随着数据挖掘、机器学习和物联网等新一代信息通信技术的逐渐发展,各国企业将新一代信息技术融入传统制造生产线,推动传统制造业向信息化智能化发展。数字孪生车间作为在新一代信息技术和制造技术驱动下,通过实体车间与虚拟车间的忠实映射与交互融合,实现车间生产和管控最优的一种车间运行新模式,被各国学术研究者和制造企业广泛研究和关注。论文针对目前断路器检测线数字孪生车间系统中存在的孪生模型碰撞检测精度和动力学控制效果不足的问题,提出了一种新的旨在提升数字孪生模型的碰撞检测精度和动力学控制效果的孪生模型建模和控制方法,并在此基础上实现了断路器检测线数字孪生车间系统的设计与开发,有益于企业提升对制造流程和生产效率的信息化控制和管理。论文主要研究工作及其创新体现在以下几方面:（1）面向断路器检测线实体车间,开展数字孪生车间的研究和应用,根据断路器检测线实体车间的生产工艺构建数字孪生车间总体框架,研究了与实体设备实时映射的数字孪生模型、数据传输系统和孪生数据驱动的车间服务系统等三种关键技术,进一步实现断路器检测数字孪生车间的实时管控与决策优化。（2）为提高孪生模型碰撞检测精度,提出了一种基于动态八叉树和多层方向包围盒的孪生模型碰撞检测方法,建立了断路器上层、中层和下层多层方向包围盒以及多层方向包围盒的层级遍历方式,筛选断路器孪生模型碰撞方向,以减少碰撞分离轴的检测次数。本章在断路器检测线数字孪生车间基础上,从碰撞响应时间、碰撞检测精度两项指标验证所提的碰撞检测算法,碰撞响应时间最大减少15%,碰撞检测精度提高96.26%。（3）针对孪生模型动力学控制效果不精准的问题及其生产工艺关系,提出了一种基于节拍约束的孪生模型动力学控制方法,对孪生模型进行考虑生产节拍的动力学建模,通过加载驱动力、切换和控制运动逻辑等方式,实现固定节拍和柔性节拍时检测线车间运行状态的孪生映射,结合断路器检测线孪生车间进行了验证。（4）为减少碰撞检测和模型数量过多造成的计算负担,提出了一种采用并行计算框架的数字孪生模型视锥体细粒度剔除快速渲染新方法。在通用图形处理器中搭建并行计算框架,进行视锥体剔除和操作的并行计算;此外,对现有的粗粒度视锥体剔除方式进行优化,提出一种细粒度视锥体剔除算法,有助于大幅提升模型渲染效率,对此方案进行实验验证。（5）通过以上创新性工作和技术实现,本文对考虑节拍约束的动力学控制方法进行运动稳定性验证,有效提升了孪生系统运行的平稳与可靠性。通过CPU性能、GPU性能和渲染帧速性能三项指标验证模型渲染方法,CPU和GPU耗时分别减少了26.52%和25.51%,孪生系统的渲染性能有效提高了28.35%,提升了数字孪生模型的渲染质量。