刘建敏，董意，张少亮，刘艳斌

（陆军装甲兵学院 车辆工程系，北京 100072）

0 引言

随着化石能源的枯竭和排放法规的逐渐严苛，人们对于重型车辆油耗及尾气排放的研究越来越深入。而行驶状态直接决定着车辆的燃油经济性和污染物排放特性，因此详细研究车辆的行驶状态对于节能减排及车辆性能的提升具有十分重要的意义。近年来，数字孪生技术的概念逐渐被大众所熟知，该技术被洛克希德·马丁公司视为国防工业6大顶尖技术之首，除了军事领域，该技术还被广泛应用于机械制造、智慧城市、能源材料等社会生产生活的各个方面。包括重型车辆在内的车辆行驶状态与数字孪生技术的结合不仅可以大幅降低车辆的运行维护成本，还可以实现对车辆全寿命的控制和管理，应用前景非常广阔，市场效益也尤为可观。

郭具涛等[1]基于数字孪生技术建立了生产车间的整体架构及分层管理模式，提升了生产的效率和管理的精细化水平。Zheng Xu等[2]基于数字孪生技术建立了航空发动机的进排气系统仿真优化模型，通过与实际的发动机进行数据交换，该孪生模型可以为制造过程中的关键部件参数优化提供指导，实际的运行数据证实了该优化的良好效果。Oleksiy Bondarenko等[3]建立了船舶柴油机的数字孪生模型并对其推进系统的性能进行了预测研究，该模型可以对柴油机的燃烧过程进行快速计算，从而实现了对整个船舶推进系统的精确控制和模拟。……