景乾峰，神和龍，尹 勇

(大連海事大學(xué) 航海動態(tài)仿真和控制實(shí)驗(yàn)室，遼寧 大連 116026)

數(shù)字孿生(Digital Twin)，又稱作數(shù)字映射.這一概念最早于2002年由密歇根大學(xué)的Grieves教授引入，他提出將數(shù)字孿生作為產(chǎn)品生命周期管理的概念模型，通過該技術(shù)來減輕復(fù)雜系統(tǒng)中不可預(yù)測的不良行為[1].在2012年，Glaessgen和Stargel對數(shù)字孿生建立了更全面的定義，該定義指出數(shù)字孿生是根據(jù)物理模型、傳感器更新、運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)等集成多學(xué)科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，通過在虛擬空間中完成映射，從而反映物理實(shí)體的全生命周期過程[2].2017年數(shù)字孿生的概念被進(jìn)一步深化，Grieves 和Vickers提出數(shù)字孿生是一組虛擬信息，可從微觀原子層次到宏觀幾何層次全面地描述潛在或真實(shí)的物理實(shí)體.在最佳情況下，物理實(shí)體的信息可以全部通過數(shù)字孿生體獲得[3].

船舶是集合機(jī)械、電氣、流體、控制、信息等多學(xué)科的復(fù)雜系統(tǒng)，當(dāng)前數(shù)字孿生技術(shù)在船舶領(lǐng)域的應(yīng)用正處于蓬勃發(fā)展階段[4].隨著船舶智能化的不斷推進(jìn)，對船舶航行狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)控與預(yù)測的需求愈發(fā)迫切[5].由于海洋環(huán)境復(fù)雜多變，船舶的狀態(tài)監(jiān)控與預(yù)測需要多學(xué)科的知識融合.數(shù)字孿生技術(shù)正是實(shí)現(xiàn)這一功能的有力工具.基于傳感器數(shù)據(jù)建立的虛擬船舶可以對航行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控.同時，數(shù)字孿生系統(tǒng)中的船舶物理模型可以生成狀態(tài)預(yù)測信息.通過融合船舶操縱[6]和航行工況極限[7]等物理知識，數(shù)字孿生能夠?qū)Υ皾撛谖ｋU局面提出早期預(yù)警，達(dá)到安全航行的目的.船舶模擬器基于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、流體力學(xué)和虛擬現(xiàn)實(shí)等關(guān)鍵技術(shù)構(gòu)建了虛擬的海洋環(huán)境并對船舶營運(yùn)過程進(jìn)行實(shí)時模擬[8].作為典型的虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)，模擬器為船舶數(shù)字孿生應(yīng)用的落地提供了良好的培育土壤[9].現(xiàn)階段基于物理模型的船舶運(yùn)動預(yù)測主要在固定的模式下進(jìn)行，例如旋回和Z形操縱，由于缺乏實(shí)船數(shù)據(jù)，鮮有在自由操舵和主機(jī)控制命令下的預(yù)測研究.同時，現(xiàn)有預(yù)測中的環(huán)境通?；诤愣僭O(shè)或單一影響，例如恒定的風(fēng)、海流和海浪，未能體現(xiàn)真實(shí)的海洋情況和各種環(huán)境因素的耦合影響.

本文作者提出一種基于船舶模擬器的數(shù)字孿生框架.首先，創(chuàng)新性地將從傳感設(shè)備獲取的離散控制舵角和螺旋槳轉(zhuǎn)速等數(shù)據(jù)引入物理模型進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測，利用實(shí)船采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行了對比驗(yàn)證；為保持?jǐn)?shù)字孿生系統(tǒng)中的環(huán)境影響與真實(shí)海洋的一致性，基于海洋數(shù)值模型計(jì)算時空變換的風(fēng)、浪和流矢量場，并構(gòu)建實(shí)海域環(huán)境數(shù)據(jù)庫，改進(jìn)傳統(tǒng)模擬器中環(huán)境仿真的不足.該數(shù)據(jù)庫在數(shù)字孿生中能夠重現(xiàn)真實(shí)的海洋環(huán)境信息；最后，在已有的船舶模擬器基礎(chǔ)上，基于傳感器數(shù)據(jù)和物理模型分別建立虛擬船舶，并利用實(shí)海域數(shù)據(jù)庫對海洋環(huán)境信息進(jìn)行渲染，實(shí)現(xiàn)船舶數(shù)字孿生.

