數(shù)字孿生模型評(píng)估規(guī)范II目 次前言 II引言 III范圍 1規(guī)范性引用文件 1術(shù)語(yǔ)和定義 1評(píng)估原則 1評(píng)估流程 2評(píng)估內(nèi)容 2概述 2精準(zhǔn)程度 2連接程度 3融合程度 3高效程度 4可編排程度 4智能程度 4可視化程度 5通用程度 5評(píng)估方法 6概述 6權(quán)重計(jì)算方法 6綜合評(píng)估方法 6評(píng)估結(jié)果判定 7評(píng)估實(shí)施要求 8基本要求 8評(píng)估實(shí)施 8編制評(píng)估報(bào)告 8文檔管理 8附錄A（資料性）評(píng)估指標(biāo)量化方法 9附錄B（資料性）評(píng)估指標(biāo)權(quán)重示例 16附錄C（資料性）數(shù)字孿生模型評(píng)估示例 18參考文獻(xiàn) 20PAGEPAGE10數(shù)字孿生模型評(píng)估規(guī)范范圍本文件是評(píng)估數(shù)字孿生的通用模型，主要適用于組織或機(jī)構(gòu)對(duì)所構(gòu)建的數(shù)字孿生模型質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估。規(guī)范性引用文件本文件沒(méi)有規(guī)范性引用文件。術(shù)語(yǔ)和定義下列術(shù)語(yǔ)和定義適用于本文件。數(shù)據(jù)data信息的可再解釋的形式化表示，以適用于通信、解釋或處理。[來(lái)源：GB/T5271.1—2000，1.1.2]孿生數(shù)據(jù)twindata設(shè)備、環(huán)境、人員等物理實(shí)體的屬性、狀態(tài)及行為等實(shí)況數(shù)據(jù)，或利用基于虛擬模型、智能算法、規(guī)律規(guī)則等生成的仿真數(shù)據(jù)。物理實(shí)體physicalentity數(shù)字孿生模型在物理世界中的實(shí)體對(duì)象。[來(lái)源：T/DZJN47—2021，3.4]數(shù)字孿生digitaltwin適用于可觀測(cè)制造元素的數(shù)字表示，能夠?qū)崿F(xiàn)元素與其數(shù)字同步。[來(lái)源：ISO23247-1:2021，3.1.4]數(shù)字孿生模型digitaltwinmodel評(píng)估原則系統(tǒng)性。通過(guò)綜合分析多維度指標(biāo)，構(gòu)建成統(tǒng)一、清晰，能夠反映數(shù)字孿生模型質(zhì)量的指標(biāo)體系?？茖W(xué)性。選擇客觀、真實(shí)反映數(shù)字孿生模型質(zhì)量水平的指標(biāo)，采集的數(shù)據(jù)應(yīng)準(zhǔn)確可靠，評(píng)估方法應(yīng)能有效支持模型質(zhì)量和價(jià)值的評(píng)估、分析和改進(jìn)。通用性?？紤]各領(lǐng)域數(shù)字孿生模型的實(shí)際應(yīng)用需求，通過(guò)總結(jié)歸納模型共性特征，形成數(shù)字孿生模型評(píng)估的通用標(biāo)準(zhǔn)?？刹僮餍浴Ｔu(píng)估指標(biāo)應(yīng)易于選取，評(píng)估數(shù)據(jù)應(yīng)易于采集、分析，評(píng)估方法應(yīng)便捷有效?？赏卣剐?。由于數(shù)字孿生技術(shù)的發(fā)展的持續(xù)性，評(píng)估條件會(huì)不斷更新變化，在標(biāo)準(zhǔn)框架穩(wěn)定前提下可對(duì)評(píng)估指標(biāo)、評(píng)估流程等進(jìn)行調(diào)整和修訂，實(shí)現(xiàn)不斷優(yōu)化和完善。評(píng)估流程圖1 數(shù)字孿生模型評(píng)估基本流程圖評(píng)估內(nèi)容概述A精準(zhǔn)程度靜態(tài)參數(shù)的精準(zhǔn)性靜態(tài)參數(shù)的精準(zhǔn)性主要包括下列內(nèi)容：能否按照靜態(tài)參數(shù)信息對(duì)數(shù)字孿生模型進(jìn)行檢索、定位。動(dòng)態(tài)參數(shù)的精準(zhǔn)性動(dòng)態(tài)參數(shù)的精準(zhǔn)性主要包括下列內(nèi)容：數(shù)字孿生模型表征物理實(shí)體位置、姿態(tài)、轉(zhuǎn)動(dòng)情況等動(dòng)態(tài)參數(shù)運(yùn)行信息的精準(zhǔn)程度；各個(gè)動(dòng)態(tài)參數(shù)應(yīng)能復(fù)現(xiàn)出物理實(shí)體的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和行為。各參數(shù)關(guān)聯(lián)的精準(zhǔn)性各參數(shù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系反映物理實(shí)體的運(yùn)行邏輯的精準(zhǔn)程度。