張宇河，姜海龍

（海軍潛艇學(xué)院，山東青島 266199）

0 引言

數(shù)字孿生（Digital Twins，DT）技術(shù)是一種船機電裝備信息與物理資源整合、共享和使用的高效組織方法[3]。數(shù)字孿生借助數(shù)字化模型技術(shù)構(gòu)建真實的物理實體，使用數(shù)字化模型之間的交互來模擬物理世界的實體交互，融合數(shù)字化交互反饋，物理傳感器數(shù)據(jù)、維修與決策數(shù)據(jù)的深度融合，拓展實際物理裝備的功能，作為紐帶連接數(shù)字化信息與動態(tài)物理數(shù)據(jù)。已有文獻針對船廠廠區(qū)管理，提出了數(shù)字化船舶數(shù)字孿生生產(chǎn)模式，探索設(shè)計、生產(chǎn)決策、裝備運行狀態(tài)故障診斷與管理等應(yīng)用模式，將廠區(qū)所有信息進行建模仿真[4]，優(yōu)化生產(chǎn)工作流程。數(shù)字孿生技術(shù)在船機電裝備保障方面已經(jīng)開始應(yīng)用，整合傳感器網(wǎng)絡(luò)獲取的高質(zhì)量發(fā)動機及機艙環(huán)境參數(shù)、船舶實時運行數(shù)據(jù)、鄰近位置海況天氣信息、實際維修歷史記錄、人員操控及估計模擬狀態(tài)，實現(xiàn)船舶裝備保障混合人機交互界面[5]。但針對實際裝備保障中，個人操作興趣的影響問題研究較少，也少有文獻報道人的操作興趣與數(shù)字孿生數(shù)據(jù)匹配問題。

1 數(shù)字化孿生船用機電裝備維修保障架構(gòu)

為解決機電裝備維修保障模型中人在回路的問題，在傳統(tǒng)IETM 的機電裝備裝配分層與信息組織方式基礎(chǔ)上，考慮用戶興趣與信息自動匹配需求，構(gòu)建了機電裝備信息的數(shù)字孿生模型架構(gòu)（圖1）。

圖1 數(shù)字化孿生船用機電裝備維修保障架構(gòu)

其中，船舶信息物理混合資源層，為船舶數(shù)字孿生DT 模型提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；以機電裝備的設(shè)備編號系統(tǒng)作為基礎(chǔ)ID 編碼，組織實時的物理世界的船舶維修保障傳感器數(shù)據(jù)與船機電設(shè)備控制指令，拓展數(shù)字孿生的信息的實時性、動態(tài)性與雙向控制。

數(shù)字孿生信息匹配層，建立起船機電設(shè)備DT 數(shù)字化組件的屬性關(guān)聯(lián)。技術(shù)實現(xiàn)上，采用數(shù)字孿生DT 模型建模方法[6]，根據(jù)船舶系統(tǒng)關(guān)系構(gòu)建DT 數(shù)字化組件之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，如船體結(jié)構(gòu)與船舶裝置、推進系統(tǒng)、電力系統(tǒng)、輔助保障系統(tǒng)、任務(wù)系統(tǒng)等裝備及零部件之間的關(guān)聯(lián)。物理船舶狀態(tài)及環(huán)境數(shù)據(jù)通過人與裝備動態(tài)交互事件進行組織，如船舶裝備維修、保障物流、人員管理等全周期的動態(tài)交互。信息智能化匹配網(wǎng)絡(luò)模塊通過智能算法向用戶推薦最合適的資源層信息與數(shù)據(jù)。

用戶交互層，通過人機交互界面獲取用戶的個人訪問興趣、船員或維修保障人員的崗位組織關(guān)系及訪問權(quán)限。該信息作為數(shù)字孿生信息匹配的目標(biāo)和約束條件。

2 信息—物理—人員混合網(wǎng)絡(luò)模型

圖2 信息—物理—人員混合網(wǎng)絡(luò)模型

采用數(shù)字孿生DT 模型建模方法，構(gòu)建信息—物理—人員混合網(wǎng)絡(luò)模型，如圖2 所示。在IETM 中，圖紙及維修保障技術(shù)規(guī)范文件一般按照船舶系統(tǒng)及裝備裝配圖組織，形成“系統(tǒng)—裝備—部件—零件”的分層樹形結(jié)構(gòu)，且三維模型與維修保障信息通過零件ID 進行關(guān)聯(lián)，構(gòu)成數(shù)字資源的網(wǎng)絡(luò)拓撲圖；在DT 數(shù)字組件中，船舶實時運行數(shù)據(jù)由無線傳感器網(wǎng)絡(luò)拓撲及船舶系統(tǒng)分類編碼組織，實時數(shù)據(jù)通過零件ID 進行綁定，形成船舶狀態(tài)數(shù)據(jù)資源的網(wǎng)絡(luò)拓撲圖；用戶興趣指特定維修包裝主題的設(shè)備及維修信息，且本質(zhì)為一組具有訪問權(quán)限的零件ID 所對應(yīng)的信息—物理資源，形成的用戶需求網(wǎng)絡(luò)拓撲圖。

