智能思维与机械思维：智能航空发动机的理论基础与体系架构研究

智能航空发动机作为21世纪航空动力领域最具革命性的技术方向之一，其基本概念可以定义为采用人工智能技术的航空发动机，使航空发动机系统能够在一定程度上模仿或代替人类的思维活动，对获取的内外部信息进行综合分析、判断和处理，并自主制定决策以产生特定功效和作用。具体而言，智能航空发动机是指能够从预判、感知、决策、执行和维护的全流程实现自主最优化的航空动力系统。与传统航空发动机相比，智能航空发动机的最大区别并不在于结构和工作原理上的根本改变，而在于通过智能手段对数据利用的广度、深度和速度的质的飞跃。这一本质特征决定了智能航空发动机的技术发展路径与传统发动机有着根本性的区别。

一、智能航空发动机的概论

智能航空发动机的概念起源可以追溯到21世纪初美国实施的通用经济可承受先进涡轮发动机（VAATE）计划，该计划将智能发动机技术列为重点领域的核心内容，最初主要集中于先进控制技术的探索。随后，在2016年美国启动了自适应发动机过渡（AETP）计划，旨在实现三流道自适应发动机从技术原型机到工程验证机的过渡，相比F135发动机技术水平，预期推力增大10%，燃油效率提高25%，航程延长30%。这些里程碑事件标志着智能航空发动机技术从概念探索逐步进入工程验证阶段。

从国际发展态势来看，全球航空动力巨头纷纷布局智能发动机技术。美国在先进发动机领域处于国际领先地位，不仅在超燃冲压发动机、火箭发动机等航空航天动力中应用了大量先进人工智能技术，还持续推进自适应发动机的研发与测试。罗罗公司提出了"智能引擎"概念，旨在借助交互通信和支持网络，开发出更加安全高效的智能飞机发动机，该概念被视为其"全面护理"服务的一种延伸。印度Q-Alpha航空公司也宣布成功研制出新型AI驱动涡轮喷气发动机QAL-J10，该发动机的特点是具有高度的"系统感知能力"，能够实时监测自身性能并根据环境条件进行调整。这些进展充分表明，智能航空发动机技术已成为全球航空动力领域竞争的焦点。

二、智能思维与传统机械思维的差异分析

要深入理解智能航空发动机的技术内涵，必须首先厘清智能思维与传统机械思维之间的本质区别。机械思维是在智能时代之前主导工程技术领域的一种思维方式，其核心特点是认为一切物理现象和行为均可公式化，任何问题都可以通过追本溯源找到确定的因果关系来解决。在机械思维模式的惯性驱动下，传统航空发动机的设计、制造、生产与维护无不处处体现着这种技术思路——工程师们力图寻求发动机推力、耗油率、稳定裕度、推重比等性能参数与发动机设计参数、制造参数间的精确因果关系；努力追求振动参数与部件零件加工公差、装配公差、热运行数据间的精确映射关系，从而达到尽善尽美快速提升发动机性能指标的目的。

然而，随着航空发动机系统复杂性的不断增加，以及使用环境日益严苛多变，机械思维模式的局限性逐渐凸显。航空发动机作为一个极其复杂的系统，包含数以万计的零部件，工作过程中涉及气动、热工、结构、控制等多物理场的紧密耦合，其运行状态受到飞行条件、环境因素、部件退化等多重因素的影响。在这种高度复杂的系统中，试图通过简单的因果关系来完全描述系统行为变得异常困难，甚至不可能实现。这正是机械思维在应对复杂系统时所面临的根本性挑战。

与之形成鲜明对比的是，智能思维在分析现象时，由追求因果性转变为追求相关性。这类追求相关性的智能思维模式不再拘泥于探究每一个现象背后的精确因果关系，而是通过分析大数据、多维度、高实时性下的多源异构信息之间的关联关系，来发现隐藏在复杂系统中的规律和模式。具体到智能航空发动机的技术实践中，智能思维追求挖掘气路、空气、滑油、附件、控制、结构、材料等数据的相关性；追求发现地面试车、高空台、试飞数据间的相关性；追求发掘设计、加工、装配、试验、运行和维护参数信息的相关性；同时也追求发掘不同类型发动机之间的参数相关性。这种思维模式的转变，使得智能航空发动机能够在常规技术水平下发挥出最佳性能，在新技术的匹配下更能实现发动机的性能跨越。

