国外国防工业先进设计技术发展分析

◎中国航天系统科学与工程研究院 刘骄剑 石倩

国防先进设计技术是高性能武器装备研制的重要手段，随着新一代信息技术与产品研发过程的深度融合，模型化、虚拟化、智能化的先进设计方法和工具日益得到国外先进军工企业和机构的高度重视，并在武器装备研制过程中得到深入应用。中国航天系统科学与工程研究院近十余年来持续跟踪国外国防先进设计技术发展，对国外相关做法和典型案例的研究分析为我国装备研制提供重要参考。

国防先进设计技术是国防先进工业技术的重要方向，是以信息技术为代表的高新技术与传统设计技术的有机融合，得到国外军工强国的高度重视。近年来，国外先进军工企业和机构不断拓展和深化基于模型的系统工程（MBSE）、数字线索、数字孪生、虚拟/增强现实等在武器装备研发过程中的应用，积极推进机器学习、人工智能等新一代信息技术与产品研发过程的深度融合，推动军工产品先进设计技术加速向数字化、智能化趋势发展。

一、战略层积极推动构建以模型和数据为核心的产品研发模式

美国国防部、“数字制造与设计创新机构”（DMDII）等在战略层面积极推动将现有采办流程和工程活动优化改进为基于模型、由数据驱动的研发模式，有效提升产品研发效率，降低风险。

（一）重视产品研发早期基于模型系统工程方法的应用

国际系统工程学会在《系统工程愿景2025》中指出，MBSE 是用模型化的方法来支持产品的设计、分析、验证、确认等活动，模型从概念设计阶段开始，持续贯穿到设计开发以及所有的寿命周期阶段，MBSE方法对确保产品数据的准确性、一致性和可追溯性具有重要作用。美国政府和研究机构非常重视在产品研发早期MBSE 方法的应用。2016 年4 月，美国航天工业协会发布了MBSE 应用白皮书《在早期需求阶段基于模型的系统工程协同使全生命周期受益》，白皮书指出，政府和工业界基于模型的系统工程应用正在快速增长，但是MBSE 方法的标准化、模型和数据交换、知识产权等方面仍是制约其广泛应用的主要因素，MBSE 方法在早期概念阶段的应用将使它的效能最大化，并将延伸到后期开发、部署和维保等阶段。2016 年11 月，美国政府问责办公室（GAO）发布了《武器系统需求：产品研制之前的详细系统工程确保项目成功》的报告。报告强调系统工程在项目早期定义和需求分析中的重要性，从而降低项目执行中的风险，而基于模型的系统工程方法是实现这一目标的重要途径。以上报告充分说明在产品研发早期MBSE 方法的应用已经成为多方共识，将进一步推动该方法的研究和深入应用。

（二）美国“数字制造与设计创新机构”提出构建从设计到制造无缝贯通的“数字线索”

美国“数字制造与设计创新机构”自成立以来发布了一系列项目需求，积极推进数字化技术在制造企业中的深化应用。2016 年，在上一年提出的“实现基于模型的定义”，寻求进行零件信息、属性信息、制造和装配信息定义的工具基础上，进一步强调面向制造的设计，提出“构建从设计到制造无缝的工作流”项目，通过研发设计平台，可以无缝地完成零件设计、零件可制造性的检测，并能实时地生成加工轨迹，显著地减少研制过程人工输入参数和对个体知识的依赖，从而支撑构建无缝的、贯穿整个产品生命周期的“数字线索”。

