大數據、人工智能、物聯網、數字孿生等新一代信息技術與傳統制造業相融合，正在引發第四次工業革命。這次工業革命將基于數字和互聯網形成價值創造的新生態系統，推動航空發動機企業數字工程轉型，即實現物理系統全生命周期數字鏈貫通、虛擬系統全生命周期數字鏈貫通，以及利用數據、信息和知識的集成分析實現發動機系統的虛實交互、實時分析、動態評估以及上下游縱橫無死角數據追溯，幫助航空發動機實現需求捕獲更精準、研制過程更敏捷、使用效能上臺階，從而加速實現航空發動機自主研發和制造生產。
航空發動機數字工程實踐將仿真技術的重要性推上了一個新的高度，而大量先進信息技術的引入也為航空發動機仿真技術的發展帶來了新的動力，不斷推動著仿真技術的變革，為航空發動機產業高質量發展奠定堅實基礎。
數據科學是大數據時代下的一門新學科，它以數據作為媒介，利用數據驅動和數據分析方法去揭示物理世界現象所蘊含的規律，是由統計學、計算機科學和社會科學高度融合的一整套知識體系。
對于新時期航空發動機而言，技術復雜程度和性能指標要求越來越高，研發難度顯著增大。在傳統的航空發動機部件級、整機級數值仿真過程中，已經積累了海量的數據以及復雜的模型，但一方面仿真結果大多都比較簡單，可能使仿真精度和可靠性不足；另一方面缺乏對仿真數據的管理和高效的數據共享機制，使得仿真數據無法在航空發動機研制過程中得到有效利用。
而數據科學為新時期航空發動機仿真技術提供了新的思路，促使傳統理論與方法革命性變化，即通過對仿真數據加工、計算、管理、分析，挖掘出數據之間潛藏的關聯以及傳統知識無法解釋的物理規律，解決航空發動機復雜系統中具有的非線性、時序性、多特征等傳統理論方法無法解決的問題，在保證仿真精度的同時最大限度地簡化模型，幫助設計人員深化對發動機內部運行本質的認識，提前暴露故障缺陷。
人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，隨著以機器學習和知識計算為代表的算法爆發，其對海量數據的分析能力和對復雜動態系統的智能化推理決策水平能夠讓研究者不再局限于常規的“推導定理式”研究，可以基于高維數據發現相關信息、建立統一數字模型而加速研究進程，尤其適合復雜航空發動機仿真系統。
航空發動機仿真技術是對航空發動機整機、部件或系統等的高精度、高保真多學科耦合數值仿真，需要融合旋轉機械、高溫部件等多子系統和氣、熱、固、機、電、液等多子學科的模型，同時結合海量整機級、部件級、零件級試驗數據和其他數據。在如此海量異源異質數據面前，傳統方法需要做很多假設或人為分割界面實現解耦，各學科各子系統在相對獨立的邊界下開展仿真分析，可能導致結果可靠性差、精度低等問題。下圖為法國CERFACS研究中心的算例。
引入人工智能技術，一方面，結合發動機物理規律和機器學習方法，獲取融合多系統特征的發動機降階模型，并在此基礎上進行多學科耦合仿真，可實現高效率求解、獲得高精度數值解，拓展仿真應用技術的邊界；另一方面，利用知識計算技術，引入試驗、裝配及使用數據特性因子，構建適合航空發動機全流程仿真的統一權威真相源，提高模型的應用范圍和仿真的可信度，若進一步與實時數據結合，可構建高保真發動機數字孿生體，實現發動機的整機實時仿真，并提供獨特且有價值的可視化展示。
部件／ 整機級／ 飛機發動機一體化全三維高保真仿真
隨著計算機技術的飛速發展，E級（Exascale）計算機于近年投入使用，其超大規模的計算資源和對復雜模型的分析能力將給航空發動機仿真帶來前所未有的發展機遇，目前航空發動機仿真中存在的因計算能力不足無法開展的問題將可能得到完美解決。
對于全發動機湍流燃燒及整機進排氣耦合模擬，當前普遍采用RANS方法降低部分網格量進行典型狀態的差量計算，但對于渦扇發動機非設計狀態的非定常仿真，包含全環旋轉部件、二次流、燃燒化學和耦合熱傳導等復雜幾何和復雜流動現象，必須保證網格數量，其計算量無疑是巨大的。例如渦輪葉片的壽命預測是一個典型的多學科問題，要求模擬外部空氣動力學問題、冷卻通道流動、熱傳導、結構動力學和壽命預測，葉片故障通常由局部現象主導，因而高保真度仿真將會是提高壽命分析可靠性的基本因素，實際的分析只能采用高低保真度模型混合的方法，結果偏差較大。Burdet和Abhari估計準確模擬膜冷卻渦輪葉片所需要的網格點數在5000萬到1億個。由此可知，隨著發動機正向研制的深入，航空發動機仿真對象復雜度和網格規?？焖偬岣?，其龐大的計算量亟須E級計算技術的支持。
隨著計算技術（特別是嵌入式計算技術）、通信技術（特別是5G通信技術）、新型傳感器技術（特別是無線傳感器網絡技術）和自動控制技術的飛速發展與日益成熟，信息物理融合系統（cyber physical systems，CPS）使航空發動機數值仿真實現了系統的實時感知、動態控制和信息服務。一方面，5G通信技術高速率、低延遲將使復雜分布式仿真中網絡數據傳輸時延大大降低，從而可以大大提高仿真模型的復雜度和精度，提升仿真互操作的頻度，同時5G對虛擬現實、增強現實、擴展現實等的促進，將大大提升航空發動機使用環境、試驗、維修、控制等仿真的交互性、沉浸感；另一方面，計算技術的進步帶來了邊緣計算（edge computing）能力的大幅提升，新型傳感器技術的發展支撐了航空發動機數字孿生技術的全面開花，結合多源實時傳感器數據信息，數字孿生體可以在網絡邊緣模擬發動機運行狀態，預測發動機各系統和零部件的趨勢變化，實現對發動機全生命周期的健康狀態監測與管理。
文章來源：CAE仿真之家
