Во всем мире технология искусственного интеллекта (ИИ) быстро становится мощной движущей силой экономического роста, привнося силу перемен во все сферы жизни. В гражданской авиации ИИ рассматривается как новое поколение «невидимого двигателя», способствующего развитию отрасли: эти невидимые большие данные становятся новым «топливом», которое заставляет людей становиться умнее и лучше путешествовать. Особенно в области аэрокосмических двигателей искусственный интеллект, «крылья мудрости», управляет волной перемен с беспрецедентной скоростью, демонстрируя неограниченный потенциал.
По мнению отраслевых экспертов, применение технологий искусственного интеллекта в области авиационных двигателей распространяется на весь жизненный цикл: от проектирования, испытаний до производства, эксплуатации и технического обслуживания. Это ускоряет процесс исследований и разработок авиационных двигателей, а также обеспечивает возможность сотрудничества. между цепочками добывающей и перерабатывающей промышленности. Более взаимосвязаны и эффективны.
Проектирование более мощного «сердца» самолета
Авиационный двигатель, являющийся «сердцем» самолета, объединяет большое количество передовых технологий, материалов и процессов и является ключевым компонентом самолета. К нему предъявляются чрезвычайно высокие требования к точности, стабильности и надежности при проектировании, производстве и использовании.
Сяо Хун, профессор Северо-Западного политехнического университета, сказал, что характеристики авиационных двигателей можно охарактеризовать как «три высоких и одну длинную». С точки зрения производительности авиационные двигатели обладают характеристиками высокого диапазона полета, высокой тягой (мощности) к весу, высокой надежностью и длительным сроком службы. В настоящее время в мире самый длительный срок службы авиационных двигателей достигает 50 000 часов. Что касается условий эксплуатации, авиакосмические двигатели сталкиваются с проблемами высокого давления, высокой скорости, высокой температуры и длительного жизненного цикла. С экономической точки зрения авиационные двигатели — это продукты с высокими инвестициями, высоким порогом, высокой доходностью и длительным циклом. Сяо Хун рассказал, что разработка типичного аэрокосмического двигателя занимает от 10 до 20 лет, но после доработки окупаемость инвестиций очень высока из-за длительного срока службы.
Сегодня, с «присоединением» технологий искусственного интеллекта, эта высокоточная работа оборудования также вступила в более безопасную и эффективную интеллектуальную эру. Влияние технологии искусственного интеллекта на аэрокосмические двигатели можно проследить до «источника». Другими словами, в процессе проектирования продукта технология искусственного интеллекта уже участвует в построении его модели. Как мы все знаем, авиадвигатель является концентрированным выражением человеческой мудрости и технологической мощи. Процесс его проектирования включает в себя строительную механику, механику жидкости, аэродинамику, горение и другие инженерные науки и в значительной степени опирается на основные уравнения, базовые модели и методы расчета. В области инженерных наук технология искусственного интеллекта стала лидером в реализации широкого применения, а благодаря все более сложному машинному обучению (машинное обучение) она значительно повысила эффективность и точность работы в смежных отраслях.
В рамках технологии искусственного интеллекта машинное обучение позволяет компьютерным системам находить закономерности в больших объемах данных, изучая существующий опыт и данные, способствуя развитию автоматизации, принятию решений на основе данных и интеллектуальных систем. По сравнению с традиционными моделями модели, построенные с использованием методов машинного обучения, обладают эффективными и межмасштабными возможностями описания физических характеристик и имеют потенциальные преимущества в точности и эффективности вычислений. Эта способность очень важна для построения моделей авиационных двигателей.
