人工智能（ AI ）技術(shù)正成為全球經(jīng)濟(jì)增長的重要驅(qū)動力朋凰，為各行業(yè)帶來深刻的變革豆玖。根據(jù)咨詢公司埃森哲（ Accenture ）測算，到2035年挪确，AI可以將全球制造業(yè)的附加值提高近4萬億美元诊胞。AI在航空發(fā)動機(jī)領(lǐng)域也展示出了巨大的潛力和廣闊的前景，在未來锹杈，對待AI技術(shù)的重點(diǎn)不在于是否使用它撵孤，而是如何使用它。

近年來竭望，以GE航空航天公司和羅羅公司為代表的先進(jìn)航空發(fā)動機(jī)制造企業(yè)正積極地將AI技術(shù)運(yùn)用到航空發(fā)動機(jī)設(shè)計(jì)邪码、試驗(yàn)裕菠、生產(chǎn)制造和運(yùn)營維護(hù)等各個(gè)環(huán)節(jié)，滿足未來先進(jìn)航空發(fā)動機(jī)研發(fā)迭代闭专、快速試制奴潘、全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同和主動式服務(wù)的發(fā)展需要。

AI在設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)的應(yīng)用

在產(chǎn)品設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)影钉，AI有助于構(gòu)建模型画髓，實(shí)現(xiàn)航空發(fā)動機(jī)性能的快速預(yù)測，加快計(jì)算流體力學(xué)（CFD）的計(jì)算平委，從而推動設(shè)計(jì)過程的加速迭代與優(yōu)化雀扶，改善設(shè)計(jì)模式。具體來說主要包括以下幾個(gè)方面肆汹。

模型和方法的智能構(gòu)建

航空發(fā)動機(jī)設(shè)計(jì)過程中涉及的結(jié)構(gòu)力學(xué)夏握、流體力學(xué)、空氣動力學(xué)衫半、燃燒等學(xué)科都是工程科學(xué)骑琳，其發(fā)展依賴于基本方程、基本模型和計(jì)算方法洋虫。利用機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）方法建立的模型與傳統(tǒng)的模型相比具有高效性蜀短、跨尺度性的物理特征描述能力，在計(jì)算精度和計(jì)算效率上有潛在的優(yōu)勢权疾。華為公司與西北工業(yè)大學(xué)合作的流體力學(xué)仿真智能化大模型“秦嶺·翱翔”趋奸，在開源流體計(jì)算軟件“風(fēng)雷”的基礎(chǔ)上研發(fā)，能夠?qū)Χ喑叨葟?fù)雜湍流場實(shí)現(xiàn)更高精度求解满律，在典型翼型大迎角分離流動群鞭、典型翼身組合體跨聲速擾流模擬上，做到了模擬精度咖迄、求解效率較傳統(tǒng)模型提高數(shù)倍刃纽。

性能快速預(yù)測

航空發(fā)動機(jī)的數(shù)值仿真與試驗(yàn)測量產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)構(gòu)建基于ML的代理求解器進(jìn)行快速性能評估與預(yù)測成為一個(gè)新趨勢溉浙。常見的數(shù)據(jù)驅(qū)動代理模型包括多項(xiàng)式響應(yīng)面模型烫止、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多輸出高斯過程（MOGP）等戳稽。美國國家航空航天局（NASA）格倫研究中心推出了一款航空發(fā)動機(jī)AI應(yīng)用軟件馆蠕，可以對發(fā)動機(jī)的設(shè)計(jì)方案進(jìn)行評估，目前版本側(cè)重于對傳統(tǒng)渦扇發(fā)動機(jī)進(jìn)行性能預(yù)測惊奇，可根據(jù)用戶輸入的設(shè)計(jì)參數(shù)互躬，快速生成發(fā)動機(jī)質(zhì)量、核心機(jī)尺寸、葉片級數(shù)和燃油消耗率等預(yù)測數(shù)據(jù)吨铸。

設(shè)計(jì)模式優(yōu)化

近年來，以ML為代表的人工智能算法開始陸續(xù)應(yīng)用于優(yōu)化實(shí)踐以提升優(yōu)化效率祖秒。ML可以提高CFD求解器中子問題的效率和魯棒性诞吱，從而節(jié)約CFD計(jì)算的成本。ML另一個(gè)具有巨大潛力的領(lǐng)域是主動流動控制竭缝，其中許多方法（如高斯過程回歸房维、遺傳規(guī)劃和深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)等）具有發(fā)現(xiàn)非常有效的策略的潛力。GE航空航天公司正在開發(fā)一種AI驅(qū)動的設(shè)計(jì)工具——數(shù)字線程設(shè)計(jì)（DT4D）跳蚓。該工具可以將產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)間縮短一半疑惨，并使特定工業(yè)組件的設(shè)計(jì)迭代次數(shù)增加數(shù)百萬次，以進(jìn)一步優(yōu)化新設(shè)計(jì)抠建。原理是將其工作流程知識以及空氣動力學(xué)估掐、熱力學(xué)和機(jī)械設(shè)計(jì)方面積累的數(shù)據(jù)和知識相結(jié)合，納入AI驅(qū)動的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盛己，該網(wǎng)絡(luò)可以幾乎即時(shí)地完成需要在1000個(gè)計(jì)算機(jī)處理器（CPU）上進(jìn)行10000年的超級計(jì)算船酗。

