數(shù)字孿生及其在飛行器領(lǐng)域應(yīng)用

沈如松 徐煥翔 矯永康 吳俊峰

1．海軍航空大學(xué)山東煙臺(tái)264001

飛行器廣泛應(yīng)用于社會(huì)生產(chǎn)的各個(gè)方面,對(duì)飛行器的研究也愈發(fā)深入,因此,在虛擬空間中分析飛行器的各種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)也愈發(fā)重要.近年來(lái)提出的數(shù)字孿生概念能夠很好地滿足目前在虛擬空間對(duì)飛行器實(shí)體進(jìn)行模擬的需求.

數(shù)字孿生是聯(lián)系物理空間與虛擬空間的紐帶,以復(fù)雜物理建模、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與分析、大數(shù)據(jù)技術(shù)、信息物理融合技術(shù)為關(guān)鍵技術(shù),構(gòu)建物理實(shí)體在虛擬空間中的孿生體,并復(fù)現(xiàn)物理實(shí)體的所有狀態(tài).數(shù)字孿生能夠以實(shí)時(shí)性、高保真性、高集成性地在虛擬空間模擬物理實(shí)體的狀態(tài),從而分析飛行器的相關(guān)數(shù)據(jù)記錄,提前發(fā)現(xiàn)飛行器相關(guān)故障征候,輔助操作員進(jìn)行決策,降低飛行器各類事故發(fā)生概率.

最早的孿生體概念是由美國(guó)航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)提出用于空間飛行器,2003年,美國(guó)密歇根大學(xué)的Grieves 教授最早提出“與物理產(chǎn)品等價(jià)的虛擬數(shù)字化表達(dá)”的表述,推進(jìn)了數(shù)字孿生的概念發(fā)展.在飛行器的全生命周期中,從設(shè)計(jì)過(guò)程中的模型驗(yàn)證,制造裝配過(guò)程中的零件檢測(cè),到運(yùn)行過(guò)程中的輔助決策等,數(shù)字孿生技術(shù)都有著廣泛的應(yīng)用空間.此外,在任務(wù)規(guī)劃方面,數(shù)字孿生技術(shù)可以幫助決策員進(jìn)行任務(wù)分配與航跡規(guī)劃,提出高效低耗的任務(wù)執(zhí)行方案,降低指揮與控制的復(fù)雜度與成本.

1 數(shù)字孿生概念及其發(fā)展

“孿生體” 概念最早起源于NASA 的阿波羅計(jì)劃[1],在該計(jì)劃中,NASA 制作2 個(gè)完全相同的空間飛行器.其中一個(gè)被稱為“孿生體”(twin),在空間飛行器執(zhí)行任務(wù)期間留在地球上反映大氣層外的飛行器狀態(tài).在飛行準(zhǔn)備期間,孿生體全程參與訓(xùn)練;在任務(wù)執(zhí)行期間,對(duì)孿生體進(jìn)行與本體一致的實(shí)驗(yàn)操作,使之盡可能精確地反映飛行器在外太空的狀態(tài),以便于決策人員在各種情況下作出最正確的決策.此時(shí)“孿生體”為實(shí)體樣機(jī),目的是復(fù)現(xiàn)/模擬飛行器的實(shí)際狀態(tài)來(lái)輔助決策.

Grieves 教授在其產(chǎn)品全壽命周期管理課程(Product Lifecycle Management,PLM)中提出數(shù)字孿生的“與物理產(chǎn)品等價(jià)的虛擬數(shù)字化表達(dá)” 概念[2].但是當(dāng)初并未明確數(shù)字孿生體的名稱,而是在2003–2005年暫用名為“鏡像空間模型(Mirrored Spaced Model,MSM)[3]”,在2006–2010年采用“信息鏡像模型(Information Mirroring Model,IMM)[4]”的名稱.此時(shí)的數(shù)字孿生為狹義的數(shù)字孿生,其概念限定于產(chǎn)品及其全壽命周期的數(shù)字化表征.Grieves 將數(shù)字孿生定義為全尺寸描述產(chǎn)品實(shí)體信息的虛擬信息結(jié)構(gòu).

相比于NASA 阿波羅計(jì)劃中的“孿生體”,Grieves 教授所提出的“數(shù)字孿生體” 已經(jīng)完成了從實(shí)體向數(shù)字模型的轉(zhuǎn)變,這也可以視為數(shù)字孿生的起源.

2005年,Grieves 教授[3]進(jìn)一步提出數(shù)字孿生是2 個(gè)空間之間的映射,建立了如圖1所示的2 個(gè)空間之間的相互關(guān)系.并提出了通過(guò)這個(gè)映射,可以為執(zhí)行詳細(xì)設(shè)計(jì)和實(shí)施的人員以及管理和批準(zhǔn)項(xiàng)目的人員提供概念框架,使之對(duì)項(xiàng)目的實(shí)際狀態(tài)有大致的理解,便于后續(xù)項(xiàng)目的實(shí)施與管理.同時(shí),Grieves 也提出此時(shí)的數(shù)字孿生并未有明確標(biāo)準(zhǔn)和穩(wěn)定的定義,在之后的研究中仍然需要深入發(fā)掘其概念.

