随着科学技术的快速发展迭代,现代船舶的结构和功能都在进一步的智能化和复杂化,给船舶健康监测带来了难度。不仅在船舶的建造时期需要关注船舶的结构性能,真实运行环境中由于复杂的工况和环境因素影响,也需要实时关注船舶的健康状态,辅助驾驶人员决策。为了实现船舶结构的全生命健康监测,本文提出了一种面向结构健康的混合数字孪生方法,实时的采集及反馈舱室结构的物理特性,提升航运的信息化和安全管理能力。本文提出的方法首先利用奇异值分解法对多组载荷形成的物理场信息进行数据压缩降维得到特定的标准正交基,创建基向量与载荷关系的响应面模型,从而输出基于实时输入载荷的有限元降阶模型。再者利用基于地统计学的克里金插值算法,按照特定拓扑结构布点,将实时的传感器数据和降阶模型输出的补充点位数据经由卡尔曼滤波算法进行融合修正,共同计算监测对象的变形情况。最后,通过构建变形监测软硬件系统,实现监测对象物理特性采集到可视化的全过程。为验证整套方法的可行性,本文将系统部署在特殊承压舱室中进行实验。经过实验的论证,在预设的载荷下,硬件采集系统能够稳定的进行数据采集,配套的应用程序能够按照预期的要求实时可视化采集过程。数字孪生驱动模块能够生成足量的补充点位数据到克里金算法中,经由降阶模型修正后的算法回构云图所描述的变形趋势优于直接计算的克里金算法,与仿真的结果最相近。通过与样条插值、径向基函数、反距离权重插值等算法进行比较分析,降阶模型修正后的算法模型各项预测误差指标和变形趋势均优于其他的算法。本文所提出的船舶结构物理场实时监测的混合数字孪生方法满足了船舶的健康监测需求,对未来船舶的高度一体化、智能化发展具有一定的参考意义。