面向飞行器结构健康管理的数字孪生及应用研究综述

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作   者：

刘亚威; 

作者机构：

中国航空工业发展研究中心; 

关键词：

寿命预测;  机器学习;  物理特性模型;  高超声速;  概率性分析; 

期刊名称：

测控技术

i s s n：

1000-8829

年卷期：

2022 年 41 卷 001 期

页   码：

1-10

摘   要：

数字孪生一词起源于美国国防部对飞行器机体数字孪生的研究,目前已经成为全球制造业的前沿热点领域.解析了数字孪生的概念及其中的结构健康管理元素,提出了包含生命周期维、仿真精度维、智能程度维的数字孪生成熟度模型;梳理了面向结构健康管理的数字孪生关键技术,特别是4项关键的数字工程技术能力,包括多尺度建模、多物理特性建模、模型与实验的集成和概率性/不确定性分析;分析了数字孪生支撑的结构完整性预测的功能流程,总结了美国空军研究实验室和国家航空航天局支持的研究,探索了基于数字孪生的生命周期管理范式.随着更高价值飞行器的不断研发和使用,以及实验的深入、机理的突破、数据的积累和算力的提升,集成了数字孪生功能的自知晓飞行器将会成为一个趋势.