■ 劉永泉 黎旭 任文成 隋巖峰 / 中國航發(fā)動力所

隨著航空發(fā)動機(jī)性能指標(biāo)和系統(tǒng)復(fù)雜度的顯著提升，仿真日益成為支撐航空發(fā)動機(jī)全生命周期研發(fā)的重要手段。數(shù)字孿生技術(shù)是建模與仿真技術(shù)的高度升華，必將進(jìn)一步助推航空發(fā)動機(jī)的跨越發(fā)展。

航空發(fā)動機(jī)是在高溫、高壓、高轉(zhuǎn)速和交變負(fù)荷等惡劣條件下長期重復(fù)使用的熱力機(jī)械，研制難度大、周期長、投資多、風(fēng)險高，航空發(fā)動機(jī)的研制可以說是在挑戰(zhàn)工程科技的極限。為滿足飛機(jī)日益提升的作戰(zhàn)能力需求，航空發(fā)動機(jī)研制也面臨著跨越發(fā)展的挑戰(zhàn)。發(fā)動機(jī)任務(wù)需求和技術(shù)指標(biāo)不斷提高，需要利用變循環(huán)、自適應(yīng)、多電等新構(gòu)型來實現(xiàn)，也造成了系統(tǒng)復(fù)雜度的顯著提高。發(fā)動機(jī)內(nèi)部多學(xué)科深度耦合，各部件之間、主機(jī)與控制/潤滑等系統(tǒng)之間的交聯(lián)耦合也是越來越復(fù)雜；同時，復(fù)雜運(yùn)行環(huán)境下系統(tǒng)動態(tài)特性快速多變，產(chǎn)品研發(fā)難度顯著增大；此外，由于研制進(jìn)度的緊迫，迫切需要大量采用數(shù)字仿真替代物理試驗，加速迭代優(yōu)化，降低技術(shù)風(fēng)險[1]。

航空發(fā)動機(jī)數(shù)字孿生的技術(shù)內(nèi)涵

“孿生”（twins）概念最早可追溯到美國國家航空航天局（NASA）的阿波羅項目[2]，屬于“實體孿生”。2003年， 密歇根大學(xué)格里夫斯（Grieves）教授提出了“數(shù)字復(fù)制品”的概念[3]，以此奠定了數(shù)字孿生的基本雛形。2011年之后，數(shù)字孿生迎來了新的發(fā)展契機(jī)，美國空軍研究實驗室（AFRL）提出機(jī)體數(shù)字孿生[4-5]的概念，如圖1所示。近年來，理論和應(yīng)用研究推動數(shù)字孿生的概念層出不窮，但所關(guān)注的核心均是模型和數(shù)據(jù)。因此，可以將航空發(fā)動機(jī)的數(shù)字孿生定義為：以數(shù)字化方式創(chuàng)建面向發(fā)動機(jī)的不同視角虛擬模型，通過虛實間的動態(tài)交互、數(shù)據(jù)融合分析等手段，模擬發(fā)動機(jī)在現(xiàn)實環(huán)境中的功能、性能和演變趨勢的技術(shù)，其概念示意如圖2所示。

圖1 機(jī)體數(shù)字孿生

圖2 航空發(fā)動機(jī)數(shù)字孿生概念

圖3 航空發(fā)動機(jī)數(shù)字孿生的關(guān)鍵要素

航空發(fā)動機(jī)的數(shù)字孿生主要包括4個關(guān)鍵要素：物理實體、孿生模型、孿生數(shù)據(jù)和動態(tài)交互。數(shù)字孿生同時還具有虛擬、多尺度、多物理場、多層級、動態(tài)等諸多特性，如圖3所示。具體來說，物理實體是數(shù)字孿生的應(yīng)用載體，包括航空發(fā)動機(jī)及其部件、子系統(tǒng)以及相關(guān)設(shè)備、設(shè)施等，通過傳感器采集其特征數(shù)據(jù)，實時地監(jiān)測其環(huán)境數(shù)據(jù)和運(yùn)行狀態(tài)。孿生模型是數(shù)字孿生的核心要素，模擬航空發(fā)動機(jī)的性能、應(yīng)力、變形、疲勞等特性對外界因素的響應(yīng)，使用概率分析量化風(fēng)險，使模型具備評估、預(yù)測等功能。孿生數(shù)據(jù)是數(shù)字孿生的應(yīng)用基礎(chǔ)，包括物理實體、孿生模型和外部環(huán)境產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)，通過不斷更新與優(yōu)化，支撐數(shù)字孿生的運(yùn)行。動態(tài)交互是數(shù)字孿生的傳輸動脈，實現(xiàn)信息與數(shù)據(jù)實時交互，以保證實體與模型之間的一致性與迭代優(yōu)化。

