数字两机丨清华航发院：数字航空发动机的发展与应用

随着仿真技术和数字化技术的进一步发展，航空发动机设计仿真技术逐渐向综合化、集成化和融合化发展，同时伴随着复杂系统工程的方法论的进一步完善，整个航空发动机研发体系正在发生革命性的变化。对于欧美航空强国，数字发动机虚拟仿真技术已经在航空发动机的研制中起到关键作用，高精度数字化建模和动态仿真技术贯穿航空发动机研发运行的全生命周期，并已经逐步整合到正向设计研发体系中，给发动机研制带来显著的效率提升和成本下降，使所有的航空发动机巨头都趋之若鹜。通用（GE）、罗罗（RR）、普惠（P&W）、赛峰（SAFRAN）等工业巨头大力总结过去在数字建模和仿真领域经验积累，并融合大数据科学和智能化技术的发展趋势，大力发展数字发动机平台。

目前MBSE（基于模型的系统工程）正在航空发动机主流制造商中逐步得到应用，数字主线（Digital Thread）打通的统一协同平台和数据管理架构已经逐步形成规模，更新现有的仿真流程和模型库以形成多层级多视图一体化仿真能力已经初见成效，智能化模型和决策能力的重要性正在获得广泛共识。所有航发相关方都在积极地寻找与基于模型的系统工程方法（MBSE）、数字孪生（Digital Twin）、数字主线相关的解决方案，并寻求与工业云结合的方法。

通用电气（GE）公司基于强大的历史数据和研发经验，在上世纪90年代就开始了以PDM、仿真流程建设为标志的研发数字化过程，逐步形成了基于流程和应用的全球协同设计体系，集成包括业务、使能、工程的应用近2000多个，主要实现几个典型特征：通过增加工程和供应链功能之间的协作减少了周期时间; 由一个通用的用户界面驱动，它保证了统一的体验和共享的数字参考，确保每个涉众都在相关的上下文中处理最新的信息 改进了对客户请求的可见性和优化了响应时间；由于以数据为中心的基本原理和直观的搜索功能，提高了生产率，这简化了数据管理，促进了跨边界的高效信息共享。在成熟的数字化设计体系基础上，随着新的概念如MBSE、数字主线、数字孪生、智能化等进一步提出，以及仿真技术的集成和系统化发展，GE公司的发动机研发体系和数字发动机正在进行蓬勃的更新换代。

数字化设计主线(Digital Thread for Design，简称DT4D)是通用正在发展的能力，可以根据工程工作流程快速创建人工智能代理模型，同时对模型相关的数据进行协同化和主线化，该项目专注于将DT4D能力应用于设计、模型、仿真的每个用例，使其快速的部署和搜索，同时实现与现有的PLM数据库系统整合，实现工作流和/或代理模型的自动触发。 

通用电气公司开工业互联网先河推出了Predix平台，紧密围绕大型高端装备设计、生产和运维，提供以工业设备数据映射、分析为主线的能力，形成强大的对工业应用APP支撑能力，发展多层级的从工业互联基础设施服务、PAAS平台到软件及服务的云架构，依靠全生命周期数字主线（Digital Thread），所有数据模型都能够双向沟通，因此真实物理产品的状态和参数将通过与智能生产系统集成的赛博物理系统向数字化模型反馈，致使生命周期各个环节的数字化模型保持一致，从而能够实现动态、实时评估系统的当前及未来的功能和性能, 通过这些数字化模型，可以在虚拟环境下实现调试、试验，优化其运行状态,形成针对特定单个产品的数字孪生（Digital Twin）。

普惠公司（Pratt & Whitney）在成熟的研发体系的基础上，正在使用数字工程作为连接不同工具和优化自动化的一种方式，通过数字主线形成跨多个领域的集成，同时通过基于模型的系统工程与上下游客户和供应商形成协同，成功推进体系革新。EngineWise平台创建于2017年，包括高级诊断和引擎监测(ADEM)，这是一项引擎健康管理服务，使用一套网络支持的软件工具，为8000多台在用引擎提供引擎健康数据分析，该公司及其发动机运营商可以使用预测性人工智能来提出推力建议，将飞机燃油经济性提高15%，并减少运营中断和停机时间。