反映物理實(shí)體的精準(zhǔn)性反應(yīng)物理實(shí)體的精準(zhǔn)性主要包括下列內(nèi)容：數(shù)字孿生模型應(yīng)能從幾何、行為和功能等方面完整精確地描述物理實(shí)體的特征屬性；數(shù)字孿生模型在運(yùn)行過(guò)程中，應(yīng)能通過(guò)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確反映物理實(shí)體的變化。連接程度模型與物理實(shí)體的連接程度模型與物理實(shí)體的鏈接程度主要包括下列內(nèi)容：數(shù)字孿生模型與物理實(shí)體之間的連接應(yīng)實(shí)時(shí)同步；在對(duì)數(shù)字孿生模型的仿真結(jié)果進(jìn)行操作時(shí)，應(yīng)能實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體的同步控制。模型之間信息交互共享能力模型之間信息交互共享能力主要包括下列內(nèi)容：當(dāng)外部環(huán)境變化時(shí)，數(shù)字孿生模型應(yīng)能從其他數(shù)字孿生模型中及時(shí)準(zhǔn)確地獲取信息；數(shù)字孿生模型與其他數(shù)字孿生模型之間應(yīng)能進(jìn)行信息的實(shí)時(shí)共享與同步。模型與服務(wù)連接的有效性模型與服務(wù)鏈接的有效性主要包括下列內(nèi)容：數(shù)字孿生模型與服務(wù)對(duì)象之間應(yīng)及時(shí)有效連接，以便準(zhǔn)確監(jiān)控、仿真；數(shù)字孿生模型應(yīng)能利用連接服務(wù)對(duì)象反饋數(shù)據(jù)來(lái)保證自身的時(shí)效性。模型與孿生數(shù)據(jù)連接的有效性模型與孿生數(shù)據(jù)鏈接的有效性主要包括下列內(nèi)容：融合程度虛實(shí)數(shù)據(jù)交互的融合程度虛擬數(shù)據(jù)交互的融合程度主要包括下列內(nèi)容：數(shù)字孿生虛擬模型與物理實(shí)體之間的數(shù)據(jù)交互具有統(tǒng)一的交互形式；模型多維特征的融合程度模型多維特征的融合程度主要包括下列內(nèi)容：（的多維特征融合的程度；各個(gè)數(shù)字孿生模型的多維特征實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)融合的效果。多維子模型的決策融合程度多維子模型的決策融合程度主要包括下列內(nèi)容：數(shù)字孿生多維度子模型生產(chǎn)的決策方案與服務(wù)決策方案能夠融合；在融合多維度子模型和服務(wù)功能的決策方案后，數(shù)字孿生系統(tǒng)應(yīng)輸出一致的決策方案。高效程度模型的輕量化程度模型的輕量化程度主要包括下列內(nèi)容：數(shù)字孿生模型應(yīng)用過(guò)程對(duì)帶寬和算力的占用程度；數(shù)字孿生的幾何、物理等模型應(yīng)輕量高效；描述物理實(shí)體操作行為、隨機(jī)行為、演化行為等的行為模型應(yīng)輕量高效；描述物理實(shí)體運(yùn)行邏輯、參數(shù)演化規(guī)律以及參數(shù)關(guān)聯(lián)關(guān)系等的規(guī)則模型應(yīng)輕量高效。模型執(zhí)行的高效程度模型執(zhí)行的高效程度主要包括下列內(nèi)容：數(shù)字孿生模型執(zhí)行仿真、推演和預(yù)測(cè)等服務(wù)的效率高低程度；數(shù)字孿生模型執(zhí)行數(shù)據(jù)處理、知識(shí)挖掘、預(yù)測(cè)優(yōu)化等服務(wù)的效率高低程度。模型運(yùn)行的高效程度模型運(yùn)行的高效程度主要包括下列內(nèi)容：數(shù)字孿生幾何、物理、行為、規(guī)則等子模型的運(yùn)行效能應(yīng)滿足系統(tǒng)正常運(yùn)行的要求；數(shù)字孿生的多維度子模型應(yīng)具備并行運(yùn)行能力?？删幣懦潭饶Ｐ偷目烧{(diào)整性模型的可調(diào)整性主要包括下列內(nèi)容：數(shù)字孿生模型應(yīng)能根據(jù)具體業(yè)務(wù)需求調(diào)整模型相關(guān)參數(shù)；數(shù)字孿生模型中的動(dòng)態(tài)模型應(yīng)能根據(jù)物理實(shí)體結(jié)構(gòu)的變化，隨時(shí)調(diào)整模型結(jié)構(gòu)。模型的可擴(kuò)展性模型的可擴(kuò)展性主要包括下列內(nèi)容：當(dāng)業(yè)務(wù)需求發(fā)生變化時(shí)，數(shù)字孿生動(dòng)態(tài)模型冗余的結(jié)構(gòu)、內(nèi)容或功能應(yīng)能刪減。