0 引言

       航空发动机被誉为“工业皇冠上的明珠”，其制造水平直接反映了一个国家的工业制造能力和科技创新实力。随着新一代信息技术的快速发展，全球制造业正在经历以数字化、网络化、智能化为特征的新一轮产业变革。在此背景下，数字孪生技术作为实现智能制造的关键支撑技术，为航空发动机制造带来了新的发展机遇。

       数字孪生技术通过构建物理实体的虚拟映射，实现实体与虚拟模型之间的实时交互和融合，能够有效解决航空发动机制造过程中的工艺优化、质量控制、装配管理等关键问题。美国GE公司在其数字化工厂中应用数字孪生技术，使发动机部件制造效率提升了25%，质量一次合格率提高了15%。我国航空发动机制造企业也在积极探索数字孪生技术的应用，中国航发集团在某型发动机制造中应用数字孪生技术，显著提升了制造过程的可控性和产品质量。

       航空发动机制造是一个复杂的系统工程，当前面临多方面的挑战。首先，其制造工艺复杂度高，包含数万个零部件，涉及精密铸造、高速加工、特种焊接等多种先进制造工艺，工艺参数优化难度大，制造过程控制要求高。其次，作为航空器的“心脏”，航空发动机对可靠性要求极高，关键零部件的制造精度要求高，质量控制难度大，约80%的质量问题源于制造过程控制不当。此外，发动机装配涉及工序复杂，需精确控制零件配合关系，传统装配方法难以满足高精度、高效率要求。面对这些挑战，数字孪生技术为航空发动机制造提供了新的解决思路。针对航空发动机制造工艺复杂、质量要求苛严和装配精度高的问题，构建虚拟映射模型，结合实时数据与智能仿真，实现全流程优化。在工艺设计阶段通过虚拟仿真优化工艺，在制造过程中实时监控调整，形成“虚拟建模一实时映射——智能决策”闭环体系，解决工艺参数优化难、控制精度高的问题。同时，将制造从“经验驱动”转向“数据驱动”，实现制造精度动态可控、质量问题提前预警和工艺方案智能优化。在装配环节，通过“精准建模——实时仿真——智能控制——全周期追溯”体系，突破传统依赖人工经验的局限，提供智能化解决方案。

       本文围绕数字孪生技术在航空发动机制造领域的应用展开论述。首先，详细阐述数字孪生技术的基本理论框架，涵盖其概念、特征、技术架构、五维模型以及航空发动机数字孪生系统的构建原则；其次，探讨数字孪生技术在航空发动机制造过程中的关键应用，包括在智能制造与工艺优化、质量控制与追溯、装配过程数字化管理方面的具体实践，证明其能够有效提升制造各环节的质量与效率。通过发动机核心机部件制造、涡轮叶片智能制造、发动机装配过程等典型案例分析，进一步验证数字孪生技术的实际应用价值；同时，总结当前面临的技术挑战，并对智能化与自主决策、全生命周期管理、跨领域融合应用等未来发展趋势进行展望；最后提出未来深化技术研究、拓展优化功能以及推进跨领域融合创新的研究方向建议，旨在推动航空发动机制造向智能化、精准化、高效化方向发展。

1 数字孪生技术的基本理论与框架

       1.1 数字孪生的概念与特征

       数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间完成对实际物体的映射，并表达其全生命周期。从早期简单的数字化表达，到如今涵盖多领域知识和全生命周期管理，概念不断深化。

       数字孪生概念最早由密歇根大学的Michael Grieves教授于2003年提出，当时称为“镜像空间模型”。由于国外发展起步早，因此在理论研究和工业应用方面成果突出，尤其在航空航天、汽车制造等领域应用广泛。2010年，NASA首次将数字孪生技术应用于航空航天器的寿命预测。2012年，美国空军研究实验室提出了数字孪生的五维模型理论，奠定了数字孪生技术的理论基础。近年来，随着物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展，数字孪生技术进入了快速发展期。2015年，GE公司提出“数字孪生工厂”概念，将数字孪生技术扩展到制造领域。2018年，西门子公司发布了完整的数字孪生解决方案，实现了产品全生命周期的数字化管理。2020年以来，数字孪生技术在制造业的应用进一步深化，逐步形成了集成化、智能化、服务化的发展趋势。

       国内对数字孪生技术的研究和应用起步稍晚，但发展迅速，国内学者积极开展数字孪生理论研究，取得诸多创新性成果。2004年，王飞跃提出平行系统概念，与数字孪生概念相近，为数字孪生技术的发展奠定了基础。2017年，庄存波等期望通过构建产品的数字孪生体，改变传统的产品研发模式并给出了产品数字孪生体在产品设计阶段、制造阶段和服务阶段的实施途径。2018年，北京航空航天大学makeTwin团队首创“物理——模型—数据——连接——服务”数字孪生五维模型并围绕该模型建立了涵盖模型构建、评价、成熟度、数据管理、连接交互及服务应用等方面的理论方法体系。此理论成果被广泛应用于火箭、导弹、飞机等复杂装备的数字孪生模型构建，得到了航天科技、空客等国内外机构的认可。此外，部分学者对数字孪生的概念、内涵和特征进行深入探讨与完善，明确其在不同领域的应用边界和价值，为后续研究和应用提供了坚实的理论基础。

