数字孪生技术为航空维修搭建“平行宇宙”——
让“镜像飞机”先遭遇故障
■全 静 钟 娟 谢岩甫
不久前，国内某航空公司联合相关企业，共同推出了全球首个智慧机库整体解决方案。该项目融合了人工智能、数字孪生等前沿技术，可将故障识别效率提升40%，人工误判概率降低30%，标志着航空维修领域数字化转型迈出关键一步。
所谓数字孪生，是指利用计算机技术制作现实世界的物体或系统的数字化镜像，将物理世界发生的变化实时同步到数字空间。这个镜像不仅保留了原始物体或系统的外部形态和内部结构，还能提供相关数据和信息，并可模拟和预测其在现实环境中的行为。
从2021年俄罗斯发布世界首个产品数字孪生标准，到2024年英国专门成立数字孪生中心，再到罗罗公司通过数字孪生技术优化库存管理的实践，数字孪生技术逐步展现出在航空业的应用前景和潜在价值。甚至可以说，在航空维修领域，数字孪生技术已成为其智能化转型的助推器。
数字孪生技术为现实生活中的物体生成数字化镜像。资料图片
前提
满足关键技术指标
维修保障是航空装备全寿命周期管理的重要组成部分。为保障航空装备各设备、系统处于良好技术状态，提升航空装备维修保障水平是关键。目前，数字孪生已覆盖从微小部件到整个机队的多级应用。这一过程并非“一蹴而就”，所形成的数字孪生体也并非“空中楼阁”。鉴于航空装备的复杂性、综合性和系统性，数字孪生技术需要首先满足3个方面关键技术指标，才能应用于维修保障。
多源数据采集与融合。数据是数字孪生技术在航空维修中发挥重要作用的基石。技术人员通过激光扫描、振动传感器网络及虚拟传感器技术，实时采集航空装备结构、性能和环境数据，实现物理实体与虚拟模型的动态映射。这些数据包括传感器数据、飞行记录、维护历史等，多源数据的融合，使得数字孪生体能够全面反映飞机当下的状态，并预测其未来的健康状况。2024年罗罗公司一份报告显示，光纤采样频率从105赫兹提升到2兆赫兹后，涡轮盘微裂纹识别率提高了19个百分点，高精度采集的价值可想而知。不过，数据的采集和处理是一个复杂过程，这些都需要高精度的传感器和强大的数据处理能力支撑。
物理建模与仿真。物理建模为数字孪生提供了多尺度、多物理场的数学表达框架。基于航空装备结构的高精度物理模型和历史运维数据，可以建立起全生命周期数字孪生体，该数字孪生体能够支持结构强度、气动性能等多维度仿真验证。例如，数字孪生体可模拟飞机在高海拔、低温、强风等不同飞行条件下的性能表现，不仅可以帮助维修人员了解飞机的运行状态，还可以预测极端条件下飞机的潜在故障，从而采取预防措施。但要构建精确模型，需要深入理解飞机的物理特性和运行规律，实施仿真计算则需要高性能计算机支持。今年年初，复旦大学研究团队提出基于深度多模态学习的航空发动机状态监控与故障诊断数字孪生框架，实现了发动机实际物理数据与仿真模型信息的高效融合，显著提高了航空发动机故障诊断模型构建效率和诊断精度。
统一数据参考架构的软件平台。统一数据参考架构的软件平台是数字孪生技术在航空维修领域落地的核心基础设施。航空装备种类多、型号杂，集多学科、多物理量为一体，研发和推广统一数据参考架构的软件平台势在必行。它通过标准化数据接口、统一数据模型和全生命周期数据治理，可以有效解决航空维修中多源异构数据的整合难题，消除航空维修数据的“孤岛现象”。这种平台不仅集成了数据管理、数据分析、辅助决策等功能，具备模块化、可扩展、安全合规的核心特征，同时借助虚拟现实等可视化技术帮助使用者高效处理数据。国内某数据仿真平台通过构建数字孪生机场平台，为多个机场提供航班调度、地面优化、航班飞行、低空经济活动等方面的支持。
应用
推动“全流程变革”
传统的航空维修依赖于定期检查和故障后维修，在一定程度上保证了装备的安全运行。但这种方式也存在维修成本高、维护数据难以访问和分析、停机时间长、故障预测能力有限等问题。数字孪生技术能够通过算法还原飞机损伤程度、预测零部件状态等，指导更改飞行任务计划、优化维护调度，提高管理效能。目前，数字孪生技术在航空维修中已经展现出广泛的应用场景，并在加速发展中实现对航空维修的“全流程变革”。
