摘要：随着网络、通信技术、传感器技术和人工智能等领域的不断进步，智能工业正迎来蓬勃发展。在这一背景下，数字孪生作为新兴技术正展现出巨大的潜力，走在了下一代工业智能化的前沿。数字孪生技术逐步发展，与云计算、机器学习、人工智能等新兴热门技术的融合，成为了数字孪生技术从理论模型走向实际应用的核心研究领域。数字孪生技术开发的3D打印部件存在着一些缺陷，本文从数字孪生技术以及数字孪生技术开发3D打印部件产品缺陷检测的方法展开分析，希望为相关领域提供参考。

关键词：数字孪生技术；3D打印；产品缺陷

引言

随着数字孪生技术的飞速进步和广泛运用，航空航天、环境保护、交通运输、医疗健康、能源管控、工业制造以及国防军事等多个领域纷纷开始尝试应用该技术。不仅显著提升了工作效率和管理水平，还对数字孪生技术提出了更高层次的新需求。3D打印技术不断发展，在制造领域中的应用也越来越广泛，但部件产品在生产过程中往往容易出现一些缺陷，因此对于3D打印部件产品的缺陷检测变得至关重要。

一、数字孪生技术

1、数字孪生技术的概念

数字孪生是一种充分利用物理模型、传感器更新和操作历史等数据，集成多个学科、物理量、概率，并在虚拟空间中完成映射，以反映相应物理设备的整个生命周期过程的模拟过程。数字孪生是一个超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要且相互依存的设备系统的数字映射系统。

2、数字孪生的关键技术

借助数字孪生的基础分层概念，可以总结出解决问题的通用数字孪生技术方法。需要建立一个实时数据传输通道，将物理实体与数字实体连接起来。在这个基础上，使用实时数据进行高度仿真的数字孪生建模，并对该模型进行仿真分析。如果仿真结果满足要求，便可利用这个数字孪生体来辅助决策，改善产品设计、提升生产效率等生产目标，或实现故障诊断与预警等维护目标。将整个数字孪生分析过程进行程序化、窗口化、模板化，将其应用于不同行业、不同领域的数字化产品中。

（1）建模。与传统建模方法相比，数字孪生的建模过程更为复杂。不仅需要精细地进行三维建模，捕捉物理实体的外在特征，还需要模拟物体的运行特性。这包括对物体的材料、运行方式以及涉及的软件算法等因素进行全面数字化的建模。

（2）仿真。通过仿真，能够验证数字孪生体是否能够准确地模拟实体的客观运行规律，以及物理实体数据采集的准确性是否达到要求。在数字孪生建模的每一个发展阶段，都需要依赖仿真结果的支持来推进。

（3）数据处理。在数字孪生技术中，数据的实时传输是常见的，这导致所用数据具有高密度、大多数数据的价值相对较低等特点。数字孪生技术对实时性的要求很高，因此需要借助更高级别的算法对数据进行及时处理，以确保数据传递的高效性。

（4）深度学习。在数字孪生系统中，深度学习使得数字孪生体能够分析大量实时数据，进行模拟训练，从而使其在数据不完整的情况下，具备提前预测和辅助决策的核心能力。深度学习在数字孪生体的应用，有助于使其在现实条件不完全的情况下依然能够实现问题的认知、诊断、预测和辅助决策等多项关键功能。

（5）终端建设。将数字孪生技术的成果应用到实际中，需要依赖有效的终端展示技术，要求这些终端能够迅速提取并展示相关数据。这种要求体现在不同行业的多种成品上，这些成品在各行业的数字化改革中发挥着推动作用。终端必须能够与数字孪生体以及物理实体之间建立实时的、可交互的连接，这是终端在数字孪生技术应用中的关键功能。

3、数字孪生的关键技术特征

传感器的任务是迅速而准确地收集物理实体相关的物理参数、特性、状态，以及其所处环境中的各种相关元素，这些元素构成了数字孪生交互系统的基础。传感器所提供的数据准确性、实时性和协同性，对于数字孪生系统中虚拟与实际交互的顺利进行至关重要。