（三）美国国防部发布《数字工程战略》推动构建以模型和数据为核心的数字工程生态系统

2018 年7月5 日，美国防部正式发布新版《数字工程战略》。数字工程战略旨在推进数字工程转型，将国防部以往线性、以文档为中心的采办流程转变为动态、以数字模型为中心的数字工程生态系统，使国防部逐步形成以模型和数据为核心的工作方式。数字工程是一种集成的数字化方法，使用系统的权威模型源和数据源，以在系统生命周期内可跨学科、跨领域连续传递的模型和数据，支撑系统从概念研发到报废处置的所有活动。《数字工程战略》提出五大战略目标和重点领域，强调利用模型对所涉及系统进行持续、全面、端到端的数字化表达，确保模型在系统生命周期中连续传递，支撑分析和决策，并且提出将交流的主要方式从文档转换到数字模型和数据，使信息能从一个公共的数字模型和数据集中被访问、管理、分析、使用和分发[1]。

二、复杂系统模型化、数字化研发不断拓展和深化

美、法等国深入推进基于模型的系统工程研究与实践，数字孪生、数字线索等技术在美、俄等军工企业得到深入应用，有效提升设计验证和决策水平。

（一）利用基于模型的系统工程方法提高产品研发效率，降低风险

2018 年5 月，美国轨道科学公司（Orbital ATK）“天鹅号”（Cygnus）宇宙飞船第九次执行前往国际空间站（ISS）运送补给的任务。Orbital ATK 公司利用ModelCenter 进行多学科分析，优化推进剂的利用率、验证“天鹅号”飞行器的推进载荷，并通过基于模型的系统工程方法集成分析模型，进行设计空间探索，自动化执行复杂的分析，从而形成稳健的分析结果。

空客公司在A350飞机的开发中全面采用MBSE，在飞机研制中逐层细化需求并进行功能分析和设计综合，不仅实现了顶层系统需求分解与确认，也实现了向供应商、分包商的需求分配和管理。另外，通过建立模型来描述系统或者功能的功能架构和逻辑架构，这些模型基于图形格式，描述系统行为以及系统间的相互影响。该方法将过去采用大量文件来描述的需求、功能和架构，转化为以标准的建模语言表达的系统静态的参数、架构和接口，以及系统的动态行为，包括用例、功能、时序和状态等。通过MBSE 的使用，空客在研发设计的早期就得以对全机通电试验进行模拟，并建立了全机热环境模拟模型，并将其与供应商进行共享以便于其系统设计的改进。事实证明，利用全机的MBSE 模型，可以对问题做出更好的及早的预测，并且更有预见性地准备试验[2]。2018 年10 月，空客公司与佐治亚技术学院正式开设基于模型的系统工程飞机总体设计（OAD）空客/佐治亚技术中心。该中心基于团队利用MBSE、交互式参数设计空间探索和数字化技术的优势，实现飞机总体并行设计过程的开发与验证。基于模型的系统工程已成为推动飞机综合和多学科设计目标实现的基础，工业界的实践经验和前沿研究正在逐步融合。

波音公司计划于2020 年启动“新中型客机”（NMA）项目，作为在B787 之后第一款全新设计的飞机，波音将采用基于模型的系统工程和先进管理平台改善研发流程，对NMA 的设计、生产和试验等各个环节进行深入而全面的分析。同时，波音将吸取B787 研制过程中的经验教训，率先在NMA 项目上引入数字孪生和数字线索技术，将使飞机的研制流程得到巨大改进，预计能使研制周期缩短25%。

（二）数字线索提升研制过程协同和全生命周期数据集成管理能力

数字线索（d igital thread）旨在通过先进建模与仿真工具建立一种技术流程，提供访问、综合、分析系统生命周期各阶段数据的能力。美国国防部开发了飞行器计算研究工程采办工具环境（CREATE-AV），通过数字线索导入其中的飞行系统模型架构，可构建支持气动、动态稳定性、控制以及结构仿真的高逼真物理特性模型，高效执行分析优化，支撑航空装备概念设计。诺格公司在F-35 机身生产中，采用数字线索技术，其特点是“全部元素建模定义、全部数据采集分析、全部决策仿真评估”，能够量化并减少系统寿命周期中的不确定性，实现需求的自动跟踪、设计的快速迭代、生产的稳定控制和维护的实时管理[3]。

