中国指挥与控制学会会刊 
军用机场作为国家关键基础设施,其运行安全直接关系国防和人民生命财产安全。机场道面是战争中极易遭到敌方打击与破坏的目标,它的破坏将极大地削弱空中力量的战斗力。因此,机场道面作为航空器起降和移动的重要区域,其维护和应急抢修工作就显得更加重要。现代战争中,机场道面遭袭概率高达67%[1]。传统抢修模式依赖人工勘察与经验决策,存在态势感知滞后、资源冲突率较高、响应速度慢、资源调配效率低、数据管理分散等一系列问题[2]。虽然人工制定针对机场道面抢修抢建的施工方案能够依据决策者的经验提升基础施工效率,但是由于决策者自身对机场道面总体毁损态势的掌控难以在短时间内实现系统化,很难对道面抢修过程中出现的进度、质量、成本等问题进行系统化考虑,进而影响机场道面抢修抢建的效率。且在机场道面应急抢修保障过程中需要有效的应急预案来指导工作,抢修面临特殊情况众多,应急预案无法全面涵盖,不能适应新情况和需求,可能会影响指挥控制环节的应对能力。对机场道面受损的毁伤评估缺少科学准确的评估方式,现实中存在事先准备不够充分等问题。
随着数字化技术的发展,数字孪生技术为解决这些问题提供了新的思路。数字孪生技术起源于20世纪90年代,随着人工智能、大数据、数据挖掘和云计算等新兴的信息技术的逐步推广,伴随这些技术而兴起的数字孪生技术亦在各相关垂直领域得到了更广泛的应用。其核心思想是通过虚拟模型实时映射物理实体,将物理世界与数字世界映射在一起,实现对物理系统的监控、分析和优化。在基础设施管理领域,数字孪生技术被广泛应用于桥梁、道路、建筑等场景。通过数字孪生技术的辅助,可以实现对上述基础设施的健康监测和寿命预期,从而提高维护效率。
1 基本思想
基于上述原因,针对机场道面态势掌控需求,建设基于多类型传感器的实时感知层并完成相应数据采集,在采集到的相关数据基础上构建机场道面的数字孪生模型,可以在战时为应急抢修指挥人员提供机场道面损毁情况的实时通报,协助指挥人员完成对机场道面毁损情况的总体态势掌握并做出高效决策。总体流程如图1所示。
2 基于数字孪生的态势分析策略
2.1 数字孪生五维模型
为了基于数字孪生技术构建完整的机场道面应急抢修保障指挥决策全流程模型,需要首先在机场道面数据(完好和遇袭态势下的数据)上搭建场景模型。完整的机场道面应急抢修需要经历毁伤评估、确定最小起降带、未爆弹排除、作业面清理、修复范围确定、切割破碎、飞散物回填、基层及面层施工、道面清扫、应急灯光、标志和飞机阻拦设施布置等阶段。其中,修复范围确定、飞散物回填、基层和面层施工为道面修复的关键环节,对机场道面应急抢修的总效率评估具有决定作用。
表1 数字孪生五维模型体系Tab.1 Digital twin five dimensional model system |
| 数字孪生五维模型 | 技术体系 | 具体内容 |
|---|---|---|
| 物理实体 | 数字孪生物理感知 与控制技术 | 测量技术、相关领域 专业技术 |
| 虚拟模型 | 数字孪生建模技术 | 模型构建、组装、融合、 验证、校正、管理 |
| 孪生数据 | 数字孪生数据管理技术 | 数据采集、传输、存储、 处理、融合、可视化 |
| 服务 | 数字孪生服务应用技术 | 服务生成、服务管理、 按需使用服务 |
| 交互连接 | 数字孪生连接技术 | 通信接口和协议技术、人机交互技术、 无线传感器网络、物联网其他技术 |
根据陶飞教授团队提出的数字孪生的五维模型,建立机场道面数字孪生五维模型应用示意图,包含物理实体层(传感器部署)、虚拟模型层(三维场景映射)、孪生数据层(实时数据传输)、服务层(智慧决策支持)、交互连接层(人机协同)等,如图2所示。
图2中,机场道面数字孪生模型通过五维架构实现物理场景与虚拟模型的动态交互,其中虚拟模型层通过轻量化三维场景实时映射道面毁损状态,为指挥决策提供直观支持。与通用数字孪生模型不同,本文针对军用机场道面应急抢修的高时效性需求,优化了虚拟模型轻量化流程(见下文3.1节)和动态调度算法(见下文3.2节),确保模型既能快速响应毁伤评估,又能支撑实时资源调度。
