趙斯杰，儀傳明，肖 罡，，戴璐，張 寧，萬可謙，楊欽文

（1.江西科駿實業(yè)有限公司，江西南昌330100；2.湖南大學(xué) 機械與運載工程學(xué)院，湖南長沙 410082）

0 引言

增材制造（Additive Manufacturing，AM）技術(shù)，一般指3D 打?。?D printing，3DP），是融合計算機輔助設(shè)計和材料成型技術(shù)的數(shù)字化制造工藝方法，憑借產(chǎn)品設(shè)計制造周期短、成形原料利用率高、多元材料復(fù)合以及成形結(jié)構(gòu)受限少等優(yōu)勢被廣泛關(guān)注[1]，在航空、航天、汽車、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域得到了較好地應(yīng)用和推廣。通過增材制造技術(shù)生產(chǎn)出結(jié)構(gòu)合理、性能良好的產(chǎn)品，取決于工藝參數(shù)的合理設(shè)計。為了獲得最優(yōu)的工藝條件，通常需要進行大量的實驗對比，這個尋優(yōu)的過程周期長且成本高。因此，科技工作者嘗試通過與數(shù)字孿生技術(shù)的結(jié)合來改善這一現(xiàn)狀。

數(shù)字孿生技術(shù)是集合物理模型、傳感器感知數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)所創(chuàng)造的一種數(shù)字化虛擬模型[2]，可實現(xiàn)真實物理世界向虛擬世界數(shù)字信息化的反饋。數(shù)字孿生技術(shù)可通過物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、虛擬仿真等技術(shù)手段，將材料屬性、零件形態(tài)、增材制造設(shè)備、增材工藝過程映射到虛擬空間中，實現(xiàn)設(shè)備運行情況、零部件成型過程和成型狀態(tài)的數(shù)字化虛擬呈現(xiàn)，由此加快工藝參數(shù)優(yōu)化迭代速度、提高生產(chǎn)效率，減少反復(fù)試錯的研發(fā)成本、降低設(shè)備的維護成本[3，4]。

本文以數(shù)字孿生與增材制造的技術(shù)融合與應(yīng)用發(fā)展為主題，先后綜述了增材制造數(shù)字孿生技術(shù)的研究進展、增材制造數(shù)字孿生系統(tǒng)的總體框架及其應(yīng)用現(xiàn)狀，提出并分析總結(jié)了未來產(chǎn)品的技術(shù)架構(gòu)及其必備的關(guān)鍵技術(shù)，展望了增材制造數(shù)字孿生技術(shù)的發(fā)展趨勢和應(yīng)用前景。

1 增材制造數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)展與研究現(xiàn)狀

高保真數(shù)字模型與多學(xué)科模擬仿真技術(shù)日漸成熟，逐步實現(xiàn)虛擬模型與物理對象之間可行有效的雙向映射，數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)運而生[5]。Glaessgen 等[6]給出了被廣泛認可的“數(shù)字孿生”定義：通過使用物理模型、傳感器監(jiān)測，實現(xiàn)復(fù)雜產(chǎn)品多物理域多尺度概率模擬，在虛擬世界反映孿生對象狀態(tài)的過程。Rosen 等[7]深化研究了數(shù)字孿生的定義及其涵蓋的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，探討了數(shù)字孿生的重要技術(shù)方法，表述了自主學(xué)習(xí)的核心概念，將數(shù)字孿生歸為自適應(yīng)外部環(huán)境的仿真系統(tǒng)。

