其中 ， PE表示物理实体 ， VE表示虚拟实体 ， Ss表示服务 ， DD表示孪生数据 ， CN表示各组成部分间的连接 。 根据上式 ， 数字孪生五维模型结构如下图所示 。
数字孪生五维模型能满足上节所述数字孪生应用的新需求 。 首先 ， 是一个通用的参考架构 ， 能适用不同领域的不同应用对象 。 其次 ， 它的五维结构能与物联网、大数据、人工智能等New IT技术集成与融合 ， 满足信息物理系统集成、信息物理数据融合、虚实双向连接与交互等需求 。 再次 ， 孪生数据（DD）集成融合了信息数据与物理数据 ， 满足信息空间与物理空间的一致性与同步性需求 ， 能提供更加准确、全面的全要素／全流程／全业务数据支持 。
服务（Ss）对数字孪生应用过程中面向不同领域、不同层次用户、不同业务所需的各类数据、模型、算法、仿真、结果等进行服务化封装 ， 并以应用软件或移动端App的形式提供给用户 ， 实现对服务的便捷与按需使用 。 连接（CN）实现物理实体、虚拟实体、服务及数据之间的普适工业互联 ， 从而支持虚实实时互联与融合 。 虚拟实体（VE）从多维度、多空间尺度、及多时间尺度对物理实体进行刻画和描述 。
三、数据驱动与物理模型融合的状态评估对于机理结构复杂的数字孪生目标系统 ， 往往难以建立精确可靠的系统级物理模型 ， 因而单独采用目标系统的解析物理模型对其进行状态评估不能获得最佳的评估效果 ， 采用数据驱动的方法利用系统的历史和实时运行数据 ， 对物理模型进行更新、修正、连接和补充 ， 充分融合系统机理特性和运行数据特性 ， 能够更好地结合系统的实时运行状态 ， 获得动态实时跟随目标系统状态的评估系统 。 目前数据驱动与解析模型相融合的方法主要有两种思路 ， 一种是以解析模型为主 ， 利用数据驱动的方法对解析模型的参数进行修正；另一种是将两种方法并行使用 ， 最后依据两者输出的可靠度进行加权 ， 得到最后的评估结果 。 但以上两种方法都缺少更深层次的融合和优化 ， 对系统机理和数据特性的认知不够充分 ， 融合时应对系统特性有更深入的理解和考虑 。
目前数据与模型融合的难点在于两者原理层面的融合与互补 ， 如何将高精度的传感数据统计特性与系统的机理模型合理、有效地结合起来 ， 获得更好的状态评估与监测效果 ， 是亟待考虑和解决的问题 。 无法有效实现物理模型与数据驱动模型的结合 ， 也体现在现有工业复杂系统和装备复杂系统全寿命周期状态无法共享 。
全生命周期内的多源异构数据无法有效融合 ， 现有对数字孪生的乐观前景大都建立在对诸如机器学习、深度学习等高复杂度、高性能的算法基础上 ， 预期利用越来越多的工业状态监测数据构建数据或数学模型 ， 借以替代难于构建的物理模型 ， 但如此会带来对象系统过程或机理难于刻画、所构建的数字孪生系统表征性能受限等问题 。 有效提升或融合复杂装备或工业复杂系统前期的数字化设计及仿真、虚拟建模、过程仿真等 ， 进一步强化考虑复杂系统构成和运行机理、信号流程及接口耦合等因素的仿真建模 ， 是构建数字孪生系统必须突破的瓶颈 。
四、全生命周期数据管理复杂系统的全生命周期数据存储和管理是数字孪生系统的重要支撑 ， 采用云服务器对系统的海量运行数据进行分布式管理 ， 实现数据的高速读取和安全冗余备份 ， 为数据智能解析算法提供充分可靠的数据来源 ， 对维持整个数字孪生系统的运行起着重要作用 。 通过存储系统的全生命周期数据 ， 可以为数据分析和展示提供更充分的信息 ， 使系统具备历史状态回放、结构健康退化分析以及任意历史时刻的智能解析功能 。 海量的历史数据同时还为数据挖掘提供了丰富的样本信息 ， 通过提取数据中的有效特征、分析数据间的关联关系 ， 可以基于数据分析结果获得很多未知但却具有潜在利用价值的信息 ， 加深对系统机理和数据特性的理解和认知 ， 实现数字孪生体的超现实属性 ， 随着研究的不断推进 ， 全生命周期数据将持续为其提供可靠的数据来源和支撑 。
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