數(shù)字孿生DT 數(shù)字組件混合網(wǎng)絡(luò)通過零件ID 關(guān)聯(lián)，由用戶動態(tài)決策選擇不確定性感興趣的內(nèi)容，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間交互。這類場景通常可用Multi-Agent 系統(tǒng)建模。

2.1 DT 組件資源模型

當(dāng)前被用戶選擇的DT 組件j 提供信息資源，該資源由一組單元Agent 資源[7]提供，該單元Agent 資源集合為Sp（j）：

第一，破除“讀書無用論”等觀念，重視教育對個人主觀社會地位評價的積極作用，推動我國教育事業(yè)的發(fā)展。對于我國中西部地區(qū)而言，接受高等教育能夠獲得更高的社會地位回報，從而要關(guān)注中西部地區(qū)教育事業(yè)的發(fā)展，尤其是高等教育的發(fā)展。

其中，Si表示各個DT 組件資源的輸入和輸出二元組。每個單元Agent 資源僅分別有一個輸入和輸出，k[0，Ni]，其中，Ni表示DT 組件提供的信息資源數(shù)。如船員訪問IETM 電子交互式手冊場景中，圖紙單元Agent 資源以機電設(shè)備零件圖紙信息資源為例：輸入表示零件ID編號，輸出表示該零件藍圖的PDF 文件。

2.2 用戶興趣模型

用戶交互層，人員產(chǎn)生IETM 信息訪問興趣，對應(yīng)一組數(shù)字孿生組件節(jié)點集合Sr（h），并向權(quán)限范圍內(nèi)的DT 網(wǎng)絡(luò)資源發(fā)起請求，權(quán)限所包含的DT 代理拓撲圖為ga（V，E）。人與DT 資源混合網(wǎng)絡(luò)圖為ghybrid（V，E），數(shù)字孿生DT 節(jié)點集合為V。用戶興趣節(jié)點i（iV）：

其中，Sr（i）包含滿足用戶需求所需要的DT 單元Agent 信息，Sr（i）={s1，s2，...，sm}，n[0，Ni]，Si表示DT 單元Agent 資源，Ni表示節(jié)點i 的訪問需求中包含的單元Agent 資源的總數(shù)；Li表示用戶權(quán)限范圍，裝備被授權(quán)訪問的系統(tǒng)、零件等信息分支的深度范圍，Li=depth（Gr），如電子手冊中信息或三維設(shè)備模型的ID 樹形結(jié)構(gòu)的深度；ghybrid（i）表示用戶節(jié)點i 內(nèi)DT 信息物理資源的代理連接關(guān)系圖，來源于人機互操作中數(shù)字資源與物理數(shù)據(jù)的連接關(guān)系約束、人對設(shè)備信息歷史遍歷訪問記錄、DT 組件節(jié)點的訪問權(quán)限等。

2.3 用戶興趣的動態(tài)性模型

根據(jù)節(jié)點i 的訪問需求，電子交互式手冊IETM 信息資源節(jié)點j 提供單元Agent 集合中被用戶i 選擇的單元Agent 資源集合為Sselect（j）：

則，獲得節(jié)點j 提供信息資源后，用戶節(jié)點i 當(dāng)前剩余的需求為：

用戶節(jié)點個體訪問請求集合包含的單元Agent 請求數(shù)量隨時間漸進變化，且訪問請求通過DT 組件節(jié)點聯(lián)盟的形式滿足。

其中，Ni同式（1），Wi表示當(dāng)前被用戶訪問的DT 組件所提供的DT 節(jié)點能向用戶節(jié)點提供滿足用戶i 需求的比例，Wi[0，1]。當(dāng)Wi=0，表示用戶訪問的DT 組件或者網(wǎng)頁資源不提供任何有用信息；當(dāng)Wi=1 時，當(dāng)前DT 組件綁定的智能設(shè)備信息能單獨滿足用戶的訪問請求。