1 虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)

1.1 船舶模擬器

船舶模擬器通過虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)來數(shù)字化模擬船舶的營運(yùn)過程及周遭的海洋環(huán)境[10].現(xiàn)階段，船舶模擬器逐漸向多樣化、專業(yè)化方向發(fā)展，模擬器的種類覆蓋了各種船舶類型.模擬器的功能也不再局限于船員培訓(xùn)[11]，而是廣泛應(yīng)用于工程論證[12]以及事故分析中[13].作為典型的虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)，船舶模擬器通過對船舶和海洋環(huán)境進(jìn)行建模與仿真來構(gòu)建趨近于真實(shí)的虛擬航行環(huán)境.其中，對船舶和海洋環(huán)境的建模不僅包含不同種類的船舶、海上助航標(biāo)志、港口建筑等三維數(shù)字模型，還包括船舶運(yùn)動、時間變化、天氣狀態(tài)、風(fēng)、海流、海浪等各類物理模型.因此，船舶模擬器已成為構(gòu)建數(shù)字孿生的良好載體.圖1展示了大連海事大學(xué)開發(fā)的模擬器中的虛擬場景的示例，圖1中的船舶航行在悉尼港附近.

1.2 船舶運(yùn)動預(yù)測

1.2.1 動力學(xué)模型

船舶的動力學(xué)模型基于剛體六自由度運(yùn)動方程建立，船舶六自由度運(yùn)動變量下

η=[x,y,z,φ,θ,ψ]T

v=[u,v,w,p,q,r]T

(1)

式中：η代表地理固定坐標(biāo)系下的三維位置和三軸朝向角；v代表船舶附體坐標(biāo)系下的三軸線速度和三軸角速度.

固定坐標(biāo)系和附體坐標(biāo)系之間變量的轉(zhuǎn)換關(guān)系如下

(2)

式中：J為變換矩陣，具體形式參考文獻(xiàn)[14].

1.2.2 運(yùn)動學(xué)模型

船舶的運(yùn)動學(xué)模型基于模塊化概念[15]和時域統(tǒng)一模型理論[16]構(gòu)建，如下

(3)

式中：下標(biāo)H、P、R分別代表船體、螺旋槳、舵產(chǎn)生的作用力；下標(biāo)wind、current、exc、drift分別代表風(fēng)、海流、一階波浪、二階波浪引起的環(huán)境干擾力.船體力中包含由附加質(zhì)量矩陣A、阻尼系數(shù)矩陣B和脈沖響應(yīng)函數(shù)矩陣K計(jì)算的船體輻射力、靜水恢復(fù)力矩陣C以及黏性水動力系數(shù)計(jì)算的非線性黏性力NL-Hull.

1.2.3 水動力數(shù)據(jù)庫

基于船舶三維數(shù)字模型、勢流和黏性流體力學(xué)、船舶模型試驗(yàn)、以及回歸方法構(gòu)建水動力系數(shù)數(shù)據(jù)庫[17].在時域仿真中利用數(shù)據(jù)庫插值計(jì)算不同運(yùn)動狀態(tài)下的船舶水動力系數(shù)，圖2展示了數(shù)據(jù)庫中的附加質(zhì)量系數(shù)，分別為波浪遭遇角為0°、 60°、120°和150°下的頻域系數(shù)A22.如圖2所示，頻域系數(shù)會隨著波浪遭遇角變換，而且相同波浪遭遇角下，頻域系數(shù)也會隨著船速和波浪頻率變化，在實(shí)際航行過程中，波浪遭遇角和船速都在連續(xù)變化，因此通過在水動力系數(shù)數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行插值能平滑地計(jì)算不同海況下的水動力系數(shù).

1.2.4 環(huán)境作用

船舶在航行中所受的環(huán)境作用主要來自于風(fēng)、海流和海浪，分別對應(yīng)式(3)中fwind,fcurrent,fexc,fdrift,其中海浪有兩項(xiàng)，分為一階和二階作用.

船舶在航行中受到的風(fēng)力作用可用風(fēng)載荷系數(shù)進(jìn)行計(jì)算[18]

(4)

式中：ρA為空氣密度；UA為是視風(fēng)速度；C為不同方向的風(fēng)載荷系數(shù)；AL為船舶側(cè)向投影面積；AF從船舶前向投影面積；LOA為船舶全長，縱搖和垂蕩的風(fēng)干擾力可以忽略不計(jì).