预测性维护与故障预警。数字孪生通过实时分析飞机的各项参数，能够及时发现潜在故障。这种预测性维护方式，不仅减少了突发故障的风险，还降低了维修成本。利用振动传感器数据和机器学习算法，能够有效预测飞机关键部位的剩余寿命，促进维护周期的动态调整，有效减少飞机非计划停场时间。罗罗公司通过数字孪生技术优化维护计划，使发动机在翼时间延长50%，单机年维护成本节省28万美元。
远程维护支持。通过数字孪生技术，维护人员可以在地面实时监控飞机状态，提供远程技术支持。这种远程维护方式，特别适用于在偏远地区执行任务的飞机维修。通过可视化界面，装备操作人员可以向维护人员提供交互式故障诊断报告，协助他们快速准确地确定故障根源。远程维护支持打破了地域限制，提高了偏远地区飞机的维护效率和安全性。达索航空基于达索系统平台构建战机数字孪生体，通过主权云环境，实现了法国国防部、工程师、地勤人员的跨地域协作，显著提升了机队部署效率。
维修流程优化。数字孪生能够模拟不同的维修方案，评估其对飞机性能和寿命的影响，从而提供准确的维修建议。这种优化能力，使维修人员可以全面对比不同维修方案的优缺点，从而选择最适合的方案，使得维修决策更加科学和高效。
全寿命周期管理。装备使用过程中，维护人员可以通过内部传感器实时获得装备全寿命周期运行数据。维护人员利用智能算法与装备“数字孪生体”进行试验，模拟装备在不同阶段的运行状态，得出装备在各个时期的状态数据，从而确保装备始终运行良好。依据数字孪生体，维护人员可以及时作出预警、调配补充、给出保障建议等。
此外，数字孪生技术对于机务人员的技能培训也具有重要意义。它能够提供仿真环境，允许维护人员在安全可控的虚拟条件下练习维护程序、进行虚拟培训。这样不仅降低了培训成本，还能有效减少培训对机型的依赖和损耗。
展望
寻求更多发展可能
正如一名业内专家所说：“数字孪生以其巨大的科技优势、广阔的应用前景、深厚的发展潜力，在未来大有用武之地。”数字孪生技术在航空维修领域的应用，已成为全球航空企业提升效率、降低成本和保障安全的重要手段。近年来，人工智能、大数据分析、物联网、云计算等新兴技术的发展，不仅为数字孪生技术提供了更多技术支持，也为其在航空维修领域的应用提供了更多可能。
开展数字孪生沉浸训练。依托数字孪生技术，融入实景三维建模、大数据、云计算、物联网、机器学习等技术，可以实现维修环境、保障人员、武器装备虚拟与现实的有机结合，形成环境的动态虚拟呈现。在虚拟与现实相融合的训练环境中，受训者的触觉、视觉、听觉全面沉浸，虚拟装备的数据可及时反馈，训练效果大大提升。此时，对于受训者而言，学习新知识、新技能就像玩虚拟游戏一样有趣。
构建差异化维修系统。借助深度学习和自然语言处理技术，数字孪生技术能够满足更复杂的维修需求，甚至可以自动识别飞机的故障模式，为存在不同问题的飞机推荐差异化的维修方案。搭载了成熟的人工智能软件的数字孪生系统，不再是一个监控工具，而是变成一个智能决策支持系统。它可以通过算法分析每架飞机的历史故障数据，识别出潜在故障，并预测未来的故障风险。它还能帮助机务人员制订、优化维修计划，减少不必要的维修工作，提高效费比。
实现全周期协同保障。通过实时监测与精准预测、剩余寿命量化评估等全生命周期健康管理，虚拟拆装与预验证、远程协同维修等智能化升级，借助统一参考架构的软件平台，数字孪生技术可以实现保障一线、大修厂、飞机制造厂、研究所等各方的信息共享、协同决策、精准保障。同时，装备状况结合实时动态管理库存、3D打印按需制造等手段，可以优化备件与供应链，减少资源浪费，提高整体效率。
未来，数字孪生技术通过“虚实交互、持续迭代”的特性，以及全机数字孪生、元宇宙协同保障和自主维修生态系统的建成，可使航空维修实现从经验驱动到数据驱动再到智能自治的全面转型。可以推断，未来随着数字孪生技术与量子计算、6G、脑机接口和分子级3D打印等前沿技术的深度融合，特别是数字孪生和人工智能的“双向奔赴”，航空维修或将为人们提供“隐形”服务——很多故障在发生前已被预测并自主消除，设备在全生命周期得到更可靠、更安全、更精准的保护。
