数字孪生在航空航天结构设计、制造和运维中的应用

近年来，数字孪生作为一种创新技术在航空航天结构领域引起了广泛关注。数字孪生是将物理实体与其虚拟仿真模型相结合，通过不断收集、整合和分析数据，实现对实体的完美复 制和真实预测。在航空航天领域，数字孪生的应用正逐渐显现出巨大的潜力。

首先，数字孪生技术可以提供精准的结构评估和维护。通过模拟和预测，可以准确分析航空航天结构的性能、损伤和寿命，为结构的设计和改进提供参考。同时，数字孪生还可以实时监测结构的状态，并预测出潜在的故障，从而提前采取必要的维护和修复措施，提高结构的可靠性和安全性。

其次，数字孪生在航空航天结构的优化设计方面具有重要意义。通过数字孪生技术，可以进行大规模的模拟实验，快速比较和评估不同设计方案的性能，从而为结构设计过程提供科学依据。此外，数字孪生还可以与人工智能算法相结合，实现智能化的设计和优化，进一步提高结构的性能和效率。

展望未来，数字孪生在航空航天结构领域的应用仍有巨大地发展空间。随着传感器技术、数据处理和计算能力的不断进步，数字孪生的精度和效率将得到进一步提升。同时，数字孪生还可以与其他相关技术如虚拟现实、增强现实等相结合，创造出更加智能、直观的应用场景。

数字孪生是通过数字模型和实际对象之间的实时数据交互和反馈，实现对实际对象的准确仿真、监测和控制的技术系统。其本质是通过整合传感器数据和信息融合技术，构建物理实体的虚拟副本，以提高准确性和功能[1]。

数字孪生的基本内涵则是将物理实体与数字模型进行实时的数据交互和反馈，实现对实体的全生命周期进行可视化、模拟和优化。通过数字孪生技术，可以对物体的设计、制造、运营和维护等各个环节进行全面的监测、分析和优化，以提高效率、降低成本和改善性能。

数字孪生被广泛应用于各个领域，包括制造业、城市规划、医疗保健等。在制造业中，数字孪生被应用于整合多物理和多尺度模拟的车辆或系统，通过最佳的物理模型、传感器更新和历史数据等来模拟整个生命周期[2]。其还在物理资产建模和生产系统中发挥作用，为产品设计和优化提供更高效的方法[3-4]。图 1 为机械制造领域的数字孪生模型。文献[1]提出了传感器数据集成和信息融合的方法，构建了用于智能制造的数字孪生虚拟机床。2019 年 DING 等[5]引入了网络物理系统(cyber-physical system，CPS)和数字孪生技术，以实现物理车间和虚拟车间之间的互连和互操作性。

在决策支持方面，欧空局的数字孪生地球先驱项目[6]旨在建立粮食系统的数字孪生，为处理气候、粮食生产和可持续性政策提供新的见解。该项目利用人工智能处理、模型集成和社会经济物理测量等技术，为决策提供支持。

数字孪生还在城市规划中扮演关键技术的角色，推动数字化城市规划和决策的发展[7]。此外，还在其他领域如医疗保健、能源和交通运输等方面得到应用。

在产品设计方面，文献[2]提出使用 AutomationML对数字孪生的属性进行建模，有助于对产品进行精确仿真和分析。在航空航天结构设计过程中，传统设计过程繁杂，且耗时较长，但通过应用虚拟样机后，可大幅度节约开发时间，如图 2 所示。数字孪生在推动制造业和其他领域的数字化转型中起着关键作用。

在人机交互方面，2017 年GRIEVES 和 VICKERS[8]认为，通过将物理系统与其虚拟等效物件联系起来，数字孪生便可减轻这些问题。

在增材制造方面，2017 年 KNAPP 等[9]利用激光定向能量沉积技术构建了计算高效的第一代数字孪生系统，通过瞬态三维模型计算温度和速度场、冷却速率、凝固参数和堆积几何属性。

数字孪生通过数据交换接口获取数据，并结构化存储数据，同时建立与设备相对应的虚拟模型[10]。

另外，一些研究还应用数字孪生技术在其他领域取得了显著进展。2020 年 BARANWAL 等[11]展示了基于深度学习的工具，用于基于扫描电子显微镜的掩模分析。2022 年 LI 等[12]提出使用数字孪生技术改进望远镜驱动系统的可视化，以解决运维中缺乏有效可视化策略的问题。