（1）准确性。传感器数据的高精度直接增强了数字孪生系统的仿真能力，使仿真状态更加准确，效果更为卓越。为了达到这一目标，传感器必须具备强大的抗干扰能力和精准的数据采集能力，尤其对于各种波动模拟信号，传感器需要稳定、准确地采集并适当处理。在工业机械臂领域，位移传感器的准确度对机械臂操作的重要性不言而喻。对于制造精密产品如芯片，甚至毫米或微米级的偏差都可能导致制造流程的彻底失败。因此，传感器的精确性在整个数字孪生交互系统中具有极其重要的作用。现阶段，传感器的主要任务是捕捉模拟信号输入，并将其按照既定标准转化为相应的电信号输出。模拟信号通常呈现出逐渐变化的特点，涵盖了温度、压力、湿度、成分等自然界中实际存在的参数。这些模拟信号的变化常常难以精准预测，因为它们受自然界或物体状况的影响而发生变动，而传感器需要对模拟信号的变化保持高度的敏感性。在分布式网络中，传感器节点的数量巨大。即便每个传感器的误差都控制在百分之一的范围内，一旦进行数据融合，精确度仍会遭受大量损失。因此，对传感器的精确性提出了极高的要求。当前技术限制导致许多传感器无法完全准确地捕捉所需的模拟信号，这也是当前传感器技术的难度所在。

（2）实时性。数字孪生的虚实交互呈现出多维、多时间尺度的紧密关联，旨在最终实现虚拟控制实体。实时更新和动态处理数据在数字孪生的运行中具有至关重要的地位。以数字孪生系统的生命周期运行为例，数据被用来持续反馈物理实体的多种真实状态，从而进行优化和回馈。然而，若数据的实时性不佳，就会导致整个运行过程的同步率下降，容错率显著增加，以及数据偏差等问题的产生。数字孪生所使用的数据皆源自内部生成，对于更新迭代有极高的要求。保持实时性有助于确立数字孪生系统的自我优化和自我反馈闭环。此外，实时性要求传感器数据传输速率达到相当高的水平，任何网络延迟等问题都可能严重影响传感器的实时性。

（3）协调性。各个多源传感器所使用的数据编码格式基本上都存在差异。这些不同的数据编码格式在相互融合的过程中难免会引发误差。因此，选用易于融合的高兼容性编码格式，能够有效地减少在数据融合处理过程中可能产生的误差。目前的传感器网络主要采用分布式结构，通过在网络中插入分布式节点传感器来获取环境中各个物理属性的当前状态。然而，分布式传感器网络存在显著的弱点，其中一个主要问题是产生大量的数据通信。此外，不同传感器接入同一网络时，数据通信格式的多样性也不可避免地带来新的挑战。针对这一难题，国际上的研究学者已研发一种新的范式数字双网络（digitaltwinsnetwork，DTN）来建立网络拓扑结构和任务随机到达模型，该方法可以有效解决在分布式网络中存在的问题。

4、建模仿真层

在进行理论与实验之后，建模与仿真正逐渐完善与进步，作为第三种认知和改变世界的方式，如果说建模是将我们对物理世界的理解和认识模型化，那么仿真则成为验证这一理解的正确性的手段。因此，建模与仿真技术成为了数字孪生的核心，它们不仅包括模型的构建，还包括模型的仿真，确保数字孪生与相应的物理实体实现闭环管理。

