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起原：系统仿真学报作家：毛子泉 高家隆 龚建兴 刘权转自：系统仿真学报公众号
皇冠客服飞机：@seo3687摘 要 发达了虚实结合仿真的意见与内涵。证据本领念念路的不同，从数字孪生、LVC(live-virtual-constructive)仿真和平行系统3个领域回首了面前虚实结合仿真的发展近况和存在的问题，分析对比了3种表情的异同和优时弊，并发达了其主要适用领域。针对面前军事老师、作战试验、装备研发、维修防范碰到的困难，以表面教导、案例对比、转移哄骗的表情提倡了基于虚实结合的惩处方法。针对军事领域讨论装备和试验的高保真性、秘密性和安全性要求，提倡了明天虚实结合仿真的发展标的。
皇冠正规足球枢纽词 虚实结合；数字孪生；平行系统；LVC；军事装备
0 序文
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虚实结合仿确凿在全物理仿真难以作念到，纯凭空仿真的着实度无法达到要求时，应时而生的一种仿真本领，半什物仿确凿最早的虚实结合仿真，其本领的快速发展要追思到20世纪40年代伴跟着自动化火器的降生，半什物仿真与之一同发展起来。由于半什物仿真对导弹研制的巨莽撞思意思，在这个时期，好意思国、苏联和欧洲等国齐对其干预了大宗资源进行询查。终点是电子本领发达的好意思国，在此领域更是独占鳌头。由此可见，虚实结合仿真在降生之初就与计较机性能和计较才略牢牢关联起来。自20世纪70年代以来，计较机本领与芯片制造本领赶快发展，摩尔定律一次次得到印证，与此同期，80年代脱手出现LVC仿真。2002年，密歇根大学的Michael Grieves耕种提倡了数字孪生的意见，并发达了数字孪生本领在工业分娩和产物管制中的应用出路。文件提倡了平行系统的意见，指出平行系统是一个天然的现实系统与对应的一个或多个凭空或理想的东谈主工系统所组成的共同系统。虚实结合是完成系统的凭空仿真和现实待测开拓互换互联的结合表情，该表情能证实凭空系统仿真具备的接口抽象、功能模拟和测试功能迭代开发的特质，同期结合现实开拓的确实性，使得测试骄矜全面、高效和可靠要求。虚实结合的仿真表情，充分篡改了仿真系统中的数字资源和物理资源，使蓝本如遐想—建模—仿真—考据呈线性进行的开发过程，能在仿真与考据阶段并行开展，灵验提高了开发效率。1 虚实结合仿真
湖北省武汉市黄陂区滠口街道什湖村有一块“一般农田”。多年前，有人挖走田土用于施工，导致农田上留下很多个坑。2023年5月，卫片执法（注：根据卫星遥感影像图片对土地利用和矿产资源勘查开采情况开展执法检查）发现农田有坑后，要求当地复垦。
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科技是部队战斗力的关键组成部分，当一项新本领问世时，应当滥觞洽商能否将其用于军事领域。当在科技的助力下，两支部队的火器本领存在代差时，得胜的天平就照旧向火器本领先进的一方歪斜了，这一歪斜在如今陆海空天电网全域战场中将会愈发彰着，虚实结合本领作为明天极有但愿的新兴本领，对战斗力的促进作用照旧初步浮现，明天的发展趋势也将难以忖度。本文聚焦于军事应用，按照表面和本领的复杂程度按部就班的功令，调研了连年来虚实结合的3个主要本领领域(见图1)，即LVC仿真、数字孪生、平行系统的学术效率和在军事领域的应用。回首了面前主要的应用表情和已有的工程效率，在此基础上指出了当下虚实结合应用存在的一些问题，探索了虚实结合在军事领域的应用出路和待冲破的本领，为明天虚实结合在军事领域更好地提高战斗力提供了表面和方法参考。图片
图1 虚实结合仿真讨论意见鉴识Fig. 1 Virtua I-real combined simulation-related concepts are distinguishe
2 LVC仿真的发展与应用
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欧洲博彩公司bwin2.1 LVC仿真的意见
由于LVC仿真出现较早，经过数十年的发展，体系照旧十分完备，在界说上，LVC通过其组成部分来界说，即LVC仿真由三个部分组成，分别是Live—什物仿真，Virtual—凭空仿真和Constructive—构造仿真，LVC不是这三种仿真本领的合称，而是集成了什物仿真、凭空仿真、构造仿真的本领的统称，而使用LVC本领搭建的虚实结合仿真系统，称为LVC系统。什物仿真指在仿真世界中以实兵实装的阵势出现的部分，如参训士兵、坦克等；凭空仿真则是以半什物阵势出当今仿真世界中的部分，如各式火器装备的操作模拟器；构造仿真则是通过计较机生成的部分，如凭空无东谈主机对象、凭空火炮等。通过LVC仿真，不错完毕多军军种跨空间演习，而无谓搬动大宗的实装实兵。通过这种表情不错灵验提高军事老师中东谈主员的安全性和装备的齐备度，况兼计较机生成的军力不错通过东谈主工智能本领学习讨论领域的常识，成为难度可裁剪、过程可复盘、远隔可量化的作战敌手。以好意思国为首的世界军事强国齐将LVC仿真本领作为明天重心发展的本领，而跟着LVC本领的滥觞，其在军事老师中起到的作用也将更为关键。好意思军面前的LVC建设主要聚拢在空军领域，面前的主要应用是建设F-15C和F-15任务培训中心，在明天的12年里，好意思军将重心发展将F-35融入LVC的方法，包括F-35操作模拟器的开发以及任务部署和奉行的讨论软件、环境的建设。在军事老师中，好意思军通过“红旗”军演、“朔方芒刃(Northern Edge)”军演和“凭空旗(Virtual Flag)”军演，充分利用LVC本领，将不同驻地的遨游员和不同的战机集成到一个战场环境中进行演习，使遨游员能在高逼真的凭空环境中进行技战术老师，灵验提高了作战才略。LVC以其出众的体系老师才略而备受列国关怀，对于我军来说，也应当建设以明天主战装备为中枢的LVC老师系统，通过体系老师才能灵验提高部队合股作战的才略。2.2 LVC仿真本领概述
LVC仿真本领的主要询查发力点，在LVC仿真集成、计较机生成军力、系统容错遐想和LVC仿真资源管制，这些本领从系统的集成、运行、容错和管制4个领域对LVC仿真进行建设，共同完善了LVC仿真体系，以下从LVC仿真集成本领和计较机生成军力本领2个方面发达相关本领发展情况。2.2.1 LVC仿真集成本领LVC仿真集成本领，是将各个异构的仿真系统和仿真资源集成到一个仿真世界的本领。为了完毕异构资源的集成，需要滥觞遐想LVC的建模方法，在息争的模子框架内进行开发，是完毕集成的先决条款。(1) 仿真集成建摹本领通用作战单元组件化模子框架是LVC仿真模子资源的基础框架，系数的作战实体齐在该框架之上进行开发，这是保证某个资源崩溃时，其他资源会进入一个自厚实的基础状态的方法。LVC仿真本领的本色是多异构系统互联，LVC本领便是在握住惩处异构系统集成和互联过程中的数据交互、逻辑讨论、膨胀性和组合性、时空一致性等问题的过程中渐渐发展的。面前LVC的开发职责正在野着一个战术、配合、系统和合座的意见发展，集成的合座系统的开发通过构建可联接组件，使不同组件在合座架构中互操作，为LVC提供最大的灵活性和革命性。