由于海流對船體的黏性非線性力已在船體力中予以計(jì)算，因此船舶受到海流的干擾fcurrent可以簡化為隨著海流的平移運(yùn)動，如下

(5)

式中：uc和vc表示原始海流的速率分量；Vc為原始海流的速率；ψc為原始流向；ψ為船舶艏向；ur和vr為經(jīng)過矢量勻算后的相對船速.

波浪對航行影響尤其顯著，波浪的作用主要分為一階波浪力的激勵作用和二階波浪力的漂移作用.其中，波浪激勵力的計(jì)算根據(jù)一階波浪載荷響應(yīng)因子和波浪譜進(jìn)行計(jì)算[19]，可得

(6)

式中：i=1～6表示6個自由度；Texc為不同自由度下對應(yīng)的一階波浪載荷系數(shù)；U為船速，ωk為波浪離散頻率；χe為波浪遭遇角；ηkn為波高并利用波浪譜Sw、波浪離散頻率ωk和波浪擴(kuò)散角θn計(jì)算；εnk為不規(guī)則波浪中的隨機(jī)相位；φnk為波浪載荷系數(shù)的相位值并通過波浪載荷系數(shù)的實(shí)部和虛部進(jìn)行計(jì)算.

二階波浪對船舶運(yùn)動產(chǎn)生緩慢的漂移作用.波浪漂移力利用二階波浪載荷系數(shù)和波浪譜Sw根據(jù)式(7)進(jìn)行計(jì)算.

(7)

1.3 海洋環(huán)境再現(xiàn)

1.3.1 數(shù)值海洋模型

為保持?jǐn)?shù)字孿生中海洋環(huán)境與真實(shí)海洋環(huán)境的一致性，通過數(shù)值求解海洋環(huán)境矢量場來重現(xiàn)真實(shí)海洋信息.NOAA第3代波浪數(shù)值模型WAVEWATCH III(WW3)被廣泛用于海洋仿真，該模型經(jīng)過大量驗(yàn)證，仿真效果良好[21].因此，本文在數(shù)字孿生中采用該模型再現(xiàn)實(shí)海域環(huán)境.環(huán)境矢量場為[22].

式中：N為波作用密度譜；x是二維哈密頓算子；cg是波群速度；U為流速；k和θ為波數(shù)和波向；s是方向θ的一個坐標(biāo)；m是垂直于s方向的坐標(biāo)；S是波譜的源項(xiàng)，通過線性輸入項(xiàng)Sln、風(fēng)輸入項(xiàng)Sin、非線性波浪相互作用項(xiàng)Snl，耗散項(xiàng)Sds和海底摩擦項(xiàng)Sbot組合而成.

1.3.2 海洋環(huán)境場

采用0.1°的空間分辨率和10 min的時間分辨率進(jìn)行計(jì)算，以所研究船在南半球航行的某航次為例.圖3展示了基于WW3模型計(jì)算的2013年6月14—16日00：00時間的有義波高矢量場的結(jié)果.從圖3中可以明顯地看出，有義波高隨著時間和空間在不斷變化，從2013年6月14日到15日，最大波高的波峰向著西南方向移動，隨后在16日又向東南方向移動.在傳統(tǒng)船舶模擬器中，環(huán)境仿真通常采用基于理論假設(shè)的恒定數(shù)值；在船舶數(shù)字孿生中，為保持真實(shí)海洋環(huán)境和虛擬海洋環(huán)境的物理一致性，在重現(xiàn)海洋環(huán)境的過程中必須考慮這種時空變化特性.除波高場之外，模型同時將風(fēng)矢量場、流矢量場、波向場和波浪譜一并輸出，構(gòu)建含有風(fēng)、流、浪全部信息的海洋環(huán)境場.

1.3.3 實(shí)海域數(shù)據(jù)庫

為實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生中的實(shí)海域環(huán)境重現(xiàn)，將時空變化的海洋環(huán)境場數(shù)據(jù)儲存在數(shù)據(jù)庫內(nèi)，建立實(shí)海域數(shù)據(jù)庫.