伴隨物聯(lián)網(wǎng)、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化、虛擬現(xiàn)實等電子信息技術(shù)發(fā)展，Rios 等[8]率先提出將數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用于制造領(lǐng)域。Debroy 等[9]構(gòu)建了第一代增材制造數(shù)字孿生的系統(tǒng)框架，如圖1 所示。該框架由制造設(shè)備、大數(shù)據(jù)模型、機械模型、控制模型、機器學(xué)習(xí)算法等組成。機械模型基于理論數(shù)據(jù)，實現(xiàn)工藝優(yōu)化及零部件結(jié)構(gòu)性能預(yù)測；控制模型依賴傳感數(shù)據(jù)，通過智能算法、計算和存儲設(shè)備，完成數(shù)據(jù)管理、分析、查詢和決策；大數(shù)據(jù)模型負責(zé)存儲力學(xué)模型結(jié)果、傳感數(shù)據(jù)和測試結(jié)果；機器學(xué)習(xí)算法通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)模型，構(gòu)建自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)實現(xiàn)工作循環(huán)流程。

圖1 增材制造數(shù)字孿生系統(tǒng)框架[9]

在具體的系統(tǒng)功能與算法開發(fā)方面，Knapp等[10]開發(fā)了增材制造數(shù)字孿生模塊，能準(zhǔn)確預(yù)測成形過程的冷卻率、溫度梯度、凝固率、二次枝晶臂間距和顯微硬度，并通過了實驗驗證。Scime 等[11]采用固定視野可見光高速攝像機，研究了熔池尺寸和時間尺度上的缺陷，通過識別、分析熔池原位特征，鎖定缺陷位置。Gaikwad 等[12]結(jié)合物理模型、原位傳感和數(shù)據(jù)分析方法，研究了服務(wù)數(shù)字孿生的實時監(jiān)控和缺陷預(yù)測方法。Renken 等[13]提出了模型前饋與傳感器反饋相結(jié)合的增材制造熔池溫度閉環(huán)控制方法，為數(shù)字孿生系統(tǒng)的信息同步與實時控制提供了有效實現(xiàn)方法。

2 增材制造數(shù)字孿生平臺構(gòu)架與關(guān)鍵技術(shù)

2.1 增材制造數(shù)字孿生技術(shù)平臺構(gòu)架

綜合增材制造數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)展與行業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用需求，設(shè)計了面向行業(yè)應(yīng)用產(chǎn)品開發(fā)的增材制造數(shù)字孿生平臺構(gòu)架，如圖2 所示?？傮w構(gòu)架包含三大版塊：關(guān)鍵技術(shù)版塊、數(shù)字孿生版塊和基礎(chǔ)服務(wù)版塊。其中，關(guān)鍵技術(shù)版塊分為：多尺度多物理域模型、人工智能與仿真、數(shù)據(jù)通信與處理三個模塊，為整個架構(gòu)提供虛擬仿真、數(shù)據(jù)接入、智能決策等基礎(chǔ)能力；數(shù)字孿生版塊由規(guī)則引擎和多端協(xié)同引擎兩具引擎構(gòu)成，主要用于虛擬空間的構(gòu)建與控制、多源時空數(shù)據(jù)的同步融合及多人協(xié)同通訊控制；基礎(chǔ)服務(wù)版塊包含場景驅(qū)動服務(wù)模塊和增材制造基礎(chǔ)功能模塊，分別提供增材制造過程虛擬仿真控制和數(shù)據(jù)呈現(xiàn)服務(wù)和面向業(yè)務(wù)的數(shù)字孿生場景視覺渲染服務(wù)。