2.2 机场道面应急抢修保障指挥控制体系
基于数字孪生的机场道面态势分析方法为构建机场道面应急抢修保障指挥控制体系提供了可靠依据。机场道面应急抢修保障指挥控制体系主要包含如下功能:多类型传感器实施对机场道面态势数据的感知、视频为主的多源数据传输;工程机械装备数据采集、实时作业态势感知;工程机械指挥调度以及其他辅助功能(信息管理、数据统计、工作量统计和行动方案制定等)。分布式部署的各类型传感器终端采集发送机和其他装备数据,并对相关数据进行整理汇总,通过发布信息传输到平台后端服务器;平台端接收来自终端的多源数据,对数据进行融合、处理、分析和存储,待指挥人员依靠数据分析结果形成决策命令后,将决策命令传输到前端,完成对抢修机械设备的姿态调整和地形态势修正等任务要求。机场道面应急抢修保障指挥控制体系整体架构如图3所示。
2.3 数字孪生机场道面态势系统
要构建基于数字孪生的机场道面态势系统,在机场道面遭受损毁的情况下完整准确地掌握道面应急抢修保障态势,需要首先完成机场跑道总体监控系统的建设。根据数字孪生管理系统运行的逻辑关系和功能要素对系统架构进行设计,机场跑道总体监控系统可以按照感知层:部署机场环境数据传感器、机场道面数据传感器、机场道面视觉监控传感器等各类型传感设备;网络层:采用指挥专网,需具备保密性强、稳定性好、低延迟和海量设备连接等特性;数据层:负责处理传感器数据、视频数据、道面数据、毁损情况数据等;应用层:包含在数据层完成数据分析基础上构建的数字孪生道面系统、机场跑道监控系统和应急抢修指挥系统等各子系统来进行划分。机场跑道总体监控系统模型如图4所示。
数字孪生道面态势系统以前期构建的机场道面三维模型为重点,建立包含有跑道、联络道和滑行道等机场道面主要部分的三维数字模型。其中机场道面的展示形式采用三维多层结构。为了与机场道面真实场景实现一比一的完整映射,还需要在道面的每层结构中嵌入作为相关数据来源的传感器模型。在数字孪生道面态势系统中,基于各类型传感器(环境基本数据、道面视频等)反馈的实时信息,以及机场跑道总体监控系统中其他子系统共享的实时数据,可让应急抢修保障指挥人员实现机场道面信息查询、道面区域交通情况的可视化、道面遇袭毁损情况自动标定和人工标定、机场实时天气状态信息可视化等服务。尤其指挥人员在调用和指挥机场道面应急抢修机械群装备时,可以通过调取已接入机场跑道总体监控系统的应急抢修机械群装备和车辆的GPS信息,实现对应急抢修装备和车辆的实时追踪和轨迹回放。数字孪生道面态势系统与道面应急抢修调度的关联情况如图5所示。
3 功能实现
作为机场跑道总体监控系统的重要组成部分,机场道面实时态势系统需要在采集机场道面相关数据后,在数据分析的基础上完成数字孪生机场道面实时态势系统的构建。此数字孪生模型系统可为应急抢修保障指挥人员提供可靠的决策依据,完成对抢修机械群装备的合理和高效调度,提升机场道面应急抢修能力和效率。
3.1 数字孪生的三维模型轻量化处理
实现数字孪生机场道面实时态势系统,就需要构建机场道面和其他相关场景的实时三维场景,其中最为重要的就是对实时视频数据的采集、整理和融合。为了对机场当前各相关场景的实际物理状态进行实时反馈和流程渲染,就需要对数字孪生的三维模型进行轻量化处理。
中国舰船研究设计中心的胡凯等提出了对数字孪生中传统的Quadric Error Metrics(QEM) 算法的优化方法[11]。该文中提及,在保持模型轮廓及细节特征的基础上,可以使用三角片面法来实现用更少的模型替代原有的复杂模型,实现对机场三维模型网格简化的目的。而数字孪生技术所提及的传统QEM算法和开源框架 Threejs 的 SimplifyModifier 方法,都未能满足将模型实施简化后,仍可以保留细节特征的要求。
对机场道面毁损进行应急抢修保障指挥,需要对现有实时反馈的机场道面态势进行合理和有效的评估。因此将机场道面实时三维模型进行简化也是对尽快实施道面抢修流程的有力支持。对此,本文考虑将现有的QEM算法与指挥人员的态势评估过程相结合,实现数字孪生的三维模型轻量化处理。
