周禹男，陳麗君，王小平，馬 健

(南京機(jī)電液壓工程研究中心 航空機(jī)電系統(tǒng)綜合航空科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 南京 210000)

航空機(jī)電系統(tǒng)是執(zhí)行飛機(jī)飛行保障功能的系統(tǒng)，與飛機(jī)總體、動力系統(tǒng)和航空電子系統(tǒng)共同組成了飛機(jī)基本功能系統(tǒng)[1]，航空機(jī)電系統(tǒng)組成如圖1所示?！妒澜绾娇罩改稀凤@示，航空機(jī)電產(chǎn)品供應(yīng)商已突破1 270家，航空機(jī)電產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值比重達(dá)到整個航空產(chǎn)業(yè)的20%～30%。近五年，我國已躋身世界先進(jìn)民用航空產(chǎn)業(yè)行列，未來20年，中國至少需要 6 630 余架新型民用飛機(jī)，商業(yè)價值高達(dá)9 500億美元，航空機(jī)電產(chǎn)品的市場份額將超過2 000億美元[2]。

航空機(jī)電產(chǎn)業(yè)是高附加值的高新科技產(chǎn)業(yè)，是技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)發(fā)明的重要領(lǐng)域，其專業(yè)面廣，科技含量高、附加值大，易于向其他領(lǐng)域拓展，可以帶動電子、先進(jìn)材料、特種和精密加工、冶金、化工等技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，是各國尤其是歐美發(fā)達(dá)國家非常重視的產(chǎn)業(yè)。在“工業(yè)4.0”和“中國制造2025”的牽引和推動下，新的工業(yè)技術(shù)革命創(chuàng)新誕生了一系列新技術(shù)和新科技，如圖2所示，推動制造業(yè)向自動化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化和智能化方向發(fā)展。在新興工業(yè)技術(shù)的加持下，航空機(jī)電技術(shù)將突破瓶頸，跨越發(fā)展，達(dá)到引領(lǐng)我國機(jī)電行業(yè)發(fā)展的新高度。

我國航空機(jī)電技術(shù)發(fā)展經(jīng)歷了測繪仿制到自主研發(fā)，機(jī)電設(shè)備水平已突飛猛進(jìn)，但受制于工業(yè)基礎(chǔ)，航空機(jī)電技術(shù)水平仍難以躋身世界航空強(qiáng)國行列。本文通過國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述形式，重點(diǎn)探討了當(dāng)下熱門的人工智能和數(shù)字孿生技術(shù)在航空機(jī)電領(lǐng)域的應(yīng)用前景，為航空機(jī)電創(chuàng)新發(fā)展提供理論參考。

1 人工智能技術(shù)

1.1 人工智能技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用

21世紀(jì)以來，“互聯(lián)網(wǎng)+”的熱潮滲透向各行各業(yè)，智能化需求日益提升，人工智能技術(shù)作為載體推動各領(lǐng)域數(shù)智化轉(zhuǎn)型與應(yīng)用創(chuàng)新。人工智能技術(shù)屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支，是應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)來模擬和拓展認(rèn)得智能的技術(shù)方法[3]，涉及到自然科學(xué)、社會學(xué)和心理學(xué)等眾多領(lǐng)域，研究場景包括了機(jī)器人、語音和圖像識別、專家系統(tǒng)等[4]。

人工智能技術(shù)的起源最早可以追溯到20世紀(jì)40年代，英國數(shù)學(xué)家圖靈提出了“機(jī)器是否可以自主思考”這一核心命題，從而拉開了人工智能技術(shù)發(fā)展的序幕。在當(dāng)時，人工智能這一想法從邏輯層面是合理而且值得探討的，但在技術(shù)層面卻是難以逾越的，因此人工智能技術(shù)的發(fā)展幾經(jīng)沉浮。圖3描繪了人工智能技術(shù)坎坷的發(fā)展、衰退和突破路線。20世紀(jì)四五十年代，人工智能理論蓬勃發(fā)展，奠定了人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)理論架構(gòu)。然而受制于計(jì)算能力，20世紀(jì)六七十年代，人工智能發(fā)展進(jìn)入瓶頸，多數(shù)理論和想法無法通過高速運(yùn)算實(shí)施，人工智能技術(shù)隨之進(jìn)入衰退期。20世紀(jì)80年代以來，隨著計(jì)算能力的提升，人工智能技術(shù)再一次進(jìn)入科技發(fā)展視野，改進(jìn)理論和算法的提出、大數(shù)據(jù)和移動互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的繁榮再一次推動了人工智能技術(shù)融合創(chuàng)新[5]。不久的將來，人工智能技術(shù)必將進(jìn)入各行各業(yè)，深刻影響人們的生活。

