數字孿生在軌道交通智能建造業中的應用發展

方 宜 卓建成 杜夢飛

（1.中鐵二院工程集團有限責任公司，成都 610031；2.北京交通大學，北京 100044）

我國正處于建造方式轉型的關鍵時期，為了提升建筑行業的精細化管理水平，迫切需要推動新一代信息技術（如5G、大數據、云計算、人工智能等）與建設領域的深度融合。這樣的融合將加速推進基于數字化、網絡化和智能化的新型基礎設施建設，促進智能建造與新型建筑工業化的協同發展。重點發展數字化設計、智能生產、智能施工和智慧運維等領域，以實現建造行業的全面智能化和數字化轉型［1］。

數字化是進一步驅動鐵路智能建造業創新的關鍵，它為運營合理化、提高結構安全性、可靠性和改善客運、貨運服務提供了思路，同時降低了設計、施工、運維各階段成本。在數字化的過程中，現實世界和虛擬世界相互作用的可能性為工業4.0框架下的工業和物流帶來了創新、新的商業模式和巨大的優化潛力。為了實現這一潛力，必須利用物聯網和云技術以及人工智能等其他數字技術實現生產和物流的數字化聯網。

數字孿生是一項先進的數字化技術，其在智能制造領域被認為是一種實現制造信息世界與物理世界交互融合的有效手段［2］。現如今，數字孿生技術的實施應用范圍日益廣泛，除了最早的航空航天領域外，數字孿生技術現已應用于電力、船舶、城市管理、農業、建筑、制造、石油天然氣、健康醫療、環境保護等多個行業。軌道結構基礎設施的全壽命周期中，各個業務板塊都可以根據其獨特的業務特點和需求，采用數字孿生技術，實現各系統乃至全過程協同數字化智能化，從而提升工程質量及建造效率。

為此，本文對數字孿生技術在軌道工程中的應用進行研究。首先，對數字孿生的形成背景、核心原理、技術特點進行綜述；其次，結合目前數字孿生技術在軌道工程中的應用情況，從全生命周期的角度，調研數字孿生技術在設計、加工、施工和運維階段的應用情況；最后，對當前數字孿生技術在軌道工程中的應用進行分析與評價，指出目前應用中存在的問題，并對數字孿生技術未來在軌道工程智能建造領域的發展提出建議和展望。

1 數字孿生技術內涵

1.1 形成背景

在20世紀50年代的航天工業中，人們迫切需要一種能夠在計算機上模擬飛行器飛行的方法，以減少實際試飛中可能發生的意外事故對人員和財產的損失。為了解決這一問題，美國航空航天局（NASA）提出了“數字孿生計劃”，為數字孿生技術的發展揭開了序幕。

數字孿生有多種形式、多種目的和不同的優勢。迄今為止被大多數人認可和使用的數字孿生的一般定義是由Glaessegen和Stargel［3］在2012年提出的：數字孿生是對一個復雜產品進行集成的多物理場、多尺度、概率模擬，并利用現有的最佳物理模型、傳感器更新等來反映其對應的孿生體的生命。數字孿生由 3部分組成：物理產品、虛擬產品、以及連接物理產品和虛擬產品的連接數據。

隨著計算機技術的發展，數字孿生技術在工程技術領域得到了廣泛應用，鐵路行業必然朝數字化多方面協同方向發展。在數字孿生技術應用研究方面，軌道領域還在起步階段，未來幾年內也必將成為軌道智能建造研究熱點。

1.2 核心原理

數字孿生作為一種先進的技術手段，通過建立物理世界和數字世界之間的映射關系，創造了物理系統的虛擬副本。其原理基于數據收集、模型建立、仿真分析和決策優化4部分核心要素展開。

數據收集是數字孿生的基礎。通過傳感器和其他數據源，實時獲取物理系統的各種物理參數，例如溫度、壓力和振動等。這些數據作為輸入，構建物理系統的完整數據集。

在數據收集的基礎上，模型建立是實現數字孿生的關鍵步驟。通過數據處理和機器學習等算法，將收集到的數據進行處理和分析，建立準確的物理系統模型。該模型可以基于物理原理的數學模型、統計模型或深度學習模型。優化模型的準確性和可靠性，對于實現有效的數字孿生至關重要。

