數字孿生及其在航空航天中的應用



導 讀


數字孿生可以看做連接物理世界和數字世界的紐帶,通過建立物理系統的數字模型、實時監測系統狀態并驅動模型動態更新實現系統行為更準確的描述與預報,從而在線優化決策與反饋控制。本文分析說明了數字孿生體相比一般的模擬模型,具有集中性、動態性和完整性的突出特點。


數字孿生的發展需要復雜系統建模、傳感與監測、大數據、動態數據驅動分析與決策和數字孿生軟件平臺技術的支撐。


在航空航天領域,數字孿生可應用于飛行器的設計研發、制造裝配和運行維護。重點討論了應用機身數字孿生進行壽命預測與維護決策的案例,相比于周期性維護,具有檢修次數更少、維護成本更低的優勢。最后,給出了數字孿生在空間站、課重復使用飛船的地面伴飛系統中的初步應用框架。


目前,實際系統的設計和維護策略可以總結為“安全余量設計+周期性維護”,即根據以往經驗設計系統型式,并使用較大的安全系數來包絡不確定性;在系統服役時,采用周期性的維護方式,定期對其進行檢測,并采取相應的維護措施,以此來保證系統長期、穩定的運行。


然而,現代工程越來越復雜,具體表現為:


①系統組件越來越多,且組件與組件之間的交互會衍生出一些新的特質;


②動態特性強,系統狀態隨時間快速變化;


③不確定性大,系統材料、結構以及周圍環境存在眾多不確定因素。


在這種情況下,如果繼續用經驗安全系數包絡誤差,會使結構設計笨重、效率不高;復雜系統在高度不確定性環境下遭受意外損傷概率的增加,使得安全系數方法既不經濟、又難以徹底、完全保證系統可靠性。周期性維護在面臨復雜系統時,缺乏對系統當前狀態的準確預估,容易出現過于頻繁的檢測與維修,或未及時維護而引發系統提前失效的情況,導致維護成本高、且可靠性不足。


數字孿生概念的出現為解決上述問題提供了新的思路。數字孿生是一個技術體系,旨在為物理系統創造一個表達其所有知識的集合體或數字模型(也稱為數字孿生體)。通過實時監測系統狀態,動態更新數字模型,能夠提升數字孿生體的診斷、評估與預測能力;同時在線優化實際系統的操作、運行與維護,減少結構設計冗余、避免頻繁的周期性檢修與維護并保證系統的安全性。


如今,數字孿生的概念得到各領域的廣泛重視,各類應用概念層出不窮:


①產品研發:Tao等、莊存波等、于勇等期望通過構建產品的數字孿生體,改變傳統的產品研發模式;


②智能制造:陶飛等提出了數字孿生車間的概念,期望通過物理世界和信息世界的交互與共融,實現智能制造。此外,Zhuang等、Leng等、Zhang等也提出了類似的概念;


③壽命管理:勞斯萊斯公司推出了智能發動機的概念,該發動機能夠“感知”周圍環境并進行相應的自我調整,延長使用壽命。通用電氣研究院建立了風力渦輪機的數字孿生體,能夠接收操作和環境數據并進行自我更新,保證渦輪機長期、穩定的運行;


④智慧校園:佐治亞理工學院推出智慧校園的概念,實現了校園能耗系統的態勢感知、預測、優化和虛擬試驗。劍橋大學也建立了類似的動態數字孿生演示系統。


航空航天領域,數字孿生同樣具有極大的應用潛力:


1)用于飛行器的設計研發。通過建立飛行器的數字孿生體,可以在各部件被實際加工出來之前,對其進行虛擬數字測試與驗證,及時發現設計缺陷并加以修改,避免反復迭代設計所帶來的高昂成本和漫長周期。


達索航空公司將3DExperience平臺(基于數字孿生理念建立的虛擬開發與仿真平臺)用于“陣風”系列戰斗機和“隼”系列公務機的設計過程改進,降低浪費25%,首次質量改進提升15%以上;


2)用于飛行器的制造裝配。在進行飛行器各部件的實際生產制造時,建立飛行器及其相應生產線的數字孿生體,可以跟蹤其加工狀態,并通過合理配置資源減小停機時間,從而提高生產效率,降低生產成本。