模型的可重構(gòu)性模型的可重構(gòu)性主要包括下列內(nèi)容：數(shù)字孿生動(dòng)態(tài)模型應(yīng)能圍繞具體的業(yè)務(wù)與其他數(shù)字孿生模型進(jìn)行重構(gòu)；數(shù)字孿生動(dòng)態(tài)模型的架構(gòu)應(yīng)能在拆解后，再次進(jìn)行聚合；數(shù)字孿生動(dòng)態(tài)模型的各組成部分應(yīng)可用于構(gòu)建新的數(shù)字孿生模型。智能程度模型的自適應(yīng)能力模型的自適應(yīng)能力主要包括下列內(nèi)容：數(shù)字孿生模型在一定運(yùn)行環(huán)境條件下，應(yīng)能自主適應(yīng)任務(wù)需求、運(yùn)行環(huán)境以及自身功能的變化；數(shù)字孿生模型在受到外界信號(hào)干擾情況下，應(yīng)繼續(xù)按照物理實(shí)體的運(yùn)動(dòng)規(guī)則運(yùn)行。模型的自學(xué)習(xí)能力模型的自學(xué)習(xí)能力主要包括下列內(nèi)容：數(shù)字孿生模型應(yīng)具有根據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀情況對(duì)其發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)預(yù)警的能力。模型的自我控制能力模型的自我控制力主要包括下列內(nèi)容：數(shù)字孿生模型需要人工操作配合才能正常運(yùn)行的程度；可視化程度物理實(shí)體的可視化物理實(shí)體的可視化主要包括下列內(nèi)容：數(shù)字孿生模型各參數(shù)應(yīng)能以三維圖像等方式全面地展示物理實(shí)體的多維度屬性；數(shù)字孿生模型應(yīng)能實(shí)時(shí)展示物理實(shí)體的運(yùn)行狀態(tài)。模型結(jié)構(gòu)的直觀性模型結(jié)構(gòu)的直觀性主要包括下列內(nèi)容：數(shù)字孿生模型的結(jié)構(gòu)應(yīng)能直觀反映物理實(shí)體的結(jié)構(gòu)；數(shù)字孿生模型的多個(gè)參數(shù)應(yīng)能直觀反映多維度子模型的關(guān)聯(lián)關(guān)系。模型運(yùn)行的直觀性模型運(yùn)行的直觀性主要包括下列內(nèi)容：數(shù)字孿生模型運(yùn)行過(guò)程應(yīng)能直觀反映物理實(shí)體的全局運(yùn)行狀態(tài)和過(guò)程細(xì)節(jié)；三維圖形應(yīng)能按照孿生模型參數(shù)數(shù)據(jù)的變化而隨動(dòng)。模型演化過(guò)程的直觀性模型演化過(guò)程的直觀性主要包括下列內(nèi)容：：數(shù)字孿生模型的演化過(guò)程應(yīng)能預(yù)測(cè)物理實(shí)體未來(lái)的運(yùn)行狀態(tài)；數(shù)字孿生模型的演化過(guò)程應(yīng)能反映出物理實(shí)體的運(yùn)行規(guī)律。通用程度模型格式的一致性模型格式的一致性主要包括下列內(nèi)容：數(shù)字孿生模型及各個(gè)子模型的格式應(yīng)符合通用標(biāo)準(zhǔn)要求；數(shù)字孿生模型及各個(gè)子模型的格式應(yīng)能進(jìn)行解析。模型參數(shù)量單位的一致性模型參數(shù)量單位的一致性主要包括下列內(nèi)容：數(shù)字孿生模型參數(shù)的單位應(yīng)符合國(guó)際單位制；數(shù)字孿生模型的參數(shù)應(yīng)有利于用戶轉(zhuǎn)換、解析；同一套數(shù)字孿生模型參數(shù)的單位應(yīng)保持一致。模型數(shù)據(jù)接口的標(biāo)準(zhǔn)化模型數(shù)據(jù)接口的標(biāo)準(zhǔn)化主要包括下列內(nèi)容：系統(tǒng)內(nèi)多個(gè)數(shù)字孿生模型的接口應(yīng)具有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)；任意數(shù)字孿生模型之間應(yīng)能通過(guò)數(shù)據(jù)接口進(jìn)行數(shù)據(jù)交互連接；數(shù)字孿生模型應(yīng)通過(guò)接口與其他數(shù)字孿生模型進(jìn)行組裝操作。模型之間的兼容性模型之間的兼容性主要包括下列內(nèi)容：各個(gè)數(shù)字孿生模型之間應(yīng)能相互配合、穩(wěn)定地工作；在數(shù)字孿生模型中增加業(yè)務(wù)場(chǎng)景，應(yīng)用時(shí)出現(xiàn)故障的概率；各個(gè)數(shù)字孿生模型一起運(yùn)行時(shí)，出現(xiàn)頻繁崩潰、卡死等問(wèn)題的概率。評(píng)估方法概述權(quán)重計(jì)算方法（G1法（Delphi法綜合評(píng)估方法通則建立評(píng)價(jià)因素集設(shè)數(shù)字孿生模型各個(gè)維度的評(píng)價(jià)因素集為U，U孿生模型評(píng)估指標(biāo)體系的第i個(gè)評(píng)價(jià)因素集。建立綜合評(píng)價(jià)集

