航空发动机数字孪生工程：内涵与关键技术
收稿日期: 2024-02-01
修回日期: 2024-02-16
录用日期: 2024-08-08
网络出版日期: 2024-11-20
基金资助
国家自然科学基金(52275471);新基石科学基金会所设立科学探索奖;天目山实验室项目(TK202302006);北京市卓越青年科学家计划
Aero-engine digital twin engineering: Connotation and key technologies
Received date: 2024-02-01
Revised date: 2024-02-16
Accepted date: 2024-08-08
Online published: 2024-11-20
Supported by
National Natural Science Foundation of China(52275471);the New Cornerstone Science Foundation through the XPLORER PRIZE;Tianmushan Lab Program(TK202302006);Beijing Outstanding Young Scientist Project
航空发动机是集精密工艺与尖端科技于一体，需兼顾高性能、高效率、高可靠、长寿命等多元目标，且依赖设计、制造、试验、运维多方主体紧密合作的国之重器，承载着强国梦想和强军使命。航空发动机数字孪生工程通过充分利用数据、模型、服务等虚拟资产的潜在价值，融合仿真、预测、优化等多种数智化手段，基于全生命周期系统工程的创新模式、多学科协同的高效平台和多要素耦合分析的全局视角，全面提升航空发动机设计、制造、试验、运维能力，能够为航空发动机全产业链加速发展提供新动力。本文从研发、变革、创新3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。
陶飞 , 孙清超 , 孙惠斌 , 穆晓凯 , 张贺 , 宋鲁凯 , 朱剑琴 , 陶智 . 航空发动机数字孪生工程：内涵与关键技术[J]. 航空学报, 2024 , 45(21) : 630283 -630283 . DOI: 10.7527/S1000-6893.2024.30283
As the strategic equipment for a powerful country， aero-engines are considered as the integrations of precision processing and cutting-edge technologies. The development of aero-engine relies on the close cooperation of full lifecycles （i.e.， de-sign， manufacturing， testing， maintenance）， to meet the strict requirements like high-performance， high-reliability， and long service life， etc. Based on multi-source virtual assets （i.e.， data， models， and services） and multi-type digital technologies （i.e.， simulation， prediction， and optimization）， aero-engine digital twin engineering promises to explore the full lifecycle-based innovative modes and interdisciplinary collaboration-based efficient platforms. In this case， the capacities of aero-engines throughout their entire lifecycles can be greatly improved， giving new impetus for the accelerated development of entire chain in aero-engine industry. In this study， 18 challenges of aero-engine digital twin engineering are presented firstly； in addition， by reviewing the digital twin researches in aero-engine full lifecycles， the shortcomings on theories， software， and standards are revealed； thirdly， based on the 5D model of digital twin， ‘eye model’ architecture of digital engineering and architecture of digital experiment， testing and validation proposed by the authors’ team， the connotation， systematic framework and key technologies of aero-engine digital twin engineering are proposed； finally， several suggestions are provided to advance aero-engine digital twin engineering. The current efforts aim to illuminate pathways for enhancing the support capabilities in full lifecycles， and enabling a leap in digital/intelligent development for aero-engines.
Key words： aero-engine; digital twin; digital twin engineering; lifecycle; framework
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