Введение: цифровые двойники как средство управления

Цифровой двойник – это комплекс моделей реального объекта, изделия авиационной техники. Модель же – это всегда упрощенное, схематизированное представление реальности. И степень упрощения, или, наоборот, детализации зависит от того, зачем эти модели применяются, какие решения с их помощью обосновываются и принимаются. Необходимо помнить, что сам по себе цифровой двойник – не самоцель, а лишь средство повышения качества и скорости принятия решений, средство снижения рисков и затрат при создании сложной техники. Основной его смысл в том, что можно «поиграть» с виртуальными моделями вместо их реализации «в металле», и выбрать наилучшие решения, избегая длительных, дорогостоящих и часто опасных проб и ошибок.

Наиболее детальным виртуальное представление изделия становится по окончании ОКР, испытаний и сертификации, при переходе к производству. Это и в самом деле уже детализированные трехмерные модели конструкции, четырехмерные модели рабочих процессов (причем, к окончанию ОКР это именно оптимальные конструкции и процессы – оптимизированные с помощью цифровых двойников).

Такие, «конструкторские» модели исключительно точны, поскольку такая точность и требуется на этой стадии. Однако цифровые двойники должны появляться гораздо раньше – в самом начале стадии прикладных исследований, НИР по созданию новых технологий. Какими они должны быть, что такое цифровые двойники в прикладной науке?

Принципы организации прикладных НИР, развиваемые ФГБУ «НИЦ «Институт имени Н.Е. Жуковского», предполагают опережающее создание научно-технического задела (НТЗ). Это значит, что решения о создании конкретных образцов техники принимаются только после того, как будут отработаны необходимые технологии и выбран наилучший путь выполнения целевых задач. Наглядно отличие развиваемой системы организации создания новых изделий и технологий от традиционной показано на рис. 1.

ris-1-1.jpg

Рис. 1. Альтернативные системы организации создания наукоемкой продукции и новых технологий

Однако, если на стадии создания опережающего НТЗ конкретного образца техники еще нет, цифровой двойник чего следует создавать?

Цифровой двойник верхнего уровня как средство обоснования требований и стратегического планирования

При опережающем создании НТЗ требования к будущим образцам вначале задаются лишь в самой общей форме, в виде требований верхнего уровня к решению конечных целевых задач. Например, необходимо, строго говоря, не создать именно вертолет или самолет с улучшенными взлетно-посадочными характеристиками – необходимо обеспечить транспортную доступность отдаленных и малонаселенных регионов. Достижение таких целей должно измеряться определенными показателями.

Элементы изделий, сами изделия и их парки в эксплуатации являются лишь частью систем более высокого уровня, в которых и применяется техника. Иерархия систем и показателей, которыми они характеризуются, показана на рис. 2.

ris-2-1.jpg

Рис. 2. Иерархия систем и их показателей (на примере авиации)

С самого начала необходимо разрабатывать модели надсистемы, в которой будет применяться будущий образец (например, модели транспортной системы региона), поскольку именно с их помощью можно обоснованно сформировать требования к нему. В таких моделях устройство будущих изделий вообще не отражается, наоборот, используются, причем, как входные данные, лишь их интегральные характеристики (например, характеристики будущего ВС как транспортного средства – грузоподъемность, скорость, дальность, требования к аэродромам и т.п.). На выходе должны быть показатели достижения поставленной конечной цели – например, транспортной доступности территории. На рис. 3 показана иерархия моделей, используемых при создании новой техники и технологий. Описанные здесь модели составляют верхние уровни этой иерархии.

ris-3-1.jpg

Рис. 3. Иерархия математических и компьютерных моделей, применяемых при создании новой авиационной техники и технологий

Такие системные модели – необходимая часть цифрового двойника будущего изделия. Это первый «кирпич» в его основании. Наличие виртуальной модели верхнего уровня позволяет, варьируя интегральные характеристики будущих изделий, более надежно определить рамочные требования к этим характеристикам, см. рис. 4. Например, можно определить, какие стоимости тонно-километра и крейсерские скорости будут приемлемы для перспективного вертолета, а какие – для самолета, все-таки требующего взлетно-посадочную полосу (того или иного класса), и т.п.

ris-4-1.jpg

Рис. 4. Формирование требований верхнего уровня к перспективной технике с помощью моделей надсистем (на примере гражданской авиационной техники)

Причем, такой виртуальный двойник верхнего уровня, модель целевого применения будущего образца в надсистеме, необходимо демонстрировать будущим заказчикам. Во-первых, это позволяет уточнить их истинные требования, снижая риск «не попасть в рынок». Во-вторых, это повышает уверенность заказчиков в том, что они получат полезный для них продукт. Этим во многом и объясняется, что новые изделия ведущих зарубежных авиастроительных компаний собирают достаточные для окупаемости портфели заказов (нередко даже твердых) еще до начала проектирования.