(u1,u2,,um)，其中ui(i1,2,,m)為數(shù)字專家對(duì)數(shù)字孿生模型評(píng)價(jià)結(jié)果的集合用VV,v3,v4,v5)，其中v2v3v4v5分別表示“優(yōu)秀、良好、一般、較差、很差”。建立單維度模糊評(píng)價(jià)矩陣若數(shù)字孿生模型評(píng)估指標(biāo)體系中，第i個(gè)評(píng)價(jià)維度第j個(gè)指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)集V中第1個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)的隸屬度為，則第jRij

,

,,

)，其中nr

1。則數(shù)字孿生模1ijn型評(píng)估第i個(gè)評(píng)價(jià)維度組成的模糊綜合評(píng)價(jià)矩陣為公式（11ijnri11 r r r Ri21

i

i2n

…………（1）i r r r 式中：

ij2

ijnRi——第i個(gè)維度的模糊綜合評(píng)價(jià)矩陣；rijn——第i個(gè)維度第j個(gè)指標(biāo)的模糊評(píng)價(jià)值。建立綜合評(píng)估模型根據(jù)單個(gè)維度評(píng)價(jià)矩陣?和該維度的指標(biāo)權(quán)重向量??，構(gòu)建單個(gè)維度綜合評(píng)估模型，計(jì)算方法公式（2）。式中：Bi——第i個(gè)維度的綜合評(píng)估向量；

BiWiRi

…………（2）Wi——第i個(gè)維度的指標(biāo)權(quán)重向量；Ri——第i個(gè)維度的模糊綜合評(píng)價(jià)矩陣。同理，可構(gòu)建數(shù)字孿生模型的綜合評(píng)估模型，計(jì)算方法見(jiàn)公式（3）。式中：

BWBi

…………（3）B——數(shù)字孿生模型的綜合評(píng)估向量；W——所有維度的權(quán)重向量；Bi——第i個(gè)維度的綜合評(píng)估向量。計(jì)算綜合評(píng)估分值將數(shù)字孿生模型的質(zhì)量水平評(píng)價(jià)等級(jí)“”分別賦值為“97531”，根據(jù)公式（4）可以計(jì)算出綜合評(píng)估分值。式中：Q——綜合評(píng)估分；

