北京
摘要
航空装备作为现代军事与民用航空领域的核心设施，其系统高度复杂、服役周期长、可靠性要求严苛，对装备的研制与运维提出了严峻挑战。数字孪生技术为航空装备全生命周期管理提供了有效支撑，但传统数字孪生仍停留在静态表征层面，难以实现对装备复杂动态行为的深度认知、演化预测及干预决策。在此背景下，随着大模型、知识图谱与因果推理等认知技术兴起，认知数字孪生成为新一代的研究焦点。当前，认知数字孪生的成果多局限于局部特定场景，其理论体系亟需完善，缺乏面向航空装备复杂系统的统一架构。鉴于此，梳理了一种面向航空装备全生命周期管理的新型认知数字孪生框架，旨在厘清从状态映射到自主认知的范式跃迁路径。首先，归纳了数字孪生技术从虚实映射向智能认知演进的发展脉络，并分析了该演进趋势在航空领域的应用现状与迫切需求。其次，重点分析了由物理实体层、虚拟实体层、交互连接层与认知嵌入层构成的认知数字孪生框架，及其在全生命周期的认知赋能机制。随后，从实现方法角度归纳了各层级的研究现状和技术路径。针对当前航空装备数字孪生应用面临的关键挑战，结合大模型等新兴技术，展望了以深度理解、自主演化与可信决策为核心特征的认知数字孪生体系发展图景。
责任编辑：赵子祎
责任校对：恽海艳
审 核：张 彤
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