       航发典型零件制造数字孪生结构如图1所示，数字孪生的核心特征之一是通过构建与物理实体高度一致的虚拟模型，实现物理实可进行优化设计、加工参数优化、调试与运维等操作，同时为数据采集和利用提供场景感知方案，支撑数控机床加工参数合理运用，提升航空发动机零件加工效率和质量。

       数据驱动是数字孪生的另一个重要核心特征。数字孪生技术高度依赖各类数据，包括物理模型数据、传感器实时更新数据以及设备的运行历史数据等。通过对航空发动机多源数据的整合与分析，数字孪生系统能够深入了解零件加工系统的运行状态和变化趋势。

       动态演进也是数字孪生的核心特征之一。数字孪生的成熟度存在不同层次，从最初的数字孪生原型，到更高级的数字孪生实例和智能数字孪生，随着技术的发展和应用的深入不断演进。在航空发动机制造业中，越来越多的应用从较低成熟度向较高成熟度发展，具备更强的自主学习、适应和优化能力，以更好地应对复杂多变的生产环境和市场需求。
 
       此外，数字孪生具有可持续发展导向的核心特征。在经济可持续性上，通过提高航空发动机生产效率、降低成本，增强企业的经济实力；在社会可持续性角度，可以提升服务质量、保障员工安全、满足客户需求等，推动航空发动机制造业向可持续方向发展。

       数字孪生的虚拟与现实交互映射、数据驱动、多领域广泛应用、动态演进以及可持续发展导向等核心特征，相互关联、相互促进，共同构成了其强大的功能体系。这些核心特征使得数字孪生在航空发动机制造业中具有不可替代的地位，为航空发动机制造业的智能化、可持续发展提供了重要的技术手段和方法，也为未来航空发动机制造业的发展指明了方向。

       1.2 数字孪生的技术架构

       数字孪生的技术架构一般包括物理层、链接层、数据层、模型层、功能层和应用层，如图2所示。物理层作为整个数字孪生体系的基础支撑，其内涵不仅包括了物理工厂内的各类实体对象，如生产设备、工艺装备和技术人员等，也涵盖了工艺标准、操作规范、制度等逻辑对象。链接层借助物联网技术、RFID技术、5G技术等通信与网络技术，实现物理对象和虚拟对象之间信息的交互与映射，确保物理层与模型层能实时通信。数据层的核心功能是实现对物理对象产生的状态数据与加工数据的采集、过滤及处理，并将有效数据映射至虚拟对象，同时将应用系统产生的有效数据进行反馈。数据层是实现虚拟对象实时更新和智能决策的核心，为模型层提供数据支持。模型层以先进的算法和仿真技术为基础，结合了MBD技术、人工智能技术以及虚拟制造技术等关键技术手段，实现了实物向数字化虚拟模型的转换。通过对物理对象特性的模拟与识别。
 
       能够精确反映其实时状态，并根据收集的数据不断优化自身模型，从而达到对物理对象动态演化的准确映射。功能层则根据不同业务需求被细分为若干子模块，每个子模块均能执行特定的数字孪生任务，通过这些子模块间的信息交互及功能组合，可以构建出复杂且功能丰富的数字孪生系统。应用层致力于构建企业级别的数字孪生平台，在统一的虚拟空间内重现航空发动机从设计到报废整个生命周期内的各种场景，同时进行实时监控设备状态及风险评估预测，为企业提供直观、全面的决策支持，是数字孪生技术价值的最终呈现。

       数字孪生技术涉及建模技术、仿真技术、数据传输交互技术、虚拟现实技术、高性能计算能力等多种技术。在航空发动机制造领域的应用中，建模需融合多领域知识构建高精度模型，考虑多尺度和多领域因素。仿真技术要结合数据驱动和模型驱动确保准确性，数据传输要保证传感器稳定和数据安全准确，虚拟现实技术提高提升人机交互体验，高性能计算确保完成海量数据的及时处理。

       1.3 数字孪生五维模型分析

       数字孪生中五维模型分别为物理实体、虚拟实体、数据、服务和连接，其中物理实体是数字孪生的基础，通过虚拟实体模拟其运行，在过程中产生的数据为模型提供支撑和更新依据，服务完成对数据和算法封装满足用户需求，连接确保数字孪生过程中各设备的信息快速交互。

       在航空发动机领域，物理发动机是研究对象，通过构建高精度虚拟发动机模型，采集发动机运行、制造过程多源异构数据，同时利用这些数据驱动虚拟模型实现状态监测、性能预测等服务，其中连接环节确保物理与虚拟发动机间实时通信与数据同步。相对于传统模型，五维模型更适应航空发动机复杂系统。在发动机全生命周期管理中，能全面整合设计、制造、运行和维护等阶段数据和流程。在设计阶段辅助优化设计，制造阶段监控质量，运行阶段预测故障，退役阶段提供数据参考，实现各阶段信息共享和协同工作，提升管理效率和质量。

