数字孪生技术贯穿于实体产品的全生命周期，因此不管是处于产品设想、设计、制造、验证、交付还是使用的任何阶段，都会接触到；同时不管是从事一线作业、现场管理以及后台统筹的各行各业，也都会切身体会到，所以数字孪生会被很多人理解并认识，笔者看来，这主要归功于它有一个好听并响亮的名字。
CAE技术在车辆中的应用
数字孪生其实是一个老生常谈的问题，是一种自从计算机诞生以来就等待人类去发掘并实现的技术。在很多行业已经建立了所谓的数字孪生体，但是与本文提到的数字孪生，还是有一定区别，因为本文描述的是解决数字孪生的终极问题，而不是仅仅穿上华丽外衣的半成品，或者是猫和咪的问题。
数字生成核心技术
数字孪生体的核心技术，在笔者看来可以分为三类：3D模型重构技术（本文暂定为：A技术）、3D模型验证技术（本文暂定为：B技术）以及模型数据传递技术（本文暂定为：C技术）。3D模型重构技术包括CAD建模、VR显示等；数据传递技术包括传感器、数字主线、大数据、流程化管理等，这两类技术笔者虽有涉猎但不擅长，也就不献丑了。3D模型验证技术包括CAE建模、数值算法实现、数据处理等，这是本文讨论的重点。
模型重构之VR显示技术
数字孪生核心技术关系图
数字孪生中三类核心技术的关系是：A通过C把数据传递给B用于计算，B通过C把数据传递给A用于修正，往复作业，自始自终，不始不终，直至产品的灭亡与消失，所以，一个完整的数字孪生体应该包括ABC三类技术。从技术的应用以及市场的发展来看，A技术与C技术基本上已大范围实现，所以数字孪生体是可行的，但是B技术就难说了，为什么呢？
B技术虽然发展了有二三十年，但是比起其他两类技术还是落后了很多，主要原因是物理世界的复杂多样性导致人类顾此失彼以及计算机算力的限制导致我们力不从心。本文把计算机算力叫做“硬伤”，把物理世界的复杂多样性叫做“软伤”。
先说“硬伤”：计算机算力虽然不够，但还是可以计算很多数据的。不够的原因是我们希望获得实时数据，而不是1年后才后知后觉，有时候实在等不起啊；如果在一定时间内，我们获得的延迟数据在可以接受的范围内，这个“硬伤”也就可以不考虑，比如10分钟、半小时、一天等，有时候我们还是可以等等的。虽然笔者从事的是“虚拟仿真”工作，但不能玩“虚的”，喷子可以自己搜索相关资料，算力不够是现实问题。虽然量子计算机是可以解决硬伤问题的，不过还是有些“虚”啊！
超级计算机-中国天河
再说“软伤”：软伤”是本文讨论的重点。物理世界的复杂多样性是客观存在的，几乎每个产品都处于力场、流场、热场、电磁场以及多场耦合环境中，这还仅仅是三维空间内的描述，也不涉及量子力学、神经学等所谓的“玄学问题”。
那么“软伤”具体是什么呢？就是我们造出一种产品时，有些物理环境我们并没有深入考虑，我们都是在满足一定误差范围内造出的产品。关于这些误差，谁又敢说一定没有问题呢？通过多年的观察与经验可知，产品出现严重事故往往都是因为小问题诱发的，或者说是这些不起眼的误差导致的。如果在产品交付前，我们把所有的物理问题都搞清楚是否可行呢？我想很多工程师都会否认，也是等不起的原因。所以“软伤”是一种难以解决的问题，数字孪生技术的提出从本质上来说就是为了解决这些“软伤”问题，因为任何产品都具有一定程度内的“软伤”。
通俗点说，数字孪生中的老二是老大的备胎，因为老二是个虚拟的玩意，所以你可以任意蹂躏而不用为其承担严重后果。