(2) 仿真集成时期管制本领完成LVC集成框架建模后，需要对系统的仿真时期鼓动方法进行规定，即异构仿真系统的时空息争本领。为了惩处LVC仿真中异构资源时空形色的问题，引入一种基于不雅察者的仿真时期与物理状态形色机制。在这个机制中，仿真世界界说LVC仿真系统中的实体物理状态形色与仿真时期的关系，界说仿确实体不雅察其他仿确实体时的时空逻辑，并通过创建“态”来储存每一个模子最新的状态。当不雅察者需要获取对应什物实体状态时，径直读取仿真世界的“态”值，这个值无需同步更新。因此当LVC仿真无法息争步永劫，仿真步长较长的组件也能获取最新的仿真步长较短组件的值，而不是通过历史数据来推断，提高了仿真数据的准确性。多系统多模子合股运行时，保持交互状态间的一致性将产生消费较大的时期和空间支出，从而导致音讯传递杂沓词语和逻辑关系不对理的问题。为了惩处这个问题，文件[9]提倡了多层分级时期管制的念念路，以试验老师一体化仿真复古平台(test and training integrated simulation architecture, TISA)为基础来完毕。在基础层接受基于周期的逻辑时期鼓动和基于事件的逻辑时期鼓动的表情，在更高层级则使用分级限度的方法，即中间层级受限于基础层级，但限度更高的层级，通过这种方法完毕对全网时期进行息争时期鼓动，进而减少为了督察一致性产生的支出。在异构仿真集成系统中，通俗接受定步长仿真，这种表情的仿真精度和速率无法调度，当异构系统仿真步长差距较大时，仿真数据会产生较大波折。文件提倡了基于DDS(data distribution service)的LVC实时互联本领和变步长仿真本领，不错动态休养仿真精度与仿真速率的关系，提高系统的仿真才略，完毕实时仿真。但由于步长预测计较设施的引入，也使得计较过程更为复杂，运算时期更长。在LVC合股试验环境的搭建上，使用高层体紧缚构(high level architecture, HLA)与DDS作为环境和通讯方法，完毕仿真成员的动态加入和成员间的厚实通讯。(3) 实时仿真中间件本领在多异构系统合股试验的发展中，形成了一系列的标准表率，包括HLA、基本对象模子(browser object model, BOM)、试验与老师使能体紧缚构(test and training enabling architecture, TENA)、模子驱动体紧缚构(model driven architecture, MDA)等。以上4种架构均接受发布/订阅式的通讯表情，其中基于TENA的仿真一般提供3种交互花式，分别是对象交互、音讯传递和方法调用。由于发布/订阅花式会导致代码冗余性，导致LVC无法骄矜火器体系快速反馈的试验任务需求。为了惩处这个问题，文件以老师使能体系架构为基础改造了LVC的仿真试验中间件和应用模子框架，体现了仿真即职业(simulation as a service, SaaS)的理念。此中间件改善了音讯的传递机制，使LVC能快速篡改复杂资源，使仿真世界中各部分得手协同。为了幸免LVC仿真中物理域和逻辑域产生耻辱，在中间件对音讯进行传递时，必须要接受信息域与物理域分离的配置方法，确保系统能对精度链进行高确实度仿真。在仿真集成系统的仿真资源的管制上，文件回首了面前存在的3种资源形色方法，即元数据法、资源形色框架(resource description framework, RDF)方法和赶集参数绚烂言语(simulation reference makeup language,SRML)方法在完整性、互操作性、平台无关性、灵活性和着实性5个方面的脾气，并进行了定性对比。在此基础上 提倡了LVC仿真接口的遐想原则、仿真资源遐想表率和仿真资源形色表率，为基于LVC的一体化仿真系统的建设提供了参考。2.2.2 计较机生成军力本领计较机生成军力，即LVC中的C为构造仿真。通过计较机生成军力，完毕受训东谈主员与凭空军力的虚实对抗，不错说，计较机生成军力的强弱、确实程度决定了受训东谈主员的老师效果。由于面前东谈主工智能本领的发展，深度学习、强化学习、神经汇集等为计较机生成军力赋予智能，难度可变更、决策更灵活、过程更立时成为了面前计较机生成军力本领的发展标的。计较机生成军力需要惩处好2个问题：凭空军力打得到和凭空军力打得好，即凭空军力能否被受训东谈主员袭击，与凭空军力决策是否与确实走动中的情况相适当。(1) 在LVC中，存在参训东谈主员无法通过肉眼不雅测到计较机生成军力的问题，对于使用步枪等视距内火器的军种，凭空军力无法被其袭击。当这些军种需要对视距内的虚兵进行打击时，会变成LVC战场中的逻辑诞妄。针对这个问题，文件[13]以联结的表情规定了计较机生成军力的范围，确保需要肉眼不雅察的装备是实装，而通过仪器探伤的装备不错是凭空装备。同期还提倡了基于图论的无向图形色示例，并从老师需求角度分析，把证据图论获取的求解远隔分为自主式对抗、限度式指挥、管制式演习三类的配置花式，灵验惩处了虚实军力在逻辑战场上的不同步问题。但通过视距来对装备进行分类的方法仍然存在局限性，当装备生成时，照旧自带了“视距内”或“视距外”的属性，即能否被实装操作主谈主员通过肉眼不雅察的属性，这么就对装备的使用范围进行了归天，使战法的革命和装备的使用受到局限。(2) 凭空军力的决策模子是否完善，在创建凭空军力时，东谈主类能作念出的高层战术决策是使用东谈主工智能建模的最具挑战性的决策。面前在凭空军力的决策建模上，十分依赖讨论大家提前完成的剧本。照旧写好的剧本无法作念到战法革命，在摸透剧本后，老师成为了背书，失去了老师本来的意思意思。大家证据训诫完成的剧本也会引入东谈主的主不雅性问题，常识的掩盖面不及，而且设施员与军事大家需要疏浚，其中也会存在污蔑。在这个问题上，文件提倡基于深度强化学习的分队战术决策建模，通过创建一个大容量的“敌手池”来让决策模子学习，进而达到证据受训者的战法休养自身灵活多变的效果。终末提倡了基于动态贝叶斯网和遗逼真经汇集的参数矫正建模方法，对计较机生成军力的水平进行灵活休养，积极顺应受训者的水平，使不同水平的受训者齐能获取较好的老师效果。文件从用户角度动身探讨了智能算法在LVC中的应用。在LVC中，通过智能算法老师的代理不错充任红方队员，也不错作为老师的敌手。大家训诫是代理步履的关键依据，但仅依赖大家训诫的代理是静态的、剧本化的，老师效果会跟着时期的延长而下跌。借助智能算法不错充分提高代理的灵活性和可膨胀性，并使算法的可重用性增多。在针对特定受训东谈主员的蓝方决策实体的遐想中，时常不需要对敌手的决策进行最优遐想，而是需要最适当特定受训东谈主员的需求，在针对空战的蓝方决策实体建模中，文件接受将智能优化方法和神经汇集相结合，并证据具体老师需求来构建顺应度函数的方法来构建蓝方模子，不错完毕受训东谈主员与“特定作战敌手的化身”或者“以前的本身”张开老师。2.3 LVC本领的发展标的
极跃体育appLVC本领是军事老师和部队建设的关键本领复古，好意思军提倡了明天LVC发展的3个标的，如图2所示，分别是镶嵌式老师、多本领体系混书册成本领和联邦LVC(joint LVC，JLVC)。图片
图2 LVC本领发展标的暗示图Fig. 2 Development direction of LVC Technology