圖3 人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢示意圖

當(dāng)前，人工智能的應(yīng)用尚處于初步智能階段，即通過人類賦予的特定行為方式進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)而在一定范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)智能。當(dāng)前人工智能技術(shù)主要分為三類，即：數(shù)據(jù)挖掘與學(xué)習(xí)，基于知識和經(jīng)驗(yàn)的智能管理與決策和人機(jī)交互，這三類技術(shù)為人工智能應(yīng)用提供了技術(shù)基礎(chǔ)。

面對海量數(shù)據(jù)需要分類和挖掘時，通常采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法來實(shí)現(xiàn)智能化處理。機(jī)器學(xué)習(xí)是研究使用計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)活動方法，從大規(guī)模的數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，來完成對數(shù)據(jù)的分類、挖掘和預(yù)測[6]。機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括決策樹學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、概率學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等多種方法[7-9]。數(shù)據(jù)挖掘與學(xué)習(xí)技術(shù)往往用于識別和處理海量數(shù)據(jù)，常用于工業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析、圖像識別等。

對于專業(yè)領(lǐng)域的知識處理和問題求解往往采用專家系統(tǒng)[6]，專家系統(tǒng)一般由知識庫和推理機(jī)組成，通過建立知識庫，對特定問題進(jìn)行管理與決策，專家系統(tǒng)正逐漸成為智能管理和決策的重要工具和手段[10]。常用于農(nóng)業(yè)種植決策、智慧醫(yī)療等特定專業(yè)支持的領(lǐng)域。

人機(jī)交互是人工智能的新興熱點(diǎn)技術(shù)，其目標(biāo)是確保人與機(jī)器交互的順暢。人機(jī)交互不再是簡單的機(jī)械式交互，而是采用虛擬現(xiàn)實(shí)、模式識別、3D技術(shù)等交互技術(shù)融合創(chuàng)新，提升人與機(jī)器的感知交互能力[11-12]。常用于VR、AR、語音識別和智能機(jī)器人等應(yīng)用場景。

1.2 航空機(jī)電技術(shù)與人工智能

對于軍事航空裝備，由于其任務(wù)場景具有環(huán)境高復(fù)雜、博弈強(qiáng)對抗、響應(yīng)高實(shí)時、信息不完整和邊界不確定等特征，因此傳統(tǒng)的人工智能技術(shù)無法直接移植應(yīng)用到航空裝備應(yīng)用中[13]。世界軍事強(qiáng)國通過投入大量研發(fā)資源，旨在提升武器裝備在運(yùn)行場景中感知、認(rèn)知、決策和執(zhí)行(OODA環(huán))能力。國內(nèi)學(xué)者總結(jié)了飛機(jī)不同運(yùn)行層級的人工智能需求，如圖4所示。在體系層，構(gòu)建信息共享與協(xié)同的作戰(zhàn)集群體系，協(xié)同認(rèn)知，共同決策和聯(lián)合攻防；在平臺層，面向航空裝備平臺，綜合與集成OODA環(huán)中人機(jī)交互的協(xié)同、控制與維護(hù)；在平臺子系統(tǒng)層，提升感知自適應(yīng)能力；在設(shè)備層，通過先進(jìn)感知技術(shù)、認(rèn)知算法和決策模型提升設(shè)備智能化水平[14]。

航空機(jī)電技術(shù)與人工智能結(jié)合主要集中在航空機(jī)電設(shè)備和子系統(tǒng)層，下文將從產(chǎn)品全生命周期的各個階段論述人工智能技術(shù)與航空機(jī)電的融合創(chuàng)新。

圖4 航空人工智能運(yùn)行層級示意圖

航空機(jī)電設(shè)備/子系統(tǒng)的智能優(yōu)化：現(xiàn)有航空機(jī)電設(shè)備/子系統(tǒng)為滿足飛機(jī)功能和性能需求，往往是按峰值功率進(jìn)行設(shè)計(jì)，體系架構(gòu)相對陳舊，功重比低，能量效率低，嚴(yán)重制約了航空裝備發(fā)展。結(jié)合人工智能的群智能技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過優(yōu)化系統(tǒng)/設(shè)備參數(shù)分配，實(shí)現(xiàn)按負(fù)載周期進(jìn)行能量優(yōu)化和管理，可以大大提高能量效率。