还说“软伤”：“软伤”的客观存在不再说明，那么“软伤”是否可解决呢？可以肯定的是，在一定范围是可以解决的！因为人类的“软实力”足够强大！摸着石头过河呗。所以重点是什么？摸！怎么摸，摸什么？这也是本文的关键：用数字孪生体来“摸”现实世界！治疗“软伤”需要多方位下手，不能孤立地解决（孤立也解决不了，所以才有人提出数字孪生）。治疗“软伤”不仅要考虑“硬伤”的问题，还需要考虑“A技术”与“C技术”的问题，“软伤”是一种纽带，也是一个综合性问题！
又说“软伤”：举一个高架桥段的例子，“软伤”是客观存在的，比如CAE工程师潜意识地就可以想到：
1我们很难确定这个桥面上是否有超载车辆通过，因为有时候车辆是否超载就很难衡量清楚；
2桥面车辆快速还是慢速通过，也很难约束，太多不确定性了；
3高架桥是否出现磨损等损害？哪里出现损害也不易确定；
4高架桥中的混凝土与钢筋是否老化？哪一处老化同样不易跟踪；
5暴雨、暴风、雷电、地震、季节变化等自然力对高架桥的实时影响力很难检测；
6即便某路人肉眼已发现高架桥出现裂缝，也很难反馈到维保部门，即便反馈到维保部门也不一定看懂，看明白了也不知如何加固等；
7、8、9等问题就不一一列出了。总之，可以确定的是某高架桥段可能在某个时刻垮塌了。后期如有时间，笔者可以建立此桥的简易版数字孪生模型。
又说“软伤”补：高架桥段的“软伤”问题其实就是力学、热学等CAE技术方面的物理场建模问题，也是CAE技术中的载荷追踪等工况问题，同样是数字孪生中的“A技术”与“C技术”反馈问题。这些问题其实可以解决，以下说明高架桥段物理场建模问题的可行性，当然只说明部分问题，实际问题还是有些太复杂，篇幅不够啊。
CAE建模要点
高架桥段主要包括桥面，其实也包括了桥柱、地基等部分，还包括桥面上的人和车辆等。如果都按照实际情况建立物理模型，那数字孪生能解决问题就是在吹牛了，因为即便是有了量子计算机，也不可能把所有内容都算出来。上面已经提到的人、车、桥面、桥柱、地基等现实情况，可以通过CAE技术来实现物理建模，没有提到的组成部分其实也可以CAE建模，这些其他部分从技术的角度来看无外乎是量的问题，与本质关系不大，所以不展开描述。
某垮塌的高架桥段
怎样利用CAE技术来对高架桥段进行物理现实的CAE建模呢？
先说点、线、面、体四类CAD模型要素，因为这些要素是建立任何CAD模型的基础，而CAD模型又是CAE模型的基础，CAD模型大家见的多了。但是这里说的点线面体，不能仅仅是CAD中的点线面体，因为CAD中的四要素一般用于计算产品的长度、面积、体积、重量等几何与物理量信息，还远远达不到CAE中要求的点线面体四要素。CAE中模型四要素是点元、线元、面元以及体元，看起来和CAD类似，其实有本质区别，甚至样貌都不一样，或则和说不知其样貌如何，具体的不同之处这里不做深入阐述，我们只需要知道：需要建立高架桥段的点元、体元、面元、体元及其结合体才能形成CAE模型的基础内容就行了。
以上提到的人、车、桥面、桥柱、地基等5大实体模型，该怎样建立其点元、线元、面元以及体元呢？如果是CAD建模，那是很干脆并且相对容易的，所见即所得，桥面上的人只需要建立人的3D模型，所以男人是男人、女人是女人，胖瘦不一等等。但是CAE不一样，我们建模时需要考虑人对路面的影响，以及路面对人的影响，所以有时候人可以建立一个点元--质量点—反应人的重量；有时候人可以建立一个面元--承力面—反应人对脚低区域的压力。因此，人该建立哪一种CAE模型，需要考虑其应用背景，当然也可以把各种情况建立出来，然后在不同场景下使用，不过花费的时间太长--“黄花菜都凉了”。