航空發(fā)動機(jī)數(shù)字孿生應(yīng)用需求

在航空發(fā)動機(jī)全生命周期的不同階段，數(shù)字孿生解決的問題側(cè)重點不同。針對航空發(fā)動機(jī)的研制特點，在設(shè)計、生產(chǎn)制造、試驗和使用維護(hù)等不同的業(yè)務(wù)域，分析發(fā)動機(jī)實體特征并以孿生模型進(jìn)行描述，構(gòu)建連接實現(xiàn)虛實信息數(shù)據(jù)的動態(tài)交互，并借助孿生數(shù)據(jù)的融合與分析，實現(xiàn)基于孿生的診斷、預(yù)測、控制和優(yōu)化。

基于數(shù)字孿生的設(shè)計

基于數(shù)字孿生的產(chǎn)品設(shè)計是指在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用已有物理產(chǎn)品和孿生模型在設(shè)計中的協(xié)同作用，不斷挖掘產(chǎn)生新穎獨特的產(chǎn)品概念并開展需求驗證，轉(zhuǎn)化成詳細(xì)的產(chǎn)品設(shè)計方案，滿足用戶需要。

在基于數(shù)字孿生的設(shè)計過程中，集成了包含各種反映真實世界的數(shù)字模型，各種模型之間既相互獨立又相互耦合。根據(jù)需要，數(shù)字孿生模型可以按照不同視角重新組合成各種虛擬樣機(jī)，來表征和反映物理實體狀態(tài)的變化。

在工程應(yīng)用中，根據(jù)需求在對已有發(fā)動機(jī)模型重用的基礎(chǔ)上，利用歷史數(shù)據(jù)，形成初步的航空發(fā)動機(jī)數(shù)字孿生體，支持多方案篩選；伴隨發(fā)動機(jī)方案確定，產(chǎn)生能夠反映發(fā)動機(jī)功能、性能、結(jié)構(gòu)、可靠性等各方面特性的數(shù)字孿生體，如圖4所示。

在模擬環(huán)境下，對發(fā)動機(jī)的氣動性能、結(jié)構(gòu)強(qiáng)度等開展評估，診斷可能發(fā)生的故障及其產(chǎn)生機(jī)理，為設(shè)計優(yōu)化迭代提供依據(jù)。

圖4 基于數(shù)字孿生的設(shè)計示意[6]

基于數(shù)字孿生的生產(chǎn)制造

基于數(shù)字孿生的生產(chǎn)制造，是結(jié)合現(xiàn)代傳感器、5G通信等新一代信息技術(shù)，通過標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)接口實現(xiàn)加工過程實時數(shù)據(jù)交換與傳輸。通過在線數(shù)據(jù)監(jiān)測，建立數(shù)字孿生模型，并實現(xiàn)加工過程的數(shù)字化與實時虛擬可視化。通過在線監(jiān)測技術(shù)實現(xiàn)加工品質(zhì)的快速評定，進(jìn)行智能加工控制與加工設(shè)備的動態(tài)集成。利用制造過程物理世界和信息世界的深度融合與集成，可以實現(xiàn)每個試件的高性能制造。

在零組件制造過程中，自動采集數(shù)據(jù)（包括圖像、工藝和修理數(shù)據(jù)等）并精準(zhǔn)映射到數(shù)字孿生體，開展自動分析，識別不合格品并驗證影響因素，支撐工藝或設(shè)計更改，縮短處理時間，提升制造質(zhì)量。

根據(jù)制造、裝配過程中生成的數(shù)字孿生體的完整情況，實時監(jiān)測生產(chǎn)線運(yùn)行狀況，及時調(diào)整生產(chǎn)工藝、優(yōu)化工作流程和生產(chǎn)參數(shù)，提高生產(chǎn)效率。

基于數(shù)字孿生的試驗

試驗階段的物理模型包含試驗對象（整機(jī)、零部件）和試驗環(huán)境，其數(shù)字孿生模型則是虛擬的試驗對象與環(huán)境，在設(shè)計/制造數(shù)字孿生的基礎(chǔ)上擴(kuò)充試驗設(shè)備、試驗環(huán)境的模擬，以及基于海量歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建的分析模型等。