QB1nSn1

…………（4）B1n——數(shù)字孿生模型綜合評(píng)估向量；Sn1——評(píng)價(jià)集V中各個(gè)等級(jí)對(duì)應(yīng)的級(jí)分。評(píng)估結(jié)果判定本文件將數(shù)字孿生模型的質(zhì)量水平劃分為“”1的等級(jí)判定依據(jù)，對(duì)數(shù)字孿生模型綜合評(píng)估結(jié)果進(jìn)行判定。表1 數(shù)字孿生模型評(píng)估等級(jí)劃分依據(jù)評(píng)估等級(jí)評(píng)估值范圍評(píng)估結(jié)果優(yōu)秀(0.8,1]若綜合評(píng)估值在(0.81]“優(yōu)秀強(qiáng)的智能性。評(píng)估等級(jí)評(píng)估值范圍評(píng)估結(jié)果良好(0.6,0.8]若綜合評(píng)估值在(0.6,0.8]范圍內(nèi)，則評(píng)估結(jié)果可判定為“良好”，表明構(gòu)智能性，可視化程度較好，具有較好的智能性。一般(0.4,0.6]若綜合評(píng)估值在(0.4,0.6]范圍內(nèi)，則評(píng)估結(jié)果可判定為“一般”，表明構(gòu)等基本滿足需求。較差(0.2,0.4]若綜合評(píng)估值在[0.2,0.4]范圍內(nèi)，則評(píng)估結(jié)果可判定為“較差”，表明構(gòu)定性較差。很差[0,0.2]若綜合評(píng)估值在[00.2]“很差評(píng)估實(shí)施要求基本要求各組織或機(jī)構(gòu)評(píng)估數(shù)字孿生模型的基本要求包括下列內(nèi)容。評(píng)估方案：數(shù)字孿生模型評(píng)估方案、評(píng)估方法、數(shù)據(jù)采集策略應(yīng)科學(xué)合理。評(píng)估小組：在評(píng)估數(shù)字孿生模型前，應(yīng)組建數(shù)字孿生模型評(píng)估小組，成員應(yīng)由模型設(shè)計(jì)單位、使用單位以及相應(yīng)專業(yè)領(lǐng)域的代表組成。評(píng)估實(shí)施各組織或機(jī)構(gòu)在對(duì)數(shù)字孿生模型實(shí)施評(píng)估時(shí)，主要包括下列內(nèi)容。提出改進(jìn)建議：根據(jù)評(píng)估結(jié)論，針對(duì)構(gòu)建的數(shù)字孿生模型，提出改進(jìn)建議。模型再評(píng)估：根據(jù)再評(píng)估結(jié)果和改進(jìn)建議，持續(xù)調(diào)整、優(yōu)化模型，以符合評(píng)估規(guī)范。編制評(píng)估報(bào)告組織或機(jī)構(gòu)編制的數(shù)字孿生模型評(píng)估報(bào)告，應(yīng)至少包括任務(wù)來(lái)源、評(píng)估對(duì)象、評(píng)估依據(jù)、評(píng)估過(guò)程、評(píng)估內(nèi)容、數(shù)據(jù)來(lái)源、評(píng)估方法、評(píng)估結(jié)果、存在的問(wèn)題以及改進(jìn)建議等內(nèi)容。文檔管理附錄 A（資料性）評(píng)估指標(biāo)量化方法根據(jù)5.2節(jié)中給出的數(shù)字孿生模型評(píng)估指標(biāo)要求，各個(gè)指標(biāo)的具體量化方法如下。精準(zhǔn)程度靜態(tài)參數(shù)的精準(zhǔn)性靜態(tài)參數(shù)的精準(zhǔn)性的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.1）。x1ix1i1x1ix1i式中：

1i1

…………（A.1）N1——數(shù)字孿生模型靜態(tài)參數(shù)的數(shù)量；x1i——為第i個(gè)靜態(tài)參數(shù)在物理實(shí)體中的值；x1i——為第i個(gè)靜態(tài)參數(shù)在數(shù)字孿生模型中的值。ii/i動(dòng)態(tài)參數(shù)的精準(zhǔn)性動(dòng)態(tài)參數(shù)的精準(zhǔn)性的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.2）。x2ixx2ixi式中：

x2N2N

i1

x2i

…………（A.2）N2——為數(shù)字孿生模型動(dòng)態(tài)參數(shù)的數(shù)量；x2i——為第i個(gè)動(dòng)態(tài)參數(shù)在物理實(shí)體中的值；i——為第2ii/2i各參數(shù)關(guān)聯(lián)的精準(zhǔn)性數(shù)字孿生模型各參數(shù)關(guān)聯(lián)精準(zhǔn)性的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.3）。x3ixx3ixi式中：

x3N3N

i1

x3i

…………（A.3）N3——為數(shù)字孿生模型中參數(shù)關(guān)聯(lián)關(guān)系的數(shù)量；x3i——為第i組參數(shù)間關(guān)聯(lián)關(guān)系的度量變量在物理實(shí)體中的值；i——為第i度量變量是描述參數(shù)間關(guān)聯(lián)關(guān)系是否準(zhǔn)確的變量。對(duì)于非數(shù)值參數(shù)或不便于量化的參數(shù)，可憑經(jīng)ii/ix0。反映物理實(shí)體特征的精準(zhǔn)性數(shù)字孿生模型反映物理實(shí)體特征精準(zhǔn)性的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.4）。x4x41w1x42w2x43w3

…………（A.4）式中：x41,x42,x43分別表示數(shù)字孿生模型反映物體實(shí)體幾何、行為和功能方面的準(zhǔn)確程度，由專家進(jìn)行評(píng)價(jià)打分，賦值范圍為[0,1]，分值越高，表示越準(zhǔn)確。w1,w2,w3分別為x41,x42,x43的權(quán)重值，根據(jù)實(shí)際需要確定權(quán)重，其中w1+w2+w3=1。連接程度模型與物理實(shí)體的連接程度數(shù)字孿生模型與物理實(shí)體之間的連接程度的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.5）。1N5式中：

x5N5N

x5ii1

…………（A.5）N5——數(shù)字孿生模型中與物理實(shí)體實(shí)時(shí)連接的參數(shù)個(gè)數(shù)；x5i——第i個(gè)參數(shù)與物理實(shí)體進(jìn)行實(shí)時(shí)連接的情況，由人工根據(jù)連接實(shí)時(shí)連接程度進(jìn)行賦值，取值范圍為[0,1]，取值越大，實(shí)時(shí)連接程度越高。不能實(shí)時(shí)連接，則x5i0。模型之間信息交互共享能力數(shù)字孿生模型之間連接后信息交互共享程度的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.6）。1N6式中：