Помимо построения моделей, технология искусственного интеллекта также может играть роль в прогнозировании производительности авиационных двигателей, оптимизации проектной модели, проверке испытаний и других аспектах. Возьмем, к примеру, испытания авиационных двигателей. Лю Дасян, академик Китайской инженерной академии, однажды упомянул в публичном выступлении, что определенный тип аэрокосмического двигателя требует тысяч или даже десятков тысяч часов испытаний от проектирования до завершения, которые могут длиться до 10 лет. С развитием технологии искусственного интеллекта люди пытаются перенести некоторые эксперименты в цифровое пространство. В цифровом пространстве с помощью технологии цифровых двойников разрабатываются цифровые двигатели с соответствующими характеристиками, и эксперименты проводятся на цифровых двигателях. существенно сэкономить трудовые и материальные ресурсы, финансовые ресурсы и ускорить процесс разработки.
Повышение эффективности исследований и разработок аэрокосмических двигателей с помощью технологий искусственного интеллекта — это не просто доброе желание академических кругов. Многие компании уже присоединились к исследованию этой передовой области. Например, компания GE Aerospace в США разработала инструмент проектирования на основе искусственного интеллекта — DT4D (Digital Thread for Design). Это цифровая потоковая система, охватывающая весь жизненный цикл продукта. Она направлена на унификацию данных об авиационно-космических двигателях от концептуального проектирования до фактической эксплуатации путем соединения нескольких звеньев, таких как проектирование, производство, цепочка поставок и обслуживание, обеспечивая весь процесс исследований, разработок и производства. более эффективно и прозрачно. Система не только позволяет инженерам, производителям, цепочкам поставок и другим заинтересованным сторонам получать доступ к новейшим данным о конструкции и производительности продукции в режиме реального времени, но также интегрирует данные моделирования, проектирования и производства в одну цифровую систему потоков, эффективно уменьшая трения при разработке продукции. Повторяющийся труд и ошибки ручной передачи данных не только снижают затраты на продукцию, но и повышают ее надежность, одновременно ускоряя разработку продукта.
Устраните узкие места, ограничивающие эффективность
Хороший дизайн требует высокого уровня производства.
В производственном процессе технология искусственного интеллекта доказала свои возможности и ценность во многих отраслях. Например, в сфере автомобилестроения в июне этого года компания BMW Group представила на своем заводе в Спартанбурге в Южной Каролине, США, робота общего назначения Fig01. Этот робот управляется моделью искусственного интеллекта и может точно размещать металлические детали и автоматически исправлять ошибки во время выполнения посредством обучения нейронной сети. В сфере авиационного производства Airbus интегрировала в свой производственный процесс технологии искусственного интеллекта и компьютерного зрения, что значительно повысило точность сборки самолетов. В то же время технология искусственного интеллекта также может автоматически записывать установку ключевых компонентов путем анализа видеоданных и выявления проблем с установкой.
Хотя такие роботы с искусственным интеллектом все еще находятся на стадии исследования, по мнению некоторых руководителей производственных компаний высокого класса, в центре внимания будущих технологий искусственного интеллекта будет не то, стоит ли их использовать, а то, как их использовать. Более широкий сценарий применения технологии искусственного интеллекта в производственном процессе — это интеллектуальный мониторинг производственной линии и интеллектуальный контроль качества продукции. Используя технологию искусственного интеллекта для мониторинга производственного процесса, компании-производители могут оптимизировать параметры процесса и корректировать рабочее состояние производственной линии в режиме реального времени. Когда технология распознавания изображений AI используется для проверки продукции и контроля качества, можно вовремя обнаружить некоторые незначительные производственные дефекты, тем самым повышая точность продукта. Поэтому она больше подходит для производства чипов, производства авиационных деталей и т. д. чрезвычайно высокие требования к точности промышленности.
Компоненты авиационных двигателей имеют сложную структуру и предъявляют высокие требования к точности производства. Сочетание технологии искусственного интеллекта с новыми технологиями, такими как промышленные роботы, цифровые двойники, виртуальная реальность (VR), дополненная реальность (AR), аддитивное производство (3D-печать) и данные. Интеграция промышленного программного обеспечения, такого как системы мониторинга сбора и управления производством (MES), может сократить участие человека в сложных и суровых условиях, повысить точность и эффективность производственного процесса и тем самым улучшить качество продукции. В связи с этим производитель двигателей Rolls-Royce активно изучает возможности использования технологий искусственного интеллекта при проектировании и производстве двигателей, чтобы прогнозировать и решать потенциальные проблемы в производственном процессе, чтобы гарантировать, что каждый компонент может соответствовать строгим требованиям точности.