隨后是仿真分析階段，根據物理系統模型和實時數據，進行系統行為的仿真模擬。通過模擬不同工作條件下的運行情景，數字孿生可以預測物理系統的性能、狀況和需求。仿真分析可以幫助決策者了解物理系統的強弱點、優化潛力和可能的風險。

最后，數字孿生為優化決策和性能監控提供了平臺。基于數字孿生的模型和仿真分析結果，決策者可以根據實際情況做出精確和迅速的決策。基于數字孿生預測和優化物理系統的運行狀態，提高設備的效率和可靠性。數字孿生還為設備維護和故障排除提供指導，減少停機時間和維修成本。

通過數字孿生技術，可以實現對復雜物理系統的實時監測、預測和優化。它提供了一種高度可視化和交互式的環境，幫助決策者更好地理解、分析和管理物理系統。數字孿生不僅在工業領域有廣泛的應用，還對于城市規劃、交通管理和醫療保健等領域具有潛力。在未來，數字孿生將持續發展，并對各行各業的創新和進步發揮重要作用。

1.3 技術特點

根據數字孿生的解釋和定義，總結了數字孿生的以下技術特點：

（1）實時反射。數字孿生中存在2個空間：物理空間和虛擬空間。虛擬空間是物理空間的真實反映，能夠與物理空間保持超高的同步性和保真度。

（2）互動與融合。這一特點可以從3個方面來解釋：

① 物理空間的相互作用和匯合。數字孿生是一種全流程、全要素、全服務的集成。這樣，物理空間中各個階段產生的數據就可以相互連接。

② 歷史數據和實時數據之間的相互作用和融合。數字孿生數據更全面。它不僅依賴于歷史經驗信息，還能實時收集所有部署系統的數據。因此，通過收斂合并可以對數據進行更深入的挖掘和更充分的利用。

③ 物理空間和虛擬空間之間的相互作用和匯合。在數字孿生中，物理空間和虛擬空間并不是隔離的。兩個空間之間存在平滑的連接通道，使其易于相互作用［4］。

（3）自我進化。數字孿生可以實時更新數據，通過虛擬空間與物理空間的并行比較，使虛擬模型不斷改進，這也是數字孿生作為新興數字技術最具競爭力的優勢之一，通過不斷迭代進化逐漸逼近結構理想最優解［5］。

2 數字孿生技術在軌道交通智能建造中的應用發展

在過去的幾十年里，傳統的鐵路行業發生了巨大的變化，從一個由國家運營商組成的領域變成了一個國際競爭的領域。競爭形勢的變化迫使各國尋求新的創新機遇——傳統建造模式已經不再能夠滿足工程各方要求。

數字孿生技術在智能制造領域被認為是一種實現制造信息世界與物理世界交互融合的有效手段。軌道工程中，數字孿生技術的應用目標是實現工程建設的全壽命周期、全要素以及參建各方的信息化、數字化、可視化以及智能化。在物聯網、大數據、云計算、人工智能等技術的發展推動下，并在不同信息系統上進行數據共享和協同運行，實現互聯協同、智能生產、決策輔助等功能。軌道交通智能建造各業務板塊都可根據其業務特點和業務需求，采用先進的信息化技術，實現本領域數字孿生技術的典型應用，從而提升作業效率和作業質量。

目前，受技術手段的限制，數字孿生技術在軌道工程一個完整的生命周期中實施應用難以實現，但是在生命周期的某一階段已經有了一定程度的應用。為此，本文從設計、生產、施工和運維4個階段對數字孿生技術在軌道交通智能建造中的應用展開研究。

2.1 規劃設計

數字孿生技術可以通過建立軌道的虛擬模型，模擬和評估軌道的性能特征。通過結合地理信息系統（GIS）數據、氣象數據、交通流量等信息，數字孿生可以預測軌道在不同運營條件下的性能表現，如列車運行穩定性、疲勞壽命和振動特性等。這有助于工程師評估不同軌道設計變量（如軌道幾何、材料和固定方式）對性能的影響，以制定最佳的設計策略。

