À l’échelle mondiale, la technologie de l’intelligence artificielle (IA) devient rapidement un puissant moteur de croissance économique, injectant le pouvoir du changement dans tous les domaines. Dans l'industrie de l'aviation civile, l'IA est considérée comme une nouvelle génération de « moteur invisible » qui favorise le développement de l'industrie : ces mégadonnées invisibles deviennent un nouveau « carburant » qui amène les gens à devenir intelligents et à mieux voyager. Surtout dans le domaine des moteurs aérospatiaux, l’IA, les « ailes de la sagesse », entraîne la vague de changement à une vitesse sans précédent, montrant un potentiel illimité.
Selon les experts du secteur, l'application de la technologie de l'IA dans le domaine des moteurs d'avion s'étend à l'ensemble du cycle de vie, depuis la conception, les tests jusqu'à la fabrication, l'exploitation et la maintenance. Tout en accélérant le processus de recherche et de développement des moteurs d'avion, elle permet également la collaboration. entre les chaînes industrielles en amont et en aval. Plus connectées et efficaces.
Concevoir un « cœur » d’avion plus puissant
En tant que « cœur » de l'avion, le moteur d'avion intègre un grand nombre de technologies, de matériaux et de procédés avancés et constitue un élément clé de l'avion. Il a des exigences extrêmement élevées en matière de précision, de stabilité et de fiabilité dans la conception, la fabrication et l'utilisation.
Xiao Hong, professeur à l'Université polytechnique du Nord-Ouest, a déclaré que les caractéristiques des moteurs d'avion peuvent être résumées comme suit : « trois hauts et un long ». En termes de performances, les moteurs d'avion présentent les caractéristiques d'un domaine de vol élevé, d'un rapport poussée (puissance)/poids élevé, d'une fiabilité élevée et d'une longue durée de vie. Actuellement, à l’échelle mondiale, la durée de vie la plus longue d’un moteur d’avion atteint 50 000 heures. En termes d’environnement d’exploitation, les moteurs aérospatiaux sont confrontés aux défis d’un fonctionnement à haute pression, haute vitesse, haute température et long cycle de vie. D'un point de vue économique, les moteurs d'aviation sont des produits nécessitant un investissement élevé, un seuil élevé, des rendements élevés et un cycle long. Xiao Hong a déclaré que le développement d'un moteur aérospatial typique prend 10 à 20 ans, mais qu'une fois finalisé, le retour sur investissement est très élevé en raison de la longue durée de vie.
Aujourd'hui, avec l'« adhésion » de la technologie de l'IA, ce fonctionnement très précis des équipements est également entré dans une ère intelligente plus sûre et plus efficace. L’impact de la technologie de l’IA sur les moteurs aérospatiaux remonte à la « source ». En d’autres termes, dans le processus de conception du produit, la technologie de l’IA contribue déjà à la construction de son modèle. Comme nous le savons tous, les moteurs d’avion sont une expression concentrée de la sagesse humaine et de la puissance technologique. Son processus de conception implique la mécanique des structures, la mécanique des fluides, l’aérodynamique, la combustion et d’autres sciences de l’ingénierie, et s’appuie fortement sur des équations de base, des modèles de base et des méthodes de calcul. Dans le domaine des sciences de l'ingénierie, la technologie de l'IA a pris la tête d'une application généralisée et, grâce à un apprentissage automatique de plus en plus sophistiqué (Machine Learning), elle a considérablement amélioré l'efficacité et la précision du travail dans les industries connexes.
Dans le cadre de la technologie de l'IA, l'apprentissage automatique permet aux systèmes informatiques de trouver des modèles dans de grandes quantités de données en apprenant de l'expérience et des données existantes, favorisant ainsi le développement de l'automatisation, de la prise de décision basée sur les données et des systèmes intelligents. Par rapport aux modèles traditionnels, les modèles construits à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique ont des capacités de description de caractéristiques physiques efficaces et à plusieurs échelles, et présentent des avantages potentiels en termes de précision et d'efficacité des calculs. Cette capacité est très importante pour la construction de modèles de moteurs d'avion.