综上所述，数字孪生在多个领域都有重要应用。研究者们通过各种方法和技术实现了与数字孪生相关的建模、仿真和优化，推动了数字经济的发展和各个行业的创新。

智能结构控制和结构健康监测是航空航天领域的重要研究方向。2001 年，在 RAO 和 SANA[13]的工作中，简要概述了智能结构控制的现状，且涉及到对结构的实时监测、故障检测和修复等方面的研究。

2002 年 PINES 和 AKTAN[14]的工作中回顾了关键的结构健康监测技术，如图 3(a)所示，包括传感器开发、数据处理、损伤检测算法、数据分析和信息处理等内容。这些技术对于实时监测和评估结构的健康状态以及提前 预测可能的故障非常重要。

2009 年 TYRRELL 等[15]展示了如图 3(b)的将DFPA ROIC 架构应用于背景底座抵消、宽场成像、图像稳定、边缘检测和速度测量等问题的应用示例。通过使用该技术，解决了相关区域可能出现的局部非相关问题。2010 年 PAN 等[16]利用如图 3(c)所 示 的 RG-DIC(Reliability-guided digital image correlation)技术从记录图像中提取全场平面内热变形，以应对高温环境下结构可能出现的热变形问题。

光纤智能结构也是一个重要的研究方向，2011年 UDD[17]描述了过去 25 年来在该领域进行的选定工作(图 3(d))。这些工作主要涉及光纤传感技术在结构实时监测和故障诊断方面的应用。

2019 年 MENG 等[18]报道了一种活性热成像和三维结构光学成像相结合的方法(图 3(e))，用于曲面包覆复合材料的无损检测。2020 年 TIKHONOV和 SAZONOV[19]致力于分析数字孪生技术在航空技术中的有效应用的关键特点。数字孪生可以用于建立虚拟模型来预测结构的行为和性能。

总之，上述提到的研究工作和技术在航空航天领域的智能结构控制、结构健康监测和材料检测方面都起到了重要的作用。这些研究对于提高航空器的可靠性、安全性和性能具有重要意义。

数字孪生在航空航天结构设计中的应用已得到多个案例验证。

2019 年 LIU 和 GUO[20]通过 3 个案例研究验证了一种增材制造技术在两级随机蜂窝结构中的应用。证明所提方法在航空航天结构设计中具有广泛地应用前景。2019 年 HENNING 等[21]评估了连续虚拟建模碳纤维增强聚合物(continuous fiber reinforced plastics，CoFRP)工艺链的最新技术水平。并通过模拟各种工艺步骤，包括成型、注射和固化，为航空航天领域的纤维增强聚合物结构设计提供了关键信息。2022 年张在房和周亮[22]开展了基于数字孪生的火箭框环拉弯回弹预测方法的研究，预测方法如图 4 所示，提出了“建模–预测–交互控制”设计全过程的孪生模型框架，实现了实际生产过程与孪生体模型交互控制的过程。2019 年，HAMSHAW等[23]使用无人机系统和 SfM(Structure from motion)技术获取地形数据，用于改善飞机结构的设计和改进。

图 4 基于数字孪生的火箭框环拉弯回弹预测方法

2020 年 JADHAV[24]描述了在飞机复合材料结构中使用轻质聚合泡沫作为嵌入式插入件的努力。通过优化嵌入式泡沫插入件的形状，实现了减轻重量而不影响结构性能的目标。2021 年吴浩等[25]将火箭结构设计制造与验证的数字化技术与先进的数字孪生技术相结合，提出了基于数字孪生的火箭结构设计制造与验证，如图 5 所示。

2019 年 RIANTO 等[26]讨论了模拟器的工作原理和结构设计，并为卫星结构的数字孪生建模提供了重要的理论基础。2022 年戴璐等[27]则从设计卫星装备的角度出发，提出了基于数字孪生的卫星装备设计智能化设计方法，如图 6 所示。

综上所述，这些案例研究验证了数字孪生在航空航天结构设计中的有效性。数字孪生模型能够帮助工程师进行结构分析和优化、预测性维护、设计验证和验证等方面的工作，为航空航天行业提供了重要的基础和支持。

