数字发动机关键问题

本文由清华大学航空发动机研究院的胡忠志、曹文宇撰写，系统分析了航空发动机研发体系向基于模型的系统工程（MBSE）、数字孪生和数字主线方向革命性变革的关键技术问题。

核心论点

航空发动机作为多学科集成动力装置，其复杂性要求研发体系必须向综合化、集成化方向变革。所有航发利益相关方正在急切地寻找MBSE、数字孪生和数字主线相关的解决方案。

学科模型之间的信息交互始终是集成的关键问题，包括学科知识交互、异构数据模型交互、模型间信息通讯等。对于航空发动机此类学科复杂度高、耦合性强的专业，如何使学科模型高效集成、重用和优化是重要研究方向。

系统模型的语义不确定性与学科模型的描述精准性差异明显。以参数化建模的方式将几何模型与需求相关联，将需求作为"种子"成为学科几何模型的起点，实现系统需求可视化和自动化验证。

主要有机理性建模、数据驱动建模和机理/数据混合模型三类方法。单一方法无法满足高保真度要求，混合模型和多学科联合仿真是未来方向。涉及的建模技术包括：建模规范构建、多学科系统建模、有限元模型降阶、异构模型集成、模型修正与更新、虚实交互接口开发和模型实时化等。

本文为航空发动机数字化研发提供了框架性的技术路线图，强调了信息交互和模型连通是数字化的核心瓶颈，而非单纯的工具或平台问题。