圖1 數(shù)字孿生概念圖Fig.1 Digital twin conception

2010年,NASA 發(fā)布了“建模、仿真、信息技術(shù)和處理” 路線圖[5],在該路線圖的仿真部分,數(shù)字孿生作為對(duì)載具或系統(tǒng)的綜合多物理場(chǎng),多尺度仿真,集成了相關(guān)載具的所有可用數(shù)據(jù).通過(guò)合并信息,數(shù)字孿生可以用于預(yù)測(cè)任務(wù)執(zhí)行狀況、仿真實(shí)際飛行情況、分析潛在的災(zāi)難性事件以及研究在設(shè)計(jì)階段未考慮的任務(wù)參數(shù)修改的影響.在該路線圖的引領(lǐng)下,數(shù)字孿生進(jìn)入了大眾視野,在后續(xù)的幾年內(nèi)有了比較大的發(fā)展.

2011年,Grieves 教授在其著作Virtually perfect:driving innovative and lean products through product lifecycle management[6]中引用了合作者John Vickers 用于描述該概念的名詞:數(shù)字孿生體,并提出了被廣泛接受的數(shù)字孿生體模型.該模型分為物理實(shí)體、虛擬樣機(jī)以及二者之間的交互接口3 個(gè)部分.

同年,美國(guó)空軍研究實(shí)驗(yàn)室(Air Force Research Laboratory,AFRL)[7]討論了3 個(gè)問(wèn)題:如何使用數(shù)字孿生預(yù)測(cè)飛行器結(jié)構(gòu)壽命、如何確保其概念模型的結(jié)構(gòu)完整性,以及開發(fā)和部署數(shù)字孿生的技術(shù)挑戰(zhàn).他們計(jì)劃于2025年交付一架配備有數(shù)字孿生體模型的飛機(jī),該孿生體在幾何細(xì)節(jié)(包括制造誤差)和材料細(xì)節(jié)(包括統(tǒng)計(jì)微觀結(jié)構(gòu)級(jí)別)上都是超現(xiàn)實(shí)的.此外,該孿生體模型可以在虛擬空間進(jìn)行同等時(shí)長(zhǎng)的飛行,在飛行期間,孿生體會(huì)根據(jù)基于最佳物理學(xué)的概率模擬來(lái)累積使用損壞,并輸出大量與材料和結(jié)構(gòu)性能相關(guān)的損壞數(shù)據(jù),可以預(yù)測(cè)意外故障并反饋于現(xiàn)實(shí)飛機(jī)進(jìn)行預(yù)防.

2012年,NASA 與AFRL 提出未來(lái)飛行器數(shù)字孿生體范例[8],在未來(lái),飛行器需要更輕的質(zhì)量、更高的承載能力、更久的服役時(shí)間與更為極端的服役環(huán)境,現(xiàn)有的基于歷史與經(jīng)驗(yàn)的飛行器生命周期的管理方式將會(huì)與實(shí)際情況出現(xiàn)較為嚴(yán)重的偏差,為了解決這些問(wèn)題,數(shù)字孿生利用高精度的物理模型,更新的傳感器數(shù)據(jù)以及大量歷史數(shù)據(jù)等來(lái)形成對(duì)實(shí)體的超高保真度仿真模型來(lái)反映實(shí)體的實(shí)際狀態(tài).

2013年,AFRL 提出了“機(jī)體數(shù)字孿生”[9]的概念,用于設(shè)計(jì)和維護(hù)機(jī)身,并對(duì)每一架飛機(jī)都制作專屬的維護(hù)保養(yǎng)計(jì)劃.在這種條件下,每架飛機(jī)都能夠用于收集大量數(shù)據(jù),有助于之后飛機(jī)的設(shè)計(jì)與維護(hù),改變現(xiàn)有的飛機(jī)生命周期管理方式,降低維護(hù)成本與模型的不確定性.

除了上述理論發(fā)展,許多研究機(jī)構(gòu)也在探索數(shù)字孿生的實(shí)際應(yīng)用,并推進(jìn)數(shù)字孿生的發(fā)展.

2015年,通用公司推出Predix 工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)[10],該平臺(tái)的核心功能是捕獲大型制造或工業(yè)運(yùn)營(yíng)中的數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行分析.通過(guò)分析收集到的大型制造或工業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),可以幫助公司建立生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)字孿生體,從而輔助公司管理層進(jìn)行分析,決策層進(jìn)行決策,推動(dòng)制造業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展.

2017年,陶飛等對(duì)數(shù)字孿生車間進(jìn)行了探索,闡述了數(shù)字孿生車間的系統(tǒng)組成、運(yùn)行機(jī)制、特點(diǎn)、關(guān)鍵技術(shù)等[11],并探討了實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生車間信息物理融合的基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)[12].在其分析中,數(shù)字孿生成為了車間未來(lái)信息物理融合發(fā)展中的關(guān)鍵一環(huán),作為信息物理融合的關(guān)鍵性技術(shù),將會(huì)在未來(lái)車間發(fā)展中起到重要作用.2020年,江海凡等[13]從車間現(xiàn)存問(wèn)題和挑戰(zhàn)出發(fā),提出了構(gòu)建數(shù)字孿生車間的階段劃分及相關(guān)技術(shù),為數(shù)字孿生車間的發(fā)展提供了參考.