       1.4 航空发动机数字孪生系统的构建原则

       航空发动机数字孪生系统构建需要遵循以下原则：

       1）精准映射原则

       从设备模型构建层面，确保数字孪生模型与航空发动机制造设备及零件在几何、物理、运动等多方面精准对应，为后续分析与优化提供可靠基础。在数据采集与处理上，实现物理制造过程数据与虚拟模型数据的准确映射与同步，保证系统能真实反映生产实际状态。

       2）功能完整性原则

       系统涵盖加工过程状态信息展示、监控、自适应加工、变形误差测量与补偿等模块，兼顾生产数据可视化、效率提升、可靠性增强和质量控制等多环节功能需求，形成完整的加工过程数字化映射，并实现各类数据文件统一集成管理，为生产决策提供全面支持。

       3）高效性与适应性原则

       通过模型轻量化提高系统运行效率，满足在线仿真决策时效性要求。在数据采集与自适应加工模块，能根据加工过程实时状态快速调整参数，适应航空发动机复杂制造工艺需求，确保系统在复杂生产环境下有效运行，提升生产效率和产品质量。

       1.5 数字孪生建模方法

       数字孪生建模可分为基于物理机理的建模方法、基于数据驱动的建模方法以及融合物理机理与数据驱动的融合建模方法，在实际应用中，需针对复杂系统特性选择适配方法。

       1.5.1 基于物理机理的建模方法

       基于物理机理的建模方法以第一性原理为基础，通过数学方程描述实体行为，适用于机理明确的场景。常用的基于物理机理的建模方法有多物理场耦合建模和多尺度建模。

       1）多物理场耦合建模

       多物理场耦合建模常采用ANSYS、COMSOL等软件建立有限元模型，通过正交试验设计优化边界条件。其集成了热力学、流体力学、固体力学模型，模拟极端环境下的耦合效应。如在发动机装配中，通过热固耦合仿真预测螺栓预紧力引起的变形。

       2）多尺度建模

       多尺度建模核心是做到宏观-微观协同，宏观层模拟整机性能，微观层分析材料缺陷，通过跨尺度映射利用子模型技术将宏观位移边界传递至微观模型，实现“整机——部件——材料”尺度衔接。例如，通过分子动力学模拟材料疲劳裂纹扩展，结合宏观有限元模型预测部件寿命。

       1.5.2 基于数据驱动的建模方法

       基于数据驱动的建模方法依赖历史数据与实时监测数据，通过算法挖掘隐含规律，并进行推演，适用于机理复杂或数据丰富的场景，包含机器学习与深度学习、不确定性量化与管理等方法。

       1）机器学习与深度学习

       机器学习与深度学习首先需要构建代理模型，利用算法建立输入参数与输出响应的映射关系。并进行降维与特征提取，采用主成分分析、局部线性嵌入降低高维数据维度。例如，在发动机载荷预测中，通过CatBoost模型实现温度场的快速计算，误差低于1.2%。

       2）不确定性量化与管理

       针对具有不确定性的模型首先需要建立概率模型，采用混沌多项式展开量化参数不确定性，通过对概率模型进行校准，融合外场监测数据修正模型参数。如通过贝叶斯网络更新涡轮叶片表面粗糙度的先验分布，降低预测方差。

       1.5.3 融合建模方法

       融合建模方法通过结合物理机理与数据驱动优势，提升了模型泛化能力，在实际应用中相对一单一建模方法具有更高的灵活性与准确性。常用的融合建模方法有机理-数据联合建模和模型协同演化。

       1）机理一数据联合建模

       机理-数据联合建模通过数据驱动模型补偿机理模型误差并进行残差修正，利用递归最小二乘法更新机理模型参数。

       2）模型协同演化

       模型协同演化建模基于概念模型构建机理模型，通过仿真生成虚拟数据，并与物理实体运行数据进行对比，进而进行强化学习并优化模型参数，如起落架故障预测模型的参数更新。

       1.6 数字孪生验证测试方法

       数字孪生的验证测试需从模型验证测试、数据交互验证测试、功能与性能验证测试、全生命周期验证测试四个方面进行，以确保虚拟模型与物理实体的精准映射与协同。

       1）模型验证测试

       模型验证测试需进行几何物理模型验证与行为规则模型验证。其中几何物理模型验证包括几何一致性验证与物理属性验证。几何一致性验证通过三维扫描获取物理实体点云数据，与数字孪生模型的CAD数据进行匹配，计算均方根误差评估几何偏差。物理属性验证通过对比模型材料参数与物理试验数据，要求误差小于5%。通过多物理场仿真模拟载荷下的应力分布，与应变片实测值对比，要求关键区域误差小于10%。行为与规则模型验证包括行为逻辑验证与规则模型验证。其中行为逻辑验证基于离散事件仿真模拟生产流程或设备启停逻辑，验证状态机覆盖率是否达100%。例如，在起落架收放系统中，通过时序图验证电磁阀动作与机械运动的同步性。规则模型验证通过输入历史运行数据，测试模型对故障模式的预测准确率。