在進(jìn)入實際試驗之前，利用試驗階段的數(shù)字孿生模型，一方面可以進(jìn)行試驗方案的評估與優(yōu)化，縮短試驗臺的建設(shè)周期，降低建設(shè)經(jīng)費；另一方面，可以進(jìn)行大量的虛擬地面試驗和高空臺試驗，預(yù)測發(fā)動機(jī)的功能、性能表現(xiàn)，預(yù)測可能出現(xiàn)的故障，評估發(fā)動機(jī)的可靠性，如平均故障間隔時間、平均維修間隔時間、可靠度等，為設(shè)計和制造工藝的優(yōu)化提供有價值的信息。

圖5 數(shù)字孿生在運(yùn)行維護(hù)中的應(yīng)用[7]

在實際試驗過程中，通過將采集的試驗數(shù)據(jù)（溫度、壓力、應(yīng)力、振動等）和外部數(shù)據(jù)（環(huán)境溫度、濕度、壓力等）進(jìn)行分析，通過與數(shù)字孿生的預(yù)測結(jié)果比較，修正發(fā)動機(jī)模型、環(huán)境模型和設(shè)備模型，不斷提高數(shù)字孿生的預(yù)測精度，實現(xiàn)基于數(shù)字孿生的高精度預(yù)測。

基于數(shù)字孿生的使用維護(hù)

在運(yùn)行維護(hù)階段，利用數(shù)字孿生技術(shù)可以對發(fā)動機(jī)的運(yùn)行環(huán)境和發(fā)動機(jī)建模，形成數(shù)字運(yùn)行環(huán)境和數(shù)字運(yùn)行本體，全面監(jiān)測和評估發(fā)動機(jī)性能，結(jié)合運(yùn)行環(huán)境信息優(yōu)化發(fā)動機(jī)控制，實現(xiàn)早期故障預(yù)警和性能退化預(yù)測。

數(shù)字孿生在發(fā)動機(jī)運(yùn)行維護(hù)過程中的場景如圖5所示，主要解決發(fā)動機(jī)運(yùn)行維護(hù)中的氣路故障診斷、整機(jī)性能預(yù)測、控制優(yōu)化等問題。每一臺發(fā)動機(jī)交付時，都將有一個虛擬的數(shù)字孿生模型同時交付，并在相應(yīng)的虛擬空間運(yùn)行。通過在虛擬空間建立相應(yīng)的環(huán)境模型和發(fā)動機(jī)模型，構(gòu)成多維度、跨時間、高精度的可以表征物理空間實體行為的數(shù)字孿生模型，使得用戶能夠持續(xù)跟蹤發(fā)動機(jī)的運(yùn)行情況。通過收集實時和離線數(shù)據(jù)，反饋并修正模型，實現(xiàn)對發(fā)動機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的高保真模擬、故障的精準(zhǔn)預(yù)測和可靠性的實時評估。

航空發(fā)動機(jī)數(shù)字孿生技術(shù)架構(gòu)

數(shù)字孿生強(qiáng)調(diào)利用物理空間與虛擬空間的交互和準(zhǔn)確的模型描述真實物理世界。航空發(fā)動機(jī)的數(shù)字孿生是面向特定對象的應(yīng)用型綜合技術(shù)，利用高精度的仿真模擬實際發(fā)動機(jī)的狀態(tài)，參考相關(guān)研究，對航空發(fā)動機(jī)數(shù)字孿生技術(shù)架構(gòu)進(jìn)行設(shè)想，如圖6所示。

圖6 航空發(fā)動機(jī)數(shù)字孿生技術(shù)架構(gòu)

航空發(fā)動機(jī)的數(shù)字孿生包含兩個空間，即物理空間和虛擬空間。在物理空間，真實發(fā)動機(jī)實際運(yùn)行過程中，通過測量狀態(tài)參數(shù)，關(guān)注其性能變化情況、功能實現(xiàn)情況以及結(jié)構(gòu)強(qiáng)度相關(guān)的特性，如振動、變形、壽命等；在虛擬空間，以建模對真實發(fā)動機(jī)進(jìn)行描述，通過仿真算法開展仿真分析，并以可視化等手段反饋相關(guān)結(jié)果以支持決策。兩者之間存在密切的動態(tài)交互，保證虛實之間高度的一致性。