(1) 镶嵌式老师偏激应用镶嵌式老师(embedded training, ET)通过只建设LVC中的什物部分(L)和构造部分(C)来缩小系统开发周期、减少系统包含资源、精打细算系统开发经费。镶嵌式老师由于莫得什物模拟器的参与，在LVC汇集构建上更为简约，对仿真资源需求的更少，也无需大宗东谈主员对LVC老师进行保险，简约的ET不错在单件装备上部署。在将计较机生成军力集成在什物装备上后，受训东谈主员不错证据装备现实操作方法来进行老师，并通过计较机生成军力完毕一定程度上的虚实对抗，这种表情比较于传统的模拟器老师，提高了老师的确实程度，这亦然LVC老师中的枢纽中枢本领。但由于穷乏模拟器的参与，ET难以完毕受训东谈主员之间的对抗老师。(2) 多本领体系混书册成本领好意思军觉得模拟器的标准化和汇集化是好意思军建设LVC重心洽商的方面。不同的装备模拟器接受不同的本领体系，因此多本领体系混书册成本领是明天完毕LVC老师的重心本领，在将多个异构仿真系统合股起来构建LVC老师环境需要正式各老师系统间的数据互识别、合股系统的逻辑合感性、可膨胀性、可组合性的问题。多本领体系混书册成还包含集成在不同仿真架构上搭建的仿真系统。包括分散式交互仿真本领体系(distributed interactive simulation, DIS)、HLA、TENA和全球老师仪器体系在内的仿真体系是面前搭建LVC老师系统常用架构。多本领体系混书册成本领就需要在包含这些体系的LVC系统中搭建网桥、网关等，保证不同体系之间的通讯顺畅。(3) 面向合股作战的JLVC21世纪初，好意思军脱手建设JLVC作为LVC老师的环境。跟着合股作战意见的提倡和发展，JLVC也渐渐融入合股作战老师中。JLVC使用分散式仿真救援系统，接受了绽放的表情收受了包括HLA/RTI、DIS、TENA和Link16等公约和标准，因此JLVC能联接不同体系的火器开拓、模拟器和构造仿真系统。JLVC联邦救援的LVC老师灵验提高了好意思军合股作战才略，促进了好意思军战斗力生成花式的篡改，对信息化条款下的军事老师起到了巨大的推动作用。JLVC在合股作战老师中，不错集成不同军军种的装备、模拟器以偏激他仿真资源，完毕战术配景息争策画、战役进度息争调度、战斗资源息争调配、战斗远隔息争评估。不错为参加老师的指挥员、战斗员提供确实的老师环境和优质的老师敌手。但由于JLVC本身的建设要求，使JLVC的建设存在开发时期长、运维资本高、复杂性高涨的问题。为了惩处这些问题，好意思军提倡了基于云使能模块职业(cloud-enabled modular service, CEMS)的JLVC2020框架。CEMS主要稀有据职业代理，接口层、走动模拟层和环境层组成，其中数据职业代理是JLVC中枢引擎。通过发展云职业和提高计较机性能后，好意思军觉得JLVC面对的问题挑战能得到惩处，JLVC将成为明天合股作战老师的关键本领基础。2.4 LVC本领的具体应用
LVC应用主要聚拢在军事老师以及军事设施的建设和管制上。文件[20]分析了LVC在潜艇相关领域的应用出路，基于明天的应用表情给出了潜艇作战系统LVC仿真系统的组成与关系，并提倡了一种仿真引擎组件化遐想与完毕的表情。通过组件化和模块化的开发表情，不错完毕引擎功能的可膨胀性，在功能可裁剪的同期，也能更方便地加入其他仿真组件。文件以某型水面舰艇单舰综合防空作战想定为应用配景，惩处水面舰艇作战方针无法充分探员的难题。在LVC资源集成的条款下提倡了水面舰艇作战试验环境构设资源组成偏激讨论关系，构建水面舰艇作战仿真中实兵实装在回路的仿真花式，为水面舰艇作战方针探员提供了本领路子。本文参考了好意思军在合股试验复古环境的建设方法，从平台体系框架、中间件两个部分的建设提倡了基于LVC的试验轻浮复古平台构建的方法，通过建设复古平台，不错完毕多军军种试验资源息争调度、跨区域试验和资源灵活重组的效果。文件[23]将LVC与夹杂现实结合起来，询查了LVC在行东谈主疏散领域的应用，在征集行东谈主灵通数据的同期，完毕了行东谈主之间和行东谈主与环境的交互，体现了虚实结合的本领要点。此项本领可应用于非走动军事行动中，反恐行动的搭救东谈主质等行动的老师，使受训东谈主员在逼真的环境中获取直不雅的感受。在汇集安全领域，文件将LVC本领应用于汇集安全实验，搭建了在不同模子之间具有细腻互操作性的Cy-through平台，极大丰富了汇集安全仿真中的汇集袭击场景。汇集安全是通讯的基础，跟着战斗中信息化程度的加深，对一个安全的通讯汇集的需求也越来越强。将LVC本领应用于汇集安全仿确凿精打细算资本、提高效率、扩大范畴的要求体现。对于LVC分散式仿真系统汇集本身的安全，文件将定约区块链本领应用于智能LVC汇集，不错幸免LVC集聚合的数据批改和由于单节点故障影响合座系统运行效率的问题，在跨域场景中完毕了安全灵验的数据存储和分享。3 数字孪生的发展与应用
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数字孪生的意见在2002年被提倡，但由于那时理会不雅念和本领的归天，并未受到学界和工业界的怜爱。跟着本领的滥觞，辞世界列国链接提倡工业4.0的策画后，数字孪生作为一个热点本领又从头进入东谈主们的视线。3.1 数字孪生的意见
证据好意思国国防部(the United States department of defense, DoD)的界说，数字孪生是由数字线程救援的集成多物理、多法度、概率模拟的系统，其使用最好可用模子、传感器信息和输入数据来在凭空空间中预测其相应什物实体在生命周期内的行动。文件觉得数字孪生是一种集成多物理、多法度、多学科属性，具有实时同步、诚笃映射、高保真度脾气，概况完毕物理世界和信息世界交互与交融的本领技能，数字孪生的根柢特征如图3所示。图片
图3 数字孪生的根柢特征Fig. 3 Fundamental characteristics of digital twinning
在这两个界说中，多物理、多法度、信息、映射、实时，这些词语均有出现。可见，在中外询查者看来，具有多物理、多法度、实时映射、信断交互这些性质是数字孪生的根柢特征，亦然数字孪生在应用中区别于其他仿真本领的上风。“数字孪生”是有上述根柢特征的一种本领，而使用该本领搭建的虚实结合仿真系统，称为数字孪生系统。数字孪生的发展程度不错分为3个阶段，分别是：①数字模子；②数字暗影；③数字孪生。这3个阶段证据数据的更新来鉴识，在数字模子阶段，数据从凭空实体到什物实体与从什物实体到凭空实体，齐需要手动进行更新；在数字暗影阶段，凭空实体作为什物实体的“影子”，数据从什物实体到凭空实体的流向是不错自动进行的，而从凭空实体到什物实体的流动与更新仍然是手动进行；数字孪生阶段的数据，则是两个标的均是自动进行，数据在双向的得手流动，使基于数据的算法、模子、仿真等在数字孪生的本领基础上纵欲发展。3.2 数字孪生模子、标准与评价体系
