研，在设计院所、船厂、船东、营运公司、货主、设备厂家等利益相关方进行沟通的基础上，搭建需求模型。 根据货运需求、船管方式和船舶技术状态提供需求想定和管理服务，帮助船东约束需求，明确目标船型及主要参数。

2） 方案设计时，在明确船型和主要参数的基础上，开展船舶线型设计、舱室设计和主要设备系统定义。 通过仿真计算和船模试验构建CFD 计算模型、设备估算模型、电力估算模型等数字模型，对船舶的主要功能和性能指标进行评估。

3）在详细设计阶段，通过构建二维或三维模型，对结构及设备系统布置进行放样，实现各专业间的协同设计以及设计院和船厂间的场所协同研制。 利用三维模型，采用有限元计算、稳性计算等仿真方法，开展细节设计和局部优化等工作，完善船舶设计细节，并进一步验证和把控船舶参数和指标。

4） 伴随船舶研制直至交船前，船检、船东根据设计资料和实船状况对设计方案和施工情况开展检验和验证。 通过开展系泊试验、航行试验以及虚拟检验等工作，验证船舶功能性能，并对船舶安全性、环保性、经济性进行把控。

图3 基于数字孪生的船舶智能化研制服务架构

5） 主要设备系统上船前，通过为关键设备系统构建虚拟运行环境，基于虚实网络联接，构建虚实结合模型，开展半物理联调测试工作，对关键设备系统进行虚拟营运验证，从而确保设备系统的可靠性。

基于数字孪生技术，每个阶段的物理实体、虚拟模型和应用服务都需要来自其他环节的数据作为输入，同时经过建模、计算、仿真、试验等工作产生大量业务数据，引导实体对象和数字模型的发展和衍化，从而辅助、管理、把控整个产品研制周期，支撑产品的高质量研发。

3.3 船舶智能化营运服务架构

多数大型商用船舶运营时除短暂靠港外，长时间处于海上航行的状态。 受限于船岸通信、数据压缩、船岸信息需求差异等因素，船端和岸端的数据信息在内容和特性上有所差异。 因此，对于船舶营运阶段开展的数字孪生应用服务架构为图4 所示的数字三胞胎：实体对象、船端孪生体和岸端孪生体。

图4 船舶营运维护阶段的数字三胞胎架构

1） 实体对象包含船舶、环境和用以采集数据的感知设备：

a） 船舶本身，包含船舶运动姿态，船体、设备、系统的运行状态，存储油、水、食品等消耗性物资以及所运输的货物状态等信息。

b） 环境包含气象环境、地理环境、生物环境以及法律法规等。

c） 感知设备则是指随船采集相关信息的传感器和其他监测设备。

2） 为达到监测船舶实时状态、管控船上设备系统、为船舶驾驶提供辅助决策的目的，需要在船端搭建数字孪生体。 船端孪生体需要具备实时性、超写实性和一定程度的计算能力：

a） 实时性和超写实性：即尽可能地在外观、内容、性质上与实船保持基本一致。

b） 计算能力：即当输入条件充沛时，可以通过计算和分析在一定程度上反映并预判船舶的状态和行为，为船舶驾驶提供实时决策建议。

c） 受限于数据传输带宽和信号强度，岸端所接收的数据量不如船端数据丰富，岸端需要优先采集对船舶运行监管、航行安全、调度协调等方面有帮助的数据， 搭建具有抽象性特征的岸端数字孪生体。虽然岸端孪生体在数据量上比船端孪生体少，但岸端的计算资源庞大， 且外部信息交互网络条件好。因此，通过叠加专业知识、联合多学科应用并采取高精度仿真、云计算、大数据分析等方法，岸端孪生体具备较强的可扩展性。 岸端的采集数据、模型数据、服务数据等业务数据融入孪生数据池，用于将来的产品研制优化和迭代更新。

4 结 语

本文详述了数字孪生技术的发展历史和概念内涵。 “数字孪生”是一种利用数字技术对物理世界的实体对象在虚拟世界中进行描述及虚拟模型搭建的过程和方法。 针对船舶行业进行了数字孪生技术的适用性分析，并提出了包括实体对象、虚拟模型、可衍生的孪生数据、服务和链接等5 个方面的船舶全生命周期数字孪生应用架构。 基于该应用架构，针对船舶研制阶段和营运阶段，详细解释了数字孪生的五维应用框架，并针对船舶营运阶段，提出了包含船舶、船端孪生体和岸端孪生体的数字三胞胎概念及每个孪生体的关键特性。 为船舶的智能化发展和数字孪生技术在船舶行业的应用提出理论基础。