航空機(jī)電設(shè)備/子系統(tǒng)的智能控制：未來多電飛機(jī)/能量優(yōu)化飛機(jī)對機(jī)電系統(tǒng)提出了全新的要求，系統(tǒng)不再局限于滿足傳統(tǒng)的能量供給和作動等基本需求。機(jī)電設(shè)備/子系統(tǒng)工作模式復(fù)雜，工作模態(tài)繁多，模式切換導(dǎo)致控制參數(shù)需要在寬范圍進(jìn)行調(diào)節(jié)，對系統(tǒng)控制執(zhí)行和魯棒性提出了全新挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的經(jīng)典控制理論已難以維持現(xiàn)有需求。通過機(jī)器學(xué)習(xí)等優(yōu)化方法，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法優(yōu)化控制參數(shù)，解決多目標(biāo)協(xié)同控制和非線性耦合控制中存在的諸多控制難題，從而實(shí)現(xiàn)任務(wù)執(zhí)行過程中自適應(yīng)管理與能量優(yōu)化[15]。

航空機(jī)電設(shè)備/子系統(tǒng)的智能制造：航空機(jī)電產(chǎn)品是裝備于民用/軍用飛機(jī)的機(jī)電類產(chǎn)品，覆蓋了機(jī)、電、軟、液等多專業(yè)零組件，既有結(jié)構(gòu)件的焊裝，又有多腔體柔性線組的裝配。同時由于總體需求量不高，生產(chǎn)規(guī)模相對較小，但對質(zhì)量要求極高。將智能產(chǎn)線、智能精益制造、智能檢驗(yàn)工藝等技術(shù)應(yīng)用于航空機(jī)電產(chǎn)品的制造和檢測過程，可以大大節(jié)約成本，快速提升產(chǎn)品質(zhì)量。

航空機(jī)電設(shè)備/子系統(tǒng)的智能維護(hù)：航空機(jī)電設(shè)備屬于傳統(tǒng)的機(jī)電類產(chǎn)品，故障率相對較高，故障檢測與維護(hù)問題突出，嚴(yán)重影響飛機(jī)出勤效率。利用人工智能技術(shù)，依托設(shè)備運(yùn)行過程中的特征故障數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和表征，提供可自主診斷和管理的運(yùn)維模式，實(shí)現(xiàn)由事后維修向自主診斷和提前預(yù)測方向轉(zhuǎn)變，全面提升航空機(jī)電設(shè)備自主保障能力[16]。

2 數(shù)字孿生技術(shù)

2.1 數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用

20世紀(jì)中葉，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的普及和應(yīng)用，數(shù)字化制造技術(shù)經(jīng)過階段性發(fā)展，如圖5所示[17]，在這一過程中，如何實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期中動態(tài)數(shù)據(jù)的有效融合與管理，提升產(chǎn)品研發(fā)優(yōu)化能力成為亟待解決的問題，而數(shù)字孿生(Digital Twins)技術(shù)將為其提供可行的解決方案。

圖5 數(shù)字化制造技術(shù)發(fā)展過程示意圖

孿生體概念最早要追溯到1972年美國NASA的阿波羅項(xiàng)目[18]，在該項(xiàng)目中，NASA采用地面孿生體的形式反映飛行器真實(shí)運(yùn)行情況。隨著網(wǎng)絡(luò)化制造時代的來臨，人們對產(chǎn)品全生命周期管理的概念認(rèn)識的越來越深刻。2003年，美國學(xué)者Grieves提出了“虛擬數(shù)字化表現(xiàn)”的概念，即采用數(shù)字復(fù)制品來抽象表達(dá)真實(shí)裝置，用以表達(dá)真實(shí)裝置的實(shí)時信息，這一概念被認(rèn)為是后來數(shù)字孿生的雛形[19]。在后續(xù)的發(fā)展中，Grieves相繼又提出了空間鏡像模型(2005)[20]和信息鏡像模型(2010)[21]的概念，進(jìn)一步豐富了未來數(shù)字孿生的基本概念和組成。

