大数据、云计算、物联网以及机器学习等技术的高速发展，促进了人工智能技术的革命性进步和应用，为先进制造，智能运维、数字孪生提供了新的手段。数字孪生指利用大数据、人工智能、物联网、深度学习和仿真建模等技术，从知识、信息、数据和信号等出发，通过汇聚、分析、挖掘和仿真等手段静态或动态掌握物理世界实体外在形象、外部行为、内部关系和整体状态等，并在虚拟世界建立描述物理世界实体数字特征的共生数字模型，构建实体模型与数字模型的良性互动，实现实体模型与数字模型同步的技术体系。
数字孪生系统主要分为数字功能模型（虚拟模型）、实体物理模型、实时数据采集系统、数字模型可视化等几大主体。其中，构建具有高可靠性和高质量的数字模型是开展各类数字孪生系统应用的核心和基础，然而，虚拟模型（数字模型）的建模是一个复杂而专业的过程。由于数字孪生系统对数字模型 具有 实时 运行 的要求，因此， 针对实体物理模型的物理特性场模型即传统CAE模型无法直接应用于数字孪生系统部署，需要针对此类模型进行模型降阶处理，以满足实时性和可靠性的要求。 基于降阶模型技术可以将三维的流体、结构、电磁、热等物理场仿真模型降阶为可实时仿真的数字孪生系统组件模型，实现对关键零件或价值昂贵组件的预测性维护。
1、 Altair数字孪生建模整体方案介绍
A ltair 是 业内主流的仿真软件公司，提供面向结构力学、电磁学、热力 学 、流体力学、系统控制等多学科CAE仿真应用相关的软件及解决方案，在业内具有广泛的工程仿真应用基础。 针对数字孪生系统建模，Altair 提供 基于仿真和数据融合的降阶建模方案，具有从复杂物理场 3D CAE 仿真到 基于 仿真 的 降阶建模到基于大数据的数据建模 及 1 D 系统分析 集成 与应用部署。
针对数字孪生系统数字模型建模， Altair 提供多种建模方法， 整体方案如下 图所示 ：
其中 ，
• Altair CAE求解器 用于 针对产品物理性能进行3维物理场仿真， 计算并获得各种不同系统及数学等效建模需要的数据，是仿真模型降阶建模的主要数据来源；
• Altair HyperStudy为参数优化分析平台，可直接驱动Altair CAE求解器执行仿真参数DOE分析，软件内嵌多种数学优化模型，用于拟合生成仿真模型参数响应面，并以P yfit 或FMU格式输出，用于1维系统分析；
• Altair Activate作为Altair专用的多学科系统建模与分析应用平台，提供多种建模方法，支持包括基于数学传函与信号流建模、基于 Modelica语言的机电液元器件物理系统建模、基于Spice语言的电子电路器件建模、基于脚本的代码建模等，用于搭建基于原理的系统仿真模型，其中部分模型参数需从CAE仿真中提取；
• Altair romAI是Altair开发的基于机器学习和 经典 系统理论的降阶建模专用工具，工具利用神经网络算法对训练数据进行学习，并结合系统物理约束设置，应用于线性、非线性 静态和动态系统特征降阶建模，romAI的训练数据来源既支持CAE仿真数据也支持实测采集的时域数据。
• 采用不同方法建立的1维系统模型可以在Altair Activate中集成，搭建生成面向不同需求不同复杂度的多层级应用系统模型，并支持与实时显示系统进行通信，实现响应信号的可视化。同时，Activate中建立的系统模型支持进一步以FMU等方式输出，用于其他数字孪生运行系统的部署与应用。
2、 Altair数字孪生系统建模软件模块功能 介绍
2 .1 Altair多学科系统建模与分析软件：Activate
A ltair Activate 为专用的面向多学科的1D系统建模与仿真分析平台，用于系统控制、机电液一体化等物理系统特性的建模与仿真。Activate以统一的运行环境将采用多种不同方式建立的模型或子系统相连接，构成不同复杂度的仿真分析系统，以框图及可视化的方式呈现系统各种特征，同时Activate支持将建立生成的系统模型通过FMI方式生成可用于第三方工具或实时系统的运行。
Altair Activate 软件功能特征：
• 丰富多样的模型库及建模方法：
Activate作为一款通用的1D物理系统建模分析工具，支持丰富的模型建模方式， 包含信号控制库，Modelica物理器件库，Fluidon液压库，Spice电气电子库，联合仿真模块，支持FMI文件的导入导出等，各模块功能如下：
1） 基于数学及信号的控制系统建模；
Activate中提供 丰富的预定义的功能元件，这些元件涵盖了信号发生，信号观察，信号转换，信号输入，信号输出，数学运算，逻辑运算，缓冲，总线操作，触发，动态等操作。借助于这些元件，用户可以方便的进行离散及连续系统的纯数学建模，同时，用户也可以用C或者脚本创建自定义元器件，并将它们保存到新的或现有库中 。
2） 基于Modelica语言的多学科物理器件建模；
Activate中内嵌Modelica编译器，支持Modelica标准库，同时支持用户自定义Modelica模型，适用于通过物理元器件的方式建立复杂的物理系统模型，从而模型系统的电气-机械-热-流体等学科物理问题。
3） Fluidon液压库：专业的液压仿真库。该库包含了液压泵，节流孔，多路阀等通用型液压原件，用户可通过这些原件组合构建出不同功能的液压系统模型
4） 基于Spice语言的电子电路建模；
Activate中同时内嵌Hspice编译器，能够直接通过Spice模型方式建立数模电电路模型，所建立spice电路模型能够直接与采用其他方式建立的模型或子系统实现互连，构成混合系统。
5） 基于C、python、oml等脚本语言的建模；
Activate中提供基于脚本的器件模块，支持C语言，python语言，oml语言，Modelica语言，Spice语言。