思维模式转变的重要性在工业实践中已得到正反两方面的验证。GE公司推出的互联网数字平台Predix一直困难重重，甚至一度面临崩溃，其中一个重要的原因被归结为"没有从产品思维过渡到数据服务思维"。这一案例清晰地表明，如果仅仅将数字化、智能化技术嵌入传统的产品思维框架中，而不从根本上改变技术思维模式，就很难真正释放智能技术的潜力。对于航空发动机这样的复杂系统，思维模式的转变不仅仅是技术进步的伴随现象，而是技术能否取得突破的先决条件。

智能思维在航空发动机中的应用，本质上是要让发动机系统具备一定程度的"思考能力"，能够呈现出人类的智能行为，包括学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、决策和行动等活动。基于智能行为的全流程分析，我们可以将智能定义为：能有效地获取、传递、处理、再生和利用数据信息，从而在任务环境下成功达到预定目的的能力。这一定义强调了数据和信息在智能行为中的核心地位，也指明了智能航空发动机技术发展的基本方向——围绕数据信息的全流程价值挖掘构建发动机的技术能力。

三、智能航空发动机的三大核心问题探讨

在智能航空发动机的技术发展过程中，三个核心问题始终困扰着航空发动机领域的工程师们，也成为业内专家学者争论的焦点。这三大问题分别是：智能化能提升什么、智能化的核心技术是什么以及智能化靠什么实现。准确理解和回答这三大问题，是把握智能航空发动机技术发展方向的关键。

3.1 功能效用问题：智能化能提升什么

智能航空发动机的功能效用主要体现在三个层面：性能层面、可靠性层面和适用性层面。在性能层面，智能航空发动机通过实时感知工作状态、自主调整运行参数，能够在全部工况和全寿命周期内保持最优的性能和机动性。美国自适应发动机过渡计划（AETP）的数据显示，自适应发动机相比传统F135发动机，推力增大10%，燃油效率提高25%，航程可延长30%。这些性能提升主要来源于发动机对飞行环境的自适应调节能力，如通过可调几何部件、智能燃烧室等技术实现不同工况下的最优循环参数。

在可靠性层面，智能航空发动机通过智能监测和诊断系统，实时追踪发动机健康状态，预测潜在故障，并在问题发生前采取缓解措施或调整维护计划。普惠公司推出的发动机智能维修品牌EngineWise，利用预测性人工智能技术为8,000多台在翼发动机提供健康数据分析，不仅提高了运行可靠性，还将燃油经济性提高了15%，并显著缩短运营中断和停机时间。这种预测性健康管理能力极大改善了发动机的可用性和维护成本。

在适用性层面，智能航空发动机具备更强的环境适应性和任务灵活性。通过智能感知和控制技术，发动机能够根据不同的飞行条件、任务需求和自身状态，柔性调整工作模式，在宽泛的工况范围内保持稳定高效运行。例如，智能燃烧室采用柔性型面、智能燃料喷注等技术，能够实现燃烧室的智能运行，从而获得更高的燃烧效率、更低的污染排放、更宽的工作范围和更长的寿命。这种适应性使得同一发动机平台能够更好地满足多种飞行器的动力需求，提高产品的市场适应性。

3.2 核心技术问题：智能化的核心技术是什么

智能航空发动机的核心技术是数据驱动下的关联性挖掘，即从追求确定性因果关系转变为探索多源异构信息之间的关联关系。这种技术路线的转变意味着，智能航空发动机不再试图建立精确描述发动机行为的物理模型，而是通过大数据分析、机器学习等人工智能技术，从海量运行数据、维护数据和设计数据中发现影响发动机性能、可靠性和寿命的关键因素及其复杂关联。

实现关联性挖掘的核心技术包括：多源异构数据融合技术、实时数据挖掘与分析技术，以及自主决策与执行技术。多源异构数据融合技术要解决的是如何将气动、热工、结构、控制等不同物理域的数据，以及设计、制造、试验、运行、维护等不同阶段的数据进行有效整合，形成统一的发动机数据视图。实时数据挖掘与分析技术则专注于从融合后的数据中快速提取有价值的信息和模式，支持发动机的实时状态感知和智能决策。自主决策与执行技术则负责将分析结果转化为具体的控制动作和维护建议，实现发动机的自主优化运行。

