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清华航发院丨数字孪生在航空发动机燃烧室设计阶段的应用

	任祝寅教授，博士，杰青研究方向为航空宇航推进理论与技术和航空发动机燃烧仿真与测试技术

在高保真孪生模型的构建方面，美国航空航天学会（AIAA）在 2021 年梳理了当前航空发动机整机高保真仿真面临的重大挑战，并提出了在2040 年达到一周内完成航空发动机整机高保真仿真的远景目标 [20]。图3 所示为实现这一远景目标过程中的关键里程碑节点与面临的挑战，从中可以看出多物理场的耦合能力，以及更高的精度与效率是高保真孪生模型的发展趋势。为了解决现有模型不能兼顾精度与效率的问题，构建高效、通用的自适应模型是发展趋势之一。自适应燃烧模型能够根据局部湍流 – 化学反应相互作用特性权衡精度与效率，自适应选取局部最优的燃烧模型。以杨天威 [21] 提出的基于层流有限速率 – 输运概率密度函数的自适应燃烧模型为例，在湍流 – 化学反应相互作用弱的区域，采用基于总包机理的层流有限速率模型降低时间开销，在湍流 – 化学反应相互作用强的区域，采用基于详细机理的输运概率密度函数模型保证精度。自适应湍流模型则能够实现雷诺平均（RANS）与大涡模拟（LES）方法的联合使用，达到权衡精度与效率的目的。以Han 等 [22] 提出的超大涡模拟（VLES）为例，该模型能够根据局部湍流尺度和计算网格尺度之间的相对大小关系，在 RANS 与 LES 之间自适应切换。自适应模型能够兼顾精度与效率，代表了高保真孪生模型未来的发展趋势。需要强调的是，此处介绍美国的技术路线，目的是提炼其中涉及的关键技术问题，做好相关的技术研发与储备工作，绝不是生搬硬套。一切的根本还是要落实技术储备。

在不确定性量化方面，为了解决高维输入参数空间带来的“维度灾难”问题，发展基于活性子空间降维的不确定性量化方法是一条极具潜力的技术路线。活性子空间方法是通过对目标量（QoI）梯度的偏协方差矩阵进行特征分解，得到活跃特征方向，构建输入参数低维子空间。利用输入参数在低维子空间的投影得到活跃变量，达到降低输入参数维度的目的。

图 4 基于活性子空间的响应面构建方法和连续降维方法示意图

基于活性子空间方法，Wang等 [23–24] 提出了连续降维方法，如图 4（b）所示。该方法是利用零维或一维化学动力学模型作为替代模型，首先对动力学模型参数进行降维，对由降维后的活性动力学参数与物理模型参数组成的新输入空间进行再次降维，从而实现输入参数空间的连续降维。连续降维方法是实现燃烧室数字孪生海量输入参数大幅降维的有效手段，是实现燃烧室数字孪生不确定性量化的一条具有潜力的技术路线。

在高性能计算方面，基于高保真数字孪生的数字化试验的计算开销大，发展与之匹配的高性能计算能力是未来重要的发展方向之一。在同等算力条件下，GPU 比 CPU 具有明显的性价比优势，而且GPU 的运算性能明显优于CPU。因此，如果能够将数字孪生中计算密集部分的工作负载转移到 GPU，而采用 CPU 运行其余部分，则能够大大提升计算速度，同时降低计算成本。目前，基于GPU的高性能计算已经广泛应用于分子动力学模拟、机器学习、天气预测等领域 [25–26]，基于 GPU 的计算流体力学仿真尚处于起步阶段 [27]。可以预见，基于 GPU 的高性能计算方法将成为高保真数字孪生的助推器。

在机器学习方面，深度学习技术能够从大数据中自动寻找隐藏的特征信息，并且可以直接处理原始形态数据获得经验或知识，从而预测复杂非线性系统的未来行为 [28]。经过长足的发展，深度学习的技术拐点正在到来，其计算效率高、适用性强的优势正在逐步显现。其中，基于物理约束的深度学习方法通过引入物理方程的约束，能够使网络收敛于物理控制方程，实现可解释的深度学习技术 [29]。这将是深度学习方法在工程领域应用的主要方向，发展前景巨大。基于物理约束的深度学习方法构建面向航空发动机的高精度、实时仿真方法将是未来发展的重点方向之一。

结论

随着计算机技术、信息技术与数据科学的进一步发展，以智能制造为主导的数字化制造技术正在形成。作为支撑未来物理与虚拟世界之间虚实交融的重要手段，基于数字孪生的设计技术将助力燃烧室跨越发展。燃烧室的高保真数字孪生体能够预测燃烧室的性能，评估其可靠性，并对试验方案进行预先评估与优化，大幅缩短燃烧室设计的时间开销，同时降低经费开支。

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