       2）数据交互验证测试

       数据交互验证测试需进行数据采集传输验证与虚实交互闭环验证。其中数据采集传输验证需对传感器的覆盖性、实时性以及完整性进行测试。确保传感器部署覆盖关键监测点覆盖率大于95%，测试数据采集频率与传输延迟，通过时间对比验同步误差小于50ms，丢包率小于0.1%。虚实交互闭环验证需进行双向控制验证与数据驱动更新验证。双向控制验证时从虚拟模型发送控制指令，要求实测物理实体响应偏差小于2%，实体状态变化在模型中的更新延迟小于200ms。数据驱动更新验证通过对数据孪生模型注入故障数据，验证模型是否触发报警机制并自动更新状态,要求故障诊断响应时间小于30S。

       3）功能与性能验证测试

       功能与性能验证测试需要进行功能服务验证与性能指标验证。功能服务验证需要对数字孪生模型进行状态监测与预测，验证模型实时状态准确率以及剩余寿命预测的平均绝对误差，并通过模型生成生产排程优化方案，对比实际生产效率进行优化功能验证。性能指标测试需要对模型的实时性以及鲁棒性进行测试，确保仿真周期需满足业务需求，保证在传感器误差±10%或材料参数波动±5%情况下，模型输出波动幅度小于15%。

       4）全生命周期验证测试

       在设计与开发阶段进行多学科协同验证，通过联合仿真验证复杂工况下的响应一致性，验证可制造性与可装配性。在运行与维护阶段，验证模型的长期可靠性，通过持续采集运行数据，确保关键参数漂移率小于3%，故障预警召回率高于90%。

2 数字孪生在航空发动机制造过程中的关键应用

       2.1 智能制造与工艺优化

       数字孪生在航空发动机制造的智能制造与工艺优化中发挥着关键作用，通过精准建模、虚拟仿真、实时监测与优化等手段，有效提升了航空发动机制造的质量、效率和智能化水平。

       在航空发动机制造的数控加工环节，数字孪生技术首先聚焦于构建精准的加工设备和零件三维模型。兰影铎等为实现设备模型可视化以及提升加工设备数字化水平，以高效灵活的建模技术为支撑，建立设备的物理实体要素和信息要素。在航空发动机叶片加工过程中，利用数字化测量系统感知并采集实物制造环节的多源异构测量数据，通过动态构建孪生工艺模型，实现物理空间与虚拟空间之间数据和信息的关联与交互，从而优化刀具路径和加工参数，提高叶片的加工精度和表面质量。

       数字孪生技术在航空发动机制造的生产线布局和生产节拍优化方面有着重要应用。曹增义等通过构建虚拟车间，可对生产线布局、生产节拍、工艺和装配流程进行全面模拟。如图3所示，在虚拟环境内，基于零件的加工路径设计工艺设备间的逻辑模型，涵盖物料传递顺序、加工时长、物料运送时长等，并对如产品特性、工艺流程、生产能力配置等基础制造属性实施参数化定义，从而构建出用于模拟生产运行的数据模型。以航空发动机装配车间为例，在引入数字孪生技术后，通过虚拟仿真分析，发现某条生产线在特定订单生产时存在设备闲置和物料配送不及时的问题。并基于此对生产线布局进行调整，重新规划物料配送路径和时间，优化后的生产线生产效率提高了20%，有效减少了生产瓶颈，提升了整体生产效率。
 
       在航空发动机工艺设计与仿真优化中，基于MBD的工艺设计模式，实现对工艺3D模型、工具模型、设备模型等的数字化与结构化管理，实现对数控加工程序、工艺参数、刀具信息等进行系统化重构，推动工艺设计成果全面数字化。以发动机机匣的加工工艺设计为例，技术人员运用计算机技术建立与实际生产车间中的物理机床在构造和功能上完全匹配的数字模型。通过对零件加工过程的模拟，能够提前发现切削过程中可能出现的问题，并对切削力、功率、扭矩等参数进行分析。借助这些方法可以有效地优化加工流程，最终达到提高零件制造质量与生产效率、减少成本的目标。

       2.2 质量控制与追溯

       数字孪生技术在航空发动机制造的质量控制与追溯方面作用关键，通过实时数据采集与分析、质量监测与预警、质量追溯与问题根源定位等功能，有效提升了产品质量，降低了质量风险。数字孪生技术借助多种数据采集手段，为航空发动机制造质量监测提供全面、实时的数据支持。数据采集系统主要由两个部分组成，一是数控信号总线，它主要用于收集来自数控系统内部产生的低频信息；二是传感信号总线，这部分则侧重于获取机床外部传感器所记录的高频数据。在发动机零件加工过程中，通过在机床上安装温度、振动等传感器，实时采集加工过程中的关键数据。当监测到温度或振动数据超出预设阈值时，系统立即发出预警，提示操作人员可能存在的加工质量问题，如刀具磨损、工件变形等，及时采取措施调整加工参数，避免产生不合格产品，保障了产品质量的稳定性。