AI在試驗(yàn)環(huán)節(jié)的應(yīng)用

在航空發(fā)動機(jī)試驗(yàn)驗(yàn)證環(huán)節(jié)，AI可以優(yōu)化試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)弊肢，實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)過程智能化管理收泥，對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、回歸蠕为、關(guān)聯(lián)和特征提取琐店，建立數(shù)據(jù)分析平臺和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺，推進(jìn)以虛擬試驗(yàn)替代物理試驗(yàn)艘珊，大幅縮短產(chǎn)品試制周期俊势。

試驗(yàn)方案管理

在試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)階段，通過創(chuàng)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型绷旗，對試驗(yàn)臺架設(shè)計(jì)方案和試驗(yàn)方案等進(jìn)行論證和評估啄踊，從而優(yōu)化實(shí)物試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)，如傳感器布置位置和個(gè)數(shù)刁标，以及確定激勵位置等颠通，從而提高試驗(yàn)效率。2022年膀懈，美國空軍試驗(yàn)中心與Ansys公司合作顿锰，通過AI 模型評估武器系統(tǒng)的數(shù)字化試驗(yàn)方法，推動降低物理試驗(yàn)（地面和飛行）基礎(chǔ)設(shè)施的使用頻次启搂、加快大型試驗(yàn)項(xiàng)目的進(jìn)度硼控、減少高敏感度項(xiàng)目的公開飛行試驗(yàn)。

試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

利用AI技術(shù)強(qiáng)化試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集、分析牢撼、處理的自動化水平匙隔，一方面能夠?yàn)樵囼?yàn)故障診斷以及發(fā)動機(jī)設(shè)計(jì)改進(jìn)提供依據(jù)；另一方面可以有效降低試驗(yàn)重復(fù)成本熏版。羅羅德國公司與工業(yè)軟件Altair公司合作纷责，將AI與工程技術(shù)相結(jié)合，重點(diǎn)解決結(jié)構(gòu)分析和測試問題系亭。通過數(shù)據(jù)科學(xué)來處理大量的工程測試數(shù)據(jù)剿哪，以大大減少測試所需的傳感器數(shù)量，僅此一個(gè)用例就有可能將重復(fù)成本減少數(shù)百萬歐元晋合。

智能虛擬試驗(yàn)

虛擬試驗(yàn)以多維傳感器為骨架主厅，以試驗(yàn)數(shù)據(jù)為驅(qū)動，以人工智能掐腕、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為主體咒祠，以數(shù)字孿生為終端，已經(jīng)融入到裝備設(shè)計(jì)捺再、研制匙典、開發(fā)、集成的各個(gè)階段钧椿，成為與實(shí)物試驗(yàn)并重的一種新的航空產(chǎn)品研制試驗(yàn)途徑宜箩。航空工業(yè)空氣動力研究院推出的 “智慧風(fēng)洞”如圖1所示，建立了基于三維視景的廠區(qū)盹屠、可移動風(fēng)洞部段题禀、試驗(yàn)設(shè)備、試驗(yàn)?zāi)Ｐ桶蚪荨⒉考臄?shù)字化平臺迈嘹，實(shí)現(xiàn)了數(shù)字孿生系統(tǒng)的同步運(yùn)行。同時(shí)全庸，基于多源數(shù)據(jù)融合的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)秀仲，開展了關(guān)鍵設(shè)備健康監(jiān)測算法研究。

圖1   航空工業(yè)空氣動力研究院“智慧風(fēng)洞”架構(gòu)

AI在制造環(huán)節(jié)的應(yīng)用

航空發(fā)動機(jī)零件結(jié)構(gòu)復(fù)雜壶笼、精度要求高神僵，工人的技術(shù)水平在很大程度上決定了產(chǎn)品的合格率。將AI技術(shù)與工業(yè)機(jī)器人覆劈、數(shù)字孿生保礼、虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）责语、增材制造（3D打优谡稀）等新興技術(shù)，以及數(shù)據(jù)采集監(jiān)控、生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)（MES）等工業(yè)軟件融合胁赢，可以降低人在復(fù)雜咧歪、苛刻環(huán)境下的參與程度，提高制造執(zhí)行過程的準(zhǔn)確性和生產(chǎn)效率欠杀，提升產(chǎn)品質(zhì)量厦湘。