（1）模型构建技术。数字孪生在信息化平台上构建了一个虚拟版本的“数字模型”。不同于传统的设计图纸，数字孪生的独特之处在于能够对实际物体进行动态仿真。这种运动是基于物理数学模型、传感器所记录的数据以及历史运行信息的。实体物体的实时状态以及周围的外部环境条件，都会与这个“数字孪生体”实时连接起来。从建模方式的角度来观察，模型的构建可以分为正向建模和逆向建模等不同的技术路径。正向建模常用于那些尚不存在的物体或正处于规划设计阶段的新建区域。这种方法并不依赖于现场测绘数据，而是基于已有的基础地理信息，采用参数化设计工具或者基于二维矢量信息的手段来实现模型的构建。相反，逆向建模则适用于已经存在的实体或者已经建成的区域。在逆向建模中，模型的构建是通过反向的方式进行的，它关注于如何根据已有的物理实体，通过倾斜摄影、遥感测绘、传感器感知等手段获取实体的纹理和结构信息，并且借助自动化建模工具来实现数字化的三维重建。从构建出来的模型成果来看，模型的构建技术可以进一步分为结构化建模和非结构化建模等不同的方法。在结构化建模中，不仅包含了物理实体的几何特征，还涵盖了这些实体的语义描述以及它们之间的拓扑关系。这种建模方式包括了诸如BIM（建筑信息模型）建模和语义化建模等方法。相反，在非结构化建模中，更加注重物理实体的几何结构和纹理细节，能够更真实地呈现实体的属性。然而，这种建模方式无法满足像空间数据挖掘、空间分析和专题查询等这些需要结构化处理的需求，因此其应用场景受到了很大的限制。非结构化建模包括了手工建模、参数化建模、激光扫描建模以及倾斜摄影建模等多种方法。

（2）模型仿真技术。当前，模型仿真技术正朝着虚拟化、网络化、协同化以及智能化的方向迅速演进。这些进展主要包含以下几种技术路径：面向对象的仿真、虚拟现实仿真、分布式交互仿真以及智能仿真等。面向对象仿真方法以模块化、层次化和框架化的建模方式为特点，将面向对象的思维应用到了仿真领域。这种方法极大地增强了模型的封装性、可重用性、灵活性、可扩展性以及可维护性。虚拟现实仿真则基于多个学科领域，如计算机图形学、综合仿真以及传感技术。它运用计算机生成逼真的沉浸式虚拟环境，用户可以借助各种扩展现实设备，实时与虚拟实体互动，从而沉浸式地体验交互式仿真场景。分布式交互仿真是利用计算机网络将分布在不同地点的仿真设备连接起来，构建一个时间和空间相互关联的虚拟仿真环境。在这个环境中，人们可以参与逼真的视觉景象和操作模拟，进行高度互动的仿真实验和训练。分布式交互仿真采用共同的标准和协议，通过网络设备将地理位置分散的仿真设备和人员连接成一个逻辑整体。这使得他们能够在逼真的操作场景和模拟环境中，进行高度互动的仿真实验。通过构建综合仿真平台，人工智能与模型仿真得以紧密集成，从而实现更高水平的仿真效果。

5、数字孪生技术的应用领域

数字孪生技术可以应用于许多领域，包括医疗保健、制造业、交通运输和其他行业。在医学方面，数字孪生技术可以帮助医生更好地诊断疾病，提高治愈率，帮助患者更快地接受治疗，缩短治疗时间。在制造业方面，数字孪生技术可以帮助企业更好地管理产品质量，降低成本，提高效率。在交通方面，数字孪生技术可以帮助驾驶员更好地控制车辆，避免事故。随着技术的不断进步，未来的数字孪生技术将带来更多便利。