GE 和空客公司都选择了达索系统公司的3DEXPEREINCE 平台用于增强本公司的数字线索能力，该平台提供从设计到产品运行全过程的数字化协同环境，使数字设计、制造和服务（DDMS）在所有部门和产品线范围内实现统一管理，从而优化产品性能、提升客户体验。DDMS 为新产品设计、运营绩效、支持和维护、客户满意度和新业务模式的突破铺平了道路，因为它代表了企业从串行向并行开发流程模式的转变，将使产品开发周期大幅缩短。

（三）数字孪生通过全息映射实现研发过程优化分析

数字孪生综合利用人工智能、机器学习技术及传感器数据，创建一个虚拟空间的全息映射模型，对实体对象或过程的属性、状态、运动等进行准确镜像，近无损地反映对象的全寿命周期过程，从而实现优化分析，产生新的模型指导设计和运行。

2018 年10 月，俄罗斯联合发动机制造集团（O DK）和萨拉夫工程中心在发动机制造数字化领域展开合作，研究和优化发动机及其零部件的“数字孪生”。数字孪生体是高度符合实际材料、结构和物理过程的数字化数学模型。该技术的应用不仅可以极大地缩短研制周期，而且能够降低全寿命周期成本，提高产品的技术和使用性能。ODK 和萨拉夫工程中心的合作包括建立“数字孪生”数学模型，开展计算工作，完成虚拟试验，初始和计算数据信息交换，合作分析校对结果等。联合工作的成果将用于ODK 在航空发动机制造领域关键项目的研制工作，包括PD-14、PD-35、PS-90A、TV7-117 系列等[4]。

2019 年，美国海军制定“数字孪生计划”，计划创建组件、设备、系统的数字副本，用于在实验室或其他条件下，测试安装到舰船或飞机上的新部件以及作战概念。利用数字孪生副本，研究人员可以开展大量不同的测试，提前发现潜在问题，改进组件、设备、系统的性能。洛克希德·马丁公司为宙斯盾作战系统开发了数字孪生的数字副本，美国海军已经开始在舰上虚拟实验室（VLOS）中使用数字孪生，并且希望将数字孪生技术扩展到声纳组件等传统系统中，并利用数字孪生技术在舰船上开展各种软件、算法的同步测试，这种测试不影响舰船的正常工作，无需等待舰船进入停航期进行。

三、虚拟/增强现实技术应用推动产品研发降本增效

利用虚拟/增强现实技术能够在虚拟的数字空间内或将虚拟对象与真实场景融为一体开展复杂的产品设计工作，可提高研发过程协同性、可视性和灵活性，已成为进行产品设计优化和验证，提高复杂产品研制效率的重要手段。近年来，虚拟/增强现实技术在美、俄大型复杂装备设计制造、维护保障等应用领域不断取得突破，实现降本增效。

（一）利用虚拟现实技术开展复杂结构设计，提升航天器研制效率

2017 年4 月，俄罗斯“能源”火箭航天集团公司建立的俄首个航天飞船与模块舱虚拟设计中心正式启动运行。该中心2016 年10 月开始筹建，利用先进的虚拟现实（VR）技术，使设计人员通过佩戴VR 设备“进入”飞船或模块舱内部，在虚拟的数字空间内开展特殊或复杂结构设计工作。该中心能模拟多种任务的解决方案，如模块舱内复杂机载设备的集成、大量设备连接线缆的铺设任务等，并能迅速将解决方案转化为设计文件[5]。该中心目前配备3 个图形工作站、3D 投影仪及屏幕、VR 头戴显示设备和15 幅3D 眼镜，可同时容纳16 名专家进入其中工作。该中心的投入使用将加速俄新型火箭航天装备的建造进程，在降低人工成本的同时保证装备质量，未来该公司新型航天飞船和模块舱都将借助该中心开展设计研制工作。