В настоящее время наиболее интересными исследованиями являются объединение технологии 3D-печати с технологией искусственного интеллекта, чтобы преодолеть узкие места производства в аэрокосмической области. В области авиакосмических двигателей постепенно расширяется применение технологии 3D-печати. Поскольку компания GE Aerospace в настоящее время наиболее широко использует технологию 3D-печати в области аэрокосмических двигателей, при разработке двигателя GE9X было использовано более 300 деталей, изготовленных с помощью технологии 3D-печати. Благодаря гибкому использованию множества новых материалов технология 3D-печати не только повышает точность производства сложных деталей, но также эффективно снижает вес деталей и значительно сокращает производственный цикл. Однако, хотя технологии 3D-печати отдают предпочтение компаниям-производителям двигателей, ее эффективность по-прежнему ограничена. В связи с этим некоторые технологические компании предположили, что сочетание технологии искусственного интеллекта с технологией 3D-печати, как ожидается, значительно сократит время исследования материалов и повысит эффективность производства деталей двигателя.
«Хирургическая лампа с искусственным интеллектом», служащая «самолетным доктором»
В рамках гарантийного обслуживания, определяя статус использования продукта в режиме реального времени, технология искусственного интеллекта может быстро формулировать планы технического обслуживания и ремонта, создавать модели прогнозирования запасных частей и оптимальной конфигурации, осуществлять прогнозное обслуживание авиационных двигателей и улучшать возможности гарантийного обслуживания. В настоящее время многие крупные авиационные компании используют технологию искусственного интеллекта в качестве инструмента проверки лопаток авиационных двигателей, сокращая первоначальное время проверки с 3–4 часов до 30–45 минут, что может сэкономить компаниям сотни миллионов затрат на проверку.
Фактически, технология искусственного интеллекта расширяет возможности не только крупных предприятий. При техническом обслуживании аэрокосмических двигателей на месте инструменты обнаружения, основанные на технологии искусственного интеллекта, помогают стандартизировать операции, повысить эффективность и качество работы персонала, а также сократить время технического обслуживания и ремонта. А некоторые «авиационные врачи», обращающие внимание на новые технологии, то есть персонал по техническому обслуживанию самолетов, начали создавать свои собственные «хирургические светильники с искусственным интеллектом».
В аэропорту Гуанчжоу Байюнь Ло Чэнгун, обслуживающий персонал Guangzhou Aircraft Maintenance Engineering Co., Ltd. (GAMECO), работавший после 90-х годов, использовал первую в Китае собственную платформу глубокого обучения промышленного уровня «Flying Paddle», чтобы создать « Летающее весло» для обслуживающего персонала. «Хирургический светильник с искусственным интеллектом» — модель распознавания дефектов самолета. В процессе построения этой модели обучение модели является первым шагом, который требует импорта большого количества собранных данных и изображений в систему, чтобы помочь ей выполнить машинное обучение.
При традиционных послеполетных работах обслуживающему персоналу самолета необходимо около часа потратить на визуальный осмотр самолета, чтобы убедиться в том, что все узлы и оборудование, включая двигатель самолета, находятся в норме и соответствуют эксплуатационным требованиям. После завершения обучения модели выявления дефектов самолета Ло Чэн начал проверять, может ли она повысить эффективность и точность визуальных проверок в реальной работе. Результаты показали, что модель успешно определила, что винт в самолете был ослаблен и издал звук «диди», что указывает на то, что технология искусственного интеллекта также имеет большой потенциал в работе на передовой.