2017年,莊存波等[14]分析了現(xiàn)有數(shù)字孿生技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r,基于產(chǎn)品數(shù)字孿生體與產(chǎn)品工藝模型、產(chǎn)品設(shè)計(jì)模型、產(chǎn)品制造/裝配模型、產(chǎn)品服務(wù)模型、產(chǎn)品報(bào)廢/回收模型之間的關(guān)系;建立了產(chǎn)品數(shù)字孿生體的體系結(jié)構(gòu),并在此結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,給出了未來(lái)產(chǎn)品數(shù)字孿生體的目標(biāo):虛實(shí)融合、閉環(huán)的產(chǎn)品全壽命周期數(shù)字化管理與全價(jià)值鏈協(xié)同.

2020年,董雷霆等[15]面向疲勞壽命管理,給出了如圖2所示的飛機(jī)結(jié)構(gòu)數(shù)字孿生基本框架,并根據(jù)該框架提出飛機(jī)結(jié)構(gòu)數(shù)字孿生的5 項(xiàng)關(guān)鍵建模仿真技術(shù).在其分析中,數(shù)據(jù)獲取與分析、模型建立是數(shù)字孿生在飛機(jī)結(jié)構(gòu)建模仿真中的關(guān)鍵技術(shù).

圖2 飛機(jī)結(jié)構(gòu)數(shù)字孿生基本框架Fig.2 Basic framework of digital twin for aircraft structure

2 關(guān)鍵問(wèn)題與技術(shù)

2.1 復(fù)雜產(chǎn)品模型建立技術(shù)

對(duì)于數(shù)字孿生而言,產(chǎn)品的模型建立是整個(gè)數(shù)字孿生體運(yùn)行的基礎(chǔ)環(huán)節(jié),而現(xiàn)有的飛行器產(chǎn)品,隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展也呈現(xiàn)出復(fù)雜化、精細(xì)化的趨勢(shì),因此,復(fù)雜產(chǎn)品的模型建立的技術(shù)也愈發(fā)重要.目前的產(chǎn)品數(shù)字孿生模型可以分為通用模型與專用模型兩種,不同的研究人員針對(duì)其面對(duì)的問(wèn)題也給出了相應(yīng)的模型建立方法.

通用模型的研究早在2005年就開始了,Grieves教授在2005年[3]便提出了PLM/MSM 兩種模型.PLM 具有功能集成,結(jié)構(gòu)通用,可選的附加功能模塊與可提高效率的信息流等優(yōu)點(diǎn),但同時(shí)也存在模型僅僅是個(gè)雛形,概念較為模糊,不夠完整的弊端.為了理解PLM 模型中的信息核心,提出了MSM,該模型分為真實(shí)空間、虛擬空間以及二者之間的信息流3 部分,有當(dāng)前數(shù)字孿生通用模型的雛形.相較于PLM,MSM 不以功能(材料、工藝、維護(hù)等)來(lái)進(jìn)行組織,而是用關(guān)聯(lián)的物理對(duì)象來(lái)組織.

此后,許多研究人員也對(duì)通用模型進(jìn)行了研究分析,例如Schroeder 等的交換數(shù)據(jù)模型[16],于勇等的產(chǎn)品構(gòu)型數(shù)字孿生模型[17]等.而2018年,Zheng等[18]針對(duì)當(dāng)前車間的復(fù)雜情況進(jìn)行了數(shù)字孿生建模.在其模型中,對(duì)車間按照典型的“實(shí)體空間、虛擬空間、信息傳遞層”進(jìn)行分解,將車間的各部分分類歸入模型之中,實(shí)現(xiàn)了車間模型的全參數(shù)虛擬建模.在模型中,車間的物料流、信息流與控制流[13]在執(zhí)行完相應(yīng)任務(wù)后將數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析,并以此為基礎(chǔ)建立數(shù)字孿生系統(tǒng).

相比較于通用模型,專用模型更具有針對(duì)性與實(shí)用性.相比較于其他方向,飛行器所具有的高成本、高損耗等特性會(huì)導(dǎo)致其專用模型的迅速發(fā)展.迄今為止,與飛行器相關(guān)的模型有Li 等的機(jī)翼健康監(jiān)測(cè)模型[19]、Seshadri 等的多物理場(chǎng)零件損傷控制模型[20]等.

2017年,Zakrajsek 等[21]建立了飛機(jī)輪胎損傷模型.由于飛機(jī)在著陸過(guò)程中的輪胎旋轉(zhuǎn)磨損問(wèn)題十分復(fù)雜,故需結(jié)合大量歷史數(shù)據(jù)采用數(shù)字孿生方法進(jìn)行分析.Zakrajsek 等基于易磨損率概念構(gòu)筑數(shù)字孿生模型用于預(yù)測(cè)著陸磨損.該模型可以將預(yù)測(cè)結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際結(jié)果進(jìn)行比對(duì)改進(jìn),從而使模型不斷迭代更新,更符合實(shí)際情況.