（二）虚拟现实技术应用于设计评估，发现潜在设计问题

2016 年5 月，美国国家航空航天局（NASA）宣布已利用微软开发的头戴式混合现实装置“全息眼镜”（HoloLens）开展“火星虚拟漫步”等活动，目前正在探索其在“火星2020”巡视探测器设计中的应用潜力。此前NASA 已针对太空探索和教育研发了多种“全息眼镜”应用，如NASA 喷气推进实验室（J PL）“原型太空”（P rotoSpace）应用可将计算机仿真图像投射到工程师视场中，帮助在“火星2020”巡视器设计过程中评估各仪器组件的组装情况，并与真实硬件进行对比研究，从而在巡视器真正组装之前解决潜在的设计冲突[6]。虚拟现实工具应用的最大优势是能帮助工程师从虚拟影像中获取航天器尺寸、形状和配置。NASA 目前还在研究一种“视线范围”（OnSight）应用，计划利用“全息眼镜”规划“好奇”火星巡视器行进路径，开展“目标：火星”混合现实之旅。

雷声公司目前在应用的两个大尺寸虚拟现实系统被称作沉浸式设计中心（IDC），每个IDC 都采用了最新的全自动虚拟环境（CAVETM）技术。在IDC CAVE 中，可以同时有超过20 名成员对模型、仿真结果、数据包等进行评审。通过这种新型协同工作方式，可对产品生命周期内几乎所有的问题进行评估、确定，并创建相应解决方案。采用三维可视化技术，研究人员无需掌握技术图纸以及其他一些技术规范，而且可以通过通用可视化语言进行交流，使每个团队成员都能平等的进行研讨。随着雷声公司持续推动基于模型的定义（MBD）实践，沉浸式虚拟环境的作用也将持续扩大，能够使团队成员更好地权衡CAD 模型的价值。通过工程师、操作者、供应商、用户沉浸在虚拟环境中，雷声公司能够更好地提高团队协作、信息获取，尽早生成通用虚拟样机，推动产品创新，加速产品上市时间。

（三）利用虚拟现实设备进行演示验证，提高系统开发效率

BAE 系统公司利用头戴式虚拟现实显示设备设计和测试新零部件，消除了制造测试组件的缓慢和昂贵的过程，从而能够减少设计迭代，加快新零部件的设计过程。BAE 系统公司研究人员表示，以往每次想升级车辆或甚至只是设计一个简单的新零部件，都很难预测它是如何工作的，以及是否会影响用户体验，而且一旦需要制作零部件并把它安装在车辆上进行观察和测试，就会经过数小时至数周的时间。而在虚拟现实场景中将一个新零部件安装到车辆，就可以清楚地看到其工作过程，而且研究人员可以虚拟成为一名车内乘员，可以实时进入到虚拟场景“触摸”到车，从而全面观察该零部件对车辆性能的影响。BAE 系统公司还在VR 环境下与士兵合作对改动进行测试，并借助他们的反馈意见，对设计进行实时改进[6]。

四、机器学习与人工智能应用加速复杂系统设计优化

2019 年2 月，美国总统特朗普签署行政令并启动《美国人工智能计划》，从国家层面确保人工智能的领先地位。紧随其后，美国国防部发布《2018 国防部人工智能战略》，以推动人工智能军事应用，应对竞争对手在相关领域的快速发展，保持美国的战略优势。目前，国外先进军工企业和机构纷纷将机器学习和人工智能技术应用于装备设计中，通过大数据技术和智能算法，掌握研发过程中隐含的规律，并通过设计知识和规律形成优化的设计方案，为装备设计提供支撑。