圖2 增材制造數(shù)字孿生技術(shù)開發(fā)構(gòu)架

在圖2 所示的平臺架構(gòu)中，依據(jù)不同支撐屬性，可將平臺功能設(shè)計為五層部署結(jié)構(gòu)，分別為數(shù)據(jù)源適配層、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理及通信支撐層、核心業(yè)務(wù)引擎層、基礎(chǔ)服務(wù)組件層和業(yè)務(wù)應(yīng)用層。其中，數(shù)據(jù)源適配層采用泛連接理論，設(shè)計了針對七層協(xié)議的可標(biāo)注解釋器，以關(guān)鍵字段標(biāo)注的形式實現(xiàn)了可定義的協(xié)議解析功能，實現(xiàn)無編碼數(shù)據(jù)接入；基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理及通信支撐層定義了平臺內(nèi)部之間的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及通信協(xié)議，并設(shè)計了事件訂閱式時序同步應(yīng)用層協(xié)議為各組件之間的數(shù)據(jù)通信提供服務(wù)；核心業(yè)務(wù)引擎層封裝了平臺關(guān)鍵業(yè)務(wù)處理邏輯，利用事件驅(qū)動的模塊化引擎為其它組件提供統(tǒng)一的計算服務(wù)；基礎(chǔ)服務(wù)組件層則為各業(yè)務(wù)功能模塊提供統(tǒng)一的基礎(chǔ)服務(wù)，包括：鑒權(quán)、監(jiān)控、日志、配置、安全等；業(yè)務(wù)應(yīng)用層則定義了業(yè)務(wù)功能的標(biāo)準(zhǔn)化接口，通過數(shù)據(jù)一致性來實現(xiàn)用戶界面系統(tǒng)的快速生成。

類似所有跨越發(fā)展的新技術(shù)融合應(yīng)用，在增材制造數(shù)字孿生平臺的開發(fā)過程中，需要面對許多技術(shù)難題：（1）增材制造過程中包含復(fù)雜的冶金問題，同時面臨強光和電磁場等干擾，難以直接通過感知與數(shù)據(jù)映射實現(xiàn)物理過程的可視化還原；（2）由感知數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為虛擬環(huán)境下的三維模型動態(tài)演化數(shù)據(jù)，其轉(zhuǎn)化效率難以滿足數(shù)字孿生可視化的實時性要求；（3）精確預(yù)測與智能決策是數(shù)字孿生平臺的核心功能，通過實時感知數(shù)據(jù)傳輸進行成形過程的多物理域演變以及成形性能預(yù)測，輔助成形工藝的在線決策與修正，是人工智能與虛擬仿真技術(shù)融合性難題。針對上述難題，亟需突破以下三項關(guān)鍵技術(shù)，以期實現(xiàn)面向增材制造領(lǐng)域的數(shù)字孿生系統(tǒng)開發(fā)。

2.2 增材制造數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)及發(fā)展趨勢

2.2.1 多尺度多物理域建模仿真技術(shù)

精確的視覺與物理機理模型是數(shù)字孿生的核心，是虛擬與實現(xiàn)物理實體雙向交互的基礎(chǔ)。增材制造技術(shù)基本原理簡單直觀，但其物理過程卻極其復(fù)雜，屬于多尺度多物理場耦合問題，涉及宏觀尺度上的零件成形溫度場和熱致變形力學(xué)、介觀尺度上熔池?zé)嶂铝鲃恿W(xué)、微觀尺度上熔池內(nèi)的晶粒生長動力學(xué)[14]。此外，時間尺度的跨度同樣突出，比如：熔池成型為微秒量級，單層掃描為秒量級，大型部件成型則一般需要幾天乃至數(shù)月。因此想要建立準(zhǔn)確的模型，需要從多尺度、多層級、多參數(shù)、多領(lǐng)域融合的角度綜合考慮，這樣才有助于對產(chǎn)品全生命周期進行監(jiān)督管理[15]。多物理域、多尺度的高保真模型能夠連接不同時間尺度和不同長度的物理過程以模擬眾多的科學(xué)問題，并通過均勻調(diào)節(jié)物理參數(shù)連接不同模型。但是，在實現(xiàn)多個尺度和物理域模型的高效耦合和微觀結(jié)構(gòu)與粉末模型的有效驗證等方面仍然存在著較大挑戰(zhàn)[16]。增材制造數(shù)字孿生技術(shù)逐步采用動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動方法[17]，由此降低完全多物理求解器的計算成本。同樣，替代建模技術(shù)也可以通過利用降序建模（ROM）或數(shù)據(jù)擬合模型替代高保真物理模型來降低計算成本[18]。對于數(shù)字模型與物理對象復(fù)雜行為之間的矛盾，目前解決方案主要是采用模塊化的方式靈活建模，每個模塊通過標(biāo)準(zhǔn)接口與主仿真模型進行交互，且僅在需要時激活。