西北工业大学与国内多家研究机构合作开展了数字化飞行试验、数字化试车试验、数字化高空台试验、部件数字化试验的研究工作。研究表明，数字化试验响应时间可以控制在1 ms，小于物理测试响应时间，满足测试频率要求；数字化试验与物理试验非稳态结果平均偏差可以控制在1%以内（偏差峰值可以控制在2%以内），满足测试精度要求。（a）、（b）分别为涡扇、涡轴发动机整机数字化试车与整机物理试车无量纲数据对比，（c）为数字化飞行试验与实际飞行试验无量纲化排气温度对比。（d）为叶片腐蚀数字化试验与物理试验的效率对比。

3.3 实现路径问题：智能化靠什么实现

智能航空发动机的实现依赖于三大技术基础：数字化建模与仿真、智能传感与执行，以及智能算法与计算平台。数字化建模与仿真技术为智能发动机提供了虚拟空间中的数字映射，使发动机的设计、测试和优化能够在数字环境中进行。航空发动机数字孪生工程通过整合全生命周期内各阶段数据与模型，达到研制过程中多学科协同、局部整体协同、设计制造协同、虚实试验协同、多主体协同的"五协同"正向闭环研制模式。这种数字孪生技术为智能发动机的实现提供了重要的方法论和工具支持。

智能传感与执行技术是智能发动机与物理世界交互的接口。新型光学诊断方法、多参数融合传感技术等先进感知手段，为发动机提供了更加丰富和精确的状态信息。同时，智能执行机构，如磁性轴承、内装式整体起动/发电机、可调几何作动器等，为发动机提供了灵活的执行能力。这些智能成附件是智能发动机实现自主调节的物理基础。

智能算法与计算平台则是智能发动机的"大脑"。基于深度学习的发动机燃烧不同物理场下全维数值模拟技术，能够通过对多个计算和试验样本的学习，大幅度缩减发动机燃烧CFD的经济及时间成本、提高计算精度和预测能力。专用硬件平台，如FPGA和ASIC，为智能算法在发动机环境中的高效运行提供了计算基础，这些专用硬件在能耗效率上显著优于通用处理器。

四、智能航空发动机的功能效用分析

智能航空发动机的功能效用体现在多个维度，这些功能共同决定了智能发动机在实际应用中的价值和潜力。从整体来看，智能航空发动机的功能效用可以通过自主感知与认知、智能决策与协同控制，以及预测性健康管理三个方面来阐述。

4.1 自主感知与认知功能

智能航空发动机具备强大的自主感知与认知能力，能够实时获取并理解发动机内部状态和外部环境信息。这一功能的基础是多种先进传感技术的融合，包括传统物理传感器和新型光学诊断方法。通过在多维度上感知发动机的工作参数，如压力、温度、振动、流量等，智能发动机能够构建对自身状态和外部环境的全面认知。

在感知的基础上，智能发动机利用深度学习等先进算法对获取的数据进行解析和理解。例如，基于深度学习的燃烧场分布和行为预测技术，将机器学习方法应用到燃烧场的参数分布预测、状态检测中，并进一步进行燃烧场演化的行为预测。这种认知能力使得发动机能够"理解"当前状态的含义，识别异常工况，并预测状态发展趋势。利用发动机在各种刺激源下的响应开展主动危险感知和减缓技术研究，使得发动机能够在安全工作在燃烧极端边界下，大幅度提高发动机性能、延长寿命。

智能发动机的认知能力还表现在对复杂工况的理解和适应上。例如，在粉末爆轰发动机的气压驱动式供给系统中，通过对粉末流化输送过程中的供给系统压力、粉末质量流量以及位移等数据进行同步实时监测，能够识别供粉的不同阶段（压力建立、不稳定供粉、稳定供粉以及供粉结束），并确定最佳点火时刻为活塞开始运动时刻，最佳工作阶段为稳定供粉阶段。这种阶段识别和能力评估是智能发动机认知功能的重要体现。