数字孪生的模子、标准与评价体系是数字孪生从意见走向应用的必要元素。息争的数字孪生建模方法有助于开发者和询查者们进行交流，同期精打细算了开发时期，一个合理的模子亦然后续进行本领细节遐想的基础。文件使用Grieves提倡的三维模子，即凭空实体、什物实体、凭空实体与什物实体之间的联接三者组成的模子，使用高斯过程(Gaussian process, GP)和深度卷积神经汇集(deep convolutional neural networks, DCNN)本领，分别建立了重型车辆行驶状态的两个数字孪生模子，对重型车辆的驾驶进行了仿真。文件在Grieves耕种的数字孪生三维模子的基础上提倡了数字孪生五维模子，并提倡了五维模子在数字孪生卫星等十个领域的应用。二者的区别如图4所示，实线部分为Grieves提倡的三维模子，虚线部分为陶飞团队的革命内容。陶飞团队在Grieves的模子的基础上，增多了“数据”和“职业”两个维度，并拓展了“联接”的内容。在保持数字孪生主体要素不变的前提下，使模子结构愈加露出，数据作为单唯一个维度也突显了动态数据在数字孪生中的关键性。图片
图4 三维模子与五维模子暗示图Fig. 4 3D model and 5D model
数字孪生五维模子将交互的数据作为驱动模子运作的“能源”，数据亦然数字孪生的特征中信断交互的载体，数据的准确程度径直决定了数字孪生的凭空实体的准确程度，以及对什物实体预测的正确与否。文件提倡了面向数字孪生的动态数据建模与仿真方法，并给出了应用框架，指出在动态数据的驱动下，不错将基于先验常识的信息物理模子(cyber physical system, CPS)与基于新数据的CPS通过贝叶斯表面交融起来，从而完毕数字孪生以实利虚的功能。传统的基于物理模子的数字孪生不错生成正常物理金钱的常识，然则在物理模子发生故障时，模子无法对照旧出现故障的物理模子的步履进行预测。此外，传统的数据驱动的方法对数据的质和量要求较高，然则有些故障系统的数据可能无法用于老师，其中有的可能需要永恒的测试周期来生成，比如材料的疲劳失效，有的则是开发一个故障系统的资本很高，比如一些精密的仪器或者大型的火器装备。针对以上问题，文件提倡了实时数字孪生(live digital twin, LDT)的意见和体紧缚构。此模子通过学习(learn)、识别(identify)、考据(verify）、拓展(extend)四个设施，将数字孪生模子从第一阶段的高保真—正向仿真花式发展到终末阶段的高保真—反向仿真，完毕了使用模子的输出数据对输入数据进行预测。针对数字孪活命在疼痛标准构建的讨论术语、架构、模子等要素的问题，文件从数字孪生标准建立、数字孪生落地实施、数字孪奏效益评价3个方面建立数字孪生的标准体系。数字孪生标准体系的构建是数字孪生本领能否得手张开的枢纽，在构建了一套业界招供的标准体系之后，讨论本领的交流和开发，不同领域本领的交融、明天本领的革命与评价才能排斥壁垒，提高效率。一套数字孪生标准的建立能灵验减少重迭建设、排查罅漏建设、实施共通建设。举例在军用装备的遐想和制造中，一架飞机的零部件可能来自世界各地以至全世界各地的厂商，淌若他们使用不同的数字孪生标准，那将厂商提供的数字孪生标准整合起来，形成整架飞机的数字孪生体，便是一件十分困难的事情，以至无法完毕。不同的数字孪生标准也会导致数据难以检测，后续开发难以进行等问题。因此，建立一套合适的数字孪生标准体系，是明天数字孪生建设的必要一环。文件询查了数字孪生评价体系的建立，提倡了数字孪生模子评价的8条准则，分别是灵验性、通用性、高效性、直不雅性、连通性、合座性、灵活性和智能性。这8条准则全面综合了一个细腻的数字孪生模子所需要具备的性质，灵验性、通用性、高效性评价数字孪生模子是否好用，直不雅性、连通性、合座性则评价数字孪生是否便于相识，灵活性和智能性则评价了数字孪生模子是否便于繁衍和复用。在提倡定性评价数字孪生的方针后，他们也提倡了定量评估的参数和公式。从准则层的8个要素中推导出29项方针的量化方法，通过归一化和加权乞降的表情，得到终末的数字孪生模子评价的量化远隔。数字孪生评价体系是数字孪生建设的指挥棒与风向标，一个正确的评价体系能指引数字孪生本领向本领滥觞梯度最大的标的发展。在评价体系的建设中，方针录取、遵守评估、权重分派等是枢纽身分。在明天军用装备的建设中，装备的数字孪生本领评估亦然装备性能利弊的关键方针之一。因此，数字孪生评价体系在明天装备性能方针详情、装备遵守评估审查、装备采购参考依据等方面齐将起到关键作用。3.3 数字孪生在军事领域的应用
作战试验与军用装备仿真对仿真对象的高保真性有很高的要求，而数字孪生的上风在于数字对象与物理对象的高度一致性，即在凭空世界中进行仿真时，能保持对物理对象的高保真性。因此数字孪生在提倡后，迅速获取了作战试验和军用装备领域的关怀。在军事领域，数字孪生在工业分娩、信息安全、算法老师、战场建设、装备建设方面齐有较多应用。3.3.1 数字孪生在工业分娩领域的应用工业分娩是面前数字孪生应用最多的领域，文件调研了现存的询查效率，在他们的调研范围内，约66%的案例询查齐聚拢在制造领域，且面前已知的数字孪生上风最多的是制造领域。洛克希德—马丁公司使用数字线程和CAD模子径直驱动计较机的数字限度铣削复合编程系统来甩掉碳纤维。跟着数字孪生本领的熟识，洛克希德—马丁公司将利用数字孪生本领来开发和制造新一代飞机，如F-35隐身战斗机。在军用装备制造中，文件提倡在航天器安设过程中哄骗数字孪生本领的念念想，构建了一个安设质料监控与预测体系。通过建立数字孪生系统，不错在产物安设阶段对蓝本在总装完毕后才能测试的性能方针进行评估测试，灵验缩小了测试周期，并大大造谣了产物返修和报废的比率。但由于数字孪生系统是在信息有限的条款下完成数据计较与远隔推导，因此在历史数据较少时，会与什物模子有较大偏差。是以在数字孪生系统的开发中，要求系统具有学习才略，在握住加入历史数据后，概况自我对模子进行完善，进而完毕愈加准确的预测。面前的装备遐想，时常需要多个单元配合进行，数字孪生的完毕不错让不同的使用者在不同的地域同期获取对于物理对象更为直不雅的信息，进行更径直的比较，完毕了职责的更高水平的协同，提高了效率。3.3.2 数字孪生在信息安全领域的应用数字孪生在信息安全领域的本领主要有两个方面：①数字孪生在信息汇集的开发、防范、故障预测等方面的应用；②数字孪生本身信息汇集的安全问题。汇集安全作为国度非传统安全领域的关键组成部分，在如今这个智能期间显得愈发关键，面前数字孪生在工业应用上越来越无为，但很少相关于数字孪生汇集安全的询查。好意思国防部2021年1月发布的《增材制造战术》指出，在加强增材制造职责流的安全性保护方面，好意思国将在机器间的数据传输和探访以及汇集联接上使用数字孪生本领，对数据进行考据，确保数据不会被批改和伪造，以保证数字供应链的安全[38]。卫星通讯是面前哨国通讯汇集的中枢组成部分，在这个方面，文件[39]提倡了汇集数字孪生(cyber digital twin, CDT)的应用，CDT不错在无需什物实体中断的情况下，进行原先必须在此情况下的询查。这种本领为汇集安全的询查东谈主员提供了方便的询查环境，减少职业器停机防范的时期，缩小汇集职业的研发和测试周期，通过这种表情不错提高通讯系统的鲁棒性和厚实性。然则这种本领带来的影响是坏心的袭击者不错无需获取什物，通过凭空实体即不错询查什物实体的系统裂缝和劣势。借助数字孪生不错对卫星等位于通讯汇集上的枢纽设施进行袭击，从而导致通盘通讯汇集的瘫痪。与之对应，本身不错通过数字孪生发现友方卫星的系统极度而提前进行设立。因此，在明天走动中，开战前尽可能屡次准确地征集对方数据成为必备的准备职责。当走动两边获取到对方的数字孪生信息时，不错借助孪生体询查对方集聚合可能发生的诞妄。