2.2.2 多源數(shù)據(jù)及信息交互支撐技術(shù)

數(shù)據(jù)支撐技術(shù)是增材制造數(shù)字孿生各個模塊互聯(lián)互通的關(guān)鍵，包含數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲以及處理4 個方面。對于數(shù)據(jù)采集，難點在于傳感器的種類、精度、可靠性等未能滿足當(dāng)前工作環(huán)境的要求。開發(fā)對增材制造操作過程無干擾、準(zhǔn)確性高、計算效率高、經(jīng)濟、高速、高分辨率的傳感器是未來研究的一個重要方向。數(shù)據(jù)傳輸是數(shù)據(jù)互聯(lián)的重要通道，面臨的難題主要是傳輸信號延遲。通信的延遲導(dǎo)致數(shù)值傳輸效率低下，可靠性降低[19]。目前解決傳輸延遲的思路主要是構(gòu)建5G 技術(shù)、光纖通道協(xié)議等高速網(wǎng)絡(luò)連接和進行數(shù)據(jù)壓縮[20]。在完成數(shù)據(jù)采集和傳輸后，需要存儲數(shù)據(jù)以便進行數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)儲存技術(shù)重點在保障數(shù)據(jù)的完整性和安全性。分布式文件存儲（DFS）、NoSQL 數(shù)據(jù)庫、云存儲等大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)因其成本較低，靈活性高受到研究者的青睞，其中構(gòu)建以安全私有云為核心的數(shù)據(jù)中心或數(shù)據(jù)管理體系，是數(shù)據(jù)儲存的重點方向[21]。數(shù)據(jù)處理旨在從海量的數(shù)據(jù)中去除冗長，噪聲，模糊的數(shù)據(jù)，提取有效的特征數(shù)據(jù)。開發(fā)專業(yè)的低代碼或零代碼的數(shù)字孿生數(shù)據(jù)互聯(lián)平臺，將多源異構(gòu)、多時空尺度、多維度的數(shù)據(jù)進行深度融合，是數(shù)據(jù)處理未來的重要發(fā)展趨勢[22]。增材制造數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域需要探索更有效的數(shù)據(jù)監(jiān)測與信息交互技術(shù)給予支撐，進而實現(xiàn)實時狀態(tài)下的多源數(shù)據(jù)收集、解析、仿真、決策及工藝參數(shù)優(yōu)化修正，推進增材制造工藝全過程的可視化與智能化。

2.2.3 人工智能技術(shù)

人工智能是數(shù)字孿生系統(tǒng)的底層關(guān)鍵技術(shù)之一，是數(shù)字孿生生態(tài)系統(tǒng)的中樞大腦。消費者在追求產(chǎn)品個性化定制時，要求數(shù)字孿生技術(shù)不僅要提供最佳工藝路徑，還必須能進行自主監(jiān)督、自適應(yīng)優(yōu)化，保證產(chǎn)品質(zhì)量。傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)由機械+電子設(shè)備組成，其控制范圍僅針對工程師熟知的領(lǐng)域提供解決方案，限制了控制系統(tǒng)處理問題的場景。因此，在增材制造過程中，如何及時高效地反饋增材制造設(shè)備的使用狀態(tài)和故障預(yù)警，提高制造系統(tǒng)的實時控制能力，成為當(dāng)前增材制造行業(yè)難題。為提高數(shù)字孿生控制系統(tǒng)的廣度，人工智能技術(shù)必不可少。人工智能驅(qū)動下的數(shù)字孿生系統(tǒng)能夠自主和有效地對增材制造的環(huán)境、設(shè)備狀況、產(chǎn)品成形形態(tài)等因素進行監(jiān)督，進行實時診斷和故障預(yù)測并做出復(fù)雜決策，提供最佳控制輸入，保證增材制造過程的安全性和產(chǎn)品質(zhì)量[23]。將人工智能融入產(chǎn)品全生命周期，形成將消費、生產(chǎn)、銷售、物流、售后集成一體的智能化生產(chǎn)模式是近期研究的重點。具體表現(xiàn)為在需求分析階段，分析用戶群體特征，洞察市場需求；在設(shè)計階段，采用機器學(xué)習(xí)對模型進行降階降維，節(jié)省計算成本；在制造運營階段，基于人工智能的高性能算法融合全生命周期內(nèi)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，提高模型精度。增材制造人工智能技術(shù)需探索更有效的數(shù)據(jù)處理方法，更智能的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用以及涵蓋尺度更廣的算法，從而適應(yīng)增材制造所在的物理環(huán)境，實現(xiàn)材料微觀組織可控、結(jié)構(gòu)宏觀性能可調(diào)、制造工藝全過程可監(jiān)控、產(chǎn)品質(zhì)量全壽命可追溯[24]。