4.2 智能决策与协同控制功能

在感知和认知的基础上，智能航空发动机能够进行自主决策与协同控制，这是其区别于传统发动机的核心功能之一。智能决策指的是发动机根据当前状态、任务需求和环境条件，自主选择最优的工作模式和参数设置。例如，在涡轮发动机中，通过智能控制律根据飞行员操纵指令，协同控制发动机主燃油、加力燃油、几何作动位置等，产生预期推力响应。控制律构型的好坏以及控制参数的优劣，直接决定发动机性能是否充分发挥，控制品质是否兼顾灵敏性和鲁棒性。

协同控制功能则体现在多系统间的配合上。随着飞机作战性能的提高，对现代航空发动机的性能要求越来越高，可调部件愈发增多，从20世纪40年代第一代发动机的1~2个控制变量，发展到现在变循环发动机的将近20个控制变量。这种多变量的协同控制，需要智能发动机具备高度的系统整合和能力。下一代第六代战机呈现出智能化、高效能的发展态势，为了兼顾巡航阶段降低油耗、机动阶段提升推力的技术需求，自适应变循环航空发动机成为最佳动力形式。这种发动机要求控制系统能够智能调整发动机的工作循环，在不同飞行条件下自动选择最优的涵道比和压比，实现性能的最优化。

智能决策与协同控制还体现在飞/发一体化控制上。第五代战机突出隐身、超声速巡航、超机动及超感知的"4S"能力，战斗机超机动要求发动机控制系统在提升发动机推力控制品质的基础上，具备推力矢量及飞/发一体化控制功能。这种跨系统的协同控制，要求发动机智能系统能够与飞机飞行控制系统进行深度交互，共同完成复杂的飞行任务。

4.3 预测性健康管理功能

预测性健康管理是智能航空发动机的另一重要功能效用，它通过持续状态监测和智能故障预测，实现对发动机健康的主动管理。这一功能的基础是对发动机气路、滑油、振动等参数的实时监测，以及基于历史数据和物理模型的故障预测算法。

传统的健康管理主要依靠定期检查和事后维修，这种方式既不能有效预防突发故障，也难以优化维护计划。而智能发动机的健康管理系统通过实时诊断和预测分析，能够提前识别潜在故障，预测剩余使用寿命，并优化维护计划。罗罗公司提出的"智能引擎"概念，允许发动机与其他发动机、支持服务以及航空公司互相通信，利用大数据、机器学习以及视觉化，了解发动机的环境和操作状况。这不仅可以让它学习到什么，还可以预见到需求并做出相应的改变——比如应对天气变化而做出调整——从而提升效率和可靠性、同时降低风险和成本。

数字孪生技术在预测性健康管理中扮演着重要角色。通过构建发动机的数字孪生体，工程师能够在虚拟空间中对发动机进行模拟和预测，识别潜在问题并优化维护策略。印度Q-Alpha航空公司开发的AI驱动涡轮喷气发动机QAL-J10，就应用了数字孪生技术，使得工程师能够对发动机进行虚拟模拟，从而优化设计并提高可靠性。这种基于数字孪生的预测性健康管理，能够显著提高发动机的可用性，降低维护成本，延长使用寿命。

五、智能航空发动机的关键技术发展方向

智能航空发动机的技术发展呈现出多领域、多维度交叉融合的特点，其关键技术方向涵盖了从基础材料到系统集成，从设计方法到维护策略的广泛领域。这些技术方向的突破将共同推动智能航空发动机从概念走向工程实践。

5.1 基于数字孪生的全生命周期技术

数字孪生技术作为智能航空发动机的核心使能技术，其目的是构建物理发动机在虚拟空间中的全维度映射，实现产品全生命周期的数字化管理。航空发动机数字孪生工程通过整合设计、制造、运维等全生命周期各阶段数据和经验，为原型迭代设计及再设计优化、设计方案评估和虚拟验证等提供数字孪生模型及数据，以优化产品设计过程。这种基于数字孪生的方法，能够将设计与验证活动前移，显著提升研发效率，提高研发质量，降低研制成本。