圖4展示了基于WW3計(jì)算的海流矢量場的局部數(shù)據(jù).圖4中海流的速度和大小根據(jù)地理位置的不同存在明顯的變化，其中GPS船位記錄來自于試驗(yàn)船舶采集的數(shù)據(jù)，在2.1節(jié)中詳細(xì)說明.在數(shù)字孿生中可以根據(jù)虛擬船舶的位置和時間在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行插值求取環(huán)境中的海流矢量信息，首先根據(jù)時間尋找對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，然后通過給定虛擬船舶的位置進(jìn)行二維鄰近點(diǎn)插值求取海流矢量，對于風(fēng)矢量和波向矢量也采取同樣的插值方法求取.

2 數(shù)字孿生

2.1 船基傳感器

為實(shí)現(xiàn)全面的船舶數(shù)字孿生，船舶需要在各個設(shè)備間配備大量的傳感器.針對船舶航行狀態(tài)的監(jiān)控與預(yù)測而言，圖5給出了必須配備的傳感器，主要包括從航行設(shè)備中收集的船位、船速、艏向等信息，從控制設(shè)備中收集的舵令、螺旋槳轉(zhuǎn)速、主機(jī)功率等信息及從慣性傳感器中收集的船舶姿態(tài)信息.

圖6展示了一艘配備有上述船基測量系統(tǒng)的商船在某次航程中一個小時的航速、航向、舵角和螺旋槳轉(zhuǎn)速的歷史記錄(2013-06-16 2：00—3：00).

從圖6中觀察，原始舵角在10° 附近震蕩，船舶操舵頻率較快，原始航向也出現(xiàn)了較快的變化，原始航速在船舶出現(xiàn)較大轉(zhuǎn)向和頻繁操舵的過程中有所降低，說明船舶正處于較為惡劣的海況中.

圖7展示了同樣時間段內(nèi)慣性傳感器記錄的橫搖和縱搖角歷史數(shù)據(jù)(2013-06-16 2：00—3：00).

可以明顯看出，船舶出現(xiàn)了左右約10° 橫搖角和前后約2.5°的縱搖角，且搖蕩運(yùn)動的頻率較高，也說明了船舶正處于波濤洶涌的海況下.原始傳感器數(shù)據(jù)不僅可以傳遞真實(shí)船舶的航行狀態(tài)，同時基于傳感器歷史數(shù)據(jù)可以進(jìn)行建模預(yù)測及重現(xiàn)分析.

2.2 數(shù)字孿生框架

本文提出的數(shù)字孿生框架如圖8所示.首先建立實(shí)海域數(shù)據(jù)庫和水動力數(shù)據(jù)庫，以用于真實(shí)海洋環(huán)境重現(xiàn)和船舶運(yùn)動狀態(tài)預(yù)測.傳感器數(shù)據(jù)中包含了真實(shí)船舶的實(shí)時運(yùn)動狀態(tài)和控制設(shè)備信息(螺旋槳轉(zhuǎn)速，舵角).這些航行狀態(tài)信息可以直接傳遞至航行虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)，用于驅(qū)動虛擬船舶.其中基于實(shí)海域數(shù)據(jù)庫獲取的風(fēng)、海流和海浪信息用于在虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中生成與真實(shí)環(huán)境一致的虛擬海洋環(huán)境.

另外，基于1.2節(jié)提出的船舶物理模型可以進(jìn)行虛擬船舶的運(yùn)動狀態(tài)預(yù)測，其中用于驅(qū)動物理模型的控制輸入可直接從船基傳感器獲得，以保持與物理實(shí)體一致的控制輸入.

2.3 虛擬船舶

本文提出的數(shù)字孿生框架中可通過數(shù)據(jù)驅(qū)動和物理模型驅(qū)動兩種方式生成船舶的數(shù)字孿生體，即虛擬船舶.圖9展示了KONSBERG公司的數(shù)字孿生構(gòu)想，其中左側(cè)透明化展現(xiàn)的船舶為數(shù)字孿生體，右側(cè)為真實(shí)船舶[23].