通用模型能夠包含領(lǐng)域中大部分產(chǎn)品的共通性特點(diǎn),專用模型能夠針對(duì)特定型號(hào)的產(chǎn)品進(jìn)行虛擬空間描述.在新產(chǎn)品進(jìn)入虛擬空間,建立模型時(shí),同領(lǐng)域的通用模型能夠快速建立模型基礎(chǔ),而對(duì)專用模型的建立能夠完善通用模型中缺乏的細(xì)節(jié).如何整合通用模型與專用模型,在新產(chǎn)品進(jìn)入虛擬空間時(shí)能夠快速、準(zhǔn)確地建立對(duì)應(yīng)的虛擬模型,是后續(xù)需要探討的問(wèn)題.

2.2 信息物理融合技術(shù)

2017年,陶飛等提出了數(shù)字孿生車間[11]的相關(guān)概念,在其文章中著重提到數(shù)字孿生所需求的信息物理融合技術(shù).同年,陶飛對(duì)信息物理融合技術(shù)[12]進(jìn)行了更為詳盡的闡釋,將其分為物理融合、模型融合、數(shù)據(jù)融合與服務(wù)融合4 部分,而每一部分不僅是數(shù)字孿生車間的關(guān)鍵技術(shù),同樣也是飛行器的關(guān)鍵技術(shù).

物理融合:主要應(yīng)用于飛行器的生產(chǎn)車間,為其余3 種融合技術(shù)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐.該技術(shù)用于統(tǒng)籌實(shí)體物理空間中飛行器生產(chǎn)制造的各項(xiàng)設(shè)備,收集各項(xiàng)相關(guān)數(shù)據(jù),作為數(shù)據(jù)融合的支撐.同時(shí)對(duì)人所下達(dá)的命令進(jìn)行采集并響應(yīng),將收到的命令納入飛行器的生產(chǎn)計(jì)劃中,調(diào)整相應(yīng)的生產(chǎn)情況.物理融合需求人機(jī)交互技術(shù)、智能分析技術(shù),以便對(duì)人下達(dá)的指令進(jìn)行分析理解,從而轉(zhuǎn)化成可以用于車間生產(chǎn)的計(jì)劃表.

模型融合:將飛行器的各部分模型進(jìn)行整合,以實(shí)現(xiàn)對(duì)物理實(shí)體的真實(shí)完全映射.由于當(dāng)前飛行器的模型存在尺度差距過(guò)大的問(wèn)題,最小的鉚釘孔等零件的物理尺度為10?2m 量級(jí),而較大的機(jī)翼、梁等零件尺寸高達(dá)102m 量級(jí)[15],在如此巨大的量級(jí)差距下,不僅對(duì)于飛行器的模型建立有很高要求,對(duì)將其納入數(shù)字孿生中虛擬空間的模型融合技術(shù)更有要求.因此,復(fù)雜產(chǎn)品建模技術(shù)、CAD、CAE 技術(shù)都是不可或缺的部分,在此基礎(chǔ)之上方可考慮飛行器的模型融合問(wèn)題.

數(shù)據(jù)融合:通過(guò)大數(shù)據(jù)理論,對(duì)飛行器生產(chǎn)維護(hù)過(guò)程中收集到的各項(xiàng)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理,經(jīng)過(guò)處理后,形成對(duì)該物理實(shí)體的統(tǒng)計(jì)、反映、預(yù)測(cè)、建議等,輔助決策人員進(jìn)行決策.經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理,可以預(yù)測(cè)飛行器在何時(shí)需求維護(hù)保養(yǎng)與維修等,也可以及時(shí)預(yù)測(cè)飛行器運(yùn)行過(guò)程中的隱患,以輔助人員進(jìn)行預(yù)處理,降低飛行器事故發(fā)生概率.因此,對(duì)于大量、多元的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理的技術(shù)是不可或缺的,只有對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確、適當(dāng)?shù)奶幚?才能夠作出合理、有效的預(yù)測(cè)與規(guī)劃.

服務(wù)融合:對(duì)飛行器運(yùn)行過(guò)程中的維護(hù)、保養(yǎng)等服務(wù)進(jìn)行管控,是基于前三者的融合體現(xiàn).通過(guò)數(shù)據(jù)處理給出的結(jié)果,對(duì)飛行器的各項(xiàng)服務(wù)進(jìn)行安排與實(shí)施,不僅對(duì)物理實(shí)體進(jìn)行服務(wù),也對(duì)網(wǎng)絡(luò)空間中的數(shù)字孿生體進(jìn)行服務(wù)性的模型修正.修正后的模型進(jìn)入下次實(shí)驗(yàn),以貼合物理實(shí)體在實(shí)際任務(wù)執(zhí)行中的狀態(tài),經(jīng)過(guò)試驗(yàn)給出任務(wù)執(zhí)行情況的預(yù)測(cè).在任務(wù)執(zhí)行結(jié)束后,將結(jié)果與預(yù)測(cè)進(jìn)行比對(duì)、迭代,積累經(jīng)驗(yàn),經(jīng)由深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用,使得數(shù)字孿生體能夠更為貼合實(shí)際任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中遇到的情況,給出更為合理的服務(wù)需求.