       同时数字孪生系统详细记录了从原材料采购、零部件加工到产品装配的全过程数据。一旦出现质量问题，可通过数字孪生系统快速追溯到问题的根源。如在发动机整机测试中发现某一性能指标不达标，通过查询数字孪生系统，可追溯到该零部件的加工设备、加工时间、操作人员、所使用的原材料批次等信息，还能获取加工过程中的工艺参数、测试数据等详细资料。通过对这些数据的深入分析，能够准确判断问题产生的原因，为制定针对性的改进措施提供有力依据，有助于提升产品质量和生产过程的可靠性。

       凭借对大量历史数据和实时数据的分析，数字孪生技术能够预测航空发动机制造过程中的质量趋势，提前采取预防措施。通过机器学习算法对采集到的加工数据、设备状态数据、环境数据等进行分析，建立质量预测模型。在发动机零部件加工过程中，可根据当前的加工参数和设备状态，预测零部件的质量状况，提前发现潜在的质量问题，对于即将达到磨损极限的刀具，系统提前预警，提示更换刀具。从而预防质量问题的发生，降低废品率，提高生产效率和产品质量。

       2.3 装配过程的数字化管理

数字孪生技术在航空发动机装配中的虚拟装配与验证环节发挥着关键作用。基于MBD的虚拟装配技术如图4所示，通过构建三维可视化工艺设计平台，可以实现装配工艺设计流程化、结果可视化。在发动机装配前，利用虚拟装配环境模拟装配过程，可对零部件装配顺序、路径、方法、资源进行全过程预先验证。通过模拟，能够提前发现装配过程中的干涉问题，并对装配顺序进行优化。虚拟装配还能对装配车间的设备资源能力、生产能力、车间布局进行评估，为实际装配提供科学指导，有效减少物理发动机在装配过程中的错装漏装现象，降低生产准备及试制周期，提高装配效率和质量。
 
       数字孪生技术可以完成对发动机装配精度的控制，以发动机转子部件为例，其工作在高压、高速状态，对装配精度要求极高。通过对影响转子不平衡量的关键参数进行梳理，如叶片的质量、尺寸、频率等，构建转子不平衡量计算模型。在装配过程中，通过对零件特定特性的测量数据进行收集，利用计算模型确定转子的最佳匹配方案及装配顺序，以确保转子的不平衡度达到最优水平。通过数字孪生技术对装配精度的精确控制，可以提高发动机的整体性能和可靠性，减少因装配精度问题导致的发动机故障。

3 典型应用案例分析

       3.1 发动机核心机部件制造的数字孪生实践

       为解决航空发动机核心机部件制造的难题，数字孪生技术的应用研究不断深入，通过建立精准模型、优化制造工艺、实现质量监控等，有效提升了部件制造水平。

       曹增义等在基于多物理场耦合的数字孪生模型研究中，针对发动机核心机部件制造过程中多物理场耦合的复杂问题，开展了数字孪生模型的研究。建立了包括热力学、流体力学、结构力学等多物理场耦合的数字孪生模型。通过仿真软件对多物理场耦合模型进行数值模拟，分析核心机部件在不同工作条件下的性能和响应。基于仿真结果，预测部件可能出现的故障和问题，并为设计优化提供依据。

       该研究基于数字孪生技术的工艺仿真与虚拟制造实现了虚拟模型与物理机床的实时数据映射和仿真预测。利用数据驱动的虚拟模型复现物理生产过程，并通过实时交互实现制造过程的动态优化。通过物联网采集发动机运行数据，在虚拟孪生体中实时复现物理状态，利用AI算法分析数据并预测故障，实现了全生命周期数据集成和智能预测。综合考虑了发动机核心机部件制造过程中的多个物理场因素，建立了较为全面的数字孪生模型，能够准确模拟部件的工作状态和性能，为设计和制造过程提供可靠的指导。并利用实时数据采集和处理技术，实现了对核心机部件工作状态的实时监测和分析，能够及时发现和解决问题，提高了核心部件的生产效率和合格率。但研究中部分环节仍处于数字化展示或单向数据传递阶段，缺乏双向实时交互或深度仿真，研究中使用了单纯的三维可视化监控，仅实现单向数据展示，未通过仿真模型反向优化物理对象，缺乏“虚拟驱动现实”的闭环控制能力，属于数字孪生的初级形态。研究仅基于规则库的静态工艺设计，缺少动态数据驱动的模型进化能力，属于“数字化校验”而非“数字孪生驱动的智能优化”。在多物理场耦合建模、全流程动态闭环、系统级智能决策等方面仍需突破，未来需进一步提升模型复杂度、数据集成度与自主化能力，以实现更完整的数字孪生体系。

       兰影铎等基于机器学习的质量控制与优化研究，着重探索了基于机器学习的发动机核心机部件制造质量控制与优化方法。研究中利用数字孪生技术采集了大量的制造过程数据并运用机器学习算法对这些数据进行分析和处理，建立了质量预测模型和优化模型。这些模型能够根据输入的制造过程数据，预测部件的质量特性，并提供优化的制造参数。根据反馈数据进行实时调整和优化，确保制造过程始终处于最佳状态。

