多物理多尺度复杂产品高保真数字样机构建与校准

需求的背景和应用场景

在航空航天领域，复杂机电液产品的设计、测试与优化过程往往面临着诸多挑战。这类产品通常由多个物理场（如机械、电气、液压等）耦合而成，且在不同尺度（从宏观结构到微观材料）上展现出复杂的性能特性。传统的设计方法依赖于物理样机的反复试制与测试，不仅成本高昂，而且周期长，难以满足现代航空航天产品快速迭代与高性能的要求。此外，对于产品在使用过程中的应力响应、损伤累积及潜在故障预测等方面，传统方法往往难以提供全面、准确的信息。因此，提出构建多物理多尺度复杂产品的高保真数字样机，旨在通过数字孪生技术，实现对产品全生命周期的数字化管理与优化。该技术将广泛应用于航空航天产品的设计、制造、测试、运维等各个阶段，极大地提升产品研发效率与质量，降低研发成本，加速产品迭代升级。

要解决的关键技术问题

1. 多物理多尺度建模技术：需要开发一套能够同时考虑机械、电气、液压等多个物理场，并能在不同尺度（如宏观结构、微观材料）上进行精确建模的方法。这要求模型能够准确反映各物理场之间的耦合关系，以及产品在不同尺度下的性能特性。
2. 数字孪生技术融合：将数字孪生技术与多物理多尺度模型相结合，实现物理世界与数字世界的实时映射与交互。这包括数据采集、处理、传输以及模型更新等关键环节，确保数字样机能够准确反映物理样机的实时状态。
3. 人工智能算法应用：利用人工智能算法（如机器学习、深度学习等）对数字样机进行智能分析与优化。通过训练模型来预测产品的性能、应力响应、损伤与故障等特性，为产品的优化设计与维护提供科学依据。
4. 快速校准与可信评估技术：开发一套高效的模型校准方法，确保数字样机与物理样机之间的高度一致性。同时，建立可信评估体系，对数字样机的预测结果进行验证与评估，提高模型的可靠性与准确性。

效果要求

1. 高保真度：构建的数字样机应能够全面、准确地反映复杂机电液产品的实际性能特性，包括功能、应力响应、损伤与故障等方面。
2. 高效迭代：通过数字孪生技术，实现产品设计的快速迭代与优化，缩短产品研发周期，提高研发效率。
3. 成本降低：减少物理样机的试制与测试次数，降低研发成本，提高产品竞争力。
4. 创新引领：该技术需求的实施将推动航空航天领域数字孪生技术的创新与发展，为行业提供新的技术路径与解决方案，提升整个行业的数字化水平。
5. 可靠评估：建立的可信评估体系应能够确保数字样机的预测结果具有高度的可靠性与准确性，为产品的决策与优化提供有力支持。