数字孪生技术在航空发动机中的应用体现在多个方面：在总体设计阶段，通过数字孪生模型对航空发动机系统的大小、外形、重量等参数进行虚拟仿真和优化；在气动设计阶段，基于数字孪生模型优化风扇、压气机、涡轮等零部件的气动性能；在热力设计阶段，融合大数据和有限元分析等技术建立热力学数字孪生模型，跟踪燃烧结果和排放的实时测量值；在可靠性设计阶段，建立可靠性数字孪生的虚实映射模型，预测和预防各种潜在故障和隐患。

数字孪生技术的进一步发展面临着模型精度、数据完整性和实时性等挑战。当前，数字孪生模型的保真度尚不能完全满足工程应用的需求，尤其是在多物理场耦合、非线性动力学等复杂场景下。同时，由于数据采集和传输的限制，数字孪生体往往难以获取物理实体的完整数据。此外，对于高频率的动态过程，数字孪生技术的实时性仍是一大挑战。这些技术难点的突破将是数字孪生技术未来发展的重点。

5.2 自适应循环与多维度流场控制技术

自适应循环发动机是智能航空发动机的重要形态，它通过可调几何部件，使发动机能够在不同飞行条件下自动选择最优的工作循环，从而兼顾高空高速和低空低速的性能需求。美国自适应发动机技术研发（AETD）项目正在研发有史以来第一个"自适应发动机"，这种发动机能够实现运转模式在高驱动力和更远里程之间的无缝切换。传统喷气发动机要么实现飞机速度最大化，要么使燃料利用效率最优化，却不能两者兼顾，而自适应发动机通过第二个外涵管道和可调整扇叶控制气流，能够在飞机起飞和加速阶段最大限度提高动力，并在飞机巡航时实现燃油效率最优化。

自适应循环发动机的实现依赖于多变量协调控制技术。随着可调几何部件的增加，发动机控制变量的数量也从20世纪40年代第一代发动机的1~2个，发展到现在变循环发动机的将近20个控制变量。这种多变量系统的控制，需要智能发动机具备高度的系统整合和协调能力，确保各个控制变量能够按照最优策略协同工作。

多维度流场控制技术是智能航空发动机的另一重要技术方向。例如，在超声速进气道中，激波/边界层干扰（SWBLI）是常见的流动现象，其诱导产生的分离往往会导致进气道气动性能严重下降。针对这一问题，研究人员提出了一种新型的基于转子式抽吸-射流激励器的控制方法，通过周期性的抽吸-射流效应，实现与外部流场的动量交换，达到减小分离区尺度、提高流场品质的控制效果。这类流动控制技术是智能发动机实现宽域工作的重要保障。

5.3 新材料与智能材料集成技术

新材料与智能材料是智能航空发动机发展的物质基础。高温合金、陶瓷基复合材料、碳碳复合材料等新材料的应用，使得发动机能够在更高温度下工作，从而提高热效率和推重比。热部件技术能够提高发动机效率的耐高温材料，为自适应发动机项目的成功做出了重要贡献。这些耐高温材料使得发动机能够工作在更高的涡轮前温度下，从而提升发动机的整体性能。

智能材料的应用则为发动机的状态感知和主动控制提供了新的技术途径。形状记忆合金、压电材料、磁致伸缩材料等智能材料，能够根据外部刺激（温度、电场、磁场等）改变自身的形状、刚度或其他物理特性，从而实现结构的主动变形和控制。例如，智能燃烧室的柔性型面技术，很可能就是基于智能材料的变形能力，实现燃烧室形状的主动调节，优化燃烧过程。

增材制造技术（3D打印）也为智能发动机的发展提供了重要支撑。增材制造技术允许设计师创建更加复杂的内部结构和轻量化组件，这些结构通过传统加工方法难以实现。例如，通过增材制造技术可以制备带有内部冷却通道的涡轮叶片，或者一体化集成的复杂部件，这些结构能够改善发动机的冷却效果，减少零件数量，提高可靠性。同时，增材制造技术也为快速原型制造和个性化定制提供了可能，加速了智能发动机的研发进程。

六、智能航空发动机的未来发展路径与挑战

随着数字化、智能化技术与航空动力技术的深度融合，智能航空发动机正朝着高度自主、深度协同和全生命周期优化的方向发展。在这一发展过程中，智能航空发动机面临着多条技术路径的选择和诸多挑战的克服。