智能化數(shù)據(jù)采集

國外在智能裝配采集系統(tǒng)的研究上起步早，并已形成相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)跳窖，如企業(yè)系統(tǒng)與控制系統(tǒng)集成（ISA-95）等通用國際標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定祠裸。GE航空航天公司的數(shù)據(jù)采集監(jiān)控軟件（SCADA）可實(shí)現(xiàn)工廠操作可視化贵郎，并為上層分析程序提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)职靴，基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行故障診斷和預(yù)測，提高現(xiàn)場設(shè)備運(yùn)行故障的響應(yīng)速度蒂轨，降低設(shè)備停機(jī)率欲广，延長機(jī)床使用壽命。而其MES能夠基于生產(chǎn)數(shù)據(jù)檩榕，創(chuàng)建一個(gè)能隨時(shí)隨地提供分析繁触、報(bào)表的“虛擬工廠”，利用AI技術(shù)分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)关揣，識別瓶頸和低效環(huán)節(jié)句惯，提出改進(jìn)建議，優(yōu)化生產(chǎn)流程支救。

智能化裝配

在產(chǎn)品裝配過程中抢野，可通過圖像識別技術(shù)對裝配的質(zhì)量問題進(jìn)行快速分析檢測，自動識別缺陷和不合格產(chǎn)品各墨，從而減少廢品率指孤，提高產(chǎn)品質(zhì)量；通過VR贬堵、AR技術(shù)對裝配操作過程進(jìn)行在線指導(dǎo)恃轩，降低裝配差錯(cuò)。羅羅公司在其創(chuàng)下全球航空領(lǐng)域最大功率紀(jì)錄的動力齒輪箱制造中用到了“虛擬現(xiàn)實(shí)洞穴”交互系統(tǒng)黎做。該系統(tǒng)由巨大的立體投影屏幕和跟蹤體系組成叉跛，能在正確的視角下以1∶1的比例顯示三維模型。利用基于機(jī)器視覺的檢測防錯(cuò)方法和基于投影增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的可視化引導(dǎo)方法蒸殿，可有效提高裝配效率昧互。

賦能3D打印

3D打印技術(shù)在航空發(fā)動機(jī)領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸擴(kuò)展：GE9X發(fā)動機(jī)采用了304個(gè)3D打印零部件；賽峰集團(tuán)宣布其下一代航空發(fā)動機(jī)上3D打印部件的占比將達(dá)到25%伟桅。將AI與3D打印技術(shù)相結(jié)合机凭，可以有效突破3D打印面臨的技術(shù)瓶頸，提高3D打印的效率。英國劍橋的一家人工智能公司Intellegens開發(fā)的一種新的ML算法AIchemiteTM已被用于設(shè)計(jì)一種新的金屬3D打印鎳基合金级衅，可為團(tuán)隊(duì)節(jié)省大約15年的材料研究時(shí)間和大約1000萬美元的研發(fā)成本娘型，該合金可用于發(fā)動機(jī)零部件制造。

供應(yīng)鏈優(yōu)化

AI有助于提高供應(yīng)鏈的效率和靈活性笑诫，通過預(yù)測市場需求铝矢、優(yōu)化庫存管理、物流等環(huán)節(jié)咽行，降低成本并提高服務(wù)質(zhì)量跪消，實(shí)現(xiàn)更精細(xì)化的運(yùn)營。在預(yù)測分析方面差讼，AI工具可以通過分析歷史銷售數(shù)據(jù)和市場趨勢准魁，預(yù)測未來的產(chǎn)品需求，從而幫助企業(yè)更好地規(guī)劃生產(chǎn)和庫存管理赫斥。在供應(yīng)商管理方面卤竭，AI工具可以通過分析供應(yīng)商的績效數(shù)據(jù)、信用記錄和市場聲譽(yù)硼婿，輔助企業(yè)選擇合適的供應(yīng)商和合作伙伴锌半。在倉庫管理方面，AI可以通過分析倉庫的布局寇漫、貨物的屬性刊殉、運(yùn)輸需求等信息，優(yōu)化倉庫的作業(yè)效率和庫存管理州胳。AI工具還可以分析供應(yīng)鏈中的潛在風(fēng)險(xiǎn)和異常情況记焊，并提供實(shí)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)管理和決策支持。

AI在維護(hù)保障環(huán)節(jié)的應(yīng)用

在服務(wù)保障環(huán)節(jié)陋葡，通過對產(chǎn)品使用狀態(tài)的實(shí)時(shí)感知亚亲，能夠智能化地快速形成維護(hù)、修理方案腐缤，建立備件預(yù)測與優(yōu)化配置模型捌归，實(shí)現(xiàn)航空發(fā)動機(jī)的預(yù)測性維護(hù)，提升服務(wù)保障能力岭粤。航空發(fā)動機(jī)現(xiàn)場維修過程中惜索，AI驅(qū)動的檢測工具有助于提高操作規(guī)范化，提高人員工作效率和工作質(zhì)量惰衬，縮短維護(hù)铡碧、修理時(shí)間。