通過數字孿生技術，工程師可以在虛擬環境中進行軌道設計的仿真和優化。數字孿生可以利用軌道材料和固定方式、地形和氣象數據，模擬軌道在不同運行條件下的響應、疲勞壽命和維修需求。工程師可以通過觀察和分析這些仿真結果，針對不同設計方案進行比較和優化，最大程度地提高軌道的性能和安全性。

數字孿生可以在列車與軌道之間的相互作用上起到關鍵作用。通過模擬列車-軌道系統的動力學行為和振動特性，數字孿生可以提供有關列車行駛的運行參數和軌道的響應信息。這有助于設計和優化列車與軌道之間的匹配性，最大程度地減少振動、摩擦和噪音，從而提高列車的運行平穩性和乘客舒適度。

數字孿生在軌道設計方面的應用可以提供性能評估、仿真和優化、列車-軌道系統優化的支持，可以幫助工程師制定更優化、可持續的軌道設計方案，并提高軌道設施的性能、安全性和可靠性。盡管目前數字孿生在軌道前期設計方面的應用案例相對較少，但其在軌道規劃設計中的潛力是不可忽視的，主要原因是數字孿生技術在國內的認知水平還相對較低，并需要克服一些技術難題。

2.2 加工生產

在生產方面，數字孿生能夠實時監測和控制復雜的生產過程，并通過及時調整來優化過程［6］。Zheng［7］等開發了一個框架，用于在生產線的產品生命周期用例中實現數字孿生，解決了真實和虛擬空間的交互以及信息處理的連接層。他們將這些功能總結為數據存儲、處理和映射，構成了數字孿生框架的核心。Jiang［8］等專注于開發一種實現數字孿生的框架，以滿足生產和物流同步運行的要求。在此過程中，他們的目標是將數字孿生的服務功能與產品服務系統相結合。

數字孿生技術可以建立軌道交通生產工藝的虛擬模型，并進行仿真和優化。通過模擬不同流程和工藝參數的變化，可以評估生產效率、資源利用率和產品質量等指標，并優化生產過程以實現最佳結果。通過數字孿生技術，可以提前預測生產線上的潛在問題，并進行調整和優化，提高生產線的運行效率和產品質量。

通過在軌道設備上安裝傳感器，可以實時監測設備的工作狀態和健康狀況。數字孿生技術可以將傳感器數據與模型進行結合，實現設備的遠程監測和預測性維護。基于模擬和數據分析，可以提前識別潛在故障，并采取相應的維護預防措施，避免設備故障造成生產中斷。

在供應鏈管理和協同生產方面，數字孿生技術可以構建整個軌道交通供應鏈的虛擬模型，并集成不同環節的數據。通過可視化和實時數據分析，可以追蹤和優化物料的流動，提高供應鏈的可靠性和效率。此外，數字孿生還可以促進各環節之間的協同合作，實現實時的信息共享和溝通，減少生產中的物料短缺和延誤等問題。

同時數字孿生可以幫助軌道交通生產企業對資源進行有效管理和規劃。通過整合生產數據、供應鏈數據和市場需求數據，數字孿生技術可以提供全面的資源情況分析，包括原材料、設備和人力資源等。基于這些數據和模型，可以進行生產計劃的優化和調整，以適應市場需求和資源約束，確保生產的高效運行和滿足客戶需求。

數字孿生在軌道交通生產方面的應用可以提高生產效率、優化資源利用和提高質量，實現智能化和可持續的生產。通過數字孿生技術，軌道交通生產企業可以實現更高效、靈活和可靠的生產運營，為行業的發展和競爭提供有力支持。

2.3 施工管理

數字孿生在軌道施工管理方面的應用可以提供實時監測、仿真和決策支持，以提高軌道施工的效率、質量和安全性。

通過數字孿生技術，可以在虛擬環境中建立軌道施工的動態模型，用于跟蹤和管理施工進度。通過結合實時監測數據、物料供應鏈信息和施工進度計劃，數字孿生可以提供實時的進度信息和預測，以幫助項目經理跟蹤施工進展，及時識別潛在的延誤和沖突，并采取相應的措施解決問題。

