飞行器数字强度孪生中的不确定性技术
收稿日期: 2025-06-12
修回日期: 2025-06-30
录用日期: 2025-07-21
网络出版日期: 2025-07-25
基金资助
国家自然科学基金(12472193);国家自然科学基金(12132001);国家自然科学基金(52192632)
Uncertainty technologies in aircraft digital strength twins
Received date: 2025-06-12
Revised date: 2025-06-30
Accepted date: 2025-07-21
Online published: 2025-07-25
Supported by
National Natural Science Foundation of China(12472193)
航空工业的迅猛发展为新一代飞行器的全生命周期管理（设计、制造、运维）提出了时效化、精细化、智能化的三重挑战。数字孪生作为第四次工业革命的使能技术，凭借其实时交互、多源异构数据融合与高保真建模等特性，已成为飞行器结构健康监测与性能预测的核心解决方案。然而，飞行器研制过程中存在的材料性能分散性、加工制造公差以及服役期间面临的结构意外损伤、复杂载荷扰动等多源不确定性因素，对飞行器数字强度孪生的可信度提出了严峻挑战。针对飞行器在设计论证、生产制造、服役运行、维护保障等全生命周期中产生的多维度不确定性问题，结合飞行器载荷高精度辨识与结构损伤高置信诊断等关键技术需求，提出了飞行器数字强度孪生的概念体系与技术框架。面向数字强度孪生系统的工程化实现，系统性地梳理了分布式传感器网络构建、高性能计算平台集成、多源数据融合与模型动态更新等关键技术，为数字强度孪生的工程应用与不确定性问题高效求解提供了坚实的软硬件基础。基于数字强度孪生对交互实时性、模型保真度和分析精细化的核心需求，以不确定性数字强度孪生体为研究对象，深入剖析了飞行器载荷孪生、结构损伤状态孪生、力学行为与性能孪生3大核心过程中的不确定性传播机理、关键技术路径以及未来发展方向。
王逸飞 , 曹戈勇 , 曹阳 , 王晓军 . 飞行器数字强度孪生中的不确定性技术[J]. 航空学报, 2025 , 46(19) : 532408 -532408 . DOI: 10.7527/S1000-6893.2025.32408
The rapid development of the aviation industry has introduced triple challenges-timeliness， precision， and intelligence-for next-generation aircraft’s full lifecycle management （design， manufacturing， and operation/maintenance）. As an enabling technology of the Fourth Industrial Revolution， digital twin has emerged as a core solution for aircraft structural health monitoring and performance prediction， leveraging its real-time interactivity， multi-source heterogeneous data fusion， and high-fidelity modeling capabilities. However， multi-source uncertainties-including material property dispersion during aircraft development， manufacturing tolerances， and in-service structural accidental damage or complex load disturbances-pose significant challenges to the credibility of aircraft digital strength twins. This paper addresses multidimensional uncertainty issues across an aircraft's full lifecycle （design verification， production， operation， and maintenance） while incorporating key technical requirements such as high-precision load identification and high-confidence structural damage diagnosis. It proposes a conceptual framework and technical architecture for aircraft digital strength twins. To enable the engineering implementation of digital strength twin systems， we systematically organize critical technologies including distributed sensor network construction， high-performance computing platform integration， multi-source data fusion， and dynamic model updating， which provide robust hardware/software foundations for engineering applications and efficient uncertainty resolution. Guided by core requirements for interactive real-time performance， model fidelity， and analytical refinement， this study takes uncertainty-driven digital strength twin entities as its research focus. It conducts in-depth analyses of uncertainty propagation mechanisms， key technical pathways， and future development directions across three core processes： load twin， structural damage state twin， and mechanical behavior/performance twin.
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