2.3 數(shù)據(jù)收集與傳輸技術(shù)

數(shù)字孿生技術(shù)的實(shí)現(xiàn)是建立在信息采集與數(shù)據(jù)傳輸?shù)幕A(chǔ)之上的[22?23],并借此來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生體對(duì)物理實(shí)體的準(zhǔn)確映射,對(duì)于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度與時(shí)效性有著很高的需求,尤其對(duì)于數(shù)據(jù)的時(shí)效性要求更高.基于高精度、低延遲的大量數(shù)據(jù),數(shù)字孿生的雙空間映射才有了意義,否則過(guò)久的延時(shí)與過(guò)大的誤差都會(huì)導(dǎo)致整個(gè)數(shù)字孿生系統(tǒng)的失能甚至失效,無(wú)法實(shí)現(xiàn)既定的映射能力.

數(shù)字孿生體所利用的數(shù)據(jù)來(lái)源于物理空間實(shí)體的傳感器采集,對(duì)于傳感器的敏感度與精度也有很高的要求.在物理實(shí)體中,合理的傳感器網(wǎng)絡(luò)布置能夠獲取更為準(zhǔn)確、不需處理的數(shù)據(jù).而物理實(shí)體內(nèi)高兼容性、大容量、能夠預(yù)處理部分?jǐn)?shù)據(jù)的數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò),也能夠提升數(shù)據(jù)收集與傳輸效率.此外,如何通過(guò)更少的傳感器來(lái)獲取更多的數(shù)據(jù)信息,如何搭建更為高效的數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò),也是亟待研究應(yīng)用的技術(shù).

通過(guò)射頻識(shí)別(Radio Frequency Identification RFID)技術(shù)[24]進(jìn)行產(chǎn)品識(shí)別,以在網(wǎng)絡(luò)空間中建立與之相對(duì)應(yīng)的獨(dú)特模型,收集到的數(shù)據(jù)可以直接鏈接到相應(yīng)的數(shù)字孿生體,這些數(shù)字孿生體在物理實(shí)體的數(shù)據(jù)支持之下進(jìn)行相應(yīng)的演變(例如磨損、維護(hù)、保養(yǎng)等).現(xiàn)有的傳感器與網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)可以獲取來(lái)自于真實(shí)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)[25?26],通過(guò)這些數(shù)據(jù),網(wǎng)絡(luò)空間中的模型得以不斷迭代更新,更為貼近物理空間的實(shí)體狀態(tài).

2.4 大數(shù)據(jù)技術(shù)

航空器系統(tǒng)自身就具有大數(shù)據(jù)基因[27],在數(shù)字孿生支持下的飛行器系統(tǒng)本身就具備了大量的數(shù)據(jù)[28],同時(shí),在系統(tǒng)的運(yùn)行過(guò)程中,規(guī)模龐大、成分復(fù)雜的數(shù)據(jù)產(chǎn)生并被收集,這些數(shù)據(jù)超出了目前數(shù)據(jù)的處理能力[29].按照Tao[30]的觀點(diǎn),數(shù)據(jù)一旦產(chǎn)生并被收集,就存在著如何分析、處理并利用數(shù)據(jù)的問(wèn)題.大量數(shù)據(jù)只有在經(jīng)過(guò)分析、篩選、清洗、預(yù)處理并提取特征后才能夠被利用.因此如何利用采集到的大量數(shù)據(jù),并為數(shù)字孿生提供支持,需要大數(shù)據(jù)技術(shù)處理、分析數(shù)據(jù)的能力.

根據(jù)李仁旺等[31]的分解,可以將大數(shù)據(jù)為數(shù)字孿生提供的支持分為大數(shù)據(jù)收集層、大數(shù)據(jù)處理層、大數(shù)據(jù)分析層以及最終的應(yīng)用服務(wù)層.大數(shù)據(jù)收集層對(duì)飛行器各個(gè)環(huán)節(jié)中收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、轉(zhuǎn)換、儲(chǔ)存,航空發(fā)動(dòng)機(jī)在1 次飛行過(guò)程中就會(huì)產(chǎn)生1 TB的數(shù)據(jù)量[28],因此,對(duì)于數(shù)據(jù)的預(yù)處理是十分必要的,否則冗雜的數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)處理層造成不必要的負(fù)擔(dān).

大數(shù)據(jù)收集層提供數(shù)據(jù)處理與分析的相關(guān)技術(shù),將收集層預(yù)處理過(guò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪、降維和可視化處理,為分析層提供有效數(shù)據(jù).經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)處理層的處理,先前復(fù)雜、多維、強(qiáng)噪聲的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可以被分析層直接使用的有效數(shù)據(jù),同時(shí)可以根據(jù)目標(biāo)應(yīng)用層與大數(shù)據(jù)分析層的反饋修正數(shù)據(jù)處理方法,以提高大數(shù)據(jù)處理層的有效程度.