因此,需要在新生成的顶点v'的基础上,建立顶点v'的误差矩阵Q完成二次误差计算,且误差矩阵为其各顶点的误差矩阵之和。
Q'=Q1+Q2+Q3
折叠三角形T的邻域三角形平均面积S会在折叠的过程中对折叠的质量产生影响,此过程需要结合邻域面积和正则度约束等条件予以完成。若折叠三角形T的邻域三角形S平均面积越小,那么会导致在折叠三角形T周围,形成具备密集特性的超量网格群落,则折叠三角形T在折叠后,对原有网格模型简化后的整体轮廓产生的影响也就越大。由此可知,邻域三角形面积小的折叠误差权重较大。邻接三角形平均面积为
ST=
其中,Ti 为邻域三角形,m为邻域三角形的数量。
在上述边缘折叠的过程中,通过一次三角形折叠,可以使网格减少的顶点和三角面数量比使用传统的边折叠减少得多。因此,三角形折叠的处理效率明显优于传统的边折叠。但是在通过三角形折叠进行网格中顶点和三角面消减的过程中,这种折叠模式会破坏原有模型的网格拓扑结构和关联信息,最直接的弊端就是容易造成原有模型的细节特征出现丢失的可能概率大大提升。考虑上述操作的潜在失误概率,在机场道面毁损评估中,除了基于数字孪生的模型数据外,还要在一定程度上依赖指挥人员在前期制定的机场抢修抢建施工方案决策,以及与决策相关的抢修机械群调度策略等。
因此,本文提出对数字孪生的三维模型进行轻量化处理,首先进行前置约束条件的配置,即让指挥人员以人机交互的形式完成弹坑点位标定。根据标定位置在系统中关联的参数,再将机场道面二维模型转换为实时三维场景,将指挥人员前期制定的机场抢修抢建施工方案决策、与决策相关的抢修机械群调度策略评估后的参数与现有三维场景进行融合,对未出现毁损的部分可以在维持其基本拓扑结构和信息的基础上,减少三维场景的相关细节特征渲染,达到三维模型轻量化处理的目的。上述三维模型的优化流程如图7所示。
通过调取开源数据库Sketchfab和TurboSquid等数据,首先完成对机场道面和相关模型的建模,构建能够反映机场道面情况和特征的数字孪生架构。相关模型三角面数量可由三维建模软件的统计功能完成数量统计。在通过使用改进的QEM算法进行机场道面的三维模型轻量化处理前,首先通过指挥人员在二维的机场道面毁损情况态势图上对毁损情况进行评估和毁损点进行标定,然后将经过指挥人员与系统交互处理后的道面数据图与机场道面三维态势模型进行数据融合,并使用改进的QEM算法对数据融合后的机场道面三维态势模型进行轻量化处理。按照上述流程的操作步骤,根据可视化需求和原始三维模型中的三角面数量,将机场道面三维模型所涉及的机场跑道毁损态势、维修机械、驻场飞机等模型分别简化至原模型精细化程度的10%,并与QEM算法、基于开源库 Threejs 的 SimplifyModifier算法、文献[11]中所提改进算法所形成的改进时间进行对比,其结果如表2所示。
表2 三角面网格简化时间对比实验结果Tab.2 Experimental results of simplifying triangular mesh over time |
| 算法 | 驻场飞机 三角面数量 (58 932) | 机械装备 三角面数量 (210 355) | 机场道面 三角面数量 (129 235) |
|---|---|---|---|
| QEM简化策略耗时 | 1.6 s | 4.0 s | 2.2 s |
| SimplifyModifier 简化策略耗时 | 1.0 s | 3.0 s | 1.7 s |
| 文[11]改进策略耗时 | 1.3 s | 3.5 s | 3.3 s |
| 本文策略耗时 | 1.1 s | 3.4 s | 1.5 s |
3.2 基于数字孪生机场道面态势系统的抢修抢建调度