数字孪生技术在航空航天结构生产中的应用已经得到广泛关注。研究指出，碳纤维增强塑料在未来的飞机结构中将扮演至关重要的角色，其占比预计将超过 50%[28]。2019 年 KOVTUN 和 TABUNENKO[29]强调了数字孪生在提高火箭发动机可靠性方面的重要性。2019 年 ASRAFF 等[30]成功将 GTN(Gurson- tvergaard-needleman)模型应用于金属和非金属材料的损伤建模。2019 年 HWANG 和 PARK[31]介绍了各种耐热复合材料在固体火箭喷嘴、燃气涡轮发动机和冲压发动机/超燃冲压发动机推进中的特性、应用示例和发展趋势，如图 7 所示。2020 年TROFIMOV 等[32]采用综合方法评估燃料质量，分析世界经验、综合结果和回顾，历史演化和逻辑分析。

综上所述，数字孪生技术在航空航天结构生产和其他领域的应用不断取得突破。通过结合不同的成像技术和制造过程，数字孪生不仅提高了产品的质量和安全性，还推动了工业领域的创新和发展。

数字孪生在航空航天结构维护中的应用涵盖了多个方面。

在了解复合材料的演化状态方面。2019 年CARMI 等[33]指出，需要开发评估玻璃层状铝增强环氧树脂(glass layered aluminum reinforced epoxy，GLARE)材料演化状态的方法，特别是在渐进破坏环境中。对于确保飞机结构的安全运行至关重要。2020 年，PERESZLAI 和 GEIER[34]比较了不同加工技术如摆动铣削、螺旋铣削和传统钻孔技术对单向碳纤维增强聚合物材料性能的影响。这再次强调了碳纤维增强塑料在航空航天领域的重要性。

在飞机结构中，数字孪生的概念被广泛应用。并整合了计算模型、传感器、学习、实时分析、诊断、预测等技术，旨在支持工程决策[35]。2021 年BERGMAYR 等[36]则研究了航天夹层结构的结构健康监测，通过测量应变来提高结构的可靠性。

在航空航天结构的设计和建设中，计算机视觉技术也得到了广泛应用。2020 年 PAAL 等[37]研究了建筑师和工程师在项目的不同阶段使用的计算机视觉技术，有助于提高设计和加工过程的效率。

数字孪生还在飞机维修管理中扮演重要角色。通过实时监测和预测故障，数字孪生技术可以提供准确的维修建议，最大限度地减少飞机停场维修时间，提高飞机的运营效率和可靠性[38]。2022 年 HAN等[39]通过建立数字模型和批量模拟生成故障数据，研究了发动机驱动泵的故障检测，并提出了泄漏、堵塞和转轴磨损等多种类型的故障分类方法。

2020 年 ASHTIANI 等[40]介绍了一种使用卫星图像进行网络规模骨料堆存清点的遥感应用，通过数字孪生技术，对卫星图像数据进行处理和分析，以提高骨料堆存清点的效率和精度。2018 年刘婷等[41]则指出美国空军研究实验室(air force research laboratory，AFRL)将数字孪生技术应用于飞机机体的结构寿命预测中，并提出一种数字孪生机体概念，其具有超写实性，包含实际飞机制造过程的公差和材料微观组织结构特性。借助高性能计算机，数字孪生机体可在实际飞机起飞前进行大量虚拟飞行，发现非预期失效模式以修正设计；通过在实际飞机上布置传感器，可实时采集飞机飞行过程中的参数(六自由度加速度、表面温度和压力等)并输入数字孪生机体以修正其模型，进而预测实际机体的预期寿命，如图 8 所示。

最后，相关研究有望提高航空航天结构的监测和维护效率，如图 9 所示，在数字孪生的加持下，航空航天装备的运行维护将更加方便。

综上所述，数字孪生在航空航天结构维护中的应用包括结构分析、非破坏性检测、材料演化状态评估、加工技术优化、计算机视觉应用以及设施管理和结构健康监测等方面。这些应用有助于提高航空航天结构的可靠性、安全性和性能。