針對施工資源管理，數字孿生可以對軌道施工過程中的資源進行模擬和優化管理。它可以預測施工資源的需求，如人員、機械設備和材料，并優化資源的分配和調度。通過模擬不同方案的資源使用情況，數字孿生可以幫助項目經理優化施工過程，提高資源利用效率，減少浪費和成本，并確保施工進度和質量的達成。

在施工安全管理方面，通過數字孿生技術，可以模擬和預測軌道施工過程中的安全風險和潛在事故，可以根據施工計劃、工程數據和安全規范，模擬施工場景，并進行安全性評估。它可以識別潛在的沖突點、危險區域和安全隱患，并提供針對性的安全措施和培訓方案。通過數字孿生技術的支持，可以最大程度地降低施工過程中的事故風險，保障施工人員的安全。

數字孿生技術可以為施工管理人員提供實時的決策支持。通過模擬和分析不同決策方案的效果，數字孿生可以幫助人員進行預測、優化和驗證。例如，模擬不同的工藝流程、施工順序或施工方法，并提供性能、質量和成本方面的預測結果，以幫助決策者作出明智的決策。

2.4 運營維護

鐵路運營方的主要目標是不斷優化鐵路網絡的運營和維護系統，同時確保用于維護管理成本最少。數字孿生模型被認為是下一個技術和數字突破，使運營商能夠有效地利用資源來維護鐵路基礎設施，為運營商提供了所需的網絡健康所有關鍵方面的統一視圖，因此可以輕松地管理實時決策；還有助于在未來為優化網絡性能而采取的預防性和數據驅動決策更加準確。

在整個生命周期中，數字孿生技術可以為軌道運維帶來很多好處［9］。在航天工業中，通過整合歷史經驗和傳感器數據，將其與數字孿生技術相結合，可以改進飛機使用年限以及增強維護預測精準度，進以取代常規使用的實時監測方法。然而，上述的優點并不局限于航空航天工業，鐵路行業同樣適用［10］。

為了適應鐵路網絡和基礎設施現代化的需求，必須對相關部件結構進行專業的運營監控和預測性維護。基于數據驅動的評估以及模擬和預測，對未來事件的早期預測可以優化操作和維護，提出對應預防措施，并規避病害事故帶來的額外支出。

隨著列車運營速度的提高和軸重的增大，鐵路運輸向科學研究提出一系列挑戰，其中輪軌滾動接觸疲勞損傷就是最復雜的問題之一，其被視為鐵路更換、維護、故障和安全問題的主要原因。數字孿生技術的好處之一就是是否對鋼軌進行維護取決于預測技術條件而不是常規檢測手段，因此可以采用預測性維護［11］。有學者提出了一種基于數據驅動的方法來對軌道結構進行養護維修，這種系統依賴于軌檢車對軌道的近似實時監控，通過傳感器獲得軌檢數據，再進行預處理，以供系統基于機器學習算法進行維護預 測［12］。數據驅動的基石就是海量數據，這些數據必須來自傳感器或數字模擬，由于物理傳感器存在測得數據量不足等局限性，為了彌補傳感器的不足，可以使用數字建模來生成可用于預測性維護的額外傳感器數據，同時也有利于應對測試在常規操作中無法測試的各種嚴峻情況。

同時鐵路車輛在高速運行過程中，車輪在振動過程上下運動，可能會發生橫向相對位移而導致脫軌，而車輛脫軌風險通常通過輪對垂直力與橫向力之比或輪重減載率來評估，這些參數只能采用測力輪對來測量，再通過多體動力學仿真進行模擬。有學者針對脫軌風險系數預測展開研究，通過數字孿生實現了一個代理模型，該模型具有大量多體動力學數值程序和機器學習模型的結果，以預測列車瞬時脫軌風險［13］。與不涉及數據同步的數字模型或需要從物理列車到列車模型的單向數據傳輸的數字影子不同，數字孿生涉及動態模型和物理實體之間的數據傳輸閉環，列車模型和實體列車能夠實時交換信息并修改彼此的性能參數，從而實現數據協同作用，減少脫軌風險、能源消耗等。數字孿生模型的列車模型組件預測未來動態行為的能力受到可用計算能力的限制。

