CAE干货丨航空发动机三维数值仿真技术

大数据、人工智能、物联网、数字孪生等新一代信息技术与传统制造业相融合，正在引发第四次工业革命。这次工业革命将基于数字和互联网形成价值创造的新生态系统，推动航空发动机企业数字工程转型，即实现物理系统全生命周期数字链贯通、虚拟系统全生命周期数字链贯通，以及利用数据、信息和知识的集成分析实现发动机系统的虚实交互、实时分析、动态评估以及上下游纵横无死角数据追溯，帮助航空发动机实现需求捕获更精准、研制过程更敏捷、使用效能上台阶，从而加速实现航空发动机自主研发和制造生产。

航空发动机数字工程实践将仿真技术的重要性推上了一个新的高度，而大量先进信息技术的引入也为航空发动机仿真技术的发展带来了新的动力，不断推动着仿真技术的变革，为航空发动机产业高质量发展奠定坚实基础。

数据驱动的高效、高精度仿真模型构建

数据科学是大数据时代下的一门新学科，它以数据作为媒介，利用数据驱动和数据分析方法去揭示物理世界现象所蕴含的规律，是由统计学、计算机科学和社会科学高度融合的一整套知识体系。

对于新时期航空发动机而言，技术复杂程度和性能指标要求越来越高，研发难度显著增大。在传统的航空发动机部件级、整机级数值仿真过程中，已经积累了海量的数据以及复杂的模型，但一方面仿真结果大多都比较简单，可能使仿真精度和可靠性不足；另一方面缺乏对仿真数据的管理和高效的数据共享机制，使得仿真数据无法在航空发动机研制过程中得到有效利用。

而数据科学为新时期航空发动机仿真技术提供了新的思路，促使传统理论与方法革命性变化，即通过对仿真数据加工、计算、管理、分析，挖掘出数据之间潜藏的关联以及传统知识无法解释的物理规律，解决航空发动机复杂系统中具有的非线性、时序性、多特征等传统理论方法无法解决的问题，在保证仿真精度的同时最大限度地简化模型，帮助设计人员深化对发动机内部运行本质的认识，提前暴露故障缺陷。

智能赋能的多学科、多部件仿真模型构建

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，随着以机器学习和知识计算为代表的算法爆发，其对海量数据的分析能力和对复杂动态系统的智能化推理决策水平能够让研究者不再局限于常规的“推导定理式”研究，可以基于高维数据发现相关信息、建立统一数字模型而加速研究进程，尤其适合复杂航空发动机仿真系统。

航空发动机仿真技术是对航空发动机整机、部件或系统等的高精度、高保真多学科耦合数值仿真，需要融合旋转机械、高温部件等多子系统和气、热、固、机、电、液等多子学科的模型，同时结合海量整机级、部件级、零件级试验数据和其他数据。在如此海量异源异质数据面前，传统方法需要做很多假设或人为分割界面实现解耦，各学科各子系统在相对独立的边界下开展仿真分析，可能导致结果可靠性差、精度低等问题。下图为法国CERFACS研究中心的算例。

引入人工智能技术，一方面，结合发动机物理规律和机器学习方法，获取融合多系统特征的发动机降阶模型，并在此基础上进行多学科耦合仿真，可实现高效率求解、获得高精度数值解，拓展仿真应用技术的边界；另一方面，利用知识计算技术，引入试验、装配及使用数据特性因子，构建适合航空发动机全流程仿真的统一权威真相源，提高模型的应用范围和仿真的可信度，若进一步与实时数据结合，可构建高保真发动机数字孪生体，实现发动机的整机实时仿真，并提供独特且有价值的可视化展示。

部件／ 整机级／ 飞机发动机一体化全三维高保真仿真

随着计算机技术的飞速发展，E级（Exascale）计算机于近年投入使用，其超大规模的计算资源和对复杂模型的分析能力将给航空发动机仿真带来前所未有的发展机遇，目前航空发动机仿真中存在的因计算能力不足无法开展的问题将可能得到完美解决。

对于全发动机湍流燃烧及整机进排气耦合模拟，当前普遍采用RANS方法降低部分网格量进行典型状态的差量计算，但对于涡扇发动机非设计状态的非定常仿真，包含全环旋转部件、二次流、燃烧化学和耦合热传导等复杂几何和复杂流动现象，必须保证网格数量，其计算量无疑是巨大的。例如涡轮叶片的寿命预测是一个典型的多学科问题，要求模拟外部空气动力学问题、冷却通道流动、热传导、结构动力学和寿命预测，叶片故障通常由局部现象主导，因而高保真度仿真将会是提高寿命分析可靠性的基本因素，实际的分析只能采用高低保真度模型混合的方法，结果偏差较大。Burdet和Abhari估计准确模拟膜冷却涡轮叶片所需要的网格点数在5000万到1亿个。由此可知，随着发动机正向研制的深入，航空发动机仿真对象复杂度和网格规模快速提高，其庞大的计算量亟须E级计算技术的支持。

面向物理信息融合的数字孪生应用

随着计算技术（特别是嵌入式计算技术）、通信技术（特别是5G通信技术）、新型传感器技术（特别是无线传感器网络技术）和自动控制技术的飞速发展与日益成熟，信息物理融合系统（cyber physical systems，CPS）使航空发动机数值仿真实现了系统的实时感知、动态控制和信息服务。一方面，5G通信技术高速率、低延迟将使复杂分布式仿真中网络数据传输时延大大降低，从而可以大大提高仿真模型的复杂度和精度，提升仿真互操作的频度，同时5G对虚拟现实、增强现实、扩展现实等的促进，将大大提升航空发动机使用环境、试验、维修、控制等仿真的交互性、沉浸感；另一方面，计算技术的进步带来了边缘计算（edge computing）能力的大幅提升，新型传感器技术的发展支撑了航空发动机数字孪生技术的全面开花，结合多源实时传感器数据信息，数字孪生体可以在网络边缘模拟发动机运行状态，预测发动机各系统和零部件的趋势变化，实现对发动机全生命周期的健康状态监测与管理。

文章来源：CAE仿真之家