在這一背景下數(shù)字孿生的出現(xiàn)水到渠成，2011年，Grieves與Vickers在合著中首次提出了數(shù)字孿生的概念[22]，明確了其內(nèi)涵和基本組成。隨后，在美國巨頭企業(yè)的推動下，數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)入了蓬勃發(fā)展的黃金期。2011年，美國空軍研究實(shí)驗(yàn)室(AFRL)率先提出以數(shù)字孿生技術(shù)來解決復(fù)雜環(huán)境飛行器維護(hù)和壽命預(yù)測的問題[23]。2012年，AFRL以飛行器為對象，提出了機(jī)體數(shù)字孿生的概念，用以對任務(wù)條件進(jìn)行模擬判斷[24]。2012年，美國航空航天局(NASA)在其仿真發(fā)展規(guī)劃中將數(shù)字孿生技術(shù)作為重點(diǎn)發(fā)展技術(shù)編入規(guī)劃[25]。2015年，美國通用電氣公司(GE)擬基于數(shù)字孿生技術(shù)，對發(fā)動機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控和健康管理[26]。2016年，西門子(SIEMENS)開始嘗試采用數(shù)字孿生技術(shù)來作為工業(yè)4.0的重要抓手。2017年，國內(nèi)學(xué)者淘飛提出數(shù)字孿生車間的概念，即以數(shù)字孿生技術(shù)來推進(jìn)智能工廠的發(fā)展應(yīng)用[27]。

在各國先進(jìn)制造戰(zhàn)略(德國工業(yè)4.0、美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和中國制造2025)的推動下，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算等新一代信息與通信技術(shù)快速普及應(yīng)用，數(shù)字孿生的概念隨著新興技術(shù)的發(fā)展也得到了深化。

數(shù)字孿生技術(shù)連續(xù)三年(2017—2019)被Gartner評為當(dāng)年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展技術(shù)[28]，NASA、GE、SIEMENS等多家公司和機(jī)構(gòu)對數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)行了解讀[29]，如表1所示。數(shù)字孿生技術(shù)可以在產(chǎn)品研發(fā)、裝備制造、智慧車間、供應(yīng)鏈管理和維護(hù)與預(yù)測等諸多方向發(fā)揮重要作用，在能源、農(nóng)業(yè)、通信、環(huán)境及軍事等領(lǐng)域具備廣闊的應(yīng)用前景(圖6)。通過與數(shù)字紐帶技術(shù)的融合，進(jìn)一步提升了信息訪問、整合和轉(zhuǎn)換能力[30]；通過與信息物理技術(shù)的融合，實(shí)時感知、動態(tài)控制和深度協(xié)作成為可能[31]。未來，5G、量子通信、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)等新技術(shù)推動下的數(shù)字孿生技術(shù)前途將不可限量。

表1 國外公司/機(jī)構(gòu)對數(shù)字孿生的理解與定義

在數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用層面，2012年，為滿足飛行器輕質(zhì)化、大載荷和極端工作的要求，NASA與AFRL合作提出了未來飛行器的數(shù)字孿生體范例[32]。2015年，GE公司利用自身搭建的云服務(wù)平臺Predix，實(shí)現(xiàn)了對發(fā)動機(jī)的實(shí)時監(jiān)控、檢查和預(yù)測性維護(hù)[28]。PTC公司將數(shù)字孿生與數(shù)字紐帶融合，為客戶提供高效的產(chǎn)品售后服務(wù)與支持[33]。達(dá)索公司構(gòu)建了基于數(shù)字孿生技術(shù)的3D體驗(yàn)平臺，并將該技術(shù)用于雷達(dá)數(shù)據(jù)共享與數(shù)據(jù)優(yōu)化[34]。世界最大的軸承制造商斯凱孚已經(jīng)將數(shù)字孿生模型應(yīng)用到分銷網(wǎng)絡(luò)中，使得供應(yīng)鏈中的管理人員可以通過可視化模型和視圖進(jìn)行全球化供應(yīng)鏈管理決策[35]。新加坡采用數(shù)字孿生技術(shù)，構(gòu)建了城市運(yùn)行的仿真系統(tǒng)CityScope，實(shí)現(xiàn)城市優(yōu)化決策功能，西班牙采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的智慧城市管理平臺的方式，感知城市環(huán)境、交通等情況，初步形成了數(shù)字孿生城市的雛形[36]。