В авиационной науке горизонты планирования и прогнозирования должны превосходить типичные длительности жизненного цикла поколения техники. Потому на стадии создания опережающего НТЗ приходится учитывать, строго говоря, не столько требования конкретных заказчиков, например, авиакомпаний (неясно, многие ли из них сохранятся через 10-20 и более лет), сколько более фундаментальные требования общества и государства. Это оправдано, тем более что даже в странах с рыночной экономикой прикладные НИР финансируются, преимущественно, государством.

Цифровой двойник верхнего уровня (комплекс моделей надсистемы) на стадии НИР будет менее детален, чем такой же цифровой двойник, требуемый на стадии ОКР. Если авиастроительной корпорации нужно продемонстрировать виртуальную эксплуатацию будущего воздушного судна на маршрутной сети конкретных авиакомпаний, то на стадии НИР нужно лишь в общих чертах описать будущее применение авиации через десятки лет. Точность такого прогноза может быть низкой – но нужно иметь возможность быстро смоделировать будущие сценарии развития промышленности, изменения социально-экономической и демографической ситуации, природных условий и т.п.

И если «конструкторский» цифровой двойник верхнего уровня помогает авиастроительным компаниям более точно выбирать свою продуктовую стратегию, согласуя ее с будущими заказчиками, то такой же «исследовательский» цифровой двойник помогает прикладной науке выбрать наиболее актуальные для общества и государства направления научного поиска, разработки новых технологий. На что нацеливать усилия ученых – понадобится ли летать быстрее, или главным будет сделать авиацию будущего более «зеленой», и т.п. – вот типичные вопросы, на которые цифровой двойник верхнего уровня поможет ответить на стадии НИР.

Цифровые двойники технологий и обликов: средство принятия тактических решений в процессе прикладных НИР

Как именно могут быть решены целевые задачи, как их лучше решить (быстрее, дешевле и т.п.) – это и покажут прикладные НИР. А сначала необходимо рассматривать широкий спектр альтернатив, не просто отдельных технологий, а технических концепций, т.е. самих обликов будущих изделий. В данном примере можно рассматривать самолет короткого взлета и посадки, вертолеты, другие винтокрылые аппараты, причем, с разными аэродинамическими компоновками, силовыми установками, системами управления и т.п.

Достижимые характеристики разных технических концепций вначале известны лишь с большой неопределенностью – их оценка и уточнение и является одной из главных задач прикладной науки. Для каждой технической концепции должен создаваться и развиваться, постепенно уточняясь, комплекс моделей облика изделия в целом и его подсистем. На входе в таких моделях – характеристики применяемых технологий, например, удельные параметры аккумуляторов и топливных элементов, которые могут применяться в гибридных силовых установках, характеристики материалов и т.п., см. рис. 5.

Рис. 5. Модели обликов перспективных изделий и влияния технологий на их достижимые характеристики (на примере авиационной техники)

Наличие таких интегральных моделей различных обликов позволяет виртуальным образом «проиграть» разные сценарии развития технологий. И, например, можно предсказать, какая схема силовой установки окажется предпочтительнее в разных случаях, в зависимости от будущих успехов в развитии газотурбинных двигателей, аккумуляторов, топливных элементов и т.п. При этом можно оптимизировать и проектные параметры разных обликов, поскольку, например, вполне возможно, что электролет на аккумуляторах окажется оптимальным на коротких дистанциях при грузоподъемности до тонны, а для тяжелых воздушных судов и дальних рейсов лучше гибридная силовая установка с маршевым газотурбинным двигателем, и т.п.