       研究中基于数字孪生技术实现了加工过程实时监控和自适应参数优化。通过多传感器采集数据，运用非线性核支持向量机对异常状态分类预警，实现“实——虚——实”闭环，自适应参数优化利用自适应算法学习历史数据实时调整加工参数，实现“虚一实”主动优化，具有技术落地性强、数据融合创新、功能模块化设计，双总线架构实现多维度数据采集，模块化设计便于分步部署等优点。但研究在加工变形误差在线测量与补偿方面存在不足，仅实现“实一虚”单向映射，缺乏虚拟环境主动仿真预测，属于开环控制。该方法实施门槛低，但无法提前预判变形风险，多工序协同补偿时缺乏全局优化能力。存在虚拟模型深度不足、机器学习应用单一、安全机制缺失等缺点，部分环节未充分发挥数字孪生全要素建模优势，模型性能有提升空间。未来研究可加强物理模型与机器学习融合，完善数据与模型的泛化能力。

       3.2 涡轮叶片智能制造数字孪生系统

       曹立雄等在基于数据驱动的数字孪生模型建模研究中，针对涡轮叶片极端复杂的工作环境，提出了创新的建模方法以处理计算模型中的多源不确定性数据，减小了叶片实际性能与设计预期存在的偏差，有效提升了模型预测精度。该研究基于数字孪生技术进行了多物理场耦合建模与不确定性量化、自适应动态调整与可视化分析。多物理场耦合建模通过建立热力耦合有限元模型，结合优化采样和流形学习，将高维响应数据压缩为6维低维特征，构建随机矩映射模型，实现参数偏差下叶片性能概率特性的快速预测，形成“物理数据驱动虚拟分析”的闭环。自适应动态调整通过实时监测环境参数调整模型边界条件，结合自动化脚本和最大熵原理，实现性能预测与概率分布可视化，支持多场耦合分析，灵活性和可解释性强。然而研究中建立的随机矩映射模型通过低维特征原点矩推导高维响应随机矩，依赖线性假设，在非线性场景中误差较大，且未建立与物理系统的实时通信接口，无法实现预测结果对物理加工的反馈控制，属于“单向预测”。未来可加强虚拟模型与物理系统的实时通信，引入深度学习算法，以提升数字孪生在复杂工况下的适应性和控制能力。

       3.3 发动机装配过程的数字孪生应用

       孙惠斌等着重研究了数字孪生在航空发动机装配流程控制中的应用，构建了装配流程模型。由于航空发动机装配具有多次安装、多次测试、流程分支繁杂等特性，因此该模型通过数字化手段对发动机装配过程进行仿真，同时依据工艺中设定的变量触发子流程转向，动态调整安装流程方向，以满足装配执行过程的管控需求。如图5所示，在装配过程中，通过工作流引擎驱动工作流实例，实时监测并控制装配流程执行，通过变量赋值实现流程的触发和迭代。如在某型号发动机装配中，利用该模型提前模拟装配流程，发现了原计划中因不同部件装配顺序不合理导致的装配时间过长问题，经过调整装配顺序，装配周期缩短了20%，有效提高了装配效率。但研究中装试数据关联分析和部分人工干预环节仍需进一步加强数字孪生的应用。装试数据关联分析基于历史数据离线建模，无法实时联动物理状态，复杂场景预测误差较大。零件选配等环节依赖人工确认虚拟方案，虽保证可行性但决策效率低，存在“虚一实”执行断点。存在实时性与自动化不足，关键工序依赖人工，物理模型未精细刻画材料非线性等问题。未来可通过加强多物理场建模、实时交互与智能执行，推动数字孪生在航空发动机装配中向全自主、高保真方向发展。

       孙学民等研究聚焦于利用数字孪生技术提升航空发动机装配精度。通过对发动机装配中关键零部件的高精度建模，结合传感器实时采集的数据，实现对装配精度的实时监测和调整。该研究注重对装配全流程数据的采集、分析和应用，通过数据驱动实现装配流程优化、精度控制和质量追溯，挖掘数据背后的潜在价值，为装配决策提供科学依据，提升发动机装配的质量和效率。但该装配模型依赖传统虚拟装配技术，包括基于约束的虚拟装配和基于物性的虚拟装配。基于约束的虚拟装配基于理想几何模型，缺乏物理属性建模和动态因素考虑，虚拟与物理装配独立，无法实时交互。基于物理机理的虚拟装配虽引入物理属性，但虚实交互程度有限，缺乏多学科综合分析，未形成闭环反馈机制。研究中数据向知识转化处于初级阶段，系统对软硬件要求高，实施门槛较高，动态适应性有限，对装配序列调整能力不足。
 
4 面临的挑战与发展趋势

       4.1 技术挑战

       4.1.1 复杂物理模型构建与多尺度耦合难题

       构建高精度且能反映发动机复杂物理特性的数字孪生模型难度大。航空发动机结构包含上万零部件，涉及气动、传热、结构力学等多物理场耦合，需构建高精度数字孪生模型。然而多尺度建模困难，从宏观整机到微观材料缺陷，需跨越多个尺度建模。例如，高压涡轮叶片需同时模拟宏观气流场与微观材料蠕变，传统有限元方法计算成本极高，多物理场耦合算法尚未成熟。实时仿真需处理海量数据，现有计算资源难以支撑实时动态更新模型，模型实时性不足。