因此保证数字模子的安全和秘密，是明天军事斗争中汇集防护的关键组成部分，这亦然数字孪生自身汇集安全的关键建设领域。3.3.3 数字孪生在算法老师领域的应用数字孪生不错创建高保真的环境，当实验室领有的物理实验环境难以达到算法老师要求的环境时，不错通过数字孪生创造的凭空环境代替。什物实体与凭空环境结合，形成了虚实结合的仿真系统，称为信息物理系统(cyber physical system，CPS)。其复杂性、动态性和省略情味使得通过CPS获取的数据大多存在偏差。对于这个问题，文件提倡了面向数字孪生的动态数据驱动建模与仿真方法，并提倡通过立时有限集(ranfom finite set, RFS)来救援动态数据驱动的建模，通过贝叶斯推理完毕动态数据驱动的仿真运行，通过这种动态数据驱动的方法来惩处CPS产生数据不准确的问题。文件先容了一种新的基于RFS的战场学习算法，并通过数字孪生进行战场学习。在数字孪生的匡助下，算法不错排斥确实战场和凭空战场的壁垒，完毕确实战场和凭空战场的数据交互。通过凭空战场和确实战场的双向实时互操作，指挥官不错实时了解到战场动态，作出实时的指示，这对于无东谈主作战的算法老师是十分故意的。文件提倡了一种将数字孪生与深度强化学习结合的方法，用来对无东谈主机集群的相关智能算法进行策略学习。数字孪生不错为深度强化学习提供逼真的学习环境，并通过数字孪生快速部署到什物无东谈主机上。由于确实环境中存在非线性和省略情身分，导致在仿真环境中通过深度强化学习学到的策略无法径直部署到确实的无东谈主机上。数字孪生不错证据历史数据、传感器数据和物理对象来实时反应确实世界的状态。数字孪生创造了一个高保真的凭空环境，在此环境下，不错提高无东谈主机数据荟萃的速率，使无东谈主机能在一个逼真的环境中以较快的速率学习到允洽确实环境的策略。在无东谈主机旅途策画算法的开发上，文件提倡了一种基于模子的系统工程(model-based systems engineering, MBSE)方法，用以开发无东谈主机系统(unmanned aerial system, UAS)的数字孪生系统。这套系统聚拢于惩处战场环境下的“终末一公里”后勤物质补给问题，包括无东谈主机系统的旅途策画和任务策画算法。著述给出了利用数字孪生惩处一个具体工程问题的设施和方法，并对任务进行了建模，指出由于战场的斯须多变，使用数字孪生系统老师出来的算法，不错匡助指挥员进行决策，使决策依赖的信息更为可靠，皇冠导航网决策产生的效果更容易不雅测，并提供不同决策的效益和亏损的直不雅评价。文件先容了基于陶飞团队的数字孪生五维模子的无东谈主机数字孪生建模方法。在无东谈主机数学模子的基础上，使用Gazebo构建无东谈主机的凭空实体，完毕了无东谈主机在数字世界和物理世界的同步运行，初步展现了数字孪生的应用效果，但存在数字孪生只包含无东谈主机灵通状态信息的时弊，无法作念到无东谈主机全状态的实时同步。数字孪生对计较机的计较性能提倡了更高的要求，如安在有限的计较资源和非理想的更新速率下完成数字孪生系统的更新与防范，使深度强化学习能在非理想环境中仍保持较好的性能是明天询查的标的。3.3.4 数字孪生在战场建设领域的应用战场建设作为一项永恒的战备工程，一直备受列国怜爱，法国在二战时期修筑了马奇诺防地用以抗争德军的辛苦，中国在古代也使用长城这么的驻防工事抵御来自草原的阻拦。如今的战场建设技能也愈加先进，文件提倡了数字孪生战场的意见，指出数字孪生战场的建设内容应当包括除了物理要素除外的抽象要素。数字孪生战场管制平台为战场建设提供了息争的接口与框架，在此基础上进行信息统筹与协调，不错完毕部队与场合信息的分享，使指挥员对战场的果断愈加长远。在战场建设与管制上，数字孪生所创建凭空世界具有泰斗、单一、安全的特质，通过对数字孪生建立的信息分享平台不错使部队与政府、相关企业共同论证战场建设与管制的决策，灵验幸免战场建设过程中产生的重迭建设和无效建设。在数字孪生战场建设的模子构建上，文件对基于云的信息物理系统(cloud-based cyber physical system, C2PS)的数字孪生架构参考模子进行了分析形色，提倡了C2PS、计较、通讯和限度的枢纽脾气的分析模子，并在一个基于良友信息处理的车辆赞助驾驶上进行了模子的应用。通过C2PS体紧缚构以及一种全球言语，不错无缝地进行跨域集成，借助这个架构不错形成一个数字孪生战场，作战单元和后勤保险单元不错任意地跨域探访数据，使不同要素在数字孪生战场中有机结合。在战场的各组件建设上，文件通过将数字孪生本领引入光通讯领域，提倡了一种适用于光通讯的DT框架，并借助深度学习算法，在数字空间建立了故障管制、硬件配置、动态传输仿真模子，以保证光通讯系统和汇集的高可靠性运行和高效管制。文件[48]以数字孪生五维模子为教导提倡了基于数字孪生和GIS的公路交通建设，指出通过数字孪生本领能极大地提高工程在策画、遐想、施工、运营、安全方面的管制水平，完毕交通管制决策协同化和智能化。在军事应用领域，对作战任务触及到的战场要求进行数字孪生建模，不错对明天战场有一个全面的果断。在此次俄乌冲突中，咱们不错果断到，公路生动将是明天走动的火器平台主要生动表情，俄罗斯部队在公路上数次遭到乌克兰部队的蹙迫导致大宗装备损坏和东谈主员伤一火，如图5所示。因此公路的信息就成为了战术指挥以及战术生动的必须掌捏的信息。图片
图5 沿公路生动被击毁的俄军车辆Fig. 5 Destroyed Russian military vehicles along the highway
数字孪生与GIS本领的结合在公路网的应用，不错协助指挥官对战场中的谈路实时情况进行评估，制定部队的生动表情以及生动阶梯；对红方交通情状的评估有助于指挥官详情打击对象和打击枢纽节点。对蓝方而言，公路情状触及到蓝方的后勤保险、战术生动、装备伪装等，数字孪生较如今的数字沙盘而言，动态数据实时驱动使指挥官对战场的掌捏愈加准确。孙子曰：“自感汗颜，节节得手。”唯独对蓝方阵脚和红方阵脚有充分了解，才能制定出合理的战术，减少伤一火的同期对红方枢纽要害部位进行精准打击。3.3.5 数字孪生装备的询查与发展数字孪生装备是明天高性能、高智能装备的发展标的之一，文件先容了明天的数字孪生装备的构想与发展出路，提倡了数字孪生装备的理想特征，即自感知、自理会、自学习、自决策、自奉行和自优化。数字孪生装备由于其动态数据驱动的脾气，自降生时，就与机器学习、强化学习、常识图谱等智能学习方法有千丝万缕的讨论，而这些学习技能亦然无东谈主作战装备被赋予智能的关键方法。明天的数字孪生军用装备，不仅在遐想、制造、维修、保重等方面不错通过动态数据驱动的方法来精打细算制造时期，预测装备毁伤，更能通过学习来给出维修与保重建议。军用卫星是明天典型的数字孪生装备之一，文件提倡了数字孪生卫星意见与内涵，指出数字孪生卫星在空间维度上对各场景及对象的职业应用，完毕了时期维度上的系统工程管制。好意思军为了缩小新式宙斯盾系统的测试周期，并将宙斯盾系统引入作战演习之中，开发了凭空宙斯盾系统。好意思国印太司令部曾在2020年将用于导弹罢了舰的“宙斯盾”作战系统，通过数字孪生技能，将其“打包”成手提箱大小，带上岸并与陆军炮兵部队、空军指挥节点和F-35“闪电Ⅱ”合股打击战斗机联接。此外，通过凭空宙斯盾系统对算法进行考据，一朝通过，则不错径直部署到确实系统上，好意思军则减少了迥殊的海试资本。