洛克希德-馬丁公司將數字孿生應用于F-35戰斗機的制造過程中,期望通過生產制造數據的實時反饋,進一步提升F-35的生產速度,預計可由目前每架22個月的生產周期縮短至17個月,同時,在2020年前,將每架9460萬美元的生產成本降低至8500萬美元。


此外,諾斯羅普·格魯曼公司利用數字孿生改進了F-35機身生產中的劣品處理流程,將處理F-35進氣道加工缺陷的決策時間縮短了33%;


③用于飛行器的運行維護。利用飛行器的數字孿生體,可以實時監測結構的損傷狀態,并結合智能算法實現模型的動態更新,提高剩余壽命的預測能力,進而指導更改任務計劃、優化維護調度、提高管理效能。



數字孿生在各個領域的快速發展彰顯了其巨大的價值,本文將從數字孿生的核心概念與內涵出發,分析數字孿生的關鍵技術,而后論述數字孿生相比當前范式的創新性思路,最后對數字孿生在航空航天領域的應用與展望進行分析。


數字孿生的理念


據Tao等統計,自2014年起,數字孿生的發展呈現出爆發趨勢,工業界和學術界對數字孿生也有著多種不同的理解。如圖1所示,數字孿生體的本質是能夠全生命跟蹤、實時反映特定物理系統的性能狀態,并準確模擬、預測其在真實環境下行為的數字模型。因此,構成數字孿生體首先需要建立物理系統的模擬模型。


傳統的建模方式包括:基于物理機制建模、數據驅動建模、以及基于物理機制和數據驅動的混合建模。但對于復雜系統而言,環境不確定性大、系統動態特性強,基于傳統建模方式得到的數字模型難以做到實時反應系統狀態。


因此,數字孿生體的第二個要素是強調通過布置在物理系統上的傳感器網絡,獲取系統運行中的真實行為數據,用于增強模型、消除模型中的不確定性因素,進而提升模型預測能力。


準確的預測構成了有效控制、管理等決策優化的基礎,數字孿生體第三個要素是實現數字模型和物理系統的互動,將基于模型和數據的實時分析結果用于優化物理系統運行。伴隨數字孿生概念,美國空軍同時提出了數字主線的概念。


數字主線可以看作覆蓋系統全生命周期與全價值鏈的數據流,從設計、制造到使用、維護,全部環節的關鍵數據都能夠實現雙向同步與及時溝通,并以此驅動以數字孿生體為統一的模型的狀態評估與任務決策。



分析數字孿生的內涵可以看出,數字孿生體具有如下突出特點:


1)集中性。物理系統生命周期內的所有數據都存儲在數字主線中,進行集中統一管理,使數據的雙向傳輸更高效;


2)動態性。描述物理系統環境或狀態的傳感數據可用于模型的動態更新,更新后的模型可以動態指導實際操作,物理系統和數字模型的實時交互使得模型能夠在生命周期內不斷成長與演化;


3)完整性。對于復雜系統而言,其數字孿生體集成了所有子系統,這是高精度建模的基礎;而實時監測的數據可進一步豐富、增強模型,使模型能夠包含系統的所有知識。


借助于數字孿生,對于復雜系統的管理和運行,將能夠實現:


1)模擬系統運行狀態。數字孿生體可以看作物理系統的模擬模型,能夠在數字空間實時反映系統的行為、狀態,并以可視化的方式呈現;


2)監測并診斷系統健康狀態。利用安裝在系統結構表面或嵌入結構內部的分布式傳感器網絡,獲取結構狀態與載荷變化、服役環境等信息,結合數據預處理、信號特征分析、模式識別等技術,識別系統當前損傷狀態;


3)預測系統未來狀態。通過數據鏈、數據接口等技術連接監測數據和數字模型,結合機器智能等方法驅動模型的動態更新,基于更新后的模型,對系統未來的狀態進行預報;


4)優化系統操作。根據預報結果,可以調整維護策略避免不必要的檢測與更換,或更改任務計劃避免結構進一步劣化等。


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