       4.1.2 多源异构数据的融合与管理瓶颈

       航空发动机运行产生海量多源异构数据，包括传感器数据、性能参数、结构信息等。高效准确采集并融合这些数据到数字孪生模型是关键问题。数据完整性、准确性和及时性对模型的有效性有极大的影响，但目前数据采集传感器技术水平有限，抗干扰能力差、稳定性低，数据传输和处理也面临诸多困难，制造过程中，传感器、工艺系统、管理系统产生的数据格式各异，且存在时间异步问题。如数控加工数据与质量检测数据因采样频率不同，难以直接关联。同时发动机制造涉及敏感工艺数据，但工业网络安全防护体系尚未完善，数据数据可靠性与安全性难以保证。

       4.1.3 不确定性量化与动态校准难题

       航空发动机的材料性能和服役环境充满不确定性，由于技术能力的限制，其不确定性难以量化，导致数字孪生模型仿真偏差较大。航空发动机采用的高温合金的疲劳强度服从威布尔分布，不同批次材料参数波动可达±12%，然而传统确定性仿真无法反映此差异，此差异导致叶片寿命预测区间过宽，实际分散性可达±20%。发动机在高空与地面的热膨胀系数差异达8%，传统模型难以进行动态修正，导致装配间隙预测误差超过50μm。同时，航空发动机数字孪生模型动态校准困难，由于物理实体磨损、工艺变更等导致模型需动态更新，但现有方法依赖人工干预，自动化校准能力不足。例如某企业尝试用工业相机实时拍摄装配过程，通过计算机视觉检测零件位置，但因图像采集频率与机器人控制周期不匹配，导致模型更新延迟高达200ms，装配精度超差率增加10%。

       4.1.4 跨系统集成与协同复杂度高

       航空发动机全生命周期涉及多部门、多系统和多技术，数字孪生系统需与设计软件、制造执行系统、运维管理系统等集成。但目前各系统数据格式、通信协议等不统一，导致系统集成和互操作困难。设计、仿真、生产系统间数据接口不统一，需开发定制化适配器，增加实施成本。例如，某企业搭建数字孪生系统时，因不同系统坐标系不统一，导致虚拟与物理产线对齐耗时占项目周期30%。同时跨部门协同机制缺失，航发企业设计、工艺、生产部门的数据标准与流程割裂，难以实现全流程闭环优化。

       4.1.5 高成本与技术门槛制约

       构建数字孪生体系的初期投入巨大，构建全流程数字孪生需采购高精度传感器、高性能仿真软件及边缘计算设备需要极高的，中小企业难以承担。同时需兼具航空工程与数字孪生技术的复合型人才短缺，但现有教育体系中相关交叉学科培养不足，导致企业需投入大量资源培训团队。

       4.2 发展趋势

       4.2.1 智能化与自主决策

       数字孪生技术将向智能化方向发展，赋予系统自识别、自计算、自学习、自决策能力。通过人工智能、机器学习等技术对海量数据深度挖掘分析，实现发动机故障自动诊断、性能预测与智能维护决策。在发动机运行维护中，系统可根据实时监测数据和历史经验自主判断故障类型和严重程度，制定最优维护方案，减少人为干预，提高运行可靠性和效率，降低维护成本。

       4.2.2 全生命周期管理

       未来数字孪生将贯穿航空发动机全生命周期，从设计、制造、运行到退役各阶段实现全面数字化管理与协同，通过全流程数据闭环打通设计、生产、运维数据链，实现航空发动机“设计——制造一维护”全生命周期数字孪生。在设计阶段优化设计方案，制造阶段保证质量与效率，运行阶段实时监控与预测性维护，退役阶段提供资产信息与数据参考。各阶段数据和流程紧密衔接，促进信息共享与协同工作，提升发动机整体管理水平和产品竞争力。例如，GE通过数字孪生跟踪发动机全寿命数据，将维护周期延长20%，成本降低15%。

       4.2.3 跨领域融合应用

       数字孪生技术将与人工智能、大数据、物联网、虚拟现实等技术深度融合。如利用物联网实现发动机数据实时采集与传输，借助大数据分析挖掘数据价值，结合虚拟现实进行虚拟装配与培训，融合人工智能实现智能决策与控制。跨领域融合将拓展数字孪生应用场景和功能，为航空发动机产业发展带来新机遇与创新动力，推动产业智能化、高效化发展。

       4.2.4 多学科协同与标准化体系构建

       未来数字孪生技术将通过构建跨学科协同平台，开发集成气动、结构、控制等多学科的协同仿真平台，支持航空发动机的并行设计，提高航空发动机数字孪生模型的可靠性与预测的准确率。如空客公司基于达索3DEXPERIENCE平台实现发动机-飞机系统联合仿真,提高了仿真模型的计算效率与可靠性,使研发周期缩短18%。同时未来数字孪生技术将基于航空发动机行业制订规范标准，推动建模规范、数据接口标准化,促进不同厂商系统互操作,构建数字孪生标准化体系。如ISO制定《ISO/PAS23247》系列标准，规范航空领域数字孪生应用。