对于智能无东谈主装备，机器学习、强化学习、深度强化学习将融会过数字孪生对无东谈主作战算法、战法进行仿真。由于数字孪生息争的接口和安全框架，在明天的无东谈主作战装备的算法老师中，将极大地精打细算仿真平台的开发时期，提高老师效率。同期，针对面前算法的计较机仿真与现实部署之间，由于复杂的现实环境产生的效果相反性，数字孪生也能通过其高保真的脾气，来灵验造谣这种效果相反，减少算法从遐想、仿真、部署、调试的迭代次数，使战法能更快地部署在一线作战装备上，达成更快的OODA轮回。在装备毁伤预测上，文件提倡了基于物理模子的贝叶斯毁伤会诊方法，不错天然地量化会诊中的省略情味。贝叶斯方法极度允洽交融来自检查、以往的任务记载和结构维修的异构信息。作家使用贝叶斯方法交融来自不同起原的直观和理会省略情味，从而量化预测后的总体省略情味。通过开发了一个交融从概率毁伤会诊和预测中获取信息的数字孪生，通过使用最新的信息和量化的省略情味来救援任务的智能策画和决策。装备毁伤预测以及装备维修的一个具体应用领域是遨游器的磨练与防范，加拿大国度询查委员会提倡了一种飞机机身数字孪生(airframe digital twin, ADT)的建设筹办，好意思国空军的ADT框架是基于概率和预测单体飞机追踪(probabilistic and prognostic individual aircraft tracking, PPIAT)方法。该方法将飞机相关参数的省略情味(如飞机使用方法、几何阵势、材料脾气、材料运转不一语气状态等)纳入单体飞机的概率疲劳寿命评估。加拿大国度询查委员会证据好意思国国防部对数字孪生的界说提倡了ADT的界说，其中的5个要素为：①飞机通用数据库；②个体的数字孪生；③定量风险评估；④单个什物实体飞机；⑤贝叶斯推断。当每次从什物实体上获取数据时，②~⑤齐会更新一次，这使得数字孪生体与什物实体愈发接近，造谣了计较和推断的省略情味水平。因此，淌若数字孪生用于基于定量风险评估、优化防范和制定检查筹办，在最大限定提高可用性的同期，权贵造谣管制飞机结构的资本。4 平行系统的发展与应用
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文件在提倡平行系统时指出，当代限度表面是得胜应用平行系统理念的典范。但当代限度表面并未使用或很少使用东谈主工系统的方法来对什物实体进行预测，究其原因是以往的受控系统并莫得复杂到需要使用虚实结合的表情来创建东谈主工系统的需要。跟着东谈主类社会的发展，受控系统的复杂程过活益提高，诸如东谈主类社会、军事行动、群体智能等复杂系统也成为面前询查的热点领域。因此，对于无法获取准确参数的复杂系统模子，平行系统成为了对其进行预测并教导现实系统运行的关键方法。4.1 平行系统的意见和内涵
文件[4]提倡平行系统是指由某一个天然的现实系统和对应的一个或多个凭空或理想的东谈主工系统所组成的共同系统。这里的东谈主工系统并不是现实系统的透澈复制体，因为复杂系统的许多参数无法准确测量，其里面的运行机理也尚未透澈弄清。东谈主工系统与确实系统，应动作念到在全局宏不雅和系统功能性上的“平行”与“等价”，而不以数学模子的精准性来靠近，不然就从平行系统走向了数字孪生[54]。平行系统的本色便是把复杂系统中难以理会的“虚”和“软”的部分，通过可定量、可实施、可重迭、可实时的计较实验，使之硬化，以惩处现实复杂系统中不可准确预测、难以拆分复原、无法重迭实验等问题。平行系统的最终主义是使所构造的东谈主工系统的不雅测和现实系统的不雅测在某种意思意思上一致[55]，而构建骄矜上述要求的系统的本领，称为平行系统本领。平行系统的中枢是ACP(artificial system, computational experiments, parallel execution)方法，其阵势如图6所示，ACP方法是指与现实系统宏不雅等价的东谈主工系统(A)，通过计较实验(C)来获取系统可能的发展标的，在获取东谈主工系统运行的远隔后，教导现实系统通过平行奉行(P)来达到东谈主工系统所得到的理想的远隔。在平行系统的意见询查中，文件建立了平行系统的模子，给出了平行系统的数学表示，在数学表示的基础上发达了平行系统与数字孪生的异同点。对于平行系统的中枢ACP方法，给出了ACP方法的数据驱动计较框架，并针对ACP方法完毕的三种表情“学习与老师”、“试验与评估”、“管制与限度”给出了数学阵势上的改写。从过程上而言，平行系统通过数据获取、东谈主工系统建模、计较实验场景推演、实验解析与预测、管控决策优化与实施、虚实系统实时反馈、实施效果实时评估来完成闭环处理过程。图片
图6 ACP方法框架Fig. 6 ACP methodology framework
同为现实系统在凭空空间中的映像，平行系统与数字孪生却有本色的相反，文件对比了数字孪生与平行系统的异同，指出数字孪生与平行系统是两类不同的原创范式，在中枢念念想、询查对象、架构和完毕方法等方面齐存在一定的区别。在表面念念想发展程度上，平行系统的复杂程度要超越数字孪生，数字孪生强调凭空系统与现实系统保持数学模子上的透澈一致，通过这种一致，准确预测现实系统明天的发展情状。而平行系统则将凭空系统与现实系统均看作该系统的一种发展可能，计较实验是为了开展在现实系统中难以开展的实验，凭空系统发生的变化并不会强制影响现实系统，凭空系统只向不雅察者展现 现实系统明天的一种可能。4.2 平行系统的枢纽本领
面前平行系统的枢纽本领主要聚拢在平行感知、平行学习、平行区块链、平行限度和平行测试5个方面，这5个方面是建立一个完整的平行系统从数据获取到处理再到应用的全过程。4.2.1 平行感知平行感知是平行系统获取现实系统数据的方法，跟着传感器本领和传感器汇集的发展，越来越多的数据不错传递给计较机进行处理，对数据的实时征集才略也愈加刚毅。文件提倡了分散式获取数据的方法，在交通应用场景中，将交通管控从蓝本的聚拢式征集处理信息，即在路口竖立录像头并将数据传输回处理中心进行处理的表情，改变为分散式地处理信息，即通过车辆之间的物联网以及边际计较方法，更为快速高效地对交通进行测量和管制。文件提倡数据获取后预处理的3个设施：①对数据进行归一化以减少波折；②使用滑动窗口或滞后窗口的方法准备数据集；③将数据集拆分红老师集和测试集两个部分，用以算法的学习和测试。准确数据的获取是搭建合理东谈主工系统的前提，因此，平行感知是平行系统中的一项首要职责。4.2.2 平行学习面前询查较多的平行学习方法，包括深度学习和强化学习。在使用强化学习搭建保举系统时，天然能惩处证据一语气决策过程，握住学惯用户喜好来捕捉用户偏好。但由于采样数据时常是省略情，且数据的概率分散亦然可变的，强化学习无法综合洽商到保举系统的状态和步履。为了惩处这个问题，文件提倡了基于ACP方法的平行强化学习，通过计较实验减少现实系统中的省略情味，完毕更好的保举效果。文件在荟萃建筑物数据并通过深度学习来对建筑物能耗进行预测时，在预测模子中使用诟谇期悲哀算法(long short-term memory, LSTM)作为编码器获取被预处理后的数据，通过LSTM算法，将征集的数据篡改为特征，使用轮回门单元(gated recurrent unit, GRU)作为解码器，预测输出序列，在结合ACP方法的深度学习下输出的预测远隔要优于单一的夹杂深度学习算法。