大數據時代飛機設計階段質量控制新思路

安振華

摘 要：討論了飛機研制的流程、大數據的概念與特點。結合計算機技術的發展，提出了在大數據時代下，通過采集大量數據、參數、圖表等不規則信息，經過篩選、分類、整理和數據處理，形成設計過程數據、設計資源數據、實驗環境數據等大數據庫。利用大數據庫系統數據分析技術對需要的信息進行挖掘，數據的挖掘主要是在現有數據上進行基于各種算法的計算，從而達到預測的目的，確定飛機設計階段的重要參數和關鍵參數，有效減少設計更改，提高設計與制造的相符性，優化研制階段的質量。

關鍵詞：大數據；飛機研制；質量控制；數據分析

中圖分類號：V221 文獻標識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2015.13.003

飛機研制過程具有設計制造難度大、協作面廣、設計更改頻繁、管理困難的特點。統計數據表明，飛機設計階段花費的投資占到總投資的15%，但是它對后續環節85%的經費起到了決定性的作用，因此，提高飛機設計階段的設計質量，減少設計更改、錯誤和返工，是提高飛機研制質量、縮短飛機研制周期和降低成本的有效方法。

大數據時代的到來使數據處理轉變為一種基礎資源。在飛機設計生產過程中，通過采集大量數據信息，經過整理形成各種數據庫。這些數據通過處理反饋給各個階段的設計者，從而向設計者提供設計支持。通過大數據采集、挖掘、分析等工作為飛機設計提供有效依據。

1 大數據與飛機設計

1.1 大數據概念、特點

大數據的直接概念就是一個體量特別大、數據類別特別多的數據。大數據的特點為：①數據量規模一般為10 TB，甚至已經形成PB級；②數據類別多，數據來自多種數據源，數據種類和格式豐富；③數據處理速度快；④數據真實性高，以事實為依據。

1.2 飛機設計的階段

飛機的設計包括概念設計、初步設計和詳細設計三個階段。

飛機的概念設計階段主要解決飛機的構型布局、性能、參數以及重量方面的問題。利用已有的工藝文件、生產設備和成熟的生產經驗為設計提供有效的制造支持，縮短生產準備和制造周期，降低生產成本。同時，設計人員對新材料、新結構和新制造技術進行充分的預研和工藝試驗，在制造中反復試驗，形成大量的制造試驗數據，充分驗證后再實施。

飛機的初步設計階段，設計師重點解決飛機技術協調和部件的優化問題；確定合理的工藝分離面，保證部件之間的良好的裝配工藝性、可制造性和結構工藝性。對于這些需求，制造質量數據庫可以提供歷史生產過程中的機構工藝性實例，供設計者參考，避免因設計失誤而造成工藝問題。

飛機的詳細設計階段是形成零部件具體設計參數的過程。結構性能可制造性要求主要從結構工藝性、零件可裝配性兩個方面來滿足。對于設計參數的確定，則需要考慮制造設備的詳細信息，全面了解設備的加工精度、加工能力、使用狀態等，從而合理地確定公差等級、配合精度和表面粗糙度等。同時，積累了工藝、檢驗、材料加工、人員等制造資源數據，有利于提高設計質量。

1.3 飛機設計過程中數據的處理

在大數據時代，將大數據時代的特點與飛機研制過程相結合。在設計階段有效地收集、分析、挖掘相關數據，對于提高飛機研制質量、縮短飛機研制周期和降低成本具有重要意義。

1.3.1 飛機設計階段的大數據收集

飛機研制階段數據的收集是指利用多個數據庫來接收設計制造階段大量數據、參數、圖表等信息，對這些數據進行簡單的查詢和處理。該類數據的一個重要特點就是多樣性，數據的來源極為復雜、廣泛，可以把大量的無序的、不規則的、不同類型的數據集成在一起，例如重量信息、應力分析數據、飛機外形模型和產品結構樹等信息，甚至各類文檔信息，這些信息形成大數據庫，如圖1所示。

