飞行试验大数据技术发展及展望

高强

哈尔滨飞机工业集团有限责任公司 黑龙江哈尔滨 150000

摘要：飞行试验工程大数据是典型的工业大数据，是试飞工程规划、设计、执行、评估以及开展航空科学研究的最重要的基础，结合多年来在试飞工程中的大数据管理应用的实践经验，提出了以飞行试验大数据标准化体系为基础，以涵盖试飞工程试飞数据质量监控系统和试飞大数据管理与应用系统为并行相互支持的大数据技术平台，将有效地融入到数据管理与治理体系中，形成能够不断自我完善、自我更新、自我规范、开放共享的试飞工程大数据治理体系，对飞行试验工程以及航空科学研究步入 “大数据科研范式”奠定数据基础。

关键词：航空；飞行试验工程；大数据；管理

随着信息技术的发展，大数据成大数据已经成为世界各国持续发展、提升综合竞争能力的强力助推剂，提升到国家战略层面大力进行产业化研究、推动和发展。大数据时代的核心是以大数据为基础的大数据分析、处理和预测，数据已经成为企业组织最大的价值来源和最重要资产，数据模型是支撑全企业业务架构数字化平台与全管理架构信息化平台的重要基础，该数据模型的组成结构、数据流向、逻辑关系、数据内容、数据状态等，形成了数字孪生企业，以数字形式反映企业的业务全貌。因此，数据质量直接关系到基于数据的企业管理、业务决策、创新发展等工作的正常、准确开展，直接影响数据应用价值的发挥。航空飞行试验是航空产品研制过程中的重要一环，而飞行试验数据的形成过程及组成结构极为复杂，飞行试验数据治理是确保试验数据信息全面、完整、科学、准确的重要手段，也是开展以试验大数据为基础的航空技术发展研究的重要基础。

一、飞行试验工程大数据

航空飞行试验是航空产品由成品走向产品的最后一个环节，涉及到航空产品的设计、制造、试验及使用等多个组织、环节、专业的综合协同，试验对象的研 制本身是一个复杂的系统工程，而飞行试验更是一个基于复杂对象的复杂系统工程。飞行试验具有周期长、专业广、难度大、工程复杂、风险高、耗资巨等特点，因此,成为很多国家望航空制造业而却步的最大障碍之一。在航空产品的规划研 制初期，针对航空产品功能、性能以及系列使用指标的飞行试验即开始进行策划，并进行早期设计。在航空产品研制过程中，飞行试验是航空产品不断验证、完善、再验证的循环过程，即使航空产品服务于用户，飞行试验的使命仍然在继续，不仅为用户提供更好、更全面的产品使用服务，同时利用基于历史试验数据的验证试验，开始了下一代航空产品的研究发展。航空产品飞行试验工程数据即围绕试验对象，涵盖飞行试验工程全过程所形成的数据。航空产品飞行试验工程数据是航空产品数据的不可分割的重要组成部分之一，不仅直接支撑航空产品的研制鉴定／定型，同时对产品的改进改型、模拟仿真、飞行员培训、新技术探索与预先研究、专业工程建模与优化等潜在巨大的科研价值。实际上，对于航空飞行试验来说，大数据问题一直存在，伴随着人类对航空技术的不断探索与解决问题的能力的不断提升而交替发展。

二、航空飞行试验工程大数据管理应用

1、基于SOA的试飞工程大数据管理系统架构。大数据问题是一个复杂的问题，大数据的共性特征并没有掩盖不同的领域和行业内大数据本身的物理与逻辑应用特性，更加说明了大数据本身的复杂。航空飞行试验大数据不仅规模大，而且数据的关联性极强，因此必须系统性地针对试飞工程业务设计航空飞行试验工程大数据系统架构，涵盖试飞工程全过程，解决试验大数据的完整性建模、管理、整合、共享、分析以及归档和挖掘应用集成问题。