數字孿生在軌道運維方面的應用可以提供實時監測、預測性維護、故障分析和決策支持：可以幫助維護人員及時識別和解決問題，優化維護計劃和資源分配，提高軌道設施的可用性、可靠性和安全性。

3 分析與討論

3.1 數字孿生在軌道交通智能建造中的挑戰

數字孿生作為一種先進的技術方法，正在軌道交通智能建造領域嶄露頭角。然而，數字孿生在這一領域正面臨著一些挑戰。

（1）數據質量和一致性。數字孿生需要大量的數據來建立和維護模型，而數據的質量和一致性對數字孿生的準確性和有效性至關重要。然而，在實際應用中，數據的收集和整合可能受到限制。如今的鐵路網絡是由各種各樣的工具和測量設備來管理的。他們使用的軟件包、接口和數據是不同的。因此在整合各方數據方面面臨困難，且數據質量不高或存在不一致性的情況，這可能導致數字孿生模型不準確，影響其應用效果。

（2）復雜性和技術要求。數字孿生建模和應用涉及到多個學科和技術領域的知識，需要跨越工程、計算機科學、數學等領域。對于軌道交通智能建造業來說，建立和操作數字孿生模型需要專業的技術知識和專長。此外，數字孿生模型的建立和使用需要使用高性能計算和大數據分析技術，對計算資源和技術設施有一定的要求。而現有的計算資源與能力有限，大大限制了數字孿生普及與應用程度。

（3）成本和資源投入。建立和維護數字孿生模型需要大量的成本和資源投入，包括硬件、軟件、人力等。這對于一些資源有限或預算有限的組織和企業來說，可能是一個挑戰。因此，需要評估投入和回報之間的平衡，找到適合可行的實施策略。

（4）技術標準和互操作性。數字孿生涉及多個軟硬件系統和數據來源的集成，其中可能存在不同的技術標準和接口要求，目前數字孿生模型的建立方法并沒有一個統一的框架，確保各個系統之間的互操作性和數據交換的一致性是一項挑戰。需要建立統一的技術標準和規范，以促進不同系統之間的集成和信息共享，確保各個平臺接口之間數據有效互通。

（5）建模精度和復雜性。數字孿生模型需要準確地反映實際的軌道交通系統和建筑結構，這對建模的精度和復雜性提出了較高的要求。特別是對于大型和復雜的軌道交通系統來說，建立一致、準確和可信的數字孿生模型是一個挑戰。需要合適的建模方法和工具來處理系統的復雜性。

（6）不確定性處理。在軌道交通智能建造中，許多因素都存在不確定性，例如材料特性、環境條件和人員行為等隨機因素。數字孿生模型在處理這些不確定性時可能面臨挑戰，需要采用適當的建模和分析方法來考慮不確定性，并提供可靠的結果和預測。

（7）模型驗證。數字孿生模型在建立之后需要進行驗證，以確保其準確性和可靠性。這需要開發相應的驗證方法和評估指標，并進行實地測試和對比分析。然而，在實踐中驗證數字孿生模型可能會受到資源、時間和操作限制，這可能限制了模型的魯棒性和適用性。

（8）應用案例較少。在工業4.0工具中，數字孿生是一種趨勢方法。雖然近年來數字孿生已經流行，引起了工業界和科學界的高度關注，但最相關的數字孿生應用經驗主要來自特定行業，如航空航天和制造業，很少有實例應用于已建成基礎設施，在建造過程中完全實現數字孿生的案例非常罕見。

總體而言，數字孿生在軌道交通智能建造中的應用潛力巨大，可以提高建造和維護效率和質量。然而，要充分發揮數字孿生的優勢，需要克服一些技術、管理和組織上的挑戰，并不斷改進和創新。通過持續的研究和實踐，可以逐漸解決這些問題，并在軌道交通行業實現數字孿生的成功應用。

3.2 發展方向及展望

數字孿生在鐵路智能建造業的發展方向是非常廣闊且潛力巨大的。

（1）全生命周期管理。數字孿生可以實現對鐵路建造項目從規劃設計階段到施工、運營和維護階段全生命周期的管理。通過數字孿生模型，可以集成各類數據和信息，包括地理信息、施工方案、設備和材料信息等，以支持項目的決策和優化。這可以減少建造過程中的風險和變更，并提高項目交付質量和效率。