6） 基于查询表（LUT）、响应面等方法的降阶建模；
针对某些器件的物理复杂特性，采用静态特性参数查询表（LUT）或响应面等方式进行模型降阶是一种常用的方法，即在创建的物理系统中使用静态参数特性近似模拟系统的动态响应，进一步提高系统对非线性特性的表征。
7） 基于FMU的模型交互与联合仿真建模；
Activate中支持国际通用的FMU格式，用于不同工具之间加密模型的互通，既支持导入第三方工具建立生成的FMU模型，也支持将Activate建立的模型输出为FMU模型用于第三方工具，实现不同工具之间的模型共享及联合仿真，同时保护了建立模型的知识产权。
8） 基于3D有限元分析求解器（电磁，多体动力学）联合仿真的建模；
• Acitvate与电磁仿真软件Flux具有直接接口，可通过该接口实现与Flux软件的联合仿真，从而创建高精度电机模型，并对整个电机 电控系统进行系统级的仿真分析。
• Activate与多体动力学仿真软件MotionSolve具有直接接口，可通过该接口实现与MotionSolve软件的联合仿真，通过对多体运动提供控制策略，从而辅助如汽车地盘、工程机械等零部件的开发。
• 高性能求解器：
Activate为用户提供了多种高性能求解器，可以快速，稳定地求解接续、离散系统和基于事件的动态系统模型。
求解类型 | 刚度 | 求解器名称 |
固定步长 | 非刚性常微分方程 | 前向欧拉 显式梯形法 经典龙格库塔法 龙库法 |
刚性常微分方程 | 后向欧拉 隐式梯形法 | |
变步长 | 非刚性常微分方程 | CVODE-BDF CVODE-ADAMS DOPRI |
刚性常微分方程 | 一阶常微分方程法 CVODE-BDF-NEWTON CVODE-ADAMS-NEWTON RADAU-IIA for ODE CPODE | |
代数微分方程 | IDA RADAUV-IIA for DAE DASKR |
• 灵活易用的系统优化功能：
Activate提供优化功能模块，用于制定优化问题，提高系统的参数和设计鲁棒性控制策略。优化工具包括：
• 图形化的优化工具：以 简单的方式来制定和解决优化问题
• 基于脚本的优化： 强大的机制用于解决一般的优 化问题，其中的成本和约束可 以从Activate仿真结果和数学 脚本的结合中获取。
• BOBYA优化模块： 此优化块可直接在模型中使用，无需任何外部调用函数或链接。能够 联多个优化块，制定最大最小和最小-最大问题
• 支持 与 硬件通信连接与代码生成：
Activate软件中支持将所建立的框图模型转换生成c代码模型，并提供针对Arduino硬件的通信模块，包括 PWM输出、A/D数据接口、键盘I/O等接口模块 。支持与 Arduino芯片直接通信 ，从而 实现软件 算法 与Arduino硬件 之间的 实时数据交互及在环分析应用功能 。
Activate软件平台支持MQTT、串口等通信协议，可通过此类协议实现Activate系统仿真与可视化软件的数据实时通信。
• 开放性与二次开发封装应用：
Activate软件 具有灵活的开放性及二次开发能力，既支持嵌入用户通过脚本开发的算法，也支持用户将系统分析模型封装打包成易用的分析界面，软件提供基本的界面开发工具以及丰富的接口命令，能够实现Activate系统分析过程全自动化开发。
2 .2 Altair 系统降阶建模专用工具：romAI
r omAI 是Altair开发的专用的系统降阶建模专用工具，软件基于Altair Activate和Compose平台环境，将神经网络机器学习算法与 经典 系统理论相结合，形成易用的基于数据的机器学习降阶建模应用。
r omAI 具有下列功能特征：
• romAI是基于成熟的TensorFlow库开发的专用工具，其底层使用前馈神经网络算法，支持多层感知机结构， 激活函数选择 以及相关训练参数调试，包括正则化系数、学习率、测试集和交叉验证数据集比、提前终止等参数。
• romAI降阶建模既支持离散数据也支持连续的时域数据，数据来源支持仿真或实测或系统采集数据，支持采用多组数据进行训练；
• romAI 支持对线性、非线性系统以及静态和动态系统进行训练学习并生 成降阶模型，支持用于机械、热动力学、流体、电气等系统特性降阶建模。软件支持在训练学习中增加系统状态量及物理约束的方式实现动态系统特性建模。
• romAI具有极易使用的操作界面，提供针对信号的基本预处理工具，包括显示、低通滤波等操作，支持任意选择测试输入输出信号，并提供训练精度验证及测试信号验证操作界面，工具对信号数据导入支持csv和m at 格式。
• r omAI 工具生成的降阶模型可直接应用于Altair Activate系统分析进行进一步模型验证及系统分析应用 及数据输出 ，并支持通过Activate软件转换生成FMU模型，用于第三方系统平台工具应用部署。
• romAI的开发环境基于开放的Activate环境，软件同时提供丰富的数学函数库，包括机器学习算法库，支持用户基于 软件内嵌算法库和python库 开发自己的降阶建模算法，并封装 形成类似romAI的降阶建模工具。
3、 Altair数字孪生系统建模应用案例
3 .1 基于响应面 降阶 建模及 系统应用于应力预测
3 .2 基于romAI对副车架应力降阶建模及瞬态验证
基于Altair OptiStruct仿真的副车架在加速度激励下的应力响应曲线
基于romAI的应力响应训练学习
降阶模型系统应用及验证测试
3 .3 基于实测数据 电池芯 充放电过程降阶建模
电池芯实测数据及系统模型
romAI降阶模型与实测数据验证对比