大数据时代飞机设计阶段质量控制新思路

安振华

摘 要：讨论了飞机研制的流程、大数据的概念与特点。结合计算机技术的发展，提出了在大数据时代下，通过采集大量数据、参数、图表等不规则信息，经过筛选、分类、整理和数据处理，形成设计过程数据、设计资源数据、实验环境数据等大数据库。利用大数据库系统数据分析技术对需要的信息进行挖掘，数据的挖掘主要是在现有数据上进行基于各种算法的计算，从而达到预测的目的，确定飞机设计阶段的重要参数和关键参数，有效减少设计更改，提高设计与制造的相符性，优化研制阶段的质量。

关键词：大数据；飞机研制；质量控制；数据分析

中图分类号：V221 文献标识码：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2015.13.003

飞机研制过程具有设计制造难度大、协作面广、设计更改频繁、管理困难的特点。统计数据表明，飞机设计阶段花费的投资占到总投资的15%，但是它对后续环节85%的经费起到了决定性的作用，因此，提高飞机设计阶段的设计质量，减少设计更改、错误和返工，是提高飞机研制质量、缩短飞机研制周期和降低成本的有效方法。

大数据时代的到来使数据处理转变为一种基础资源。在飞机设计生产过程中，通过采集大量数据信息，经过整理形成各种数据库。这些数据通过处理反馈给各个阶段的设计者，从而向设计者提供设计支持。通过大数据采集、挖掘、分析等工作为飞机设计提供有效依据。

1 大数据与飞机设计

1.1 大数据概念、特点

大数据的直接概念就是一个体量特别大、数据类别特别多的数据。大数据的特点为：①数据量规模一般为10 TB，甚至已经形成PB级；②数据类别多，数据来自多种数据源，数据种类和格式丰富；③数据处理速度快；④数据真实性高，以事实为依据。

1.2 飞机设计的阶段

飞机的设计包括概念设计、初步设计和详细设计三个阶段。

飞机的概念设计阶段主要解决飞机的构型布局、性能、参数以及重量方面的问题。利用已有的工艺文件、生产设备和成熟的生产经验为设计提供有效的制造支持，缩短生产准备和制造周期，降低生产成本。同时，设计人员对新材料、新结构和新制造技术进行充分的预研和工艺试验，在制造中反复试验，形成大量的制造试验数据，充分验证后再实施。

飞机的初步设计阶段，设计师重点解决飞机技术协调和部件的优化问题；确定合理的工艺分离面，保证部件之间的良好的装配工艺性、可制造性和结构工艺性。对于这些需求，制造质量数据库可以提供历史生产过程中的机构工艺性实例，供设计者参考，避免因设计失误而造成工艺问题。

飞机的详细设计阶段是形成零部件具体设计参数的过程。结构性能可制造性要求主要从结构工艺性、零件可装配性两个方面来满足。对于设计参数的确定，则需要考虑制造设备的详细信息，全面了解设备的加工精度、加工能力、使用状态等，从而合理地确定公差等级、配合精度和表面粗糙度等。同时，积累了工艺、检验、材料加工、人员等制造资源数据，有利于提高设计质量。

1.3 飞机设计过程中数据的处理

在大数据时代，将大数据时代的特点与飞机研制过程相结合。在设计阶段有效地收集、分析、挖掘相关数据，对于提高飞机研制质量、缩短飞机研制周期和降低成本具有重要意义。

1.3.1 飞机设计阶段的大数据收集

飞机研制阶段数据的收集是指利用多个数据库来接收设计制造阶段大量数据、参数、图表等信息，对这些数据进行简单的查询和处理。该类数据的一个重要特点就是多样性，数据的来源极为复杂、广泛，可以把大量的无序的、不规则的、不同类型的数据集成在一起，例如重量信息、应力分析数据、飞机外形模型和产品结构树等信息，甚至各类文档信息，这些信息形成大数据库，如图1所示。

1.3.2 飞机设计阶段数据的分析

飞机设计数据分析是整个大数据处理流程的核心，大数据的价值产生于分析过程。根据不同应用的需求，可以从这些数据中选择全部或部分进行分析。

从内容上说，大数据的分析分为技术和方法两个种类。从技术上讲，主要是分布式数据分析和非结构化数据分析处理等。从方法上讲，主要是利用常用的数理统计方法来进行数据分析。在数据分析过程中，不仅需要计算机进行自动化分析，更需要人工进行数据选择和参数设定。

1.3.3 飞机研制阶段数据的挖掘

数据的挖掘主要是在现有数据上进行基于各种算法的计算，从而达到预测的目的，提取一些高级别的数据。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法的选择，涉及的数据量和计算量都很大。

2 大数据时代飞机研制新的输出模式

2.1 重心位置优化实例

以分析飞机质量特性为例，如何确定重心在设计位置，进而优化质量属性，大量的数据管理与分析非常困难。传统的计算与管理已经不能满足设计技术要求。在大数据时代，可以采取图2中的方法集成数据提取并优化重心位置。

将所有飞机研制过程中的材料属性、结构属性和三维图尺寸属性等资料集成到计算机内形成大数据库。标定理想重心位置，通过必要的计算机算法筛选、提取数据，通过优化材料、结构、尺寸等方法得出具体的更改方案。对于部分不能变更的结构零件，可以在数据库中对其属性进行定义，运算时可以不作更改。

2.2 数据优化流程

如图3所示，大数据库系统是单独存在的数据集成系统，它可以依附于历史文件、收集的数据和结构数据等，根据研发阶段的设计过程控制、技术要求和指令控制要求输出合适的设计数据流结果，为飞机的研制过程提供依据。

输入条件为对新工艺、新材料、新技术和关键参数等进行收集，形成概念设计阶段大数据库。同时，概念设计阶段相应设计要求、设计准则、评估现有技术水平为输出条件，从而为概念设计阶段输出主要部件三维模型和结构试验大纲提供依据。

在初步设计阶段，概念设计阶段数据、飞机结构数据、新材料数据、工艺性数据和车间加工能力数据形成初步设计阶段大数据库系统。以减重目标、设计标准和技术要求为输出条件，从而为初步设计阶段的输出结构技术方案和详细的总体布局图提供依据。

在详细设计阶段，初步设计阶段得出的数据、检验信息数据、零部件工艺性数据、设计禁忌和装配数据形成详细设计阶段大数据库系统。以强度要求、载荷要求和技术要求等为输出条件，从而为详细设计阶段输出产品模型与技术图文提供依据。

通过对大数据库进行有效的集成和输出设定，形成有效数据输出，同时为下一阶段的研制提供数据或理论支撑。该方法能够明确地表明，结合计算机的大数据挖掘方法要求对飞机设计的过程进行改善，能够提高设计阶段飞机设计质量。

3 结束语

计算机技术引领的大数据时代的发展，必然会对飞机设计制造过程形成重要革新。通过有效的采集飞机研制数据信息，并进行必要的分析，识别作为飞机设计阶段的重要输入，对提高飞机研制质量、缩短研制周期、降低研制经费有重要意义。但目前，航空工业对大数据的收集、分析及算法没有形成有效的集成，未来大数据的处理方式必然会引领航空工业发展。

参考文献

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〔编辑：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