数字孪生“智”造航天

机器学习给火箭配备了更聪明的“大脑”，新能源和新材料用更高效的“腿”取代了火箭。随着数字技术和信息技术的融合，美国工业互联网、德国工业4.0和中国制造2025等国家制造业发展战略已经提出，智能制造已经成为各国的重点发展目标。那么，火箭的智能制造如何才能跟上时代的步伐，有效地解决当前的发展需求呢？

作为解决智能制造信息物理集成问题和实现智能制造概念和目标的关键使能技术，数字孪生受到了各行各业的广泛关注。美国国家航空航天局(美国航天局)首次在制造领域使用“孪生”概念。当时，美国宇航局在阿波罗计划中制造了两个完全相同的真实宇宙飞船，并在地面上对“双”飞机进行了模拟实验和数据分析。为了反映和预测宇宙飞船的飞行状态，此时“双”飞机仍然是实物。

从那以后，航空航天研究人员开始称美国宇航局的路线图为定义数字双胞胎的开创性努力。这时，阿波罗计划的“双”飞机从实物转变为虚拟产品(数字产品)，大大减少了国家的经济支出。

除了火箭，随着卫星技术的迅速发展，卫星通信技术及其应用也取得了很大的进步。然而，作为一种高成本的复杂空间设备，卫星的设计和组装一直存在着数字化程度低、智能化不足等问题。如果将数字缠绕技术引入卫星的整个生命周期，缠绕模型和仿真可以辅助卫星的多维设计和实践，从而提高卫星设计和制造的强数字化和高智能化。同时，将数字结对技术应用于卫星故障预测和健康管理，可以实现卫星远程监测、状态评估、故障预测、故障定位和更合理的维护策略，从而大大提高其安全系数和维护成本。

然而，机遇和挑战并存。数字双子着陆应用的主要任务是创建应用对象的数字双子模型。目前，数字双生子模型大多遵循乌里韦教授最初定义的三维模型，即物理实体、虚拟实体以及两者之间的联系。然而，随着相关理论和技术的不断发展和应用需求的不断升级，数字双胞胎的开发和应用仍然面临着诸多挑战。如何与新一代信息技术融合，使数字结对技术从理论走向应用，是下一阶段数字结对技术发展和研究的重点。目前，缺乏一个通用的参考模型来指导。因此，将数字双胞胎应用于空间系统的前景是可观的，但这也需要各行业研究人员的共同努力。