数字孪生试验系统（DTS）是瑞风协同自主研发的核心产品之一，旨在通过优化实验流程来显著降低时间成本，提升试验效率并减少风险。该系统基于先进的数据建模技术和机器学习算法，在整机、系统乃至零部件层面构建出高度精准且响应迅速的数字镜像。利用神经网络等强大的人工智能工具，DTS支持从多种来源获取信息，无论是实际测量还是模拟生成的数据都能被充分利用起来进行综合分析。这种跨维度的数据融合使得我们可以快速创建从简单性能指标到复杂三维物理场的各种类型数字模型，其精度误差率低于1%，而每个模型生成所需时间不超过一秒！

通过组合多个独立模型，该系统还能够轻松搭建起涵盖多台设备在内的完整数字试验环境，为开展纯数字化或数实结合条件下的试验测试提供了强有力的支持。基于对物理环境反馈持续迭代更新的能力，该系统能够准确追踪并预测整个使用寿命期间内任何实体装置的状态变化，从而为实现装备的全生命周期管理奠定了坚实基础。

高效的风险预测与规避

借助DTS高度精确的代理模型，用户可以在不干扰装备实际运行的情况下，对各种场景进行深入探索和测试。这种能力对于预测潜在问题、优化性能以及制定更加明智的决策至关重要。用户能够在实物试验启动前进行详尽的模拟、优化和推演，从而显著提升试验设计的效率，识别风险点、预先排除潜在隐患，并精细化调整试验流程；对于高风险的故障注入试验，利用DTS对某个数字孪生体进行人为注入故障，开展故障状态数字试验，研究整个试验系统的反馈，可以无风险积累大量故障模式数据。

成本控制与效率提升

DTS使得复杂装备的试验、模拟与分析变得直观、高效，能有效替代那些高风险的物理试验环节，优选更有价值的实物试验工况，或者用经过少量试验数据标定的孪生体，开展高温高压等极限工况的数字试验，减少实际物理试验的次数，从而在保证试验质量的显著降低试验的总体成本。DTS还能促进跨部门之间的协作与沟通，通过共享一个统一的数字环境，装备制造的不用环节人员可以更容易地理解彼此的工作内容，并基于统一数据进行协作，能够大幅提升沟通效率，加快装备研制进度。

某研究院借助先进的数字孪生试验系统DTS，精心构建了试验台与试验件的数字镜像模型。通过这一创新平台，他们能够进行虚拟试验，并与实际试验相结合，从而在实物测试前对试验方案进行深入推演，为优化提供明确方向。在实物试验过程中，该系统还能实时提供监测信息，显著提升了试验健康状态管理的准确性。试验结束后，该系统提供了试验回放与复盘功能，助力用户深度剖析试验数据，挖掘更多价值。

DTS已经在航空、航天、船舶制造以及发动机研发等多个关键领域得到了广泛应用，并且凭借其卓越的性能表现赢得了众多专家的认可。例如，在某航空发动机制造商的案例中，DTS帮助其实现了发动机部件的全生命周期管理，通过实时监控和预测性维护，大幅减少了发动机的维修时间和成本。DTS还支持工程师们在虚拟环境中模拟各种极端工况，验证设计方案的可行性和安全性，从而缩短了产品研发周期，提高了市场竞争力。

北京瑞风协同科技股份有限公司荣获第四届工业软件创新应用大赛“工业AI应用场景创新奖”，既是公司多年来坚持技术创新的结果，也是对公司未来发展的鞭策。未来，瑞风协同将继续致力于工业AI技术的研发与应用，携手更多合作伙伴，为装备行业的数字化转型贡献力量。