在平行系统中，不错使用现实系统产生的一丝据来构建宏不雅一致的东谈主工系统，在交通应用场景中，通过东谈主工交通系统生成数据能更为方便和廉价地获取交通讯息的讨论数据[58]，中间触及到平行系统的枢纽本领之一的平行学习，即若何通过较少的运转确实数据来对东谈主工系统进行老师，从而使东谈主工系统能本身产生偏差不大的东谈主工数据。4.2.3 平行区块链区块链本领是与数字货币、去中心化与分散式认证等本领一谈提倡来的一种计较范式。平行区块链通过东谈主工系统计较在区块链集聚合新增或减少节点对合座的影响，进而对区块链的布局进行评估。文件利用平行区块链的本领，创建金融沙箱，借助平行系统对金融革命进行监管，灵验逃匿金融革命的风险。同期，基于ACP方法的监管沙箱不错将东谈主工智能引入金融领域，将新式的区块链本领与智能监管沙箱相结合，以惩处在金融领域权贵的数据理会不畅和监管滞后的问题。4.2.4 平行限度在工业分娩中，PID限度是一类浅薄而灵验的限度方法，是好多工业开拓接受的限度方法。跟着开拓的日益复杂，天然预测限度不错通过对被控系统的预测，动态进行限度参数的调度，但在一些复杂限度集聚合，仍然无法获取最优的限度参数，进而造谣限度器的效果。平行限度通过搭建东谈主工系统，进行计较实验不错在各式可能的情况中采选最优的限度参数，使限度器证实最优性能。为了惩处火力发电中的超临界火电机组的限度问题，文件提倡了基于ACP方法的平行限度决策。通过东谈主工系统对物理系统进行模子辨识、限度方法采选和限度器参数运篡改，再使用计较实验和平行奉行的方法在不同运行条款下采选最优限度参数并奉行，经过仿确实考据明了基于ACP的平行限度方法相较于传统的模子预测算法具有更小的超调量和休养时期，且结巴易出现模子失配，体现出了更好的限度性能。4.2.5 平行测试越是复杂的系统，对其需要进行的测试就越多。军事装备时常需要证据其使用环境，在各式严苛的条款下进行大宗测试，而一些工业开拓，如火力发电机、汽车等需要进行举例加快实验、压力实验和畛域实验等，通过大宗的计较实验，不错预测明天的发展情状，并将最优情状复返确实世界，通过平行奉行的表情，指引现实系统接近东谈主工系统中的理想情况运行。4.3 平行系统在军事领域的应用
平行军事体系由现实军事组织及系统和相应东谈主工军事组织及系统组成，其特质是以数据为驱动，通过现实军事组织及系统的数据构建东谈主工军事组织及系统。军事体系包含作战行动、后勤保险、战场建设、边境管控、装备发展等领域，平行系统以其东谈主工系统计较实验和平行奉行的上风，在军事体系中的许多领域得到了应用。4.3.1 装备遐想与应用战斗力是东谈主、火器和东谈主与火器的结合，火器装备的利弊对一支部队的战斗力有紧要影响。机械结构是一件装备的基础，文件在机械遐想领域引入ACP方法，机械遐想过程无需确实的系统，ACP方法在凭空与现实的交互中起到并行优化、闭环反馈和协同优化的作用。ACP方法不错加强东谈主机交互，从而建立起一种创造性和计较才略的互补机制。通过计较实验，创造性地提倡不同的遐想念念路，并考据遐想效果，终末由东谈主类遐想师来对远隔进行评判，这种表情充分交融了东谈主类的训诫与计较机的计较才略，不错灵验提高遐想效率，减少迭代次数。在航天器遨游限度和仿真方面，文件提倡了一种航天器飞控仿真与平行系统架构，以仿真与考据子系统为前端、决策与救援系统为后端完毕数据的荟萃与处理、过程的仿真与推演、远隔的评估与决策。并将此系统得胜哄骗到了嫦娥五号的遨游限度职责中，考据了系统架构的合感性和可行性。目时尚星组网组成大型星座是搭建天基卫星系统的基础方法，文件通过引入平行因子的意见，将复杂天基组网星座的寰宇一体平行演化问题篡改为平行系统表面，即ACP框架下的平行因子的“平行预估”与“自顺应校正”问题。在此基础上，提倡了基于平行系统的自主运行框架，将大地站的遥测数据注入平行系统，通过平行系统获取的合理远隔，上注到卫星中，完成最优自主定轨。这中间触及到平行系统枢纽本领中的平行学习，即通过对历史数据的学习，完善平行系统，并输出最优的平行因子和轨谈调度参数。4.3.2 体系对抗老师当代走动作为一个复杂系统，包含环境、东谈主员、装备等诸多要素，作战两边均以作战体系的阵势参与走动，因此体系对抗作为军事老师的的关键方面，是世界各军事大国纵欲发展的老师表情。文件提倡了以平行系统表面来询查体系对抗仿真的方法，并给出了老师各元素投影进入凭空空间的方法。在平行系统的ACP架构下，对复杂系统建立东谈主工系统，并在此本领上开展计较实验和平行奉行，奉行的远隔不错用来教导现实体系对抗老师的开展，现实体系对抗的演训远隔不错充实东谈主工系统的各项数据和模子。4.3.3 传感器汇集建设与资源调度边境管控一直是列国边防部队的关键任务，边境地区时常环境、风光条款十分恶劣，有些地术士兵放哨难以到达。因此，在传感器本领和汇集本领快速发展的今天，利用传感器在边境嘱托一张监测汇集成为智能边境管控的采选。但由于环境和风光的影响，已嘱托的传感器时常难以更换，因此传感器能源的管制是影响传感器汇集寿命的枢纽身分。为了惩处一体化不雅测集聚合任务管制与资源调度的需求，文件[67]提倡了基于平型智能方法的一体化汇集协同任务管制建模，在能量效率资源分派的问题中提倡任务调度的建模方法和计较实验开展方法，灵验缩小了汇集带宽压力，并提高了信息传输和频谱效率。海洋环境资源监测，对于军事和民用领域均有举足轻重的地位，在军事领域，海洋水文信息、海底资源分散情状、海底建设开发情况，齐是一国关键的谍报信息。因此，针对若何灵验对海洋监测资源进行策画，现实上是海洋中的传感器汇集的布设和资源调配问题，文件提倡了以平行系统的方法来建设海洋环境平行监测体系，对海洋监测体系进行优化交融，在平行系统的优化交融决策过程中，引入“体系交融熵”的意见，定量详情交融后的系统评价方针体系的权重，确保优化交融后的各个系统监测遵守不造谣，并减少运行资本。4.3.4 无东谈主作战集群智能赞助决策在无东谈主作战中，无东谈主机集群是主要作战力量，无东谈主机集群的智能程度决定了一支集群的作战才略。文件构建了无东谈主机协同航迹策画的平行系统，在东谈主工系统中通过计较实验获取评估方针最优的航迹策画决策，再将决策传递给现实系统进行动态奉行，证据远隔握住休养航迹策画算法的参数和模子参数，修正东谈主工系统以从头进行航迹策画和赞助决策，从而达到平行奉行的主义。文件借助平行系统的念念想，在无东谈主机群体智能的生成中，使用无东谈主机集群平行系统来赞助无东谈主机进行决策。在这个念念路上，提倡了一种平行无东谈主机集群系统架构，并指出平行系统方法成立的前提，应该是地空通讯延迟与大地计较才略骄矜任务休养和航线再策画的时限性要求，这也为明天无东谈主机集群平行系统的发展指明了标的。4.3.5 汇集舆情询查与指引在当代走动中，汇集舆情的关键性不言而谕，在伊拉克走动中，好意思军通过“拯救女兵林奇”的视频，在好意思国汇集上一扫走动失利的阴云，汇集舆情由蓝本的反战厌战变为救援好意思军的伊拉克走动。我国台湾地区也有被称为“1450”的台湾绿营网军存在，因此，在明天可能到来的走动中，把捏并指引汇集舆情的走向是十分关键的无声战场之一。文件在ACP方法基础上，引入群体步履能源学和社融会畅组织表面，提倡了动态网民群体灵通组织询查方法。通过东谈主工社区建模和计较实验，不错预测网民群体灵通的可能标的和远隔。5 发展趋势与瞻望