圖6 數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域及應(yīng)用場景示意圖

目前，數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)展尚處于萌芽期，技術(shù)成功應(yīng)用的案例尚少，僅局限于特定的企業(yè)與行業(yè)，但在數(shù)字化技術(shù)需求的加持以及新興信息技術(shù)的推動下，數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用前景廣闊，將在各行各業(yè)中發(fā)揮巨大能量，推動數(shù)字化制造蓬勃發(fā)展。

2.2 航空機(jī)電技術(shù)與數(shù)字孿生

數(shù)字孿生與航空技術(shù)淵源頗深，最早數(shù)字孿生技術(shù)就是應(yīng)用于航空領(lǐng)域的維護(hù)與壽命預(yù)測[26]。航空機(jī)電領(lǐng)域涉及了航空設(shè)備/產(chǎn)品的全生命周期管理，包括設(shè)計(jì)研發(fā)、生產(chǎn)制造、產(chǎn)品供應(yīng)、運(yùn)行使用、維護(hù)與健康管理等多個環(huán)節(jié)，在航空機(jī)電設(shè)備全生命周期管理的各個階段，數(shù)字孿生都能起到重要的作用。

限于篇幅，下文將從機(jī)電產(chǎn)品全生命周期中幾個典型發(fā)展階段對航空機(jī)電技術(shù)與數(shù)字孿生的協(xié)同應(yīng)用進(jìn)行解讀，如圖7所示。

圖7 數(shù)字孿生技術(shù)在航空機(jī)電領(lǐng)域的應(yīng)用示意圖

航空機(jī)電設(shè)計(jì)領(lǐng)域：航空機(jī)電產(chǎn)品的設(shè)計(jì)過程是串行的，復(fù)雜產(chǎn)品的設(shè)計(jì)往往需要多輪的迭代與修正，大大增加了研發(fā)周期和設(shè)計(jì)成本，同時復(fù)雜設(shè)計(jì)過程中涉及結(jié)構(gòu)、熱流、機(jī)械、電子和控制等多學(xué)科模型協(xié)同處理，設(shè)計(jì)不確定性和復(fù)雜管理問題突出，嚴(yán)重制約了航空機(jī)電產(chǎn)業(yè)向智能化產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。領(lǐng)域建模和數(shù)字仿真將為航空機(jī)電產(chǎn)品設(shè)計(jì)發(fā)揮重要作用。數(shù)字孿生技術(shù)的出現(xiàn)將為復(fù)雜機(jī)電設(shè)備的理想設(shè)計(jì)信息和實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)的一致表達(dá)提供有效途徑，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展，通過增強(qiáng)計(jì)算資源和計(jì)算精度來提升模型準(zhǔn)確性成為可能，尤其是有限元分析結(jié)果將越來越接近真實(shí)。數(shù)字孿生將設(shè)計(jì)和仿真協(xié)同考慮，不再割裂成單獨(dú)的個體，設(shè)計(jì)和仿真的雙向循環(huán)將更快地提升產(chǎn)品設(shè)計(jì)流程，采用數(shù)字孿生多學(xué)科協(xié)同設(shè)計(jì)建模方法，對復(fù)雜產(chǎn)品的設(shè)計(jì)建模、仿真優(yōu)化、實(shí)例化驗(yàn)證、運(yùn)行測試以及持續(xù)改進(jìn)等多個階段逐步完善。