McKinsey & Company в статье «Возможности генеративного искусственного интеллекта в техническом обслуживании авиации», опубликованной в августе этого года, отметила, что без служб технического обслуживания, ремонта и капитального ремонта самолетов (MRO), которые работают за кулисами, отрасль гражданской авиации не сможет обеспечить полную безопасность. перевозки по всему миру каждый день. Это удивительный подвиг: он перевез почти 10 миллионов пассажиров и пролетел более 20 миллиардов километров. Но сегодня отрасль сталкивается с беспрецедентными проблемами. Быстрый рост спроса на поездки бизнес-авиации, глобальная нехватка самолетов и отставание в техническом обслуживании, вызванное эпидемией COVID-19, продолжают увеличивать спрос авиакомпаний на услуги MRO. Поскольку авиакомпании стремятся удовлетворить растущий спрос на пассажирские перевозки, когда предложение новых самолетов ограничено, отрасль технического обслуживания и ремонта должна обеспечить доступность и надежность существующих самолетов и продлить срок их службы. В условиях быстрого развития науки и техники ключом к решению этих проблем и использованию этих возможностей является искусственный интеллект.
По мере развития технологии искусственного интеллекта ее применение в области аэрокосмических двигателей станет более обширным и всесторонним. От профилактического обслуживания до повышения топливной эффективности и интеллектуальной диагностики неисправностей — инновации в области технологий искусственного интеллекта обеспечивают надежную поддержку для повышения производительности и эксплуатационной надежности авиационных двигателей. Заглядывая в будущее, при поддержке новых технологий, таких как искусственный интеллект, авиационные двигатели будут развиваться в более интеллектуальном, экологически чистом и эффективном направлении, не только закладывая основу для устойчивого развития авиационной промышленности, но и повышая безопасность. и экономика мировой авиационной промышленности принесут новые прорывы. (Репортер новостей гражданской авиации Китая Ван Ичао)
Эксперты говорят
Весь жизненный цикл авиационной промышленности будет тесно связан с данными
Лю Йи
Технология искусственного интеллекта расширяет возможности авиационного производства и оптимизирует весь жизненный цикл «проектирование-производство-техническое обслуживание». Это передовая тема и важное проявление распространения технологий искусственного интеллекта в области цифровой авиации. С современной точки зрения влияние развития технологий искусственного интеллекта на авиационное производство в основном отражается в трех звеньях.
В процессе проектирования новое поколение технологий искусственного интеллекта имеет возможность дальнейшей интеграции с CAD (автоматизированное проектирование)/CAE (компьютерное проектирование). По сути, это переход от «третьей парадигмы (вычислительной науки) к новой. сдвиг четвертой парадигмы (наука с интенсивным использованием данных). Например, при имитационном анализе цифровых моделей с несколькими физическими полями, такими как прочность конструкции, вибрационный шум и связь теплового потока, технология искусственного интеллекта может обеспечить поток и интеграцию знаний и данных о проектировании самолетов во времени, пространстве, полях и единицах. и используется для автоматического создания высококачественных сетчатых моделей для оптимизации настроек параметров решателя и повышения эффективности и точности моделирования.
«Тройка» нового поколения технологий искусственного интеллекта — вычислительная мощность, алгоритмы и данные — способствуют инновациям в производительности в области проектирования самолетов. Среди них быстрый рост вычислительной мощности отвечает требованиям к производительности крупномасштабных численных расчетов при моделировании проектирования; интеллектуальные алгоритмы, с одной стороны, позволяют конструкции адаптироваться к более высоким размерам и большему количеству переменных, а с другой стороны, приводят к появлению взаимосвязь между профессиональным дизайном и генеративным дизайном. Новая ситуация интеграции и основная способность больших моделей обрабатывать, понимать и создавать большие объемы данных точно соответствуют высокосегментированным и высокопрофессиональным потребностям в обработке данных в авиационном производстве.