En plus de construire des modèles, la technologie de l’IA peut également jouer un rôle dans la prévision des performances des moteurs d’avion, l’optimisation des modèles de conception, la vérification des tests et d’autres aspects. Prenons l'exemple des essais de moteurs d'aviation. Liu Daxiang, académicien de l'Académie chinoise d'ingénierie, a mentionné un jour dans un discours public qu'un certain type de moteur aérospatial nécessite des milliers, voire des dizaines de milliers d'heures de tests, de la conception à la finalisation, qui peuvent durer jusqu'à 10 ans. Avec le développement de la technologie de l'IA, les gens tentent de transférer certaines expériences dans l'espace numérique. Dans l'espace numérique, des moteurs numériques dotés de performances correspondantes sont développés grâce à la technologie des jumeaux numériques et des expériences sont menées sur les moteurs numériques. pour économiser considérablement la main-d'œuvre et les ressources matérielles, les ressources financières et accélérer le processus de développement.
Améliorer l'efficacité de la recherche et du développement des moteurs aérospatiaux grâce à la technologie de l'IA n'est pas seulement un souhait des milieux universitaires. De nombreuses entreprises se sont déjà jointes à l'exploration de ce domaine de pointe. Par exemple, GE Aerospace aux États-Unis a développé un outil de conception basé sur l'IA, le DT4D (Digital Thread for Design). Il s'agit d'un système de fil numérique couvrant l'ensemble du cycle de vie du produit. Il vise à unifier les données des moteurs aérospatiaux, de la conception à l'exploitation réelle, en connectant plusieurs maillons tels que la conception, la fabrication, la chaîne d'approvisionnement et le service, rendant ainsi l'ensemble du processus de R&D et de fabrication. plus efficace et transparent. Le système permet non seulement aux ingénieurs, aux fabricants, à la chaîne d'approvisionnement et à d'autres parties prenantes d'accéder aux dernières données de conception et de performance des produits en temps réel, mais intègre également les données de simulation, de conception et de fabrication dans le même système de filetage numérique, réduisant ainsi efficacement les frictions dans le développement du produit. Le travail répétitif et les erreurs de transmission manuelle des données réduisent non seulement les coûts des produits, mais améliorent également la fiabilité des produits tout en accélérant le développement des produits.
Briser les goulots d'étranglement qui limitent l'efficacité
Une bonne conception nécessite un niveau de production élevé.
Dans le processus de fabrication, la technologie de l’IA a prouvé ses capacités et sa valeur dans de nombreux secteurs. Par exemple, dans le domaine de la construction automobile, en juin de cette année, le groupe BMW a présenté le robot polyvalent Figure01 dans son usine de Spartanburg en Caroline du Sud, aux États-Unis. Ce robot est piloté par un modèle de vision IA et peut placer avec précision des pièces métalliques et corriger automatiquement les erreurs lors de l'exécution grâce à l'apprentissage du réseau neuronal. Dans le domaine de la construction aéronautique, Airbus a intégré la technologie de l'IA et de la vision par ordinateur dans son processus de production, améliorant ainsi considérablement la précision de l'assemblage des avions. Dans le même temps, la technologie IA peut également enregistrer automatiquement l'installation des composants clés en analysant les données vidéo et détecter s'il y a des problèmes d'installation.
Bien que ces robots d’IA en soient encore au stade exploratoire, de l’avis de certains dirigeants d’entreprises manufacturières haut de gamme, l’objectif de la future technologie d’IA n’est pas de savoir s’il faut l’utiliser, mais comment l’utiliser. Un scénario d’application plus large de la technologie de l’IA dans le processus de fabrication est la surveillance intelligente de la ligne de production et le contrôle intelligent de la qualité des produits. En utilisant la technologie de l’IA pour surveiller le processus de production, les entreprises manufacturières peuvent optimiser les paramètres du processus et ajuster l’état de fonctionnement de la ligne de production en temps réel. Lorsque la technologie de reconnaissance d'image AI est utilisée pour l'inspection des produits et le contrôle qualité, certains défauts de production mineurs peuvent être découverts à temps, améliorant ainsi la précision du produit. Par conséquent, elle est plus adaptée à la fabrication de puces, à la production de pièces d'aviation, etc. exigences de précision extrêmement élevées.