Поначалу альтернативных технических концепций, конкретных комбинаций технологий может быть очень много. Для эффективного управления процессом проведения прикладных НИР необходимо всю информацию о достижимых характеристиках альтернативных технических концепций хранить и представлять именно в цифровом виде, поскольку иначе она становится необозримой. Т.е., например, необходимы свои цифровые двойники и для перспективного вертолета, и для самолета короткого взлета и посадки, причем, каждый из них может быть с газотурбинными, поршневыми двигателями, гибридными силовыми установками, и т.п. Число возможных обликов будущих изделий, тем более, комбинаций конкретных технологий, может достигать десятков и сотен. При их сравнении невозможно полагаться на интуицию и память даже гениального ученого или инженера. Кроме того, формализованное представление характеристик технологий и технических концепций обеспечивает прозрачность и объективность принятия решений.

Итак, на стадии НИР важна широта охвата возможных обликов будущих изделий, возможных комбинаций технологий. При этом требуемая точность поначалу может быть и невысокой – в этом отличие «исследовательских» цифровых двойников от «конструкторских».

В процессе прикладных НИР, по мере уточнения достижимых характеристик разных технологий и обликов будущих изделий, постепенно отбрасываются менее жизнеспособные и эффективные технологии и их комплексы, отбираются наилучшие альтернативы. Поскольку по ним исследования продолжаются, их цифровые двойники развиваются, уточняются, детализируются. Постепенно нарастает уровень готовности технологий (УГТ), и вместо простейших аналитических моделей появляются более детальные численные модели, затем – банки данных экспериментов, все более приближенных к реальности, см. рис. 6. Сами моделируемые системы также становятся все сложнее и ближе к реальным изделиям (т.е., если вначале, например, рассматривалось только новое крыло, то далее оно уже включается в состав планера, затем – в состав воздушного судна в целом, с различными системами, учитывается их взаимодействие, и т.д.).

ris-6-1.jpg

Рис. 6. Уровни готовности технологий и средства исследований и испытаний, необходимые для их подтверждения

Наконец, наилучшие облики доходят до стадии создания и испытания демонстраторов технологий. Тогда комплекс моделей этих технических концепций пополняется реальными данными испытаний. Такой комплекс моделей, верифицированных уже в натурных испытаниях, достаточно точен и детален для того, чтобы на его основе начинать проектирование серийного изделия – разумеется, если его создание по итогам исследования данной концепции признано целесообразным (причем, в нынешней геополитической обстановке, при нынешней рыночной конъюнктуре и т.п.). На рис. 7 показана «инновационная воронка», обеспечивающая постепенное сужение поля альтернатив при повышении УГТ, стоимости и сложности исследований и испытаний.

ris-7-1.jpg

Рис. 7. Виды НИР и проектов при создании НТЗ

Так цифровой двойник технической концепции, развитый на стадии прикладных НИР, переходит в цифровой двойник изделия (или изделий разных классов и типоразмеров, создаваемых на базе общих технологий).

Цифровые двойники и управление жизненным циклом изделий и технологий

Итак, «дерево» цифровых двойников различных технических концепций постепенно сужалось, пока не превратилось в цифровой двойник типовой конструкции, принятой к серийному выпуску. Но далее цифровой двойник изделия снова «разветвляется». Современные цифровые технологии (прежде всего, технологии так называемого «интернета вещей») позволяют детально отслеживать практически в реальном времени состояние каждого экземпляра изделия в эксплуатации, и каждый экземпляр должен иметь свой «цифровой паспорт».

Во-первых, это открывает возможности оптимизации технического обслуживания парка изделий, организации интегрированной логистической поддержки эксплуатации (когда воздушное судно еще в воздухе, но уже планируется поставка необходимых запчастей, проведение ремонтных работ и т.п. – это позволяет сократить необходимые запасы, резервные мощности и, главное, простои воздушных судов).

Во-вторых, знания, полученные в производстве и эксплуатации, далее могут учитываться при модернизации данного типа изделий, коррекции возможных конструктивно-производственных недостатков. Обобщение этих знаний также ценно не только в ОКР, но и в процессе прикладных НИР, при создании новых технологий, при формировании новых требований для будущих поколений изделий. Т.е. замыкаются обратные связи между стадиями жизненного цикла продукции.