x6N6N

x6ii1

…………（A.6）N6——數(shù)字孿生模型與其他數(shù)字孿生模型進(jìn)行信息交互共享的參數(shù)個(gè)數(shù)；x6i——第i個(gè)參數(shù)與其他數(shù)字孿生模型進(jìn)行有效信息交互共享的情況，由人工根據(jù)實(shí)時(shí)交互情況進(jìn)行賦值，取值范圍為[0,1]，取值越大，信息實(shí)時(shí)交互共性越高。信息不能實(shí)時(shí)交互共享，則x6i0。模型與服務(wù)連接的有效性數(shù)字孿生模型與服務(wù)功能有效連接程度的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.7）。1N7式中：

x7N7N

x7ii1

…………（A.7）N7——數(shù)字孿生模型與服務(wù)功能進(jìn)行有效連接的參數(shù)個(gè)數(shù)；x7i——第i個(gè)參數(shù)與服務(wù)功能進(jìn)行有效連接的程度，由人工根據(jù)實(shí)時(shí)連接情況進(jìn)行賦值，取值范圍為[0,1]，取值越大，與服務(wù)功能實(shí)時(shí)連接程度越高。與服務(wù)功能不能實(shí)時(shí)連接，則x7i0。模型與孿生數(shù)據(jù)連接的有效性數(shù)字孿生模型與孿生數(shù)據(jù)連接有效程度的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.8）。881822833844

…………（A.8）x82,x83,x84w3,w3分別為x81x82,x83,x84的權(quán)重值，根據(jù)實(shí)際需要確定權(quán)重，其中w1+w2+w3+w4=1。連接程度虛實(shí)數(shù)據(jù)交互的融合程度數(shù)字孿生模型虛擬數(shù)據(jù)與物理實(shí)體數(shù)據(jù)交互融合程度的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.9）。1N9式中：

x9N9N

x9ii1

…………（A.9）N9——數(shù)字孿生模型中與物理實(shí)體能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)融合的參數(shù)個(gè)數(shù)；x9i——第ix9i0。模型多維特征的融合程度數(shù)字孿生模型多維特征融合程度的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.10）。1 10i N x10il

…………（A.10）式中：

10i1i N10——數(shù)字孿生模型中低層級(jí)數(shù)據(jù)孿生模型個(gè)數(shù)；i——第i個(gè)數(shù)字孿生模型的多維子模型中能夠進(jìn)行融合的特征個(gè)數(shù)；i——第i個(gè)數(shù)字孿生模型的多維子模型需要進(jìn)行融合的特征總數(shù)；x10i——第i個(gè)數(shù)字孿生模型多維特征的融合效果；l——N10個(gè)數(shù)字孿生模型的融合效果；由人工根據(jù)實(shí)際融合效果進(jìn)行賦值，取值范圍為[0,1]，取值越大，融合效果越好。多維子模型的決策融合程度數(shù)字孿生模型多維子模型決策融合程度的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.11）。1 1i N m

…………（A.11）式中：

i1i N11——數(shù)字孿生模型中低層級(jí)數(shù)據(jù)孿生模型個(gè)數(shù)；i——第ii——第x11i——第i個(gè)數(shù)字孿生模型多維特征的融合效果；m——N11個(gè)數(shù)字孿生模型的融合效果；由人工根據(jù)實(shí)際融合效果進(jìn)行賦值，取值范圍為[0,1]，取值越大，融合效果越好。高效程度模型的輕量化程度數(shù)字孿生模型的輕量化程度的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.12）。1 N12

12i2iN x

…………（A.12）12i12i式中：N12——數(shù)字孿生模型中包含的幾何、物理、行為、規(guī)則等所有模型的總數(shù)；x12i——第i個(gè)模型在輕量化處理前的參數(shù)個(gè)數(shù)；2i——第若存在2i12i，則(12i2i)/12i0。模型執(zhí)行的高效程度數(shù)字孿生模型執(zhí)行服務(wù)的高效程度的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.13）。1 N13x

xx13

13i

…………（A.13）式中：

N13

i1 N13——數(shù)字孿生模型中包含的幾何、物理、行為、規(guī)則等所有模型的總數(shù)；x13i——第i個(gè)模型在輕量化處理前執(zhí)行服務(wù)的相應(yīng)時(shí)間；——第i個(gè)模型經(jīng)輕量化處理后執(zhí)行服務(wù)的響應(yīng)時(shí)間。若存在3i13i，則(13i3i)/13i0。模型運(yùn)行的高效程度數(shù)字孿生模型運(yùn)行的高效程度的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.14）。1 N14