罗罗（Rolls-Royce）公司通过十多年的产品生命周期管理(PLM)的建设，发展完善了产品数据在数字主线中上下传递的解决方案，在制造和服务阶段获得工程设计和定义的数据，通过使用全面统一的PLM 系统，所有用户都可以在任何一点上看到单个设计的相同状态。罗罗希望拥有一个数字工作流，反映组件从早期概念到使用的整个生命周期，在每个阶段优化固化知识。

罗罗公司重点关注采用先进的数据分析、工业人工智能和机器学习，以加速新的数据见解和服务的发展，从数据中释放新的价值，将最新的分析技术与罗尔斯-罗伊斯的行业知识和工程专业知识相结合，更好地支持客户。罗罗通过航发运营生成大量的数据，进行大量的数据分析，进而创造一个数字孪生的发动机来提供更丰富的数据集，通过专家知识和数据分析方法将其构建、测试、决策，然后传递给用户。 数字孪生是罗尔斯-罗伊斯“智能引擎”愿景的一部分，该愿景将物理引擎与维护服务和数字技术无缝结合。这从发动机的制造开始，一直到它的使用寿命结束。

为加强泛企业环境下飞机多学科系统集成和整机数字建模协同能力，减少对物理试验的依赖，加快产品研发流程，2009年由欧盟委员会资助，空客公司主导，来自13个国家的59个合作伙伴及科研机构团队跨地域协作，发起了基于仿真驱动设计优化理念的飞行器协同设计应用项目-CRESCENDO（Collaborative and Robust Engineering using Simulation Capability Enabling Next Design Optimisation）和后续多个计划，其中航空发动机作为其最重要的子系统开展了大量工作，来自CAD/PLM 原厂商、CAE 厂商以及飞机制造商、发动机制造商、设备供应商、高校科研机构和合作伙伴等多方面进行深入探讨和技术攻关，建立起一套面向行为式数字化样机（Behavioral Digital Engine）技术实现从初步设计到详细验证和认证全生命周期的设计-分析一体化平台，对异构环境数据共享和交换行为的规范以及多信息系统的集成应用进行开发，对设计过程中每个设计环节的输入输出及方法实现追溯和审计，从而建立起基于仿真驱动设计的协同能力。

航空航天和国防产品生命周期管理行动组(AD PAG)是由空客、波音、巴西航空、通用、湾流、三菱支线、普惠、罗罗、赛峰等组成的航空航天原始设备制造商(OEM)和飞机发动机供应商协会的PLM研究组织。该行业组织确定的一个关键业务问题是，由于依赖传统的、基于文档的开发流程，设计和开发过程中大型、全球、分布式供应链中的协作严重受阻。因此，该团队确定的主要业务挑战之一是，通过数字化工具和基于模型的流程，通过技术数据包的双向交换，实现OEM和供应链协作。目前由成员公司领域专家组成的项目团队已经成立，以评估当前的数据互操作性标准，首先实现基于模型的系统工程(MBSE)概念设计过程，评估在协作产品开发活动中交换数字需求和系统架构模型。

自2003年Michael Grieves提出了虚拟理想模型概念以来，数字孪生与数字主线技术在航空领域得到了极大的发展与广泛的应用，除了上述典型企业的应用以外，还有美国空军于2009年实行了美国空军机体数字孪生技术，计划将数字孪生技术用于飞机结构寿命预测并确保其结构完整性；以及2019年波音公司在其教练机eT-7 RedHawk原型机研制中采用了数字孪生技术，进行了大量虚拟试验与虚拟集成；2021年波音ATS无人作战飞机首飞，其设计制造过程充分利用了飞机数字孪生技术，从设计到首飞仅用时三年。尽管目前由于一些技术空白，数字孪生技术未能得到完全实现，但其在相关领域体现出极大的优势与前景，未来在产品设计、智能制造、智能试验等领域将会得到迅猛发展。