3 結(jié)論與展望

為推進增材制造技術(shù)的發(fā)展，工信部會同國家發(fā)改委、教育部、科技部、財政部等部門印發(fā)《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》[25]?！兑?guī)劃》明確了增材制造在未來智能制造變革中的重要地位，將全力攻堅突破關(guān)鍵核心技術(shù)難題，加強應(yīng)用推廣，壯大產(chǎn)業(yè)體系新優(yōu)勢作為未來規(guī)劃的重點發(fā)展方向。

面向未來，增材制造必將邁向智能化和規(guī)?；l(fā)展。因其多層次、多尺度、多物理量高耦合的特點，有必要引入數(shù)字孿生推動增材制造實現(xiàn)更富時效的生產(chǎn)活動、更低的運營成本。數(shù)字孿生依賴海量的實時信息和數(shù)據(jù)對現(xiàn)實設(shè)備進行同步更新和修改，但這些大量的數(shù)據(jù)和信息難以用直觀的方式傳遞給用戶[26]。虛擬仿真技術(shù)是通過數(shù)字信息和對象帶入現(xiàn)實世界來擴展用戶與數(shù)字信息的交互，創(chuàng)建數(shù)字信息的3D 體驗[27]。將虛擬仿真技術(shù)與數(shù)字孿生技術(shù)相結(jié)合，解決了用戶無法與數(shù)據(jù)進行交互的問題。更重要的是，借助深度學(xué)習(xí)和計算機視覺等嵌入式高級算法，虛擬仿真技術(shù)可以支持決策活動，將工人轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芄と嘶蛑悄懿僮鲉T[28]。增材制造是一個單向過程，虛擬仿真技術(shù)能夠提供更靈活的設(shè)計過程，從而實現(xiàn)虛擬模型和增材制造的物理實體之間的迭代設(shè)計和雙向交互。未來虛擬仿真技術(shù)輔助數(shù)字孿生技術(shù)將立足于解決以下兩大難題：一是如何實現(xiàn)虛擬模型與現(xiàn)實設(shè)備完美對應(yīng)，二是如何將虛擬內(nèi)容正確呈現(xiàn)至現(xiàn)實空間并提供沉浸式的虛實交互體驗。

增材制造作為一個高度數(shù)字化的新型制造工藝方法，在理念上與數(shù)字孿生技術(shù)十分契合，科技工作者一直致力于用數(shù)字孿生技術(shù)優(yōu)化增材制造過程。本文結(jié)合對增材制造技術(shù)與數(shù)字孿生技術(shù)的本質(zhì)理解，歸納了數(shù)字孿生技術(shù)的相關(guān)研究進展，分析了當(dāng)前數(shù)字孿生技術(shù)在增材制造中缺陷優(yōu)化、質(zhì)量檢測、實時控制等方面的應(yīng)用現(xiàn)狀；分析總結(jié)了未來產(chǎn)品的系統(tǒng)框架與多尺度多物理域建模技術(shù)、數(shù)據(jù)支撐技術(shù)及人工智能與虛擬仿真等關(guān)鍵技術(shù)的研究方向，為將來數(shù)字孿生技術(shù)的理論、技術(shù)與工程應(yīng)用提供了啟發(fā)和參考。