       4.2.5 不确定性管理与动态校准技术突破

       在航空发动机制造领域，数字孪生技术针对不确定性管理与动态校准的发展趋势正朝着智能化、实时化、全流程闭环方向突破，核心体现在概率建模深化、动态感知升级与自主校准融合三大维度。概率建模层面，贝叶斯网络与随机有限元法的结合成为主流，未来，随着量子计算技术的引入，多物理场不确定性的实时概率仿真将成为可能，可实现纳秒级精度的材料疲劳特性动态推演。动态感知与校准技术加速革新，高精度传感器与边缘计算的深度融合，使模型校准周期从分钟级压缩至毫秒级。自主化校准趋势显著，强化学习与数字孪生的结合正从单参数优化向全流程策略演进。未来，基于大语言模型的自主校准系统将实现“数据采集-模型修正-工艺优化”的全闭环。推动航空发动机制造从“经验驱动”向“数据-模型双驱动”转型，最终实现不确定性的全生命周期可控，为零缺陷制造与预测性维护奠定基础。

5 结论与展望

       5.1 主要成果总结

       理论框架与建模方法的系统性突破：

       1）五维模型理论与系统构建原则

       建立了“物理实体——虚拟实体——数据——服务一连接”五维模型理论体系，明确数字孪生在航空发动机制造中的精准映射、功能完整、高效适应等核心构建原则。例如，在涡轮叶片制造中，通过几何一致性验证和物理属性验证，确保虚拟模型与物理实体的高精度匹配。

       2）多物理场与多尺度建模技术

       采用ANSYS、COMSOL等工具集成热力学、流体力学、结构力学模型进行多物理场耦合建模，模拟发动机核心部件在极端环境下的耦合效应。例如，在高压涡轮叶片仿真中，通过热固耦合模型预测温度场与应力场分布，关键区域误差控制在10%以内。

       结合宏观有限元与微观分子动力学，实现“整机——部件——材料”跨尺度衔接，建立多尺度模型。如通过子模型技术将宏观位移边界传递至微观裂纹扩展模型，提升叶片寿命预测精度。

       3）数据驱动与融合建模方法

       引入机器学习构建代理模型，实现温度场、应力场的快速预测，误差低于1.2%。基于贝叶斯网络与混沌多项式展开，量化材料参数和服役环境的不确定性，将叶片寿命预测方差降低45%。

       4）关键技术与应用场景的深度融合

       ①智能制造与工艺优化

       通过数字孪生虚拟机床模拟加工过程，提前识别干涉问题并优化刀具路径，进行数控加工工艺优化。如某航发企业通过构建虚拟车间模型，进行航空发动机生产线布局仿真，优化物料配送路径与设备逻辑，使装配线生产效率提升20%，瓶颈环节耗时减少30%。

       ②质量控制与追溯

       建立了实时监测与预警体系，通过温度、振动传感器实时采集数据，当参数超出阈值时，系统触发预警，预警准确率达92%。并对航空发动机制造过程进行全流程追溯，集成从原材料到装配的全数据链，当某零件性能指标不达标时，可在10分钟内追溯至加工设备、工艺参数等根源信息，问题定位效率得到极大提升。

       ③装配过程数字化管理

       基于MBD技术模拟装配顺序，进行虚拟装配验证，提前发现干涉问题并优化流程。如某型号发动机装配中，错装漏装率从5%降至1.2%，装配周期缩短20%。

       5.2 未来研究方向建议

       1）应深化数字孪生技术的研究，进一步提升数据处理能力，包括开发更高效的数据采集技术和融合算法，以应对航空发动机日益增长的数据量和复杂的数据类型。通过加强模型构建和验证技术研究，提高模型的精度和可靠性，使其能更准确地模拟发动机在各种极端工况下的运行状态。研究更先进的仿真技术和高性能计算方法，实现对发动机全生命周期的实时、高精度模拟和分析。

       2）对数字孪生技术功能继续拓展与优化，在智能化功能方面，加强人工智能和机器学习技术在数字孪生系统中的应用，实现更智能的故障诊断、性能预测和自主决策功能。例如，开发能够自动学习和适应发动机运行变化的智能算法，提前预警潜在故障并提供最优维护策略。拓展数字孪生系统在发动机全生命周期管理中的应用深度和广度，实现从原材料采购到产品退役的全过程无缝衔接和优化管理，提高整个产业链的协同效率。

       3）数字孪生技术的发展应继续进行跨领域融合创新，促进数字孪生技术与其他新兴技术的深度融合，如与5G技术结合，实现发动机数据的高速、低延迟传输，提高数字孪生系统的实时性；与区块链技术结合，增强数据的安全性和可追溯性，保障发动机关键数据的隐私和安全。开展跨领域合作研究，借鉴其他行业的成功经验和先进技术，推动航空发动机数字孪生技术的创新发展，为航空发动机产业的升级和突破提供新的动力。