（2）智能化施工和監控。數字孿生可以應用于鐵路建造項目中的施工管理和監控。通過數字化建造場景和傳感器技術，可以實時監測施工過程的狀態和進展，并進行智能化的調度和協調。例如，實時追蹤設備和人員的位置和工作狀態，優化施工流程，提高安全性和效率。

（3）虛擬培訓和協作。數字孿生可以用于提供虛擬培訓和協作環境，以支持鐵路建造工人和管理人員的培訓和協作。通過數字孿生模型和虛擬現實技術，可以創建逼真的建造場景，并模擬不同的施工任務和操作。這有助于提高工人的技能和安全意識，降低培訓成本和風險。

（4）數據驅動決策和優化。數字孿生可以提供大量的數據和信息，支持鐵路智能建造業的決策和優化。通過數據分析和建模，可以識別潛在的問題和風險，并預測建造和運營中的性能和需求。這有助于制定更有效的施工計劃、資源管理和維護策略，提高項目和系統的整體性能。使用智能傳感器和物聯網技術，數字孿生可以實時監測和收集大量的工程和設備數據。這些數據可以被用于實時分析和反饋，幫助優化施工方案和預測潛在問題，從而提高工程質量和安全性。數字孿生還可以促進鐵路建設領域的協同合作和信息共享，通過建立云平臺和數據共享機制，實現不同部門和企業之間的無縫協作，提高整體施工效率。

（5）創新技術整合。隨著物聯網、人工智能和大數據等技術的不斷進步，數字孿生可以與這些創新技術相結合，推動鐵路智能建造業的創新和發展。例如，通過與無人機、機器人和自動駕駛等技術的集成，可以實現自動化的勘測、施工和監測，提高安全性和效率。還可以利用人工智能和機器學習技術，數字孿生可以分析海量數據，發現隱藏的模式和規律，進一步優化施工工藝、資源配置和運營策略。這樣的智能決策支持系統有助于提高鐵路智能建造的效率和可持續性。再者數字孿生與虛擬現實（VR）和增強現實（AR）的融合，有助于實現更直觀、沉浸式的建造場景模擬和人機交互體驗。工程師和施工人員可以通過虛擬現實技術參與建造過程，進行訓練和規劃，減少人為失誤和事故風險。

總體而言，數字孿生將大大改善鐵路智能建造業的效率、可靠性和可持續性。通過數字化和智能化的方法，鐵路建造項目可以更加高效地進行規劃、設計、施工和運營，并有效地管理和維護，從而提供更安全、可靠和環保的鐵路系統。

4 結論

數字孿生在軌道交通智能建造業中展現出巨大的潛力，其在軌道交通智能建造業中的應用研究將對未來的軌道交通建設和運營產生重要影響。它不僅能夠提升工程效率、降低成本，還可以改善施工質量、優化資源利用，甚至預測和避免潛在的故障和事故。數字孿生技術的普及將推動軌道交通建設向更智能、可持續的方向發展。然而，數字孿生在軌道交通智能建造業中的應用也面臨一些挑戰。例如，數據收集、隱私和安全性等問題需要得到妥善解決；技術標準和規范的建立需要加強；以及組織文化和管理體系的適應性調整等。未來研究可著重關注數字孿生技術在軌道交通智能建造領域的持續推進。將更多的智能傳感器和物聯網技術引入建造過程，提高數據的準確性和時效性。同時，結合人工智能和機器學習技術，實現對大數據的深度分析和智能決策，進一步優化軌道交通建造的效率和質量。此外，還應加強各方之間的協同合作和信息共享，建立起全球范圍內的數字孿生平臺和數據標準，加快推動數字孿生技術在軌道交通智能建造業的大規模應用。總之，數字孿生在軌道交通智能建造業中的應用研究具有重要的意義和廣闊的發展前景。本研究為相關領域的學術界和業界提供了有價值的參考和啟示，同時也為相關研究的深入探索和實踐提供了方向和指導。