Les composants des moteurs d'avion ont des structures complexes et ont des exigences élevées en matière de précision de production. Combinant la technologie de l'IA avec des technologies émergentes telles que les robots industriels, les jumeaux numériques, la réalité virtuelle (VR), la réalité augmentée (RA), la fabrication additive (impression 3D) et les données. L'intégration de logiciels industriels tels que les systèmes de surveillance de la collecte et d'exécution de la production (MES) peut réduire la participation humaine dans des environnements complexes et difficiles, améliorer la précision et l'efficacité de la production du processus d'exécution de la fabrication et ainsi améliorer la qualité des produits. À cet égard, le motoriste Rolls-Royce explore activement l'utilisation de la technologie de l'IA dans la conception et la fabrication des moteurs pour prédire et résoudre les problèmes potentiels dans le processus de production afin de garantir que chaque composant puisse répondre à des exigences de précision strictes.
À l’heure actuelle, certaines des explorations les plus fascinantes consistent à combiner la technologie d’impression 3D avec la technologie de l’IA pour briser le goulot d’étranglement de la fabrication dans le domaine aérospatial. Dans le domaine des moteurs aérospatiaux, l’application de la technologie d’impression 3D se développe progressivement. En tant que domaine des moteurs aérospatiaux qui utilise actuellement le plus largement la technologie d'impression 3D, GE Aerospace a utilisé plus de 300 pièces de technologie d'impression 3D dans le développement du moteur GE9X. Grâce à l'utilisation flexible d'une variété de nouveaux matériaux, la technologie d'impression 3D améliore non seulement la précision de production de pièces complexes, mais réduit également efficacement le poids des pièces et raccourcit considérablement le cycle de production. Cependant, même si la technologie d’impression 3D est privilégiée par les fabricants de moteurs, elle reste limitée par l’efficacité de l’impression. À cet égard, certaines entreprises technologiques ont proposé que la combinaison de la technologie de l'IA avec la technologie d'impression 3D devrait réduire considérablement le temps de recherche sur les matériaux et améliorer l'efficacité de la fabrication des pièces de moteur.
« Lampe chirurgicale IA » qui fait office de « médecin de l'avion »
Dans le lien de garantie de service, en détectant l'état d'utilisation du produit en temps réel, la technologie d'IA peut formuler rapidement des plans de maintenance et de réparation, créer des prévisions de pièces de rechange et des modèles de configuration optimaux, réaliser une maintenance prédictive des moteurs d'avion et améliorer les capacités de garantie de service. À l'heure actuelle, de nombreuses grandes entreprises de construction aéronautique ont utilisé la technologie de l'IA comme outil d'inspection des pales des moteurs d'avion, réduisant ainsi le temps d'inspection initial de 3 à 4 heures à 30 à 45 minutes, ce qui peut permettre aux entreprises d'économiser des centaines de millions de dollars en coûts d'inspection.
En fait, la technologie de l’IA ne donne pas seulement du pouvoir aux grandes entreprises. Lors de la maintenance sur site des moteurs aérospatiaux, les outils de détection pilotés par la technologie d'IA aident à standardiser les opérations, à améliorer l'efficacité et la qualité du travail du personnel, et à réduire les temps de maintenance et de réparation. Et certains « médecins aéronautiques » attentifs aux nouvelles technologies, c'est-à-dire le personnel de maintenance des aéronefs, ont commencé à construire leurs propres « lampes chirurgicales IA ».
À l'aéroport de Guangzhou Baiyun, Luo Chenggong, un personnel de maintenance « post-90 » de Guangzhou Aircraft Maintenance Engineering Co., Ltd. (GAMECO), a utilisé la première plate-forme d'apprentissage en profondeur de niveau industriel auto-développée en Chine « Flying Paddle » pour créer un « Flying Paddle" pour le personnel de maintenance. "AI Surgery Light" - modèle de reconnaissance des défauts de l'avion. Dans le processus de création de ce modèle, la formation du modèle constitue la première étape, ce qui nécessite l'importation d'une grande quantité de données et d'images collectées dans le système pour l'aider à effectuer l'apprentissage automatique.
Dans le cadre du travail traditionnel après vol, le personnel de maintenance de l'avion doit passer environ une heure à inspecter visuellement l'avion pour s'assurer que toutes les installations et équipements, y compris le moteur de l'avion, sont normaux et répondent aux exigences opérationnelles. Après avoir terminé la formation sur le modèle d'identification des défauts de l'avion, Luo Cheng a commencé à tester s'il pouvait améliorer l'efficacité et la précision des inspections visuelles dans le cadre du travail réel. Les résultats ont montré que le modèle a réussi à identifier qu'une vis dans l'avion était desserrée et émettait un son « didi », ce qui indique que la technologie de l'IA a également un grand potentiel dans le travail de première ligne.
