基于數字孿生的單機質量監控技術研究

■ 高龍 侯晨光 陶劍 / 中國航空綜合技術研究所 國家質量監督檢驗檢疫局質量基礎設施效能研究重點實驗室

對設備進行合理有效的維護來降低設備故障率，是降低維修成本，提高維修能力的重要手段之一。航空裝備維修體制正由三級變兩級、維修方式由定時向視情、壽命控制由機隊向單機的轉變，利用航空產品全生命周期數據資源，建立航空產品數字孿生體，實現航空產品物理實體和虛擬模型的實時映射，通過虛擬模型的仿真對物理實體進行單機質量監控，對于及時發現產品故障，提高維修效率具有重要意義。

航空產品數字孿生模型構建流程

數字孿生體[1]是指產品物理實體的工作進展和工作狀態在虛擬空間的全要素重建及數字化映射，是一個集成的多物理、多尺度、超寫實、動態概率仿真模型，可用來模擬、監控、診斷、預測、控制產品物理實體在現實環境中的形成過程、狀態和行為。產品數字孿生體基于產品設計階段生成的產品模型，并在隨后的產品制造和產品服務階段通過與產品物理實體之間的數據和信息交互，不斷提高自身的完整性和精確度，最終完成對產品物理實體的完全和精確描述。根據數字孿生的概念，航空產品全生命周期數字孿生模型構建流程如圖1所示。

在設計階段，建立多物理的高保真仿真模型。將結構動力學模型（SDM）、應力分析模型（SAM）、疲勞斷裂模型（FCM）以及其他可能的材料狀態演化模型集成到一個統一的結構模型中，并與計算流體動力學（CFD）數字孿生緊耦合，實現多物理模型融合。

圖1 航空產品數字孿生模型構建流程

在試驗階段，建立可靠性試驗、強度試驗等數字孿生模型，開展基于數字孿生的虛擬試驗過程，用于輔助試驗設計，提高試驗效果。同時，物理實驗的結果將指導數字孿生模型進行優化改進。

在制造階段，通過檢測/測量加工、裝配過程中的實際參數，一對一建立物理實體的數字孿生模型。

在使用階段，根據實際飛行任務預測剩余壽命。在虛擬飛行過程中，數字孿生模型記錄飛行過程，由嵌入在數字孿生模型中的損傷模型預測材料狀態的演化和損傷進展。虛擬飛行完成后，輸出飛行器剩余使用壽命的預期概率分布。

在飛行過程中對選定位置的應變歷史進行感知和記錄，將虛擬和實體飛機記錄的應變進行比較，通過貝葉斯更新等數學過程，分析虛實狀態的差異，對數字孿生模型進行優化。

圖2 基準模型構建流程

基于數字孿生的單機質量監控方法

針對航空機載設備維修保障的問題，在充分利用現有模型、數據的基礎上，提出基于數字孿生的單機質量監控方法，從而實現模擬、監控航空機載設備在現實環境中的過程和行為，有效指導維修保障活動。

構建基準模型

基于設計信息建立準確的產品三維數字化模型，基于歷史數據，在故障分析基礎上，建立相應的仿真分析模型，同時利用產品試驗信息情況，對模型進行修正，從而形成產品基準模型，主要步驟如下（如圖2所示）。

一是建立航空產品三維模型。根據產品的設計圖、電路圖、裝配圖等，建立電子、機械產品三維模型，并對各級產品的屬性進行標注，準確表達產品結構、尺寸，尤其是關鍵特征參數。

二是故障及機理分析。根據外場數據和失效模式與影響分析（FMEA）報告，梳理典型高發的故障模式，建立產品典型的故障模式及原因分類庫，分析產品的工作和環境載荷，開展失效機理分析，例如焊點疲勞、零件磨損和橡膠老化等，確定關鍵特征應力參數。

三是多物理仿真建模。綜合考慮產品中的機械、電子產品的多物理結構，開展熱仿真、機械仿真、電磁仿真等，確定產品薄弱環節，并評估可靠性或壽命指標。

四是建立基準模型。根據產品各類試驗結果，對產品的關鍵特征參數、應力以及失效機理模型進行修正，最終形成產品的基準模型。

單機質量監控方法

在產品制造階段，通過產品構型數據和制造數據，建立產品一對一數字孿生模型，給定初始評估結果；在使用階段，通過對產品物理實體使用數據、故障數據、維修數據的更新，進行耗損量計算，評估產品剩余壽命，指導維修決策。主要步驟如下（如圖3所示）。