Замкнуть обратную связь между производством и эксплуатацией изделий с одной стороны, и созданием новых изделий и технологий – с другой стороны – задача нетривиальная. Огромный массив данных, получаемых в эксплуатации, путем опроса множества датчиков на обширном парке изделий, зачастую только предстоит превратить в знания, выявляя закономерности, чаще всего скрытые и неочевидные. Анализ больших массивов данных, получаемых в процессе производства и эксплуатации продукции, позволяет выявить скрытые закономерности:

  • динамики процессов эксплуатации (интенсивности, сезонности и иной периодичности);
  • реальных условий эксплуатации (в том числе их отличий от предполагавшихся типовых условий);
  • использования возможностей изделий, достаточности или дефицита их характеристик;
  • закономерности проявления различных отказов, предпосылок к авиационным происшествиям и т.п.
  • Задачи выявления таких закономерностей, формирования знаний на основе «сырых» данных способны решать технологии искусственного интеллекта, автоматизированного анализа больших массивов данных, распознавания образов с помощью нейронных сетей.

    Кроме того, цифровые двойники как хранилища данных и знаний об изделиях и технологиях играют важную роль в управлении знаниями в наукоемкой промышленности. В большинстве отраслей машиностроения длительности жизненных циклов изделий и технологий (достигающие десятков лет) могут быть сравнимы или даже превышать период активной работы специалистов. Это создает значительные проблемы в настоящее время, поскольку сама жизнеспособность протяженных проектов критически зависит от персоналий – причем, даже не как носителей определенных компетенций, владеющих определенными областями науки и техники (умеющих что-то создать, посчитать, разработать), а именно как хранителей знаний, которые «помнят, где что лежит», т.е. не как научно-технических работников, а как «научно-технических рантье». Такое положение дел неэффективно в плане оперативности обработки информации, скорости проведения разработок и принятия решений. Наконец, оно просто опасно. Целые отрасли и масштабные проекты (общенационального оборонного или народнохозяйственного значения) становятся чрезвычайно уязвимыми к воздействию случайных и субъективных факторов. Кроме того, приходится смешивать (при управлении и финансировании):

  • собственно работу в области прикладных исследований и инновационных разработок;
  • поддержание компетенций сотрудников и коллективов, владеющих определенными методами, способных выполнять новые исследования и разработки;
  • поддержание знаний – даже если они уже почти не пополняются в данной области по причине исчерпания резервов ее развития, но, разумеется, необходимы для продолжения деятельности, хотя бы и рутинной.
  • Сама технология цифровых двойников предполагает исключение описанных проблем. Знания и данные кодифицируются, хранятся систематизированным образом. Знания в наиболее формализованном виде – как математические модели и методы – имеют стандартизированные «входы» и «выходы», интерфейсы. Это позволяет:

  • использовать их безотносительно к персоналиям (что снижает их «рыночную власть» - и это отчасти является причиной скрытого сопротивления внедрению обсуждаемых здесь информационных технологий);
  • выбирать модели и методы данного предназначения из имеющихся альтернатив, заменять на более совершенные по мере их появления, объективно сравнивать их качество;
  • использовать модели и методы в разных областях науки и техники (если они подходят по своим «входам» и «выходам»).
  • Последнее означает, что цифровые двойники, благодаря объективной формализации прикладной сути моделей и методов (т.к. в стандартной форме записано, что они умеют и дают) открывают путь к широкой межотраслевой интеграции, трансферу соответствующих знаний и технологий (расчетов, моделирования, оптимизации и т.д.) в разные отрасли высокотехнологичной промышленности. Понижаются межотраслевые барьеры, упрощается поиск нужных знаний, методов и моделей из различных областей науки и техники. Такая межотраслевая интеграция и трансфер технологий – важнейшее средство обеспечения эффективного развития науки и технологий в нашей стране, с учетом жестких ресурсных ограничений, относительно малой емкости доступных рынков и т.п. В таких условиях особенно актуально повышение серийности выпуска однородной продукции, созданной на базе общих технологий.

    Как показано здесь, цифровые двойники являются одним из необходимых условий для практической реализации межотраслевых подходов. В дальнейшем это открывает дорогу к формированию эффективной гибкой структуры высокотехнологичной промышленности – сетевой, в которой выделяются центры компетенций и системные интеграторы, по мере необходимости комбинирующие нужные компетенции. В такой индустриальной модели уже не будет отраслевых барьеров и их следствий – ненужного дублирования сходных производственных мощностей, компонентов продукции, исследований и разработок.

    Таким образом, система взаимосвязанных цифровых двойников, сопровождающий весь жизненный цикл, становится эффективным средством оптимального управления процессами жизненного цикла. В конечном счете это приносит эффект в виде сокращения стоимости и длительности процессов, снижения рисков, повышения качества и конкурентоспособности сложной наукоемкой продукции. Для количественной оценки соответствующих эффектов разработан ряд математических моделей.