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跟着计较机性能和计较机汇集本领的发展，智能开拓与东谈主类的生活扣合愈加详尽，通过智能开拓，东谈主类与物理系统进行了更为长远和无为地交互。计较机互联网也进入了万物互联的物联网期间，通过物联网，什物实体之间不错充分交换信息，传感器也更为无为地分散在东谈主类社会中。信息系统与物理系统的深度交互，进一步催生了信息物理系统(CPS)。在往日的60年中，仿真的重心从系统分析到耕种培训，再到数据获取、系统兼容，终末到询查和文娱。民用领域的渐渐完善意味着仿真本领在军用领域也将迎来巨大发展机遇，虚实结合仿真作为仿真本领询查的重心标的，也必将取得冲破性发展。5.1 LVC本领明天发展
LVC本领强调将现实、凭空和构造三个部分的元素集成到一个环境中，完毕虚中有实，实中有虚的虚实交融。结合现存的本领发展和应用场景，LVC明天的发展趋势，如图7所示。图片
图7 LVC的发展标的Fig. 7 Development direction of LVC
轻松玩赚银河娱乐APP用什么浏览器下载(1) 智能算法在计较机生成军力上的应用。面前的计较机生成军力的智能水平仍不行让东谈主惬意，智能算法在战术层和决策层的应用场景较少，且实战化程度不高。明天的询查标的是使智能算法更适当作战现实，买通智能算法在LVC老师系统中的落地过程。在东谈主机交互上，简化管制东谈主员修改计较机生成军力战术战法的交互界面和开发方法，使智能算法浅薄易用，无需专科工程师永劫期参与。(2) 信息分享与组件集成。现实作战中，各单元之间需要有信息的传递，包括全过程的敕令、谍报等。与之相应的是，LVC各参与方之间的信息分享是归天LVC范畴的身分之一。面前不同国度部队之间的合股作战演习日渐经常，他们接受的老师系统时常不尽雷同，LVC必须接受可膨胀的组件，为不同的需求提供最大的革命性。明天LVC集成的领域将会越来越多，需要惩处不同阵势的信息和组件若何快速加入到已有LVC系统的问题，使合股老师所包含的成员更多、老师科目所包含的领域更广。(3) 大宗数据的高效处理。明天跟着LVC涵盖的领域愈加无为，需要处理的数据量也会随之增大，终点是对于分散式的LVC系统，庞杂的数据将会进一步导致时空一致性的杂沓词语，激勉逻辑诞妄。明天在大范畴分散式仿真中，需要使用更为高效的数据存储和处理表情来代替聚拢式的数据处理， 包括边际计较、云计较等，完善LVC中的多分辨率建摹本领，以减少职责量和汇集流量。在LVC中，大宗的实体既是通盘系统的负载，但同样亦然系统中的资源。边际计较是一种新兴的汇集赞助计较模子，通过将计较(和存储)资源甩掉在荟萃搬动或传感器开拓的汇集边际(举例WiFi接入点、蜂窝基站)来优化云计较。利用LVC中的什物实体嘱托边际计较和云计较，进而优化系统各个组件的延迟，将对LVC的时空一致性有关键意思意思。5.2 数字孪生明天发展
数字孪生但愿在凭空空间建立一个与现实系统透澈一致的数字双胞胎，通过对数字对象的询查完毕对现实系统的准确预测或对现实系统进行限度。面前数字孪生已渐渐从表面询查走向工程实践，明天发展文件如图8所示。图片
皇冠博彩图8 数字孪生的发展标的Fig. 8 Development direction of digital twin
5.3 平行系统的明天发展
www.crownspinszonezonezone.com平行系统在CPS的基础上，将社会信息也加入其中，形成了社会信息物理系统(cyber-physical-social systems, CPSS)，其询查仍然处于低级阶段，在平行感知、平行学习、平行限度、平行区块链和平行测试领域仍然需要更长远的询查。平行系统的发展标的如图9所示。图片
图9 平行系统的发展标的Fig. 9 Development direction of parallel system
在2024年欧洲杯的半决赛中，意大利门将吉安卢义利表现神勇，帮助意大利队挺进决赛。(1) 平行系统的息争的建模方法。平行系统与数字孪生齐处于本领发展的早期，模子、方法、表率齐不够赫然，但模子是系统遐想的前提职责。因此，完善平行系统的建模方法是明天必须要进行的职责。面前接受语义系统形色的平行系统模子，存在模子约略，难以径直使用的问题，针对不同的应用场景需要对模子进行大宗地完善，可重用性不好。明天需要发掘面向不同场景的平行系统建模中的雷同点，以提高平行系统模子的可重用性。(2) 面向平行系统的数据挖掘方法。平行系统通过已有的，准确的“一丝据”来搭建系统，并产生用于预测和决策的“大数据”。这种表情对作为“本源”的一丝据的准确性要求很高。当源数据失之豪厘时，产生出来的远隔可能差之沉。基于更优秀的硬件和更智能的算法的平行感知本领，是为平行系统筛选数据的关键本领领域。由此，制造性能更为优胜的硬件与完善硬件组成的汇集是明天平行感知发展的标的之一，其中就触及到了镶嵌式本领、通讯本领、计较机本领等。先进的数据挖掘算法，则是使这些数据得到充分哄骗的保险。基于机器学习、强化学习的数据挖掘方法不错灵验提真金不怕火廉价值密度数据中的有用信息，但也存在无法综合洽商系统状态和信息的劣势。基于一些特殊问题，比如交通讯息提真金不怕火，较为无为地接受基于天然言语处理文本数据的表情进行。因此，鼎新机器学习和强化学习方法，使之更允洽平行感知，以及为不同领域遐想更贴合的数据挖掘方法，是明天的发展标的。(3) 系统间的接口遐想。LVC需要将确实、凭空和构造系统交融到一个系统中，而平行系统则需要将感知、学习、职业交融到一个系统中，不同系统之间的数据接口该若何表率化遐想、面向不同应用场景的数据结构、针对平行系统的数据特质遐想通讯公约是明天在平行系统互联互通方面需要勤劳的本领领域。6 论断
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本文滥觞回首了连年来虚实结合讨论本领的发展情况以及在军事领域的应用，分别发达了LVC、数字孪生、平行系统的意见、枢纽本领和应用表情。通过对比，探讨了虚实结合三种主要本领的各自特质和讨论。虚实结合本领是计较机本领充分发展后的产物，也必将跟着计较机本领的进一步发展而愈加完善。军事领域作为东谈主类斗争最为浓烈的领域，是系数新本领的最好试验田，在不错预感的将来，虚实结合本领也必将在军事领域扎根滋长。凭空系统从LVC中对现实系统的补充，到数字孪生中作为现实系统在凭空空间中的存在，再发展到平行系统中与现实系统平行存在，彼此教导的关系，从LVC到数字孪生再到平行系统，系统的复杂度呈彰着的高涨趋势。比较于较为熟识的LVC本领，数字孪生与平行系统仍然处于发展的低级阶段，面前照旧得胜完毕并大范畴应用的本领并未几，好多方面的应用仍然处于构想层面。比较于LVC和数字孪生，平行系统愈加允洽明天东谈主类社会的发展，也更允洽在军事领域进行战术战法革命、火器装备建设、作战花式探讨等。平行系统是一个充满可能性的复杂系统，它不仅包含系统中的各个元素，也包含元素之间的彼此关系，更能在动态演变中握住完善这些彼此关系，并涌现出新的常识，必将成为明天东谈主类社会和军事体系评估预测的发展标的。图片
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