大數(shù)據(jù)分析層在接收到大數(shù)據(jù)處理層所傳遞到的有效數(shù)據(jù)后,進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)挖掘與決策方案生成,對(duì)飛行器所需要的服務(wù)進(jìn)行決策,以避免可能產(chǎn)生的事故或飛行任務(wù)中可能出現(xiàn)的故障.應(yīng)用服務(wù)層是整個(gè)大數(shù)據(jù)分析的目標(biāo),為飛行器提供實(shí)際的服務(wù)執(zhí)行,修正飛行器狀態(tài),以保證飛行器在執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中的穩(wěn)定運(yùn)行[32].

3 數(shù)字孿生在飛行器領(lǐng)域應(yīng)用

3.1 飛行器設(shè)計(jì)驗(yàn)證

飛行器在設(shè)計(jì)驗(yàn)證的過(guò)程中需要利用模型或物理產(chǎn)品進(jìn)行各個(gè)系統(tǒng)的可行性試驗(yàn),系統(tǒng)集成試驗(yàn)以及適航性試驗(yàn)等多種試驗(yàn).現(xiàn)有的需求實(shí)物的試驗(yàn)?zāi)Ｊ綄?dǎo)致一些挑戰(zhàn)[33?34]:1)試驗(yàn)需求實(shí)物,因此,在試驗(yàn)過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題無(wú)法快速反饋迭代,需求大量時(shí)間與成本來(lái)修正設(shè)計(jì)階段的錯(cuò)誤;2)模擬試驗(yàn)中條件有限,很難測(cè)試到飛行過(guò)程中可能遇到的所有狀態(tài);3)隨著系統(tǒng)耦合復(fù)雜程度的增加,綜合試驗(yàn)難度也在加大,部分試驗(yàn)甚至可能呈現(xiàn)高危性[35].

采用數(shù)字孿生技術(shù),根據(jù)技術(shù)指標(biāo)需求、總體方案框架、詳細(xì)設(shè)計(jì)等部分在虛擬空間建設(shè)高精度,多系統(tǒng),高復(fù)雜度的飛行器虛擬樣機(jī)用于試驗(yàn).相較于傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)樣品試驗(yàn)流程,在虛擬空間進(jìn)行的試驗(yàn)可以在飛行器設(shè)計(jì)之初即投入使用,可以實(shí)現(xiàn)“邊設(shè)計(jì),邊試驗(yàn),邊修正”,從而避免試驗(yàn)滯后設(shè)計(jì)而導(dǎo)致的高時(shí)間成本與高經(jīng)濟(jì)成本的返工.

數(shù)字孿生技術(shù)可以收集飛行器飛行過(guò)程中的數(shù)據(jù)從而構(gòu)建出實(shí)際的環(huán)境狀況,用來(lái)設(shè)計(jì)驗(yàn)證新型飛行器進(jìn)行試驗(yàn)時(shí)可以采用這些構(gòu)建出的環(huán)境.相較于試驗(yàn)場(chǎng)較為單一的環(huán)境,虛擬環(huán)境的多樣性能夠更貼合飛行包線之中的各種飛行狀況,尤其是試驗(yàn)場(chǎng)相對(duì)穩(wěn)定的氣候所不能實(shí)現(xiàn)的飛行狀況.復(fù)雜性更強(qiáng)的試驗(yàn)自然也能夠得出置信度更高的試驗(yàn)結(jié)果,使得飛行器運(yùn)行過(guò)程中的任務(wù)執(zhí)行能力和安全飛行能力更高.

隨著科技發(fā)展,飛行器的結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)復(fù)雜度與各系統(tǒng)之間的耦合度不斷增加,導(dǎo)致綜合實(shí)驗(yàn)難度增加,難以構(gòu)建令人滿意的試驗(yàn)環(huán)境.同時(shí)為了進(jìn)行試驗(yàn),必然需要極端條件,多個(gè)極端條件所構(gòu)成的極端環(huán)境在試驗(yàn)場(chǎng)上可能具有高危性,同時(shí)需要消耗較高的成本.因此,數(shù)字孿生所構(gòu)建的虛擬環(huán)境在此類需求下就能夠貼合需求,通過(guò)虛擬環(huán)境進(jìn)行試驗(yàn)可以避免上述問(wèn)題,同時(shí)能夠快速修改試驗(yàn)條件,快速得出試驗(yàn)結(jié)果修正飛行器狀態(tài).

在設(shè)計(jì)新的飛行器型號(hào)時(shí),前型號(hào)的飛行器的飛行數(shù)據(jù)可以用于為新型號(hào)的數(shù)字孿生體進(jìn)行模擬試驗(yàn),降低試驗(yàn)成本.此外,可以將試驗(yàn)同時(shí)在新舊型號(hào)的飛行器數(shù)字孿生體上進(jìn)行,方便得出對(duì)比性結(jié)論,推進(jìn)新型號(hào)飛行器研制工作.

3.2 飛行器制造裝配

在完成飛行器設(shè)計(jì)驗(yàn)證工作后,進(jìn)入生產(chǎn)裝配過(guò)程中,數(shù)字孿生可以作為伴隨性的技術(shù)來(lái)輔助飛行器的生產(chǎn)過(guò)程.

