航空发动机数字孪生工程：内涵与关键技术

创作时间:

2025-01-21 22:29:08

作者:

@小白创作中心

航空发动机数字孪生工程：内涵与关键技术

航空发动机是集精密工艺与尖端科技于一体的国之重器，承载着强国梦想和强军使命。随着数字化、智能化技术的快速发展，航空发动机数字孪生工程已成为提升其设计、制造、试验和运维能力的重要途径。本文从研发、变革、创新三个角度分析了航空发动机数字化发展趋势，提出了航空发动机数字孪生工程的内涵与关键技术体系，为航空发动机数字化、智能化研制水平和服务能力的跨越式发展提供了参考。

摘要

文章从研发、变革、创新三个角度分析了航空发动机数字化发展趋势，从全生命周期的视角分析提出了航空发动机数字工程的6个阶段的18个需求趋势与挑战；通过分析数字孪生在航空发动机全生命周期中的研用现状，指出航空发动机在理论体系、组织协作、软件平台、标准规范方面的不足；以作者团队前期提出的数字孪生五维模型、数字工程“数智眼”体系架构、数字试验测试验证体系架构为基础理论，进一步提出了航空发动机数字孪生工程的内涵和体系架构，研究了航空发动机数字孪生工程关键技术体系；从思想、技术、模式、产业等角度对发动机数字孪生工程发展提出了若干建议。期望相关工作为航空发动机数字孪生工程数力和智力的开发利用，以及航空发动机设计、制造、试验测试验证、交付、运维、回收全生命周期能力的全面提升提供参考，助力航空发动机数字化、智能化研制水平和服务能力的跨越式发展。

一、航空发动机数字工程发展趋势与需求

作为“飞机的心脏”，航空发动机是一个国家科技水平、工业基础和综合国力的重要体现，被誉为现代工业“皇冠上的明珠”。在航空产业数智化转型发展趋势下，研制大推力、高效率、长寿命、低能耗、具有自主知识产权的新一代航空发动机已成为各国重要发展战略目标。基于作者团队前期在数字工程[1]和数字孪生理论体系[2-3]、技术体系[4]、工具体系[5]、标准体系[6]研究基础，并结合国内外航空发动机的多年探索与研发工作，从行业发展和数字工程两个方面分析并总结航空发动机的未来发展趋势与需求。

1.1 航空发动机未来发展趋势与需求

纵观航空发动机的发展历程，其研发范式、核心技术、创新模式皆随技术进步而不断发展与变革。为提升航空发动机数智化水平，面向研发范式变革、核心技术突破、创新模式演进等三方面需求，结合航空发动机的理论研究与应用实践，将航空发动机的发展趋势总结为“三个研发、三个变革、三个创新”。

1）“正向研发、协同研发、高效研发”的发展需求趋势

2）“效率变革、动力变革、质量变革”的发展需求趋势

3）“科技创新、产业创新、融合创新”的发展需求趋势

1.2 航空发动机生命周期数字工程18个需求

传统研发模式难以满足航空发动机数字化、信息化、智能化、体系化的发展需求，打通航空发动机设计、制造、试验测试验证[7]、运维等全生命周期环节，建设航空发动机全生命周期数字工程成为了重要发展趋势[10]。本文进一步提出航空发动机全生命周期数字工程18个需求趋势，如图1所示。

二、数字孪生在航空发动机生命周期中的研用现状

本章从设计阶段、制造阶段、试验测试验证阶段、运维阶段，总结分析数字孪生在发动机生命周期各阶段研用及发展动态。

2.1 基于数字孪生的航空发动机设计研究现状

2.2 基于数字孪生的航空发动机制造研究现状

2.3 基于数字孪生的航空发动机试验测试验证研究现状

2.4 基于数字孪生的航空发动机运维研究现状

2.5 航空发动机数字孪生研究现状小结

1）基础理论与技术体系不健全

2）数据/模型组织与协作机制不明确

3）专业软件与工业平台不完备

4）行业标准与相关规范不完善

三、航空发动机数字孪生工程内涵与关键技术

3.1 航空发动机数字孪生工程概念与体系架构

本文尝试探索航空发动机数字孪生工程的概念，即面向航空发动机全生命周期需求，研究建设航空发动机生命线程、模型线程、数据线程、服务线程[1,80]，实现航空发动机生命周期工程、航空发动机数字孪生模型工程、航空发动机孪生数据工程、航空发动机软件与应用服务工程以及航空发动机数实迭代交互融合工程，支撑提升航空发动机正向协同设计、高性能加工制造、试验测试验证、智能运维管控等能力，满足新一代航空发动机的研制需求。研究团队基于之前研究成果，提出了航空发动机数字孪生工程体系架构。

3.2 航空发动机数字孪生工程关键技术

本节结合航空发动机全生命周期需求，提出航空发动机数字孪生工程关键技术，包括：

基于数字孪生工程的航空发动机正向设计技术、孪生数据与机理模型融合驱动的航空发动机高性能制造技术、航空发动机试验测试验证技术、数模融合的航空发动机智能运维技术等。同时，航空发动机数字孪生模型构建与验证、多源异构孪生数据空间构建与融合分析处理技术作为基础共性技术，贯穿于航空发动机数字孪生工程的各个阶段，支撑各项任务的精确建模、数据分析与优化决策, 具体如图3所示。