1.3.2 飛機設計階段數據的分析

飛機設計數據分析是整個大數據處理流程的核心，大數據的價值產生于分析過程。根據不同應用的需求，可以從這些數據中選擇全部或部分進行分析。

從內容上說，大數據的分析分為技術和方法兩個種類。從技術上講，主要是分布式數據分析和非結構化數據分析處理等。從方法上講，主要是利用常用的數理統計方法來進行數據分析。在數據分析過程中，不僅需要計算機進行自動化分析，更需要人工進行數據選擇和參數設定。

1.3.3 飛機研制階段數據的挖掘

數據的挖掘主要是在現有數據上進行基于各種算法的計算，從而達到預測的目的，提取一些高級別的數據。該過程的特點和挑戰主要是用于挖掘的算法的選擇，涉及的數據量和計算量都很大。

2 大數據時代飛機研制新的輸出模式

2.1 重心位置優化實例

以分析飛機質量特性為例，如何確定重心在設計位置，進而優化質量屬性，大量的數據管理與分析非常困難。傳統的計算與管理已經不能滿足設計技術要求。在大數據時代，可以采取圖2中的方法集成數據提取并優化重心位置。

將所有飛機研制過程中的材料屬性、結構屬性和三維圖尺寸屬性等資料集成到計算機內形成大數據庫。標定理想重心位置，通過必要的計算機算法篩選、提取數據，通過優化材料、結構、尺寸等方法得出具體的更改方案。對于部分不能變更的結構零件，可以在數據庫中對其屬性進行定義，運算時可以不作更改。

2.2 數據優化流程

如圖3所示，大數據庫系統是單獨存在的數據集成系統，它可以依附于歷史文件、收集的數據和結構數據等，根據研發階段的設計過程控制、技術要求和指令控制要求輸出合適的設計數據流結果，為飛機的研制過程提供依據。

輸入條件為對新工藝、新材料、新技術和關鍵參數等進行收集，形成概念設計階段大數據庫。同時，概念設計階段相應設計要求、設計準則、評估現有技術水平為輸出條件，從而為概念設計階段輸出主要部件三維模型和結構試驗大綱提供依據。

在初步設計階段，概念設計階段數據、飛機結構數據、新材料數據、工藝性數據和車間加工能力數據形成初步設計階段大數據庫系統。以減重目標、設計標準和技術要求為輸出條件，從而為初步設計階段的輸出結構技術方案和詳細的總體布局圖提供依據。

在詳細設計階段，初步設計階段得出的數據、檢驗信息數據、零部件工藝性數據、設計禁忌和裝配數據形成詳細設計階段大數據庫系統。以強度要求、載荷要求和技術要求等為輸出條件，從而為詳細設計階段輸出產品模型與技術圖文提供依據。

通過對大數據庫進行有效的集成和輸出設定，形成有效數據輸出，同時為下一階段的研制提供數據或理論支撐。該方法能夠明確地表明，結合計算機的大數據挖掘方法要求對飛機設計的過程進行改善，能夠提高設計階段飛機設計質量。

3 結束語

計算機技術引領的大數據時代的發展，必然會對飛機設計制造過程形成重要革新。通過有效的采集飛機研制數據信息，并進行必要的分析，識別作為飛機設計階段的重要輸入，對提高飛機研制質量、縮短研制周期、降低研制經費有重要意義。但目前，航空工業對大數據的收集、分析及算法沒有形成有效的集成，未來大數據的處理方式必然會引領航空工業發展。

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〔編輯：王霞〕

Abstract： This paper discusses the concept and characteristics of aircraft development process， big data. Combined with the development of computer technology， proposed under the era of big data by collecting information on a large number of irregular data， parameters， charts， after screening， classification， sorting and data processing， data formed the design process， design resource data， environmental data and other experiments large database. Using a large database of information system data analysis techniques require mining， data is mainly based on various algorithms to calculate the available data， so as to achieve the purpose of prediction， identify key parameters and key parameters of aircraft design stage， effective reduce design changes to improve the design and manufacture of conformance and optimize the quality of the development phase.

Key words： big data； aircraft development； quality control； data analysis