二、基于数字孪生技术开发3D打印部件产品缺陷检测的方法

1、3D打印的缺陷

3D打印通常使用数字技术数据打印机完成。它经常用于模具制造、工业设计等领域制作模型，并逐渐用于一些产品的直接生产，已经有使用此技能打印的零件。虽然应用数字孪生技术检测3D打印部件产品的缺陷能够实现几何自由度，同时可以节约成本，并且节省时间。然而，到现在为止，航空航天行业以及医疗行业对于该项技术的使用仍处于犹豫状态。这是因为应用此技术实施3D打印部件产品极易产生缺陷。在进行3D打印时往往需要使用特定材料，而这些材料通常比传统制造方法的成本更高。3D打印制造出来的模型，如果存储不当，很容易发生变色的情况。对于一些特殊性能，如耐腐、阻燃等，3D打印技术难以实现。在3D打印过程中，网络安全方面也存在一定的风险。恶意方可能会对过程参数进行篡改，并在产品部件的内部制造缺陷，通过此种方式来使部件的性能受到损害。现阶段，各项研究正在进行，以解决应用数字孪生技术开发3D打印部件产品时出现缺陷的问题。相关专家已经调查了某些金属微裂纹产生的原因，并对工艺进行改进，使光束整形达到良好的效果。目前，科学家已经研发出一种基于单轨打印数据和机器学习的3D打印金属零件的方法。该方法操作起来更加简单，成本更低，产品完美度更高，适用于航空航天行业、汽车行业以及国防应用中。

2、数字孪生方法

近年来，数字孪生成为了一个备受瞩目的概念。数字孪生的实现方法主要有数据采集、数据预处理、数据分析、建模与仿真、系统优化、实时监测。因为粉末在激光熔化、冷却、凝固以及重熔过程中会产生热量，3D打印过程中经常会使产品形成缺陷。从微观角度来说，粉末在熔化时会产生熔融材料的尾迹，即熔池。温度分布、流动以及飞溅会对零件的微观结构、孔隙率和开裂造成一定程度的影响。从宏观角度来说，激光在快速扫描时以及材料在高温过程中的不断融化均会造成加热和冷却流程的不断循环，在这个过程中产生残余的应力，最终造成部件变形的情况。为了使这个问题得到有效的解决，最新的研究主要致力于应用数据和物理集成策略，在3D打印过程中进行在线监测，检测产品部件中是否存在缺陷。研究团队将原位熔池温度测量和热模拟模型结合起来，对零件的温度分布情况进行快速预测。该方法主要通过原位熔池温度测量进行逐层更新，因此，被称为数字孪生方法。数字孪生方法能够在检测过程中发现异常时及时提供反馈，从而快速纠正，减少因为产品构建失败而造成的浪费情况。纯数据驱动过程监控技术存在一定的缺陷，比如检测延迟、对零件形状的普遍性差、成本较高等，而数字孪生技术可以克服这些缺陷，并逐渐取代纯数据驱动过程监控技术。

3、数字孪生测试

为了对数字孪生技术的有效性进行测试，相关研究团队3D打印了几个含有缺陷的部件，这些缺陷包括工艺漂移、网络入侵以及镜头分层。在制造缺陷的过程中，研究人员对加工参数进行了更改，将与机器有关的故障引发出来，并且有意对工艺进行篡改，使部件内部产生缺陷。在对数字孪生技术进行检测时，研究团队选择了叶轮部件。叶轮部件在构建过程中可以分成三个区域，包括底部、中部以及翅片。每个部分都具有非常复杂的特征，打印起来比较困难。比如，泪滴形内部冷却通道具有不同横截面的面积，这会造成层间冷却时，时间出现差异，产生具有复杂性的热历史。通过数字孪生技术可对叶轮部件中的三种缺陷进行检测。传统的监测方式往往需要时间和人力成本，相较于仅仅使用传感器数据，数字孪生可以在缺陷形成时进行精确的检测，并且给出相关解释。数字孪生可以在任何时刻感知对象的状态，并快速做出反应。应用传感器数据时需要将其传输到单独的数据分析算法，造成检测的延迟，而数字孪生的方法可以防止这个问题的出现。数字孪生可以根据不同的场景提供相关技术支持，以达到优化的效果。

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第一作者简介：周安妮，2004年11月女辽宁省朝阳市凌源市民族汉本科（在读）沈阳城市建设学院智能建造

项目来源：2023 年辽宁省大学生创新创业训练计划项目“基于数字孪生技术的3D打印设备研究”，项目编号：202313208050辽宁省大学生创新创业项目