飞行试验工程大数据系统架构是管理和维护试飞工程全过程大数据信息完整性和可靠性的基础架构，也是试飞工程的业务工作平台架构，同时是飞行试验工程管理与应用的一体化平台，实现飞行试验一体化过程的复杂数据信息的全面管理和应用，既保证了数据的完整有效性，又保证了数据灵活可用性。逻辑上，数据层是系统架构的基础层，每一类大数据与所对应的业务相匹配，同时各类大数据之间以试验对象为纽带相互关联；服务层由面向服务的中间件集合组成，用于实现试验大数据的管理和应用服务，也包括系统级的应用服务组件，如异构数据的管理与存储服务、大数据的各类计算服务以及业务调度等服务，采用SOA架构，便于应用的扩展、实现和管理；实现用户对一体化的试验大数据的应用；而飞行试验工程大数据管理与应用标准体系、飞行试验工程大数据元数据接口标准则是支撑整个系统架构、维护试飞工程大数据的完整性和可靠性的重要纽带，纵横贯穿于飞行试验工程大数据管理的方面。飞行试验是一体复杂的系统工程，试验数据的复杂性和精确性是尤其所具有的科学性所决定的，这也是试飞大数据的显著特色，加之航空工业是一个国家的特殊行业，对因此试飞大数据的管理、处理与应用特点也会大有不同。

2、航空飞行试验工程大数据的一体化采集和系统化管理。基于ALM 的TDM 试飞工程大数据由少量的结构化数据和大量的非结构化数据组成，飞行试验占航空产品研制周期1／3甚至更多，持续4～8年之久。飞机系统几乎涉及到所有的工业专业，每一个专业的试验和飞行试验工程整体一样，都需要经过试验规划、试验设计、试验实施、试验结果、试验总结等过程，试飞工程数据纵横交错，从深度和广度上都需要一体化采集和系统化管理，这样才能保证试验数据的完整和全面，实际上就是基于应用生命周期的TDM试验数据管理，这是唯一可能的、可实现的可靠与可用的技术实现方法。

3、试验和飞行试验工程整体一样，都需要经过试验规划、试验设计、试验实施、试验结果、试验总结等５个过程，试飞工程数据纵横交错，从深度和广度上都需要一体化采集和系统化管理，这样才能保证试验数据的完整和全面，实际 上就是基于ALM应用生命周期的TDM试验数据管理，这是唯一可能的、可实现的可靠与可用的技术实现方法。其数据结果是以时间为同步轴的参数历程数据，反映了试飞员与飞机系统整体运行特征。参数之间的关系是非常复杂的，涵盖了飞机总体、动力装置、机载设备与系统等所有专业，参数之间的同步关系非常严格。在飞行试验中，测试工程师利用各种技术手段，耗费巨资尽可能地把工程专业所需的各类参数测试记录下来，实际上还有很多专业人员所需的参数无法直接测量得到，只能通过已知参数进行建模分析，最后得到飞机系统的试验鉴定结论。由此可见，试飞测试数据具有很高的科学研究价值。

飞机系统各专业的数据挖掘研究以本专业科学理论和思想为基础开展，国外航空发达国家开展此项研究工作的深度和广度与其航空工业的发展水平相匹配，专业发展成就有目共睹，而对飞行试验测试数据的挖掘应用则处于初级阶段，试验数据的挖掘利用比率为个位数，因此迫切需要建立试验数据的共享机制，确保数据安全的同时，为研究机构提供试验数据广泛应用，推动我国航空工业技术的发展。

信息技术的飞速发展，为试飞工程大数据的一体化采集、系统化管理、专业化挖掘研究提供了技术基础，飞行试验大数据是航空飞行试验乃至航空产品研制过程所产生的重要资产，飞行试验大数据治理的治理目标就是在复杂漫长的飞行试验全过程中，确保飞行试验数据的全面完整性、客观准确性，而大数据价值与理念在试飞工程技术中的深入影响也为一体化的试飞工程大数据的设计实现提供了内动力，也是航空飞行试验工程技术发展的需要。

参考文献：

［1］李国杰，程学旗．大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域－大数据的研究现状与科学思考［J］．中国科学院院刊，2019．

［2］周自全，党怀义，典型大数据仓库－飞行试验数据仓库设计［J］．计算机测量与控制，2018．

［3］党怀义，航空飞行试验工程大数据管理与应用思考［J］．计算机测量与控制，2017．