3 信息智能匹配算法研究

人與信息物理資源網(wǎng)絡(luò)的智能匹配問題，可以分解為人的選擇規(guī)則和DT 節(jié)點資源的主動推薦規(guī)則。通常，船舶人員訪問電子交互式手冊效率的評價指標(biāo)為響應(yīng)快速、反饋資料準(zhǔn)確。除交互硬件及計算機網(wǎng)絡(luò)因素外，減少授權(quán)過程可提升響應(yīng)速度，即使用戶關(guān)心的數(shù)據(jù)盡可能多地由具有訪問權(quán)限的DT 組件提供；除用戶直接點擊靜態(tài)已知信息外，考慮根據(jù)歷史使用記錄推薦最相關(guān)資源可提高反饋的準(zhǔn)確性。在理想情況下，在高度不確定的信息—物理—人員混雜網(wǎng)絡(luò)中，DT 組件資源之間不可發(fā)起需求、人員之間不直接發(fā)起需求，僅人員與DT 組件資源發(fā)生“需求—提供”交互。這種用戶“需求”與DT 組件資源“提供”之間的匹配具有類電磁特性，因此可采用電磁優(yōu)化算法[8]求解匹配問題。

本文設(shè)用戶請求代理與DT 組件信息資源提供代理為異種電荷，則節(jié)點j 置于用戶請求節(jié)點i 的需求勢場中，在兩個連線方向，用戶請求代理與DT 信息資源提供代理之間的虛擬引力F（i，j）：

其中，k0表示DT 組件類型常量，dij是用戶節(jié)點i 到DT 組件信息資源節(jié)點j 的距離，dij=Lij，權(quán)限Lij定義同式（2）。同一個DT 組件信息資源被選擇的策略為：最大虛擬吸引力、歷史最相關(guān)DT 信息資源。可轉(zhuǎn)換為如下優(yōu)化問題：

其中，Wi表示歷史訪問記錄中DT 資源組件的數(shù)據(jù)集Gr與人興趣的相關(guān)度。將最大相關(guān)度轉(zhuǎn)化為最短路徑問題求解。

4 案例分析與性能評估

本文以某型船舶機電設(shè)備維修保障為實例，面向船舶機電設(shè)備維修保障場景，設(shè)計船員操作IETM 資源的仿真案例。

針對船員歷史IETM 操作數(shù)據(jù)、機電裝備關(guān)鍵詞偏好的動態(tài)性與不確定性，采用WordNet 搭建用戶興趣的關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)；設(shè)置IETM 信息與物理混合資源與用戶需求的相關(guān)度為[0,W]的隨機平均分布；用戶請求的單元Agent DT 組件資源數(shù)量為Ns=100，用戶權(quán)限包含單元AgentDT 組件資源數(shù)量Nr=100，可提供DT 組件數(shù)量為Np=200，其中每個DT 組件包含的單元Agent 信息資源設(shè)置為平均分布[0,100]?？紤]船舶系統(tǒng)的父子層次裝配關(guān)系，DT 組件使用樹形結(jié)構(gòu)構(gòu)建圖紙、維修信息等數(shù)字信息的網(wǎng)絡(luò)拓撲。

傳統(tǒng)方法船員逐級打開維修信息目錄、依照機電設(shè)備天然的樹形結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)逐一訪問。這是一類網(wǎng)絡(luò)定向擴散（Directed Diffusion，DD）路由問題。本文新方案與傳統(tǒng)DD 方案性能比較如圖3 所示：DD 方案中，提供單元Agent 資源的數(shù)量集中在20～40，表明每個DT 節(jié)點被用戶逐次訪問的概率較大；新方案中，超過30 個節(jié)點提供單元Agent 節(jié)點數(shù)為0，表明部分節(jié)點未被訪問的情形下用戶的需求得到滿足，且第25 號、33 號、65號、200 號節(jié)點單獨提供單元Agent 服務(wù)數(shù)量大于70，表明能訪問較少DT 數(shù)字組件節(jié)點快速地滿足用戶需求。DD 方案中DD提供單元Agent 資源的數(shù)量均值為37，而新方案的單元Agent資源節(jié)點的數(shù)量均值為15，平均每個DT 組件被瀏覽的次數(shù)減少59.5%，表征為信息匹配的效率提升。

圖3 新匹配方案與DD 方案的效率比較

5 總結(jié)與展望

本文提出了船機電裝備保障數(shù)字孿生模型，并構(gòu)建了用戶與信息融合網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計了一種維修保障信息快速定位與推薦算法。與靜態(tài)的分級點選方法相比，該方案能有效提升信息獲取效率達到59.5%。用戶使用IETM 越頻繁、用戶權(quán)限越大，獲取信息的效率越高。下一步將針對本文所提的方法，構(gòu)建更貼合實際裝備保障場景的仿真實驗，開展更深入的驗證，以期為船機電裝備信息動態(tài)保障領(lǐng)域提供一種可靠的信息動態(tài)匹配方案。