6.1 从数据驱动到智能体的演进路径

智能航空发动机的技术发展正在经历从数据驱动到自主智能体的演进过程。最初级的阶段是数字化与连接，主要实现发动机数据的采集和传输；中间阶段是分析与优化，通过大数据分析和机器学习算法，实现发动机状态的诊断和性能的优化；最高阶段是自主与协同，发动机系统能够作为自主智能体，与其他系统协同完成复杂任务。

在这一演进过程中，智能算法的发展将是关键推动力。基于深度学习的发动机燃烧不同物理场下全维数值模拟，通过对多个计算和试验样本的学习，大幅度缩减发动机燃烧CFD的经济及时间成本、提高计算精度和预测能力。这类智能算法的发展，将使得发动机能够更准确地理解和预测自身状态，为智能决策提供更可靠的基础。

同时，智能行为的抽象和推理能力也将是未来发展的重要方向。智能航空发动机不仅需要具备感知和诊断能力，还需要具备一定的推理和联想能力，能够从有限的数据中推断出系统的潜在状态，并预测未来的发展趋势。智能表现在对数据信息的抽象推理能力，展示了智能系统如何从原始数据中提取有价值的信息，并通过推理生成智能行为。这种抽象和推理能力是智能发动机实现高级智能行为的基础。

6.2 边缘计算与专用硬件部署

智能航空发动机的发展还依赖于计算技术的进步，特别是边缘计算和专用硬件的发展。由于航空发动机对实时性和可靠性的要求极高，很多智能算法需要在发动机本地实时运行，而不是依赖于云计算。这种需求推动了边缘计算在智能发动机中的应用，旨在将计算能力尽可能靠近数据源，减少数据传输的延迟和带宽需求。

专用硬件的发展则为智能算法在发动机环境中的高效运行提供了物质基础。FPGA和ASIC等专用硬件在能耗效率上显著优于通用处理器。例如，CPU、FPGA和ASIC能耗对比可以看出，专用硬件在能效比上的优势非常明显。这种能效优势对于空间、重量和散热能力都受限的航空发动机来说至关重要。

6.3 标准化与开放性挑战

智能航空发动机的发展还面临着标准化和开放性的挑战。随着发动机系统的智能化和互联程度不断提高，系统之间的接口标准化和数据交换标准化变得愈发重要。缺乏统一的标准会导致系统集成困难，增加研发成本和风险。

在航空发动机数字孪生工程中，基于数字主线整合所有发动机仿真过程中产生的数据、文件，形成统一的数字管理平台。这种数字主线的构建就需要统一的数据标准和接口规范，确保不同来源、不同格式的数据能够被有效整合和利用。标准化工作将涉及数据格式、通信协议、模型接口等多个层面，需要产业链各方的共同参与。

另一方面，开放性也是智能发动机发展面临的重要挑战。目前，各大航空发动机制造商都有自己的技术体系和标准，这导致了技术壁垒和封闭生态系统的形成。如何在保护知识产权的同时，促进技术的开放和共享，是智能发动机技术发展中需要平衡的问题。Predix和GTlab等数字孪生工业平台的实践，为智能发动机的开放性提供了有益的探索。这些平台通过提供开放的接口和标准化的环境，促进了不同系统之间的集成和协作。

智能航空发动机作为航空动力技术的未来发展方向，正在引领一场从机械思维到智能思维的技术革命。通过大数据、多维度、高实时性下的多源异构信息关联性分析，智能航空发动机能够在常规技术水平下发挥出最佳性能，在新技术的匹配下更能实现发动机的性能跨越。我国在航空航天发动机领域与发达国家还有很大差距，按当前状态赶上世界先进水平极其困难，需要调整思路、换道超车，智能发动机正是其中一个跨越性发展的思路。涡轮发动机、超燃冲压发动机、液体/固体火箭发动机、空间发动机乃至空天发动机等都需要向智能发动机方向演化。这一技术变革将对我国发展超声速/高超声速飞机、天地往返运输系统、深空探测等提供可柔性工作、具有最优性能和机动性的先进动力系统，大幅度提升我国在相关领域的技术地位。

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