在航空航天结构领域中应用数字孪生技术存在一些与数据流程处理和信息安全保障相关的问题，具体包括以下几点：

1) 数据采集和处理。2023 年戚浩和李晓月[42]提出数字孪生需要获取大量结构数据，包括传感器数据、实验数据、历史数据等。确保数据的准确性、完整性和实时性是一个挑战。此外，数据的清洗、校准和集成也是需要解决的问题。

2) 数据存储和传输。2023 年戚浩和李晓月[42]提出在数字孪生过程中，需要存储和传输大规模的结构数据。为了确保数据的安全和可靠性，需要使用合适的数据库和网络传输协议，并采取加密和身份验证等安全措施。

3) 数据分析和建模。2022 年孙学民[43]提出数字孪生需要对大量数据进行分析和建模，并生成真实可信的结构模型。这涉及到高性能计算和数据处理的挑战，以及算法开发和优化的需求。

4) 信息安全和隐私保护。2022 年周涵婷和夏敏[44]提出航空航天领域涉及敏感的机密信息和知识产权，数字孪生应用需要保证数据的安全性和隐私保护。这涵盖加密通信、访问控制、数据脱敏等安全措施，并需要符合相关的法律法规和行业标准。

实时性和可靠性要求：2023 年刘芳等[45]提出数字孪生在航空航天结构领域的应用需要具备实时性和可靠性。对于实时监测和预测，数据流程的实时处理和分析是必要的，同时需要确保算法和模型的可靠性和准确性。

解决这些问题的关键在于合理规划数据流程，采用高效的数据处理和传输技术，并制定严格的信息安全策略和措施。同时，要加强行业合作和技术创新，推动数字孪生在航空航天结构领域的应用成果。

在航空航天结构领域中，数字孪生的应用面临着与经济和商业模式相关的一些挑战，如：

1) 成本。2023 年王博等[46]提出数字孪生的建立和运营需要大量的投资和资源，包括硬件设备、软件开发、数据采集和处理等。这对企业或组织的经济可行性和盈利能力带来一定压力。因此，如何在成本可控范围内实现数字孪生的商业化运作是一个挑战。

2) 商业模式创新。文献[45]提出数字孪生为航空航天结构领域带来了新的商业模式和价值链配置。对于企业来说，需要对现有的商业模式进行创新和改进，以适应数字孪生的应用，并能够从中获得经济效益。此外，探索数字孪生技术在增值服务、产品优化等方面的商业机会也是一个挑战。

3) 合作伙伴关系和产业生态系统。2023 年朱迪等[47]提出数字孪生的应用需要建立良好的合作伙伴关系和产业生态系统，包括与航空航天企业、技术供应商、数据分析专家、监管机构等的合作。如何建立稳定的合作关系和合理分配利益，形成可持续发展的商业模式也是一个挑战。

解决这些挑战需要在商业模式的设计和运营中进行充分考虑。需要进行市场调研和可行性研究，制定清晰的商业计划，推动技术创新和合作伙伴关系的建立，同时理解并遵守相关的法律法规和行业标准，以推动数字孪生在航空航天结构领域的商业化发展。

在航空航天结构领域，数字孪生技术正面临着一些技术趋势和发展方向，如：

1) 深度集成与全生命周期管理。数字孪生将逐渐扩展其应用范围，从设计和制造阶段延伸到整个生命周期管理阶段。这意味着数字孪生将与其他领域的技术如物联网、大数据分析和人工智能等进行更深层次的集成，实现更全面的结构分析、性能预测和维护优化。

2) 多物理场耦合模拟。为了更准确地预测和评估航空航天结构的性能，数字孪生将发展出更复杂的多物理场耦合模拟方法。将结构和其他物理场(如热、电磁、流体等)进行耦合模拟，可以更全面地分析结构在复杂工况下的行为。

3) 智能优化和决策支持。数字孪生将进一步发展智能优化和决策支持能力，通过集成人工智能、机器学习和优化算法等技术，实现自动化的结构优化和决策支持。这将帮助工程师更快速地强化设计和改进结构性能。

4) 云计算和分布式计算。航空航天结构的复杂性和大规模性质要求使用高性能算力进行数字孪生分析和建模。随着云计算和分布式计算的发展，数字孪生将能够更好地利用这些计算资源，加速模拟和分析过程。

5) 联合仿真与协同设计。数字孪生将推动航空航天结构工程中的联合仿真和协同设计。通过数字孪生的应用，不同工程师和团队可以在虚拟环境中进行实时协同设计和仿真，提高团队的协作效率和设计质量。