為實現(xiàn)數(shù)字孿生，需要數(shù)據(jù)、模型和平臺等必要的支撐條件。其中，模型是核心，包括準(zhǔn)確描述實物狀態(tài)的幾何模型、數(shù)學(xué)模型、流動換熱模型、故障診斷模型等，用于對發(fā)動機(jī)開展描述和模擬分析；需要采集充足的數(shù)據(jù)用于及時修正模型，為發(fā)動機(jī)的準(zhǔn)確描述和高保真模擬奠定基礎(chǔ)；同時，面向數(shù)字孿生的集成平臺保證各項預(yù)測和分析能夠高效完成，準(zhǔn)確呈現(xiàn)。

利用航空發(fā)動機(jī)數(shù)字孿生，可以實現(xiàn)4項遞進(jìn)的基本功能，即對真實發(fā)動機(jī)進(jìn)行準(zhǔn)確描述、診斷發(fā)動機(jī)故障、預(yù)測發(fā)動機(jī)性能表現(xiàn)和輔助開展運(yùn)行決策。

數(shù)字孿生還具備5大技術(shù)特點：一是利用模型對真實發(fā)動機(jī)進(jìn)行準(zhǔn)確映射，構(gòu)成數(shù)字孿生模型；二是在數(shù)據(jù)的驅(qū)動下，實現(xiàn)描述、診斷、預(yù)測等基本功能；三是在此過程中，實時的動態(tài)交互保證了虛實的一致性；四是通過智能決策指導(dǎo)開展對真實發(fā)動機(jī)的動態(tài)控制和自適應(yīng)優(yōu)化；五是亟待建立數(shù)字孿生平臺，集成多物理場仿真、數(shù)據(jù)管理、大數(shù)據(jù)分析等多個功能模塊，通過信息化手段對數(shù)字孿生進(jìn)行有力支撐。

航空發(fā)動機(jī)數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)

根據(jù)航空發(fā)動機(jī)數(shù)字孿生技術(shù)架構(gòu)，在開展數(shù)字孿生研究和應(yīng)用過程中，應(yīng)重點開展孿生模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)管理與分析、智能測試與傳輸、智能分析與決策、數(shù)字孿生集成平臺等5項關(guān)鍵技術(shù)研究。

孿生模型構(gòu)建技術(shù)

數(shù)字孿生模型是由傳統(tǒng)模型發(fā)展而來，建立高精度的復(fù)雜系統(tǒng)模型是首要前提。目前，建模依然面臨著環(huán)境、載荷、材料性能等眾多不確定因素，流動、力學(xué)、傳熱、電磁等不同物理場之間的強(qiáng)耦合作用等各類問題，系統(tǒng)的復(fù)雜度將導(dǎo)致多物理場耦合建模的難度明顯提升，并將進(jìn)一步影響分析精度，需要通過仿真校核、驗證及確認(rèn)（VV&A）等手段開展模型的逐層級驗證，利用充分的數(shù)據(jù)開展模型修正，提升仿真的精度和置信度。

在高精度幾何模型的基礎(chǔ)上，借助復(fù)雜系統(tǒng)建模技術(shù)，如多物理場建模、多系統(tǒng)仿真等，建立發(fā)動機(jī)及關(guān)鍵子系統(tǒng)的性能演化模型，同時基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)提取降階或代理模型，用于在線分析；結(jié)合存儲的歷史數(shù)據(jù)、專家經(jīng)驗確定可能故障，通過故障注入的方式，分析已知故障下系統(tǒng)的行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建故障模式庫，作為診斷模塊的故障識別基礎(chǔ)。

由于航空發(fā)動機(jī)數(shù)字孿生模型本身的復(fù)雜性，應(yīng)從多個視角對孿生模型進(jìn)行分解，如圖7所示，構(gòu)建性能、系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)虛擬樣機(jī)，描述航空發(fā)動機(jī)數(shù)字孿生體的性能、功能、結(jié)構(gòu)等方面的特性，有針對性地開展整機(jī)以及推進(jìn)系統(tǒng)仿真技術(shù)研究，并構(gòu)建逐步向航空發(fā)動機(jī)數(shù)字孿生演進(jìn)的思路。通過模型的有機(jī)集成，能夠反映發(fā)動機(jī)各種特征，包括功能、性能、結(jié)構(gòu)完整性、環(huán)境適應(yīng)性、可靠性、維修性、保障性和安全性等。

數(shù)據(jù)管理與分析技術(shù)