В производственном процессе авиационная промышленность предъявляет чрезвычайно высокие требования к точности изготовления и качеству обработки. По сравнению с традиционной схемой статистического контроля качества после выборки, новое поколение технологий искусственного интеллекта может соответствовать требованиям контроля качества в реальном времени. Например, мультимодальные возможности, основанные на технологии искусственного интеллекта, могут интегрировать различные данные датчиков для контроля и оптимизации производственного процесса в режиме реального времени; применять технологию искусственного интеллекта к каждому звену контроля производства и производства, а также использовать для этого знания и наборы данных экспертов в предметной области; обучение, которое может быть адаптивным. Оно может непрерывно изучать различные данные датчиков и информацию обратной связи, чтобы повысить точность обнаружения дефектов продукции, а для персонализированных и гибких интеллектуальных производственных потребностей технология искусственного интеллекта может непрерывно изучать и понимать закономерности и характеристики производства и производственных данных; в текущих условиях, а затем предоставить разработку планов реализации конкретных задач. Кроме того, технология искусственного интеллекта может наделить роботов возможностями восприятия, анализа и принятия решений, таких как понимание человеческих инструкций на основе моделей обработки естественного языка, оценка информации о местоположении на основе моделей машинного зрения и реализация планирования пути обработки на основе интеллектуальных решений. создание алгоритмов. Повторите частично. Значительно сократите рабочую силу в высокочувствительных, стандартизированных сценариях или сценариях с высоким риском, а также эффективно координируйте работу персонала для выполнения работ.
В процессе технического обслуживания технология искусственного интеллекта позволит эффективно оптимизировать основное звено технического обслуживания самолетов от «руководств» до «заказов на работу», то есть реализовать автоматизацию и интеллект от «базы профессиональных знаний» до «списка работ». Когда самолет выходит из строя, искусственный интеллект на основе экспертной системы диагностики неисправностей и технологии графа знаний может интеллектуально анализировать явление неисправности и эксплуатационные данные, быстро определять причину неисправности, напрямую генерировать планы технического обслуживания и предложения по принятию решений, а также направлять обслуживающий персонал выполнять точное техническое обслуживание и замену компонентов. Знания о диагностике неисправностей и техническом обслуживании также можно заполнять в базе знаний для постоянного улучшения и оптимизации диагностической модели. Используя алгоритмы машинного обучения, такие как глубокие нейронные сети и сети долговременной памяти, для извлечения признаков и распознавания закономерностей на основе знаний о техническом обслуживании самолетов и эксплуатационных данных, мы можем строить модели прогнозирования деградации оборудования и развития неисправностей посредством обучения моделей и анализа. проверки, мы можем точно прогнозировать оставшийся срок службы оборудования и потенциальные риски отказа, чтобы обеспечить упреждающее профилактическое обслуживание и оптимизацию самолетов.
BD (большие данные) и искусственный интеллект являются основой технологического прогресса и новой производительности. В будущем весь жизненный цикл проектирования, производства и обслуживания самолетов будет тесно связан с BD и AI, что потребует совместных усилий по управлению базовыми данными гражданской авиации, преобразованию данных в предметные знания и исследованию сценариев интеллектуального вертикального применения. Кроме того, следует отметить, что, с одной стороны, сфера авиационного производства характеризуется сложностью, профессионализмом и динамикой. Интерпретируемость и безопасность нынешнего нового поколения технологий искусственного интеллекта — это проблемы, которые необходимо решить для крупномасштабного производства. приложения, с другой стороны, по мере углубления интеллектуальной трансформации будет появляться все больше и больше беспилотных сценариев, и решения должны приниматься на основе всестороннего рассмотрения таких факторов, как эффективность и стоимость, какие задачи должны выполнять машины, а какие; завершено людьми. Это процесс сотрудничества человека и машины. Слепое внедрение беспилотных технологий может отклониться от истоков интеллектуального производства. (Автор — директор Департамента больших данных и искусственного интеллекта Управления гражданской авиации Китая и исполнительный директор Ключевой лаборатории управления данными и оптимизации решений Управления гражданской авиации Китая)