航空機(jī)電制造與裝配領(lǐng)域：航空機(jī)電產(chǎn)品是飛機(jī)重要機(jī)械/電氣組成部分，其結(jié)構(gòu)復(fù)雜，裝配過程十分繁瑣，制造成本高昂，使用傳統(tǒng)的制造裝配工藝已經(jīng)無法滿足快速發(fā)展需求。航空機(jī)電產(chǎn)品多采用多品種小批量生產(chǎn)模式，零件的幾何外形和尺寸差異性較大，涉及的工藝門類、材料種類也多種多樣。一方面，航空機(jī)電產(chǎn)品本身的復(fù)雜性使審查人員難以快速、直觀地了解精準(zhǔn)的設(shè)計(jì)信息；另一方面，審查過程多基于非實(shí)時的生產(chǎn)能力進(jìn)行評判，從而降低了審查結(jié)果的準(zhǔn)確性。通過綜合應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)和VR/AR等技術(shù)，使審查人員能快速精準(zhǔn)獲取待審查信息，同時基于工藝性審查數(shù)字孿生模型，實(shí)現(xiàn)基于實(shí)時工況的工藝性自動審查，最終提升工藝性審查的質(zhì)量和效率。在數(shù)控加工過程中，幾何仿真與現(xiàn)場實(shí)際工況有一定的差異，造成數(shù)控加工編程反復(fù)迭代情況嚴(yán)重；另一方面，在數(shù)控程序的執(zhí)行階段，工藝及編程人員無法動態(tài)獲取程序執(zhí)行過程中的質(zhì)量及效率信息，從而給數(shù)控加工程序的迭代和優(yōu)化帶來障礙?；跀?shù)字孿生技術(shù)，使數(shù)控加工編程人員在編程階段即能基于實(shí)際工況信息進(jìn)行參數(shù)設(shè)定和仿真驗(yàn)證，提升程序的質(zhì)量，為后續(xù)的程序優(yōu)化提供依據(jù)。航空機(jī)電產(chǎn)品類型多，覆蓋機(jī)、電、軟、液等多專業(yè)零組件的裝配。當(dāng)前航空機(jī)電產(chǎn)品裝配工藝設(shè)計(jì)過程中，缺乏有效的數(shù)字化仿真驗(yàn)證手段，工藝校驗(yàn)效率低下，校驗(yàn)成本高，迭代周期長，且裝配工藝質(zhì)量普遍不高?；跀?shù)字孿生技術(shù)，協(xié)助工藝人員在工藝設(shè)計(jì)階段及時發(fā)現(xiàn)工藝問題，并生成可交互操作的裝配工藝可視化作業(yè)指導(dǎo)書，提升裝配工藝的執(zhí)行質(zhì)量，降低對現(xiàn)場人員操作水平的依賴，為后續(xù)實(shí)現(xiàn)自動化裝配提供支撐。

航空機(jī)電維護(hù)與保障領(lǐng)域：機(jī)電產(chǎn)品種類繁多，且需要維修的期限各不相同，產(chǎn)品質(zhì)量也各有差別，這樣使得維修和故障頻率較高，很多時候都是出現(xiàn)了故障才進(jìn)行維修，而且有時由于故障定位不明確，飛機(jī)上應(yīng)用的條件及狀況不能復(fù)現(xiàn)，從而導(dǎo)致維修困難、無從下手、維修周期長，使飛機(jī)維護(hù)停場時間較長，維修工作量大?；跀?shù)字孿生，可以對機(jī)電產(chǎn)品參數(shù)與虛擬仿真參數(shù)的一致性進(jìn)行判斷；根據(jù)二者的一致/不一致性，可分別對漸發(fā)性與突發(fā)性故障進(jìn)行預(yù)測與識別；最后，根據(jù)故障原因及動態(tài)仿真驗(yàn)證進(jìn)行維修策略、維修工作、維修工序、故障定位等問題的設(shè)計(jì)。此外，數(shù)字孿生技術(shù)可大大提升PHM方法的準(zhǔn)確性與有效性。

3 結(jié)論

1) 受制于設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)匱乏以及工業(yè)基礎(chǔ)薄弱，我國航空機(jī)電產(chǎn)品距離國際領(lǐng)先水平尚有差距。為了快速提升水平，必須要依靠人工智能、數(shù)字孿生和5G技術(shù)等先進(jìn)技術(shù)，支撐航空機(jī)電技術(shù)彎道超車，趕超一流國際水平。

2) 航空領(lǐng)域的人工智能技術(shù)已經(jīng)成為重要發(fā)展方向。利用人工智能技術(shù)，在航空機(jī)電設(shè)計(jì)、加工和維護(hù)等全生命周期階段加以充分應(yīng)用，必將帶來航空機(jī)電領(lǐng)域重大變革。

3) 數(shù)字孿生技術(shù)的出現(xiàn)為航空機(jī)電技術(shù)發(fā)展提供了更好的方法和途徑，目前數(shù)字孿生技術(shù)仍處于初級階段。

4) 在航空機(jī)電領(lǐng)域，人工智能與數(shù)字孿生的深度融合將推動航空機(jī)電設(shè)計(jì)、優(yōu)化、制造與維護(hù)全生命周期創(chuàng)新發(fā)展。人工智能技術(shù)將為數(shù)字孿生提供切實(shí)有效的實(shí)施途徑，以數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能技術(shù)和智能制造技術(shù)等前沿技術(shù)將為數(shù)字孿生提供重要技術(shù)支撐。