智能化檢修

傳統(tǒng)的無損檢測方法通常需要人工干預(yù)和手動分析羔题，AI可以用來創(chuàng)建自動化檢測系統(tǒng)愧蔬，自主識別無損檢測數(shù)據(jù)中的模式首捶、趨勢和異常，從而提高檢查的效率和準(zhǔn)確性茴夯。GE航空航天的子公司OC Robotics推出了一款A(yù)I驅(qū)動的先進(jìn)葉片檢查工具按冷，用于GEnx發(fā)動機(jī)的翼上檢查。這項(xiàng)技術(shù)可以將檢測時(shí)間從3～4h縮短到30～45min屁茁。羅羅公司創(chuàng)新中心研發(fā)的智能孔探儀可將檢查發(fā)動機(jī)的時(shí)間縮短75%芳乎，5年內(nèi)節(jié)省檢查費(fèi)用高達(dá)1億英鎊。該孔探儀可通過配備的AI應(yīng)用軟件（APP）捕捉發(fā)動機(jī)數(shù)據(jù)组伐，將所有數(shù)據(jù)直接發(fā)送到羅羅公司的Azure云端作進(jìn)一步分析捍睡，完成離線自動化檢查。

預(yù)測性維護(hù)

長期以來硕帖，預(yù)測性維修一直是維護(hù)唧取、修理和大修（MRO）領(lǐng)域不可或缺的一部分，而AI能結(jié)合實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)與歷史故障數(shù)據(jù)生成預(yù)測性維修建議杰标，從而減少停機(jī)時(shí)間和總維修成本兵怯。羅羅公司開發(fā)了可快速訪問發(fā)動機(jī)服務(wù)的匯集每個(gè)機(jī)場的天氣條件彩匕、設(shè)施腔剂、飛機(jī)滑行情況和周轉(zhuǎn)時(shí)間等數(shù)據(jù)的AI APP，自動分析這些因素對發(fā)動機(jī)的影響驼仪，以修正調(diào)整維修時(shí)間掸犬。GE航空航天公司組建了基于數(shù)字技術(shù)的機(jī)隊(duì)支持小組，建立了基于大數(shù)據(jù)的預(yù)測式服務(wù)保障及智能決策模式绪爸，每年處理超過1.2億個(gè)數(shù)據(jù)包湾碎，為3萬多臺商用發(fā)動機(jī)提供支持。

結(jié)束語

數(shù)據(jù)奠货、算力和算法是推動AI發(fā)展的三大基礎(chǔ)要素介褥。相對汽車等大規(guī)模制造行業(yè)，航空發(fā)動機(jī)制造批量小递惋、數(shù)據(jù)量少柔滔、離散性強(qiáng)，因此有必要加強(qiáng)數(shù)據(jù)采集炬伶、存儲與分析浅腥。GE航空航天公司與羅羅公司都建立了專門的數(shù)據(jù)處理部門，同時(shí)與英偉達(dá)吻拼、微軟鱼雇、亞馬遜等芯片和云服務(wù)商，以及人工智能初創(chuàng)企業(yè)合作局权，拓展AI在發(fā)動機(jī)全產(chǎn)業(yè)鏈的應(yīng)用范圍礼猪，有效地提高了研發(fā)菱戒、生產(chǎn)和經(jīng)營效率。

今年以來硅盹，以ChatGPT為代表的生成式人工智能成為各行業(yè)關(guān)注的熱點(diǎn)畦瞒。傳統(tǒng)人工智能通過數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方式實(shí)現(xiàn)自動化控制绿踱、決策支持和效率提升冠秉，而生成式AI則側(cè)重于創(chuàng)新設(shè)計(jì)、知識生成和個(gè)性化服務(wù)菲藏。相比于傳統(tǒng)AI视事，生成式AI并不很適合發(fā)動機(jī)異常檢測、生產(chǎn)分析等任務(wù)庆揩，甚至也不適合用于航空發(fā)動機(jī)的設(shè)計(jì)與試驗(yàn)俐东。生成式AI目前的主要應(yīng)用場景是客戶服務(wù)與設(shè)備維護(hù)指導(dǎo)等方面，未來有可能賦能數(shù)字孿生與工業(yè)機(jī)器人订晌。因此虏辫，生成式AI與傳統(tǒng)AI技術(shù)互為補(bǔ)充，需要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場景合理加以運(yùn)用锈拨。

（ 譚米 秦亞欣 航空動力 期刊）

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