（一）运用机器学习优化产品设计过程，扩展设计空间

2017 年11 月，美国联合技术研究中心（UTRC）和美国联合技术公司（UTC）开发了一个名为Discover的设计框架，Discover 的目标是将机器学习带入设计过程中，从而快速地生成更为优化的系统。设计师们通常根据以往的设计经验加以改进，寻找部分参数优化的设计方案，但只能探索有限的设计空间。随着系统越来越多功能化和复杂化，工程师使用传统的方法来进行优化设计变得越来越困难。Discover 使用基于物理模型的设计方法，确保设计出的构型可以在数学上被证明是正确的，通过智能推理能够全面搜索设计空间，以识别所有可行的选项，最后通过机器学习评估最终设计方案的可行性和合理性[7]。由于引入机器学习算法进行训练，所以很快就会得到比传统设计更加优越的结果。Discover 使设计流程通用化，工程师不必是专家，也能得到更好的低风险设计。过去需要3 个月完成的计算，可以缩短为10 天左右，极大缩短了设计周期。

2019 年4 月，美国通用电力（GE）公司宣称已将机器学习技术用于喷气发动机和涡轮发动机的设计研发，可减少一半的设计流程，有助于加速下一代产品研发。在确定柴油发动机活塞顶部最佳形状时，GE 公司研究人员采用神经网络技术对约100 个计算流体动力学近似模型进行训练，仅15 分钟就评估了一百万种设计变更，而采用传统计算机仿真方法需要2 天时间。新的设计结构还使得柴油机燃油效率提高7%，烟尘排放显著降低。

（二）采用智能生成式设计实现最优设计方案

生成式设计是一种拓扑优化技术，它允许设计人员指定材料、载荷、约束条件和目标重量，然后由软件自动计算得到几何模型。3D 打印软件APWorks 和计算机辅助设计软件Autodesk 使用生成设计方法设计了一个“仿生”A320 机舱分区，比现有组件轻45%。隔框的设计采用基于黏菌增长模式的算法，它创建了一个高效和冗余的复杂的二维网络。框架内的结构使用了一种基于哺乳动物骨骼的算法，在压力点加密，在非压力点较轻。该机舱部件由100 多个3D 打印的金属零件组装而成，于2018 年开始安装到新的空客A320上[7]。生成式设计算法简化了复杂参数模型的优化设计流程，高保真仿真技术为设计提供了更加真实的模拟环境，使得设计者能更准确地将物理原理融入到产品设计中。智能化的优化设计方法往往会产生结构复杂的设计结果，而3D 打印技术有效解决了复杂结构的生产制造问题。基于计算智能和机器学习的优化设计技术，有望为航空航天产品从设计到制造的各个阶段带来变革。

（三）研发人工智能设计工具，加速产品设计

2019 年6 月，ANSYS 与空客公司建立了新的合作伙伴关系，致力于开发一套新型人工智能设计工具，为欧洲“未来空战系统”（FCAS）创建嵌入式飞行控制软件。嵌入式飞行控制软件内部的人工智能算法将为无人机提供新的机动性，不仅可以独自飞行，还可以安全地与战斗机协同编队飞行。

2019 年8 月，美国国防高级研究计划局（DARPA）宣布启动“信息物理系统（CPS）共生设计”项目[8]。该项目将探索基于模型的设计与机器推理、机器学习相融合，开发一套核心的人工智能（AI）工具，加速军用CPS 的研发设计过程。项目基于AI 打造“AI 协同设计师”，可以从过去的成功设计和设计语料库中学习，并基于设计问题的明确和潜在规范，提出了一套改进的替代方案，为所考虑的设计问题构建多域设计空间。AI 协同设计师在人类设计师的帮助下，进行设计空间的评估和探索，而人类设计师为设计空间的细化和导航提供策略，通过人机高效合作，解决复杂设计问题。

五、结束语

国防先进设计技术是高性能武器装备研制的重要保障，对提升产品研制能力和国防科技核心竞争力具有重要意义。在新一代信息技术的融合促进下，模型化、虚拟化、智能化等先进设计理念日益得到国外先进军工企业和机构的高度重视，并逐步融入到武器装备研制过程中，将推动武器装备设计模式发生深刻变革。