McKinsey & Company a souligné dans "Generative Artificial Intelligence Opportunities in Aviation Maintenance" publié en août de cette année que sans les services de maintenance, de réparation et de révision (MRO) des aéronefs qui opèrent en coulisses, l'industrie de l'aviation civile ne serait pas en mesure de réaliser des opérations en toute sécurité. transport à travers le monde chaque jour. C'est un exploit étonnant qu'il ait transporté près de 10 millions de passagers et parcouru plus de 20 milliards de kilomètres. Mais aujourd’hui, l’industrie est confrontée à des défis sans précédent. La croissance rapide de la demande de voyages en avion d'affaires, la pénurie mondiale d'avions et les retards de maintenance causés par l'épidémie de COVID-19 ont continué d'augmenter la demande des compagnies aériennes pour les services MRO. Alors que les compagnies aériennes s’efforcent de répondre à la demande croissante de voyages de passagers alors que l’offre de nouveaux avions est limitée, le secteur MRO doit garantir la disponibilité et la fiabilité des avions existants et prolonger leur durée de vie. Avec le développement rapide de la science et de la technologie, la clé pour résoudre ces problèmes et saisir ces opportunités réside dans l’intelligence artificielle.
À mesure que la technologie de l’IA continue de mûrir, ses applications dans le domaine des moteurs aérospatiaux deviendront plus étendues et plus approfondies. De la maintenance prédictive à l’amélioration du rendement énergétique en passant par le diagnostic intelligent des pannes, l’innovation technologique de l’IA apporte un soutien solide à l’amélioration des performances et de la fiabilité opérationnelle des moteurs aéronautiques. En regardant vers l'avenir, avec le soutien de nouvelles technologies telles que l'intelligence artificielle, les moteurs d'avion évolueront dans une direction plus intelligente, plus respectueuse de l'environnement et plus efficace, jetant non seulement les bases du développement durable de l'industrie aéronautique, mais améliorant également la sécurité. et l'économie de l'industrie aéronautique mondiale apportent de nouvelles avancées. (Wang Yichao, journaliste du China Civil Aviation News)
Les experts parlent
L’ensemble du cycle de vie de l’industrie aéronautique sera étroitement lié aux données
Liu Yi
La technologie de l'IA renforce la fabrication aéronautique et optimise l'ensemble du cycle de vie « conception-fabrication-maintenance ». Il s'agit d'un sujet d'actualité et d'une manifestation importante de l'expansion de la technologie de l'IA dans le domaine de l'aviation numérique. Du point de vue actuel, l’impact du développement de la technologie de l’IA sur la construction aéronautique se reflète principalement dans trois liens.
Dans le processus de conception, la nouvelle génération de technologie d'IA a la capacité de s'intégrer davantage à la CAO (conception assistée par ordinateur)/CAE (ingénierie assistée par ordinateur). Il s'agit essentiellement d'une transition du « troisième paradigme (informatique) vers le ». quatrième paradigme (science intensive des données) ». Par exemple, dans l'analyse par simulation de modèles numériques comportant plusieurs domaines physiques tels que la résistance structurelle, le bruit vibratoire et le couplage des flux thermiques, la technologie de l'IA peut permettre le flux et l'intégration des connaissances et des données de conception d'avions dans le temps, l'espace, les domaines et les unités. , et est utilisé pour générer automatiquement des modèles de maillage de haute qualité afin d'optimiser les paramètres du solveur et d'améliorer l'efficacité et la précision de la simulation.
La « troïka » de la nouvelle génération de technologies d’IA – puissance de calcul, algorithmes et données – stimule l’innovation en matière de productivité dans le domaine de la conception d’avions. Parmi eux, la croissance rapide de la puissance de calcul répond aux exigences de performances des calculs numériques à grande échelle dans la simulation de conception, d'une part, les algorithmes intelligents permettent à la conception de s'adapter à des dimensions plus élevées et à davantage de variables, et d'autre part, donnent lieu à la relation entre la conception professionnelle et la conception générative. Une nouvelle situation d'intégration et la capacité fondamentale des grands modèles à traiter, comprendre et créer de grandes quantités d'informations répondent exactement aux besoins de traitement de données hautement segmentés et hautement professionnels dans la construction aéronautique.