通過(guò)飛行器生產(chǎn)線的數(shù)字孿生體構(gòu)建,可以跟蹤飛行器生產(chǎn)狀況,合理配置資源,提高生產(chǎn)效率,降低成本.以F-35 戰(zhàn)斗機(jī)為例,洛克希德·馬丁公司[36]通過(guò)數(shù)字孿生技術(shù)對(duì)生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)反饋,提高了F-35 戰(zhàn)機(jī)的生產(chǎn)速度,預(yù)計(jì)將每架飛機(jī)22 個(gè)月的生產(chǎn)時(shí)間降低到17 個(gè)月,同時(shí)將生產(chǎn)成本從9 460萬(wàn)美元降低至8 500 萬(wàn)美元,極大提高了生產(chǎn)效率.

通過(guò)數(shù)字孿生技術(shù),可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)零件加工狀態(tài),將次品零件及時(shí)進(jìn)行處理,降低了次品零件進(jìn)入裝配階段的可能性.數(shù)字孿生技術(shù)使得“加工檢測(cè)下一步加工”的工藝流程更為簡(jiǎn)便,對(duì)公差、粗糙度等指標(biāo)可以進(jìn)行后續(xù)工序修正,對(duì)于尺寸誤差、形狀誤差等問(wèn)題,可以進(jìn)行次品零件處理,降低成本,提高生產(chǎn)效率.諾斯羅普·格魯曼公司[37]利用數(shù)字孿生技術(shù)改進(jìn)了F-35 零件生產(chǎn)過(guò)程中的次品決策問(wèn)題,將次品處理決策時(shí)間降低了1/3.

完成零件加工階段后,RFID 技術(shù)、傳感器技術(shù)等為飛行器數(shù)字孿生體的構(gòu)建創(chuàng)造了基本條件,在裝配階段,飛行器數(shù)字孿生體伴隨著飛行器物理實(shí)體的裝配而搭建,為飛行器在運(yùn)行階段的數(shù)據(jù)收集、任務(wù)執(zhí)行、維護(hù)保養(yǎng)等作準(zhǔn)備.孫萌萌等[38]對(duì)飛行器的總裝生產(chǎn)線進(jìn)行了可視化建模,并對(duì)飛行器總裝生產(chǎn)線進(jìn)行了可視化平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).該平臺(tái)能夠?qū)崟r(shí)顯示總裝生產(chǎn)線的狀態(tài)與飛行器的裝配進(jìn)度,同時(shí)采集裝配過(guò)程中的數(shù)據(jù),并將其傳輸至服務(wù)器中用于后續(xù)的維護(hù).

裝配階段中,由于不同零件的公差、粗糙度等均不相同,需要針對(duì)性進(jìn)行模型修正,從而保證虛擬空間中的孿生體能夠匹配特定產(chǎn)品的實(shí)際狀態(tài).孿生體基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)控與預(yù)測(cè),根據(jù)裝配體的實(shí)際工況進(jìn)行分析,給出產(chǎn)品維護(hù)與維修的輔助決策,降低維護(hù)的時(shí)間與經(jīng)濟(jì)成本.

3.3 飛行器健康監(jiān)測(cè)與維護(hù)

當(dāng)前飛行器任務(wù)執(zhí)行的過(guò)程中,主要的延誤來(lái)源于預(yù)測(cè)之外的維護(hù)時(shí)間[39],其原因主要在于對(duì)飛行器額外的磨損預(yù)測(cè)不足,需要執(zhí)行額外的維護(hù)項(xiàng)目.因此,由數(shù)字孿生所建立的預(yù)測(cè)性維護(hù)模型,可以極大地避免以上情況的發(fā)生.基于歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),構(gòu)建飛行器模型以預(yù)測(cè)關(guān)鍵組件壽命,在關(guān)鍵組件壽命不足以支撐后續(xù)任務(wù)執(zhí)行時(shí),輔助決策者進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)的決策下達(dá),從而降低飛行器在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中的故障發(fā)生概率.

當(dāng)前檢測(cè)技術(shù)需求很高的維護(hù)時(shí)間,例如拆卸飛機(jī)、檢查零件與維修[40].這些操作的主要依據(jù)是類似機(jī)型的飛行器在類似環(huán)境下的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)[41],事實(shí)證明這可以有效減少飛機(jī)結(jié)構(gòu)故障的事故數(shù)量,但是不可避免的維護(hù)過(guò)程中產(chǎn)生的意外情況也會(huì)導(dǎo)致其他復(fù)雜狀況.