6) 可靠性和安全性评估。数字孪生将发展出更高级的可靠性和安全性评估方法。通过模拟各种失效模式和事故情况，数字孪生可以更好地帮助工程师和决策者进行风险分析和安全性评估，以支持结构设计和维护决策。

这些技术趋势和发展方向将使数字孪生在航空航天结构领域发挥更重要的作用。随着技术的不断创新和进步，数字孪生有望提供更准确、高效和可靠的工程分析和决策支持，推动航空航天结构领域的发展。

在航空航天结构领域，数字孪生技术具有广阔的应用前景。在未来可能出现的数字孪生应用场景如：

1) 设计优化和虚拟验证。数字孪生将在航空航天结构的设计阶段发挥重要作用。通过建立精确的数字孪生模型，工程师可以进行结构优化和虚拟验证，以提高结构性能、减轻重量、降低成本等。数字孪生可以模拟不同材料、形状和设计结构，帮助工程师以更快速的方式进行设计迭代和决策。

2) 飞行性能分析和优化。数字孪生可用于评估飞行器和航空航天结构的性能。通过融合实验数据、实时监测数据和数值模拟，数字孪生可以帮助预测结构在各种工况下的响应和损伤情况。通过优化设计和结构维护策略，可以提高飞行器的安全性、可靠性和经济性。

3) 维护和修复优化。数字孪生可以用于支持航空航天结构的维修和修复决策。通过实时监测和数据分析，数字孪生可以预测结构的预期寿命和故障风险，并提供维修和修复的建议。并有助于优化维护计划，减少停机时间和成本，以提高系统的可用性和可靠性。

4) 多场景仿真和应急响应。数字孪生可以用于多场景模拟和应急响应。通过建立多个数字孪生模型，可以模拟不同环境条件下的结构响应，并对飞行器或航天器在突发事件或意外情况下的表现进行预测和优化。这有助于提前做出应急计划、危机管理和风险评估。

5) 智能维护和健康管理。数字孪生可以应用于智能维护和结构健康管理。通过实时数据采集和监测，数字孪生可以分析结构的实时状态并预测潜在故障。这有助于实施预防性维护，延长结构寿命和减少维修成本，从而提高整体运营效能。

综上所述，数字孪生在航空航天结构领域的应用具有巨大的潜力。随着技术的发展和不断创新，数字孪生将为航空航天行业提供更精确、高效和可靠的工程分析、设计优化和维护决策支持，推动航空航天结构的不断发展和创新。

在航空航天结构领域，数字孪生技术的应用已经取得了显著进展并展现出巨大潜力。通过数字孪生，可在设计阶段模拟和优化结构的性能，提高设计的精度和效率。在生产过程中，数字孪生可以实现实时监测、预测和优化生产过程，提高生产效率并降低成本。在维护阶段，数字孪生可以通过监测结构的健康状态和预测潜在的故障，提前采取措施进行维护和修复，从而延长结构的寿命和提高安全性能。

然而，数字孪生在航空航天结构领域的应用仍面临一些挑战。首先，技术要求较高，特别是对模型的精度和准确性有较高要求，需要不断改进和发展相关技术。其次，数据的处理和管理也是一个重要的问题，包括数据采集、存储、传输和处理的安全和可靠性。另外，数字孪生的应用需要良好的商业模式和合作伙伴关系，以确保可持续发展。

未来，数字孪生在航空航天结构领域的发展具有广阔的前景。随着深度学习、人工智能和云计算等技术的深入发展，数字孪生的模型和算法将不断完善，模拟和预测的准确性将进一步提高。同时，数字孪生还有望与其他新兴技术相结合，如物联网、大数据分析等，实现更加智能化和综合化的应用。如基于数字孪生的智能结构监测系统可以实现实时监测和自适应控制，对结构状态进行智能化管理。

综上所述，数字孪生在航空航天结构领域的应用前景广阔。通过优化设计、提高生产效率和降低维护成本，数字孪生将为航空航天结构的发展和安全性能提供重要支持。然而，仍需要不断解决技术、数据和商业模式等方面的问题，以推动数字孪生在航空航天结构领域的进一步发展和应用。