利用傳感器數(shù)據(jù)驅(qū)動的虛擬船舶可用于船舶運(yùn)動狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)控，該虛擬船舶可認(rèn)為是真實(shí)船舶的數(shù)字化再現(xiàn)，通過實(shí)時的傳感器數(shù)據(jù)更新，保持跟真實(shí)船舶一致的狀態(tài).船舶管理人員可以通過觀察該虛擬船舶來達(dá)到實(shí)時監(jiān)控真實(shí)船舶狀態(tài)的目的.另外，基于物理模型生成一種虛擬船舶，該船舶在當(dāng)前時刻接收從傳感器獲取的信息，通過物理模型和海洋環(huán)境矢量場相結(jié)合進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測，該虛擬船舶可認(rèn)為是未來一段時間的船舶狀態(tài)的數(shù)字化展現(xiàn).在實(shí)際航行過程中，基于模型預(yù)測的虛擬船舶可以直觀地展現(xiàn)出船舶的運(yùn)動趨勢，該預(yù)測信息也能夠輔助進(jìn)行船舶的避碰決策，航線規(guī)劃等工作.

3 應(yīng)用實(shí)例與方向

3.1 船舶航行狀態(tài)重現(xiàn)分析

基于上述數(shù)字孿生框架對2.1節(jié)提到的商船的某段航行歷史進(jìn)行重現(xiàn)分析.首先，利用實(shí)海域數(shù)據(jù)庫再現(xiàn)該海域和時間段內(nèi)的海洋環(huán)境特性；同時，直接利用傳感器測得的離散螺旋槳轉(zhuǎn)速和舵角對船舶物理模型進(jìn)行驅(qū)動，該輸入量保持了虛擬船舶與真實(shí)船舶一致的控制信號.為說明數(shù)字孿生中實(shí)海域環(huán)境場的重要性，本文在預(yù)測中設(shè)置了不同的海洋環(huán)境，圖10展示了在不同環(huán)境情況下基于物理模型預(yù)測的航行軌跡和傳感器數(shù)據(jù)的對比結(jié)果.

圖10所有數(shù)據(jù)的控制輸入保持一致，均為傳感器采集的舵角和螺旋槳轉(zhuǎn)速時歷.其中，0號數(shù)據(jù)代表船載GPS記錄的軌跡數(shù)據(jù)，可認(rèn)為是船舶軌跡的真值，1號數(shù)據(jù)代表無任何環(huán)境輸入的預(yù)測軌跡，2號～4號軌跡分別代表單一的風(fēng)、海流和海浪影響下的預(yù)測軌跡，5號表示在風(fēng)、流和海浪綜合影響下的預(yù)測軌跡.綠色箭頭表示風(fēng)的方向，藍(lán)色箭頭表示流的方向，紅色箭頭表示波浪的方向.對圖10進(jìn)行分析可以得到以下信息：1)1號與3號數(shù)據(jù)相差較小，一是說明在不加入任何環(huán)境輸入的情況下，由于控制輸入的影響導(dǎo)致船舶預(yù)測軌跡與真值偏差較遠(yuǎn)；二是說明當(dāng)前時間段的海流速度較小，對船舶軌跡的漂移作用不明顯.2)2號和4號數(shù)據(jù)是在單純風(fēng)和單純浪的影響下的預(yù)測軌跡，相比于無環(huán)境信息的1號數(shù)據(jù)而言，船舶單純受風(fēng)、受浪影響都會朝著風(fēng)浪方向漂移，而控制輸入的作用抵抗這些漂移作用從而保持航向.3)5號預(yù)測軌跡與真值的相對誤差較少，這是因?yàn)?號軌跡考慮了所有的環(huán)境影響，模型較為準(zhǔn)確地模擬了真實(shí)的海洋環(huán)境影響.

從以上信息能夠得出結(jié)論，在單個因素影響下，由于環(huán)境描述不夠準(zhǔn)確，預(yù)測軌跡的誤差迅速累積，導(dǎo)致完全偏離真值.而在考慮全部環(huán)境因素的情況下，預(yù)測軌跡的準(zhǔn)確度最高.該結(jié)果說明了實(shí)海域環(huán)境場對準(zhǔn)確預(yù)測的重要性.由于全耦合環(huán)境下的預(yù)測準(zhǔn)確度最高，對航向、速度和搖蕩的預(yù)測以全耦合環(huán)境下的預(yù)測值為準(zhǔn).圖11展示了全耦合環(huán)境下的預(yù)測艏向與傳感器記錄的艏向，其中黑色實(shí)線為原始舵角，綠色虛線為濾波后的舵角輸入時歷，藍(lán)色實(shí)線為傳感器記錄的航向時歷，可認(rèn)為是航向的真值，紅色虛線為基于模型預(yù)測的航向時歷.