航空發(fā)動機(jī)的數(shù)字孿生模型不是一個靜態(tài)模型，而是一組過程模型和動態(tài)模型，需要隨著數(shù)據(jù)的產(chǎn)生而不斷演化。其數(shù)據(jù)由產(chǎn)品開發(fā)數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)構(gòu)成，主要包括產(chǎn)品設(shè)計數(shù)據(jù)、產(chǎn)品工藝數(shù)據(jù)、產(chǎn)品制造數(shù)據(jù)、產(chǎn)品服務(wù)數(shù)據(jù)以及產(chǎn)品退役和報廢數(shù)據(jù)等。通過構(gòu)建航空發(fā)動機(jī)工程數(shù)據(jù)庫，獲取支撐數(shù)字孿生構(gòu)建的全生命期各階段的產(chǎn)品開發(fā)數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的管理和有效利用。

圖7 孿生模型構(gòu)建示意圖

對于航空發(fā)動機(jī)這種復(fù)雜系統(tǒng)，其基本幾何和組件裝配本身就已經(jīng)囊括了海量的數(shù)據(jù)，而服役過程中不斷加入的載荷、環(huán)境、維修等數(shù)據(jù)，最終將生成現(xiàn)有數(shù)據(jù)分析技術(shù)無法處理的大數(shù)據(jù)，這就需要借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，從這些規(guī)模巨大、種類繁多、生成迅速、不斷變化的數(shù)據(jù)集中挖掘價值。

從數(shù)據(jù)出發(fā)增強(qiáng)對問題的認(rèn)識，發(fā)掘多源異構(gòu)數(shù)據(jù)之間潛藏的相關(guān)關(guān)系，通過大數(shù)據(jù)的采集、存儲、流通、集成和融合，利用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)診斷、預(yù)測并指導(dǎo)決策；利用“人工智能+大數(shù)據(jù)+云計算”，實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)綜合分析處理，支撐多場景的數(shù)字孿生建模與分析，從而更好地診斷、預(yù)測并指導(dǎo)決策。

智能測試與傳輸技術(shù)

以數(shù)字孿生體來模擬真實發(fā)動機(jī)在使用條件下的狀態(tài)，需要實時的信息交互和更新，因此強(qiáng)大的數(shù)據(jù)獲取能力不可或缺。

借助物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)，通過傳感與監(jiān)測技術(shù)實時感知系統(tǒng)性能狀態(tài)并收集系統(tǒng)周圍的環(huán)境信息；通過安裝在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)表面或嵌入結(jié)構(gòu)內(nèi)部的分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)，獲取結(jié)構(gòu)狀態(tài)與載荷變化、操作以及服役環(huán)境等信息；實時監(jiān)測系統(tǒng)的生產(chǎn)、制造、服役以及維護(hù)過程。持續(xù)獲取的傳感數(shù)據(jù)不僅能夠用于監(jiān)測系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)，還能借助大數(shù)據(jù)、動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動分析與決策等技術(shù)用于預(yù)測系統(tǒng)未來狀態(tài)。

為滿足上述需求，需要發(fā)展傳感器與構(gòu)件一體化、智能傳感器、視覺傳感器等應(yīng)用技術(shù)，實現(xiàn)對航空發(fā)動機(jī)全生命周期數(shù)據(jù)的高精度、高效率測量；發(fā)展基于物聯(lián)網(wǎng)的全面感知、數(shù)據(jù)融合技術(shù)，探索測試設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)與虛擬測試系統(tǒng)的融合方法，取得更高的測試精度。

智能分析與決策技術(shù)

智能分析和決策，主要是利用實測數(shù)據(jù)動態(tài)更新模型，更準(zhǔn)確地分析與預(yù)測系統(tǒng)狀態(tài)，量化不確定輸入（載荷、邊界、材料參數(shù)等）對性能、可靠性的影響，指導(dǎo)決策者實施對系統(tǒng)的動態(tài)控制；應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等人工智能方法，描述、預(yù)測、引導(dǎo)并實現(xiàn)真實發(fā)動機(jī)的自適應(yīng)優(yōu)化。

數(shù)字孿生集成平臺技術(shù)

數(shù)字孿生的實現(xiàn)需要發(fā)展新的工具平臺，集成多物理場仿真、數(shù)據(jù)管理、大數(shù)據(jù)分析、動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動決策等多個功能模塊，同時借助虛擬現(xiàn)實（VR）或增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）等可視化技術(shù)，使決策者能夠快速準(zhǔn)確地了解系統(tǒng)實際狀態(tài)，從而指導(dǎo)對系統(tǒng)的操作，實現(xiàn)效能更高的控制與優(yōu)化。

