矿用电铲是露天矿开采的关键性设备,由于其工作强度大且工作周期长,如果发生结构失效将会带来严重经济损失。因此需对其结构性能进行实时性监测。而传统的结构性能计算方法计算量大且时间长,难以实现结构性能实时监测的要求。数字孪生是一个很好的解决方案。数字孪生是一个在物理空间和虚拟空间之间建立实时交互映射的概念,反映产品在物理空间中隐藏而有价值的信息。将数字孪生的理念引入到矿用电铲结构性能求解中,提出了一种矿用电铲结构性能监测的数字孪生方法,并针对其中的关键技术提出了解决方案,开发了相应的系统。该方法结合有限元方法、人工智能算法和计算机三维显示技术,构建了矿用电铲的数字孪生体,实现对矿用电铲结构安全的实时监测与预警。以一台实验用小型矿用电铲为例验证了上述所提出方法的可行性。具体研究内容如下:（1）针对矿用电铲结构实时性监测的需求,规划了矿用电铲数字孪生结构监测系统的各个组成结构,共包含物理实体模型、传感器与通信系统、数字空间三部分。并分析了各部分的组成内容及其相互连接关系,并针对数字孪生系统的各个层次进行了体系架构设计。（2）针对物理实体模型,对矿用电铲的各个组成部分及相互运动关系进行分析。以实现数字孪生系统对真实矿用电铲运动情况的实时映射。针对其结构性能,引入有限元法及深度神经网络算法进行求解。实现数字孪生系统的高效性与实时性。（3）针对传感器与通信系统这一组成部分,在矿用电铲实体中提取运动特征并布置相应传感器。通过串口通信实现传感器采集信号的收集与传输。使用Web Socket通讯协议实现工控机与数字孪生系统的数据通信。保证真实挖掘作业过程中的运动特征数据能够完整实时的传输到数字空间中。（4）为实现矿用电铲结构性能的实时性变化显示,搭建三维可视化空间。基于Web GL原理,借助Three.js脚本在浏览器中创建场景。将实时计算分析的结构性能信息以三维云图的形式显示。同时设计三维显示场景的多种交互动作,及用户体验良好的UI界面。