從圖11可觀察到預(yù)測航向的變化趨勢與原始航向基本一致，通過航向和舵角的變化對比得知，航向的變化主要取決于操舵行為.在0 s到2 000 s的區(qū)間內(nèi)，仿真的相對誤差在5°以內(nèi)，由于仿真時間較長，誤差會不斷累積，在2 000 s后的預(yù)測數(shù)據(jù)出現(xiàn)了約10°的誤差.在實(shí)際航行過程中，接近30 min的預(yù)測信息已經(jīng)完全能夠滿足實(shí)踐需求.

圖12展示了全耦合環(huán)境下預(yù)測航速與傳感器記錄的航速對比結(jié)果，黑色實(shí)線為含有高頻噪聲的原始螺旋槳轉(zhuǎn)速，綠色虛線為濾除噪聲后的螺旋槳轉(zhuǎn)速輸入時歷，藍(lán)色實(shí)線為原始航速，可認(rèn)為是航速的真值，紅色虛線為預(yù)測航速.

從船舶物理模型可知，影響船速的因素主要有螺旋槳轉(zhuǎn)速、靜水阻力、風(fēng)阻力、海流漂移、一階和二階波浪作用力.從圖12可以觀察到原始螺旋槳轉(zhuǎn)速穩(wěn)定在110 r/min左右，從長期平均值來看，預(yù)測航速與傳感器航速吻合較好.但原始航速出現(xiàn)了震蕩，分析其主要原因是受到瞬時一階波浪力的干擾，而目前實(shí)海域波浪場的時間分辨率為10 min，遠(yuǎn)大于波浪的自身周期，因此該震蕩作用在預(yù)測航速中未能較準(zhǔn)確地體現(xiàn)，需要進(jìn)一步深入研究.

3.2 應(yīng)用方向探索

利用實(shí)海域數(shù)據(jù)庫所反映的真實(shí)海洋特征，可以更有針對性的進(jìn)行真實(shí)環(huán)境下的船舶操縱演練和評估.基于歷史記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行再現(xiàn)分析，不僅可以評估不同環(huán)境因素對船舶航行的影響，還可以分析在惡劣天氣下船舶事故的產(chǎn)生原因.由于數(shù)字孿生避免了船舶在海洋試驗(yàn)的危險性，又能夠反復(fù)重現(xiàn)真實(shí)的航行記錄和環(huán)境信息，因此數(shù)字孿生在此類分析研究中具有極大的應(yīng)用潛力.另外，數(shù)字孿生中的物理模型預(yù)測結(jié)果還可以輔助航行中的避碰決策，航線規(guī)劃，以及船舶自動避碰算法的開發(fā)和驗(yàn)證.

4 結(jié)論

1)提出一種基于航行虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)的數(shù)字孿生框架，通過引入傳感器測量的實(shí)際離散舵角和螺旋槳轉(zhuǎn)速來保持虛擬船舶和實(shí)際船舶的在控制輸入方面的一致性.

2)通過船舶水動力數(shù)據(jù)庫來保持船舶運(yùn)動特性的一致性；基于海洋數(shù)值模型構(gòu)建實(shí)海域環(huán)境數(shù)據(jù)庫，利用該數(shù)據(jù)庫對時空變化的真實(shí)海洋環(huán)境矢量場進(jìn)行重現(xiàn)，保持環(huán)境影響的物理一致性；通過傳感器數(shù)據(jù)和物理模型建立虛擬船舶，基于實(shí)際控制信號進(jìn)行運(yùn)動狀態(tài)預(yù)測，并在船舶模擬器中進(jìn)行渲染以實(shí)現(xiàn)船舶航行狀態(tài)的監(jiān)控與預(yù)測.

3)基于所建立的框架進(jìn)行了一艘商船的航程重現(xiàn)分析，證明了模型預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性.目前該數(shù)字孿生框架可以安裝在實(shí)船上，隨著5G等通信技術(shù)的發(fā)展，在解決船岸通信問題后，該框架可以方便地集成在岸基船舶模擬器中，可用于構(gòu)建岸基協(xié)同中心，對智能船舶的發(fā)展有重要的應(yīng)用價值.