Dans le processus de fabrication, l'industrie aéronautique a des exigences extrêmement élevées en matière de précision de fabrication et de qualité de traitement. Par rapport au système traditionnel de contrôle de qualité statistique après échantillonnage, la nouvelle génération de technologie d'IA peut répondre aux exigences de contrôle de qualité en temps réel. Par exemple, les capacités multimodales basées sur la technologie de l'IA peuvent intégrer différentes données de capteurs pour contrôler et optimiser le processus de production en temps réel, appliquer la technologie de l'IA à chaque maillon d'inspection de la production et de la fabrication, et utiliser les connaissances et les ensembles de données des experts du domaine ; formation, qui peut être adaptative. Elle peut apprendre en continu diverses données de capteur et informations de retour pour améliorer la précision de la détection des défauts du produit et pour les besoins de fabrication intelligente personnalisés et flexibles, la technologie d'IA peut apprendre et comprendre en permanence les modèles et les caractéristiques des données de production et de fabrication ; dans l'environnement actuel, puis fournir des plans de mise en œuvre pour des tâches spécifiques. En outre, la technologie de l'IA peut doter les robots de capacités de perception, d'analyse et de prise de décision, telles que la compréhension des instructions humaines basées sur des modèles de traitement du langage naturel, l'évaluation des informations de position basées sur des modèles de vision industrielle et la réalisation d'une planification du chemin de traitement basée sur des décisions intelligentes. créer des algorithmes. Répéter en partie Réduire considérablement la main-d'œuvre dans des scénarios très sensibles, standardisés ou à haut risque, et coordonner efficacement le personnel pour effectuer le travail.
Dans le processus de maintenance, la technologie d'IA optimisera efficacement le maillon central de la maintenance des avions, des « manuels » aux « ordres de travail », c'est-à-dire réalisera l'automatisation et l'intelligence de la « base de connaissances professionnelles » à la « liste de travail ». Lorsqu'un avion tombe en panne, l'IA basée sur le système expert de diagnostic de pannes et la technologie des graphiques de connaissances peut analyser intelligemment le phénomène de panne et les données d'exploitation, déterminer rapidement la cause de la panne, générer directement des plans de maintenance et des suggestions de prise de décision, et guider le personnel de maintenance vers effectuer une maintenance précise et le remplacement des composants. Les connaissances en matière de diagnostic des pannes et de maintenance peuvent également être intégrées dans la base de connaissances pour améliorer et optimiser continuellement le modèle de diagnostic. En utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique, tels que des réseaux neuronaux profonds et des réseaux de mémoire à long terme, pour effectuer l'extraction de caractéristiques et la reconnaissance de formes sur les connaissances de maintenance des aéronefs et les données d'exploitation, nous pouvons créer des modèles de prédiction de la dégradation des équipements et de l'évolution des pannes grâce à la formation et à l'évolution des modèles. Grâce à cette vérification, nous pouvons prédire avec précision la durée de vie restante des équipements et les risques de défaillance potentiels afin de réaliser une maintenance prédictive proactive et une optimisation des avions.
Le BD (big data) et l’IA sont au cœur du progrès technologique dans la nouvelle productivité. À l’avenir, l’ensemble du cycle de vie de la conception, de la fabrication et de la maintenance des avions sera étroitement lié au BD et à l’IA, ce qui nécessite des efforts conjoints en matière de gouvernance des données de base de l’aviation civile, de transformation des données en connaissances de domaine et de recherche intelligente de scénarios d’application verticale. En outre, il convient de noter que d’une part, le secteur de la construction aéronautique se caractérise par sa complexité, son professionnalisme et sa dynamique. L’interprétabilité et la sécurité de la nouvelle génération actuelle de technologie d’IA sont des problèmes qui doivent être résolus pour une production à grande échelle. d'autre part, avec l'approfondissement de la transformation intelligente, de plus en plus de scénarios sans pilote émergeront, et les décisions devraient être prises sur la base d'un examen approfondi de facteurs tels que l'efficacité et le coût, quelles tâches doivent être accomplies par des machines et lesquelles doivent être accomplies. complété par les humains. Il s’agit d’un processus de collaboration homme-machine. La poursuite aveugle d’une technologie sans pilote peut s’écarter de l’origine de la fabrication intelligente. (L'auteur est directeur du département Big Data et intelligence artificielle de l'administration de l'aviation civile de Chine et directeur exécutif du laboratoire clé de gouvernance des données et d'optimisation des décisions de l'administration de l'aviation civile de Chine)