14i4iN x

…………（A.14）14i14i式中：N14——數(shù)字孿生模型中包含的幾何、物理、行為、規(guī)則等所有模型的總數(shù)；——第i個(gè)模型在輕量化處理前完成服務(wù)的時(shí)間，4i——第若存在4i14i，則(14i4i)/14i0。可編排程度模型參數(shù)的可調(diào)整性數(shù)字孿生模型可調(diào)整性的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.15）。1 N15式中：

x15N15N

x15ii1

…………（A.15）N15——數(shù)字孿生模型中包含的需要根據(jù)需求進(jìn)行參數(shù)調(diào)整的參數(shù)總數(shù)；x15i——第i個(gè)參數(shù)是否可以調(diào)整，取值為1或0。模型的可擴(kuò)展性數(shù)字孿生模型可擴(kuò)展性的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.16）。w2

…………（A.16）式中：x161,x162分別表示數(shù)字孿生模型在結(jié)構(gòu)、內(nèi)容或功能方面是否能夠拓展或刪減，取值為1或0；w1,w2分別為x161,x162的權(quán)重，可根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行確定，w1+w2=1。模型的可重構(gòu)性數(shù)字孿生模型可重構(gòu)性的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.17）。x N17n

…………（A.17）N17N17式中：N17——數(shù)字孿生模型中包含的幾何、物理、行為、規(guī)則等所有模型的總數(shù)；n——不支持?jǐn)?shù)字孿生模型重構(gòu)的模型數(shù)量。智能程度模型的自適應(yīng)性數(shù)字孿生模型自適應(yīng)性的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.18）。x18x181w1x182w2x183w3

…………（A.18）式中：x181,x182,x183分別表示數(shù)字孿生模型自主適應(yīng)任務(wù)需求、運(yùn)行環(huán)境、自身功能變化的能力，由人工根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行賦值，取值范圍為[0,1]，取值越大，則相應(yīng)的能力越強(qiáng)。w1,w2,w3分別為x181,x182,x183的權(quán)重，且w1+w2+w3=1，可根據(jù)實(shí)際需求確定。模型的自學(xué)習(xí)能力數(shù)字孿生模型自學(xué)習(xí)能力的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.19）。x19x191w1x192w2x193w3

…………（A.19）式中：x191,x192,x193分別表示數(shù)字孿生模型自主發(fā)現(xiàn)參數(shù)間關(guān)聯(lián)關(guān)系、參數(shù)演化規(guī)律和對(duì)現(xiàn)有知識(shí)進(jìn)行決策優(yōu)化的能力，由人工根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行賦值，取值范圍為[0,1]，取值越大，則相應(yīng)能力越強(qiáng)。w1,w2,w3分別為x191x192,x193的權(quán)重，且w1+w2+w3=1，可根據(jù)實(shí)際需求確定。模型的自主控制能力數(shù)字孿生模型自我控制能力的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.20）。x20x201w1x202w2

…………（A.20）T/CIIAxxx—xxxx式中：x201——數(shù)字孿生模型正常運(yùn)行需要人工參與的程度，由人工根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行賦值，取值范圍為[0,1]，取值越高，無(wú)人參與運(yùn)行的時(shí)間越長(zhǎng)；x202——數(shù)字孿生模型自主提供服務(wù)的能力，由人工根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行賦值，取值范圍為[0,1]，取值越高，自主提供服務(wù)的能力越強(qiáng)；w1,w2——權(quán)重?？梢暬潭任锢韺?shí)體的可視化數(shù)字孿生模型反映物理實(shí)體的可視化程度的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.21）。x p

…………（A.21）N21N21式中：N21——呈現(xiàn)物理實(shí)體幾何、物理、行為、規(guī)則的數(shù)字孿生模型個(gè)數(shù)；p——能夠直觀呈現(xiàn)的數(shù)字孿生模型個(gè)數(shù)。模型結(jié)構(gòu)的直觀性數(shù)字孿生模型結(jié)構(gòu)直觀性的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.22）。qqNx22N22

N

…………（A.22）式中：N22和N22’分別為數(shù)字孿生多維度子模型耦合關(guān)系的總數(shù)和數(shù)字孿生模型參數(shù)間關(guān)聯(lián)關(guān)系的總數(shù)；q和q分別表示能夠直觀呈現(xiàn)數(shù)字孿生多維度子模型耦合關(guān)系的個(gè)數(shù)和數(shù)字孿生模型參數(shù)間關(guān)聯(lián)關(guān)系的個(gè)數(shù)。模型運(yùn)行的直觀性數(shù)字孿生模型運(yùn)行直觀性的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.23）。x23r

