《航空学报》封面文章 | 航空发动机数字孪生工程：内涵与关键技术

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，本文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”的发展需求趋势我国航空发动机起步于引进、仿制机型，导致航空发动机相关基础薄弱、多领域联合设计仿真能力相对弱，难以支持气动、结构、传热、控制等多学科协同的正向设计。在试验测试验证（ETV, Experiment, Testing and Validation）阶段[7]，当前航空发动机主要采用物理ETV方式，存在周期长、成本高、极端工况物理ETV难实现等不足。未来航空发动机技术复杂度和性能指标要求越来越高，产品研发难度显著增大，传统的研发模式难以满足发展需求，亟需向“正向研发、协同研发、高效研发”模式转变。

2）“效率变革、动力变革、质量变革”的发展需求趋势三大变革是在新时代高质量发展背景下对航空发动机行业提出的新需求。在设计阶段，需综合各单位能力优势，促进数据与机理融合双驱动的高效研发模式，推动新一代航空发动机的效率变革。在制造阶段，需逐步从面向精度的制造转向面向性能的高质量制造发展。在试验测试验证阶段，需发展物理试验和数字试验的深度融合的数实融合实验，实现航空发动机性能、寿命、可靠性的低成本、高精度预测与评估。在运维阶段，需最大化利用实时数据和历史信息，实现航空发动机健康状态的实时监测、在线预测和智能维护。因此，促进效率变革、动力变革、质量变革[8]，是未来航空发动机研发的主要发展趋势与需求之一。

3）“科技创新、产业创新、融合创新”的发展需求趋势创新是航空发动机技术发展与产品迭代的重要驱动力。首先，航空发动机需与新材料、新能源、新工艺相结合，推动设计、加工、试验、运维等各阶段的科技创新发展，提高基础技术水平。其次，传统航空发动机产业模式需与新一代信息技术深度结合，推动航空发动机产业向数字化、智能化、高端化升级转型。此外，需充分打通科技创新链与产业创新链，实现科技创新、产业创新、融合创新[9]，使创新体系整体效能不断提升，促进颠覆性技术研发与技术转化落地，从而大幅提升我国航空发动机整体能力水平。

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]。作为一种利用“数力”和“智力”促进装备数字化，实现“能力”提升的工程范式，数字工程[1]有助于实现航空发动机全生命周期可支配资源的科学组织与高效管理利用，以满足新时代装备发展与应用需求。2023年作者团队首次发表提出航空发动机数字工程[1]，在此基础上结合复杂装备数字化发展需求[11]，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。

 

1）设计阶段：为实现航空发动机正向设计，需集成表达设计参数与性能间高精度映射，缩短设计周期。因此，航空发动机在设计阶段需具备：①跨地区跨阶段协同设计能力；②多学科多领域耦合设计能力；③复用模型与经验知识融合驱动的高效设计能力。

2）制造阶段：为实现以性能为目标的定量、定域、定式的数字化、高性能制造模式[12]，以提升加工质量及效率，航空发动机在制造阶段需具备：①面向性能的制造工艺动态优化能力；②制造过程精准调控能力；③产品质量全过程追溯能力。

3）试验测试验证阶段：为实现航空发动机多工况、多参数的试验测试验证，需借助数字手段解决物理试验测试验证数据获取难的问题。因此，航空发动机在试验测试验证阶段需具备：①高效率数字试验测试验证能力；②全方面多工况数字试验测试验证能力；③数字试验测试验证与物理试验测试验证融合与协同的能力。

4）交付阶段：为实现航空发动机“实体+数字”双交付新模式，便于航空发动机的管理，航空发动机在交付阶段需具备[11]：①数字发动机可迭代与更新能力；②数字发动机可共享与集成能力；③数字发动机性能可追溯与管理能力。

5）运维阶段：为实现面向可靠性的航空发动机全要素、全过程的实时状态监测及精准管控，航空发动机在运维阶段需具备：①运行状态实时监测与评估能力；②故障精准诊断与预测能力；③快速响应与智慧决策能力。

6）维修&回收阶段：为实现航空发动机长时安全运行、提高资源回收利用率，航空发动机在维修&回收阶段需具备：①主动预知性维修能力；②维修方案评估与优化能力；③智慧拆解与再利用能力。

数字孪生作为一种在信息世界观察物理世界、认识物理世界、优化、改造物理世界的重要技术，为实现产业数字化转型和智能化升级提供了有效途径[6]。当前，数字孪生被工业界和学术界广泛关注和研究，并在各大领域开展应用实践[13-14]。随着数字孪生模型、数据和功能服务的不断积累、完善、规范，跨阶段数字孪生模型、孪生数据和服务逐步呈现出可兼容集成、可迁移演化、可动态融合等适用于复杂体系数字工程的重要特征。数字孪生工程将贯穿物理对象全生命周期和数字工程生态系统的数字孪生集成融合，赋能航空发动机设计、制造、试验测试验证、交付、运维、回收全生命周期各环节[1]，系统性提升航空发动机数字工程能力，满足新一代航空发动机的研制目标与应用需求。

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