以飛行器的機(jī)翼[42]為例,通過(guò)數(shù)字孿生進(jìn)行結(jié)構(gòu)損壞的檢測(cè)和監(jiān)視是一項(xiàng)實(shí)用性十分重要的應(yīng)用.最近,已經(jīng)提出了一種利用嵌入飛機(jī)結(jié)構(gòu)中的形狀記憶合金(Shape Memory Alloy,SMA)顆粒的轉(zhuǎn)變響應(yīng)來(lái)檢測(cè)疲勞裂紋的方法.通過(guò)檢測(cè)嵌入粒子的機(jī)械和/或電磁響應(yīng)的變化,操作員可以檢測(cè)到這些粒子附近疲勞裂紋的發(fā)生.數(shù)字孿生概念的一個(gè)重要方面是監(jiān)視飛機(jī)的結(jié)構(gòu)健康,尤其是疲勞裂紋形成所造成的損害.這些信息將用于更新多物理數(shù)字孿生模型.通過(guò)每架飛機(jī)的獨(dú)有數(shù)字孿生體,結(jié)合SMA的響應(yīng)結(jié)果來(lái)反映機(jī)翼實(shí)際狀況,進(jìn)行相應(yīng)的維護(hù)保養(yǎng).這種技術(shù)可以大大降低維護(hù)飛行器狀態(tài)的時(shí)間與經(jīng)濟(jì)成本,提高效率,減少任務(wù)執(zhí)行延誤的時(shí)間.

而飛行器另一重要部件,航空發(fā)動(dòng)機(jī)[43],也可使用數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù).通過(guò)對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行數(shù)字孿生建模,并對(duì)每個(gè)獨(dú)立的實(shí)體進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與運(yùn)行分析,來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài).結(jié)合收集的歷史數(shù)據(jù),對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè),在發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)生故障征候的時(shí)候及時(shí)給出警告,有效避免在執(zhí)行任務(wù)期間飛行器出現(xiàn)故障.同時(shí)收集到的數(shù)據(jù)可以納入發(fā)動(dòng)機(jī)大數(shù)據(jù)系統(tǒng),使數(shù)字孿生體能夠給出更貼合實(shí)際狀況的結(jié)果.

3.4 飛行器任務(wù)規(guī)劃

飛行器在執(zhí)行任務(wù)之前,需要進(jìn)行飛行任務(wù)規(guī)劃,以尋求最為合理的任務(wù)分配方式與飛行器航跡規(guī)劃.尤其是在以無(wú)人機(jī)為代表的無(wú)人飛行器執(zhí)行任務(wù)的過(guò)程中,良好的任務(wù)規(guī)劃能夠使飛行時(shí)間最短、效率最高;針對(duì)多無(wú)人機(jī)編隊(duì)執(zhí)行任務(wù),任務(wù)規(guī)劃也能夠?qū)w行任務(wù)進(jìn)行合理分配,從而高效率地完成任務(wù).針對(duì)飛行器的任務(wù)規(guī)劃,現(xiàn)在已經(jīng)有多種較為成熟的任務(wù)路徑規(guī)劃方式,例如楊健等[44]提出的基于分層優(yōu)化法的多協(xié)作無(wú)人機(jī)任務(wù)規(guī)劃方法,李瑞陽(yáng)等[45]提出的基于列生成算法的無(wú)人機(jī)任務(wù)規(guī)劃方法,楊晨等[46]對(duì)多無(wú)人機(jī)協(xié)同任務(wù)規(guī)劃研究等,這些方法都進(jìn)行過(guò)仿真驗(yàn)證,具有實(shí)際實(shí)現(xiàn)意義.

如果能夠在基于數(shù)字孿生的虛擬空間中進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃,現(xiàn)有的任務(wù)規(guī)劃方法可以得到更好的仿真環(huán)境,同時(shí)能夠?qū)⒏鞣N突發(fā)狀況添加到算法中進(jìn)行預(yù)演,從而提高規(guī)劃方法的可信度,推動(dòng)實(shí)現(xiàn)任務(wù)規(guī)劃從平臺(tái)到體系的演變[47?49].對(duì)無(wú)人機(jī)編隊(duì)協(xié)同任務(wù)執(zhí)行進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃,具有高保真性的數(shù)字孿生技術(shù)能夠提高求解最優(yōu)方案的效率,提高任務(wù)執(zhí)行效率,降低任務(wù)執(zhí)行時(shí)間,以更低的成本更好地完成飛行任務(wù),降低指揮與控制的難度.另外,由于數(shù)字孿生能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)飛行器狀態(tài),可以在任務(wù)實(shí)際執(zhí)行的過(guò)程中對(duì)任務(wù)規(guī)劃進(jìn)行實(shí)時(shí)修正,對(duì)飛行器進(jìn)行實(shí)時(shí)指揮與控制,使飛行器能夠更好地執(zhí)行任務(wù).

4 結(jié)論

從概念發(fā)展、關(guān)鍵技術(shù)以及在飛行器領(lǐng)域的應(yīng)用來(lái)探討數(shù)字孿生在飛行器領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀.隨著數(shù)字孿生技術(shù)的不斷成熟,其中主要的技術(shù)瓶頸正在被突破,但仍然存在許多需要解決的問(wèn)題,例如以飛行器專用軟件平臺(tái)為代表的軟件平臺(tái)的缺失問(wèn)題,以傳感器精度與布置方式為代表的數(shù)據(jù)采集與處理問(wèn)題,以中間層實(shí)現(xiàn)為代表的信息物理融合問(wèn)題等.上述問(wèn)題都有很大的發(fā)展空間,解決這些問(wèn)題后,數(shù)字孿生技術(shù)將會(huì)獲得更大的發(fā)展與應(yīng)用.