数字孪生及其在航空航天中的应用

数字孪生及其在航空航天中的应用

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来源:《航空学报》,作者孟松鹤等

摘要: 数字孪生已引起国内外的广泛重视,可看作是连接物理世界和数字世界的纽带。其通过建立物理系统的数字模型、实时监测系统状态并驱动模型动态更新实现系统行为更准确的描述与预报,从而在线优化决策与反馈控制。本文分析表明数字孪生体相比一般的模拟模型,具有集中性、动态性和完整性的突出特点。数字孪生的发展需要复杂系统建模、传感与监测、大数据、动态数据驱动分析与决策和数字孪生软件平台技术的支撑。在航空航天领域,数字孪生可应用于飞行器的设计研发、制造装配和运行维护。重点讨论了应用机身数字孪生进行寿命预测与维护决策的案例,相比于周期性维护,具有检修次数更少、维护成本更低的优势。最后,给出了数字孪生在空间站、可重复使用飞船的地面伴飞系统中的初步应用框架。

目前,实际系统的设计和维护策略可以总结为“安全余量设计+周期性维护”,即根据以往经验设计系统型式,并使用较大的安全系数来包络不确定性;在系统服役时,采用周期性的维护方式,定期对其进行检测,并采取相应的维护措施,以此来保证系统长期、稳定的运行。

然而,现代工程越来越复杂,具体表现为[1]:①系统组件越来越多,且组件与组件之间的交互会衍生出一些新的特质;②动态特性强,系统状态随时间快速变化;③不确定性大,系统材料、结构以及周围环境存在众多不确定因素。在这种情况下,如果继续用经验安全系数包络误差,会使结构设计笨重、效率不高;复杂系统在高度不确定性环境下遭受意外损伤概率的增加,使得安全系数方法既不经济、又难以彻底、完全保证系统可靠性。周期性维护在面临复杂系统时,缺乏对系统当前状态的准确预估,容易出现过于频繁的检测与维修,或未及时维护而引发系统提前失效的情况,导致维护成本高、且可靠性不足[2]。

数字孪生概念[3]的出现为解决上述问题提供了新的思路。数字孪生是一个技术体系[4],旨在为物理系统创造一个表达其所有知识的集合体或数字模型(也称为数字孪生体[5])。通过实时监测系统状态,动态更新数字模型,能够提升数字孪生体的诊断、评估与预测能力;同时在线优化实际系统的操作、运行与维护,减少结构设计冗余、避免频繁的周期性检修与维护并保证系统的安全性。

从根源上分析,孪生的概念起源于美国阿波罗任务时代[6]:建造一个与实际飞行飞船大小比例1:1的地面飞船,在地面的飞船中进行实际飞行经历的“所有”操作,以此来反映实际飞行中的飞船的状态,并为飞船的维护提供参考。这种方式也可以被称为物理伴飞。

数字孪生概念的提出可以追溯到2002年,美国密歇根大学Grieves教授[3]在向工业界展示如何进行产品生命周期管理时提出的两个系统,即真实系统和虚拟系统。虚拟系统接收从真实空间传来的数据,镜像(Mirroring)真实系统的状态;真实系统接收虚拟空间传来的指导信息,做出相应响应。这一理念中提及的真实空间、虚拟空间、从真实空间到虚拟空间的数据流和从虚拟空间到真实空间的信息流被认为是数字孪生的3个基本要素。

美国NASA(National Aeronautics and Space Administration)[7]在2010年发布的“建模、仿真、信息技术和过程”路线图中明确了数字孪生的发展愿景,认为数字孪生是:“一个集成多物理场、多尺度的非确定性分析框架,能够联合高精度物理模型、传感器测量数据、飞行历史数据等,镜像相应孪生飞行器的生命历程”。这一愿景对NASA和美国空军具有重要意义,两者拥有大量的机队需要周期性检测和维护,不仅耗费巨大成本,而且面临针对性不强、响应速度慢的问题。数字孪生利用模型指导决策的思想正好能够弥补这一能力短缺。通过真实数据驱动数字孪生体更新,响应实际飞行器结构变化,并对实际飞行器的操作、运维进行优化,从而降低维护成本、延长使用寿命[8]。

在工业界,随着工业物联网的普及应用,如何将工业过程、状态的大数据转化为决策、增加实际价值成为主要问题,数字孪生为解决这一问题提供了基本范式[9-11]。美国Gartner公司自2016年起连续4年将“数字孪生”列为未来十大战略技术之一,Gartner[12]认为数字孪生体是:“物理世界实体或系统的数字代表,在物联网背景下连接物理世界实体,提供相应实体状态信息,对变化做出响应,改进操作,增加价值”。世间万物都将拥有其数字孪生体,并且通过物联网彼此关联,创造出巨大的价值。PTC(Parametric Technology Corporation)[13]推出了ThingWorx物联网平台,可以将获取的传感数据连接至ANSYS仿真软件,并通过建立泵的数字孪生体展示了该平台的价值[14];通用电气研究院[13]推出了Predix云计算平台,基于工业大数据的管理、加工与分析,实现对设备的掌控和预测;西门子[13]构建了MindSphere开放式物联网操作系统,将实际物体连接到数字世界,以推动闭环式创新;此外还有Kongsberg推出的KognifAI、MapleSoft的产品MapleSim等都可用于建立系统的数字孪生体。

如今,数字孪生的概念得到各领域的广泛重视,各类应用概念层出不穷:①产品研发:Tao[15]、庄存波[5]、于勇[16]等期望通过构建产品的数字孪生体,改变传统的产品研发模式;②智能制造:陶飞等[10, 17]提出了数字孪生车间的概念,期望通过物理世界和信息世界的交互与共融,实现智能制造。此外,Zhuang[18]、Leng[19]、Zhang[20]等也提出了类似的概念;③寿命管理:劳斯莱斯公司[21]推出了智能发动机的概念,该发动机能够“感知”周围环境并进行相应的自我调整,延长使用寿命。通用电气研究院[22]建立了风力涡轮机的数字孪生体,能够接收操作和环境数据并进行自我更新,保证涡轮机长期、稳定的运行;④智慧校园:佐治亚理工学院[23]推出智慧校园的概念,实现了校园能耗系统的态势感知、预测、优化和虚拟试验。剑桥大学[24

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