通過在平臺集成多物理場仿真、動態(tài)演化分析、診斷等多個功能模塊，實現(xiàn)對數(shù)字孿生構(gòu)建和應(yīng)用的全過程支撐。利用模型的虛實動態(tài)交互，預(yù)演不同任務(wù)參數(shù)下的飛行場景，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析中的智能算法，預(yù)測發(fā)動機(jī)的性能表現(xiàn)，動態(tài)優(yōu)化發(fā)動機(jī)的控制規(guī)律。

航空發(fā)動機(jī)數(shù)字孿生發(fā)展展望

結(jié)合當(dāng)前航空發(fā)動機(jī)數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用需求和發(fā)展現(xiàn)狀，后續(xù)可以“離線”孿生、“在線”孿生和“自主”孿生的三步走為目標(biāo)，逐步開展研究和演進(jìn)，實現(xiàn)航空發(fā)動機(jī)數(shù)字孿生的構(gòu)建，如圖8所示。

第一步，“數(shù)據(jù)+模型”為特征的“離線”孿生。建立暢通的生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)、外場數(shù)據(jù)獲取機(jī)制；開展多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的辨識、清洗、封裝等方法研究；開展設(shè)計/制造/試驗/運(yùn)維大數(shù)據(jù)分析，利用基準(zhǔn)數(shù)據(jù)修正模型，提升模型精度和置信度；性能、系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)3個虛擬樣機(jī)各自演進(jìn)，具備基于運(yùn)行數(shù)據(jù)開展發(fā)動機(jī)性能預(yù)測、故障診斷的能力。

圖8 航空發(fā)動機(jī)數(shù)字孿生未來展望

第二步，“動態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動模型”為特征的“在線”孿生?；谥悄軅鞲衅鳌⑶度胧絺鞲衅鞯膭討B(tài)數(shù)據(jù)采集與傳輸；基于實時數(shù)據(jù)挖掘與分析的模型動態(tài)更新開展3個虛擬樣機(jī)的深度融合，在耦合條件下模擬發(fā)動機(jī)的實時運(yùn)行狀態(tài)；基于演化模型和動態(tài)分析，實時預(yù)測發(fā)動機(jī)故障與損傷，制訂維護(hù)策略。

第三步，“AI+模型”為特征的“自主”孿生。智能傳感與物聯(lián)網(wǎng)融合的數(shù)據(jù)采集和處理系統(tǒng)；海量實時非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分布式存儲和數(shù)據(jù)挖掘；構(gòu)建功能完備的發(fā)動機(jī)數(shù)字孿生體，利用人工智能實現(xiàn)孿生模型的實時優(yōu)化；發(fā)動機(jī)智能實體的運(yùn)行優(yōu)化與自動決策。

結(jié)束語

在航空發(fā)動機(jī)的全生命周期中，數(shù)字孿生將建立連接虛擬世界與發(fā)動機(jī)實物世界的緊密聯(lián)系，帶來研發(fā)范式的變革。通過構(gòu)建航空發(fā)動機(jī)數(shù)字孿生模型，基于真實數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行修正，在大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的支持下，應(yīng)用各類分析預(yù)測模型，增加對此類復(fù)雜系統(tǒng)的認(rèn)知，實現(xiàn)對航空發(fā)動機(jī)精準(zhǔn)、全面、動態(tài)的仿真，從而加速設(shè)計驗證進(jìn)程，及時對運(yùn)行狀態(tài)和趨勢進(jìn)行預(yù)測，更高效地開展決策和優(yōu)化。當(dāng)前，數(shù)字孿生已成為業(yè)界研究熱點，并且在部分應(yīng)用場景中取得了一定的應(yīng)用成效，但總體而言，數(shù)字孿生的研究和應(yīng)用還處于起步階段?？梢灶A(yù)見，隨著信息化、智能化水平的不斷發(fā)展，數(shù)字孿生建模、數(shù)據(jù)管理與分析、智能傳感與監(jiān)測、智能分析與決策和數(shù)字孿生集成平臺等關(guān)鍵技術(shù)將逐步成熟，數(shù)字孿生將為航空發(fā)動機(jī)的跨越發(fā)展提供持續(xù)動力。