一是產品數字孿生模型建立。根據產品制造過程中實際制造數據，對基準模型中的相應參數進行更新，從而建立與實體產品一一對應的數字孿生模型。重新進行仿真計算，確定產品受力云圖，以及典型應力下的初始壽命。

二是外場環境數據分析與處理。收集飛機外場任務的實測飛參數據（高度、速度等）和平臺環境數據（振動、溫度等），根據實測飛參數據和平臺環境數據之間的相關性，利用線性回歸、支持向量機或人工神經網絡等方法建立平臺環境預計模型；能夠根據收集到的飛機每周外場任務的飛參數據（高度、速度），利用建立好的平臺環境預計模型，預計飛機每周外場任務的平臺環境載荷。

三是累積損傷模型計算。根據每次任務飛行的平臺環境數據，計算每次任務飛行的耗損量以及剩余時 間 ——Tleft=（1-t/T）T0。 其 中，Tleft：剩余時間，t為實際任務時間，T為實際環境下的仿真結果，t/T為單位時間耗損，T0為初始評估結果（平均首發故障時間或壽命時間）。

應用案例

以一型飛機機載電子設備為例說明基于數字孿生模型進行單機設備質量監控過程。該型飛機在使用過程中，每天記錄各編號飛機使用數據、故障數據，利用設計和制造階段的數字孿生模型，可對薄弱環節的應力損傷情況進行定期更新，以實現對單機進行質量監控的目的（如圖4所示）。

在設計階段，通過FMEA分析以及相似產品外場故障數據等，分析機載電子設備潛在故障點可能存在的故障模式、故障機理，通過基于物理的電子產品可靠性分析方法[4]，得到以下分析結果見表1、表2（綜合環境剖面：高溫70℃，持續時間60min；低溫-55℃，持續時間60min；溫變時間分別為420min）。

圖3 航空產品數字孿生模型及應用

圖4 一型飛機機載電子設備單機質量監控流程

表1 機載電子設備薄弱環節（部分）

表2 機載電子設備評估結果（部分）

表3 元器件技術狀態變化情況（部分）

表4 數字孿生模型薄弱環節（部分）

表5 數字孿生模型評估結果（部分）

在制造階段，由于技術狀態的變化，對部分元器件進行了調整（見表3）。產品在制造出來的同時，建立其數字孿生模型。

對數字孿生模型重新進行仿真計算，薄弱環節及評估結果見表4、表5。

根據該型機載電子設備的裝機以及服役機場，收集實際使用任務數據，根據任務類型（如執行A地轉場任務）以及該飛機的典型任務剖面（見表6，主要有短程、中程、遠程、訓練4個任務剖面），可以計算實際任務的任務剖面。

表6 飛機典型任務剖面

表7 飛機實際任務剖面

表8 機載電子設備評估結果（部分）

利用機載平臺環境（溫度、振動）的預計方法[6-8]和計算的實際任務剖面數據，可以預計每次任務情況下的平臺環境（溫度、振動）應力結果，從而可以計算每次任務下的評估結果及耗損量。已知上述飛機在固定周期內，共執行2項任務（見表7）。

利用Miner線性累積損傷模型，將每次任務時間（t）的平臺環境數據輸入數字孿生模型，重新進行計算，得到關鍵件的計算結果（T），則單位時間耗損量為t/T。根據公式Tleft=（1-t/T）T0（T0為初始評估平均首發故障時間，t為任務時間，T為實際環境下的仿真結果）和實際任務情況，計算耗損情況見表8。

最終求得，機載電子設備在該飛機固定周期內執行兩項任務的耗損量為2.8675×10-4，從而實現了單機平均首發故障時間的質量監控。

結束語

根據數字孿生模型的定義及內涵，本文提出了一種基于可靠性仿真模型進行全生命周期擴展，并通過外場實測環境進行實際任務下環境應力預計，計算相應任務下的耗損量，進行單機質量監控的方法，可初步實現數字孿生的概念在航空產品上的應用。但由于建模工具及方法的局限性，數字孿生模型的準確性還有待加強，后續將深入研究多物理、多層級的高保真仿真模型以及有限元與損傷模型集成方法，分析多應力耦合情況下，模型累積損傷計算方法，研究累積損傷計算的代理響應面模型，實時計算實際任務剖面下各類載荷的累積損傷，實現剩余壽命實時精準預測。