基于数字孪生和混合现实的装备结构静力试验智能监测方法
来源：计算机集成制造系统杂志2025年第12期北京时间：
作者：倪晨君, 高天贺, 夏秋实, 田阔
单位：大连理工大学工程力学系
摘要：为了在试验中实时监测结构力学性能变化,保障试验的安全加载,提出了一种基于数字孪生和混合现实的装备结构静力试验智能监测方法。通过实时融合仿真分析结果与传感器测点结果,构建包含全场力学响应的数字孪生模型;基于非侵入式降阶方法构建试验件的降阶模型,保障数字孪生模型的实时更新;基于混合现实技术将数字孪生模型映射至真实试验场景中,进行实时渲染并开展智能交互监测。以复杂加筋壳轴压试验为例开展了试验验证,与传统监测方法进行对比,监测效率提升了3个数量级、保障了监测实时性,监测范围突破了有限测点限制、实现了全场监测,通过全过程的语音控制和智能交互,显著提升了静力试验监测效果和智能化水平。
关键词：数字孪生,混合现实,模型降阶,静力试验,智能监测
基金资助：国家重点研发计划资助项目(2022YFB3404700);辽宁省人工智能领域科技重大专项资助项目(2023020702-JH26/101)。