在对毁损机场道面进行应急抢修保障作业过程中,需要提高作业工程量计算、作业群相关机械工程车辆与物资总量分析,以及人员配比计算等抢修抢建方案生成和综合作业的效率。传统方式是指挥人员在一线直接通过步话机或其他通信设备进行现场指挥,面临作业面危险系数大、抢修数据掌握不及时等问题。近些年来,随着通信技术的发展和通信装备水平的提升,采用无线电设备对抢修目标区域进行定位和实时汇总工程进度等数据,让指挥人员完成调度的新型方法也陆续出现。但是由于数字地图更新不及时,指挥人员较难统筹兼顾机场道面总体毁损和机械工程车辆和人员物资等调度的实时优化,仍然存在对抢修机械车辆和人员物资等调度不及时,毁损修复情况无法直观展示等问题,道面抢修作业的品质和效率亟待提升。
传统上,我们认为机械工程车辆和人员物资等的调度主要是一种事前和事中的决策。但是,不论是事前还是事中的决策,通常会因信息传递不畅通或不准确,或指挥人员的调度方法单一,缺乏总体观念,导致机械工程车辆出现空载、物资配置不及时、人员衔接不畅、甚至怠工等严重情况,各类型资源配置和调度不力带来的协同作业效率低的问题突出,最终影响整个道面应急抢修工程的效果。本文对基于数字孪生的机场道面态势分析策略进行了阐述,并讨论了数字孪生机场道面三维模型的轻量化方法。上述工作可以为基于数字孪生的机场道面态势分析系统下的应急抢修机械工程车辆和人员物资等的统一调度提供较好的理论支撑。
统一调度流程中,关于机械工程车辆调度优化问题,可通过如下目标函数完成:
其中,Ti 为第i 个毁损点的抢修时间,Ci 为车辆调度成本,dij 为车辆从点i到点j的距离,且公式(3)存在如下约束条件
$\left\{\begin{array}{ll} \sum_{j=1}^{m} x_{i j}=1, & \forall i \in \text { 毁损点集合 } \\ \sum_{i=1}^{n} y_{i k} \leqslant 1, & \forall k \in \text { 车辆集合 } \\ T_{i} \leqslant T_{\max }, & \text { 单点最大抢修时间限制 } \end{array}\right.$
其中,xij 为决策变量(车辆k是否可被调度至点i),yik为资源分配变量。
基于上述模型,数字孪生系统实时计算最优调度路径,并结合指挥人员标定的毁损优先级(见3.1节)动态调整资源分配,实现总抢修时间最小化。
在数字孪生机场道面态势分析系统中,机场道面毁损情况所包含的信息,如道面内弹坑的位置、数量、范围;未爆弹药的位置、数量和类型;道面及其他设施设备毁伤情况;应急起降带位置;抢修人员配属;机械工程车辆活动的安全区域等都可以直观地向指挥人员实时展示。通过对机场道面毁损总体态势的掌握,指挥人员可以通过参数配置,调取系统中预设的路径规划算法和工程进度预测算法等,完成对机械工程车辆在受损的机场道面上的安全移动路径规划,各毁损点应急抢修工程进度掌控,并及时对其他突发意外状况做出反应,如临时增派人手和更换不同类型的机械工程车辆进场施工等。基于数字孪生机场道面态势系统的指挥调度模式如图8所示。
在机场道面应急抢修工程作业中,指挥人员可以按照数字孪生机场道面态势系统对道面毁损情况完成全面评估,对工程任务量、作业类别等给出准确的判断,合理完成作业编组,并在此基础上,完成对机械工程车辆的统一配备,人员和物资调度的统一协调,避免功率浪费和调度失衡等问题,使整个工程施工过程保持较高的作业效率。在道面条件发生变化时,人们也能实时准确地掌握变动情况,重新调整对机械工程车辆的调度策略,让作业人员和车辆也能够动态调整作业进度,避免出现人工和资源的错配与浪费。
4 结束语
基于数字孪生技术的机场道面应急抢修保障态势分析策略,通过数字孪生建立机场道面物理场景与道面三维模型的精准映射关系。利用人-系统交互式前置优化的方法降低机场道面三维模型轻量化耗时,可使应急抢修保障态势分析利用实时迭代的机场道面毁损数据,向指挥人员提供机场道面毁损情况的全面态势反馈,使指挥人员在准确掌握道面毁损态势前提下,高效完成应急抢修机械工程车辆群的编组和调度,提出合理可靠的应急抢修施工方案,提高机场道面毁损应急抢修保障能力。