按照工程思想，建立CAE模型都是按照难易程度做的，以下分别说明5大实体模型的CAE建模内容：
人的CAE物理模型：由于当前高架桥的人，主要是考虑其对高架桥的表面压力，所以一般情况只需要建立点元即可，并明确不同人的重量以及重心。由于人的体重一般只有75kg左右，相比高架桥动辄百吨来说，还是比较小，所以人用质量点来代替的误差在几公斤范围内是可以接受的，总不能是在桥上落了一片羽毛也考虑吧。
车的CAE物理模型：车和人类似，但是其稍微复杂，所以车可以是点元的扩充，比如可以把车的大体轮廓以及与路面接触的轮胎着力点做出来，这样车的模型就可以是点元与面元的综合。
桥面的CAE物理模型：桥面是核心，点元估计是不行的。桥面应该建立什么模型呢？至少需要线元和面元，还包括局部的体元。需要线元是因为其计算量少可以快速评估其承载变形，需要面元是因为其计算量适中可以快速评估一定的强度分布，需要体元是因为其局部区域的强度、损伤、疲劳以及断裂情况需要关注。当然具体应该建立哪一种CAE模型，还需要进一步确认，也就是说桥面的建模会是线元、面元以及体元的结合体。
桥柱的CAE物理模型：桥柱与桥面的情况差不多，当然在某些情况下，桥柱的模型可能为0，因为其可通过CAE中的载荷工况条件来代替，也就是行业内常说的桥柱对桥面的支撑效果，估计傻了吧，桥柱可以不建模。
地基的CAE物理模型：地基与桥柱的CAE物理模型情况几乎一样。
CAE技术的三大要素
5大实体模型按照以上思路建模，基本上就把物理模型描述清楚了，再进步处理各自的力学连接关系，就可以用于实际计算了。考虑到高架桥段交付前后的差异，以及在实际使用过程中的变化，还需要对5大实体模型进行参数化设计，通过数据变量接收各种载荷信息并重新计算、重新构型以及实时演变，这些情况是可以实现的，本文不详细描述。
CAE物理模型的创建过程尽管看起来比较抽象，但是对于一线CAE工程师而言，并不是遥不可及的，都是每天实实在在解决的问题。我们需要的只是沉下心来一一完成各种技术细节以及内容而已。
对于完整的数字孪生来说，完成5大实体模型的CAE物理基础建模，只是完成了上文提到的“B技术”中的一个环节，其他“B技术”也可以按照以上CAE技术思路进行把脉，比如模型连接问题、静动力学双重计算的载荷传递问题、流体与固体力学计算的耦合场问题、核心结果数据的提取与后处理问题等，此处同样不再详细描述。数字孪生中的“A技术”与“C技术”也是需要考虑的，如果“B技术”已经完成各种建设工作，只需要传递与接受其他两种技术的信息就行，当然其他两种技术对“B技术”会有一定影响，那就再次完善“B技术”。
总结
通过以上说明，可以看出数字孪生技术是可行的，最不济也是具有了可行的基础。假设3D模型重构与显示技术以及模型数据传感与传递技术没有大的障碍（事实上确实有各种应用场景了），数字孪生技术的难点就是3D模型的仿真验证问题，而仿真验证的难点就是CAE技术的应用问题，尽管CAE技术还不完善，但是却可以实现多种计算，像本文提到的高架桥段问题，几乎可以完全实现其数字孪生体的建立，在数字孪生体的信息反馈下就可以确保人类的生命安全。
未来的数字孪生体
就像大佬们所说：未来的产品交付，一定是现实模型与虚拟模型的双重交付，让数字孪生中的“老二”为“老大”提供全面保障，确保“老大”在生死周期内减少对人类的伤害，最大可能地服务于人类生活。大家一起努力吧！