…………（A.23）式中：r表示數(shù)字孿生模型反映物理實(shí)體運(yùn)行過(guò)程的情況，由人工根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行賦值，取值范圍為[0,1]，取值越高，則模型運(yùn)行的直觀性越強(qiáng)。模型演化過(guò)程的直觀性數(shù)字孿生模型演化過(guò)程直觀性的量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.24）。x24s

…………（A.24）式中：s表示數(shù)字孿生模型在不接收物理實(shí)體運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入情況下的仿真程度，由人工根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行賦值，取值范圍為[0,1]，取值越高，則模型演化過(guò)程的直觀性越強(qiáng)。通用程度模型格式的一致性數(shù)字孿生模型中各個(gè)子模型格式的一致程度量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.25）。T/CIIAxxx—xxxxNx 1N25xN式中：

2525

i1

25i

…………（A.25）N25——數(shù)字孿生模型中所有子模型的總數(shù)；x25i——第i個(gè)子模型格式的一致程度。根據(jù)用戶解析和使用數(shù)字孿生子模型的難易程度進(jìn)行人工賦值，賦值范圍為[0,1]，分值越高，越容易解析和使用。對(duì)于完全不能解析或使用過(guò)程中難以接受的數(shù)

=0。模型參數(shù)單位的一致性數(shù)字孿生模型參數(shù)單位的一致程度量化計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.26）。Nx 1N26xN式中：N26——數(shù)字孿生模型參數(shù)總數(shù)；

2626

i1

26i

…………（A.26）x26i——第ix26i1x26i0。模型數(shù)據(jù)接口的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)字孿生模型數(shù)據(jù)接口的標(biāo)準(zhǔn)化程度的計(jì)算方法見(jiàn)公式（A.27）。Nx 1N27xN式中：

2727

i1

27i

…………（A.27）N27——數(shù)字孿生模型與外界進(jìn)行數(shù)據(jù)交互的參數(shù)總數(shù)；x27i——第ix27i由人工根據(jù)用戶解析和使用接口難易程度進(jìn)行x27i0。T/CIIAxxx—xxxx概述

附錄 B（資料性）評(píng)估指標(biāo)權(quán)重示例數(shù)字孿生模型評(píng)估可通過(guò)專家賦權(quán)方式計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。本文件采用序關(guān)系法（G1法）計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。G1法計(jì)算步驟確定序關(guān)系xixjxixj“?”價(jià)指標(biāo)x，x，x相對(duì)于數(shù)字孿生模型具有關(guān)系式xxx時(shí)，則稱評(píng)價(jià)指標(biāo)1 2 m 1 2 mx，x，x“?”x表示{x}“?1 2 m i i確定相鄰指標(biāo)的重要性程度為了量化相鄰指標(biāo)xk1與xk之間的相對(duì)重要性程度，采用專家賦權(quán)法，根據(jù)相鄰指標(biāo)的重要性程度進(jìn)行賦值，設(shè)專家理性賦值可表示為：rk

xkx

/x,(km,m1,,3,2)。G1法賦值參考表見(jiàn)表kB.1A。k

表B.1G1法賦值參考表rk說(shuō)明1.0指標(biāo)xk1與xk同樣重要1.2指標(biāo)xk1比xk稍微重要1.4指標(biāo)xk1比xk明顯重要1.6指標(biāo)xk1比xk強(qiáng)烈重要1.8指標(biāo)xk1比xk極端重要計(jì)算指標(biāo)權(quán)重系數(shù)根據(jù)專家賦權(quán)法給出rk值，第m個(gè)指標(biāo)的初始權(quán)重確定按公式（B.1）~公式（B.3）計(jì)算。1w1m mr

,km,m

…………（B.1）式中：

m iki k2 wm——第m個(gè)指標(biāo)的權(quán)重；ri——專家理性賦值。wk1rkwk,km,m1,,3,2

…………（B.2）式中：rk——專家理性賦值；wk-1——第k-1個(gè)指標(biāo)的權(quán)重；wk——第k個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。W1,w2,,wk式中：wk——第k個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。W——指標(biāo)權(quán)重向量。

…………（B.3）T/CIIAxxx—xxxx本文件根據(jù)5（G1法表B.2數(shù)字孿生模型通用評(píng)估指標(biāo)參考權(quán)重評(píng)價(jià)維度一級(jí)指標(biāo)權(quán)重評(píng)估指標(biāo)二級(jí)指標(biāo)權(quán)重精準(zhǔn)程度0.21靜態(tài)參數(shù)的精準(zhǔn)性0.23動(dòng)態(tài)參數(shù)的精準(zhǔn)性0.28各參數(shù)關(guān)聯(lián)的精準(zhǔn)性0.16反映物理實(shí)體特征的精準(zhǔn)性0.33連接程度0.16模型與物理實(shí)體的連接程度0.15模型之間信息交互共享能力0.29模型與服務(wù)連接的有效性0.35模型