未来航空制造的四大关系 2020-08-21 

  

刘亚威
  随着时代日新月异的进步,航空制造体系已经发生了颠覆性变化。在面对未来航空制造问题,将围绕材料选择、制造模式、人机智能、数字工程等多方面结合发展。这不仅要依靠现在的工业技术,也要有敏锐的科技情报发现它的动向,掌握它的整个发展趋势。
  黑与白之战:
  材料选择颠覆制造体系
随着航空制造的发展,有色金属及其合金体系也在不断完善和进步,如钢、铝、钛、锂甚至铍等大量应用在航空制造中;但是,正如哲学上所讲,事物的发展总是在矛盾中进行,新的竞争对手——纤维和树脂的出现,颠覆了整个航空制造体系。
  简单来讲,这里所说的“黑”与“白”的问题就是碳纤维增强塑料与有色合金之间的问题。黑材料对白材料的颠覆具体体现在哪里呢?以波音787的机翼的蒙皮壁板为例,它的制造成型实际上是靠铺丝机一层一层的铺放纤维丝束,就像纳鞋底一样,这与传统的铸锻焊、挤压成型是不一样的,经过几天时间,铺叠出一定的结构形状,再通过使用热压罐或非热压罐设备进行固化,使其从软的材料变成有硬度的可供使用的结构。
  早在1995年这种材料在波音777上的用量就达到9%,2000年之后在空客A380上的使用量达到25%,到波音787上的使用量更是达到50%。实际上现在看一架波音787飞机,除了起落架、发动机和尾部的一些地方以外,能看得到的地方全都是这种材料。其实这种复合材料在很多直升机的用量早就超过60%,有些无人机90%都是它制成的,这就完全颠覆了我们之前认为的飞机是金属做的概念。
  这样大的颠覆带来的直接问题就是,因为两种材料体系的不同而使其从原材料到设计、加工工艺都要付出很大的更换代价;不过应用这种黑材料的直接的好处就是减轻结构重量、减少零件个数。以波音787为例,为了提高舱压增加舒适度,应用复合材料后舱压的提高仅使机身结构增加了70千克,如果使用常规的铝合金机身,结构将增加1吨。
  总体来看,更换这种材料不仅仅是选材这么简单的问题,黑、白材料的背后是两种不同的制造体系,复合材料产品和工艺设计紧耦合,面向金属的设计理念和生产流程必须变革;黑、白材料的长期共存、共同发展是主流方向,必须解决好金属—复合材料的异种材料的连接问题。
  加与减之间:
     手段变革颠覆思维模式
从GE航空在短期内收购瑞典Arcam和德国概念激光两大3D打印设备巨头,并一举从3D打印行业最大的用户之一跻身于3D打印市场最大的设备和服务供应商,不难看出GE航空正在进行一场豪赌——布局制造业模式变革。
  增材制造技术相比于传统加工技术确实很有颠覆性。它不仅可以实现复杂、革命性设计与制造,如拓扑优化结构设计、复杂的三维形状打印等;还可以实现敏捷、整体、低成本制造,如全数字化、无需工装模具、整体一次成型等。
  以空客A320的一个铰链为例,经过拓扑优化以后实现了一个简单、轻盈但强度和功能没有改变的新结构;GE的LEAP发动机燃油喷嘴构件,传统加工方法需要对20多个零件进行焊接加工,但是应用3D打印可以迅速实现一体化成型,大大减少工艺流程;对于价格昂贵的钛合金,如果利用传统的加工方式,经过切削加工后不仅浪费了大量材料,而且成本也大大提高。但是如果应用3D打印技术,一体化成型就会大大减少这样的问题。
  同时,增材制造本身具有多样性、颠覆性的特点。从能量种类(激光束、电子束、等离子束、超声、冷凝)、材料形态(液体、粉末、丝材、薄片)、送料方式(预先铺放、同步送料)、增材形式(选取烧结、熔丝沉积、焊接、胶接)可多样搭配。
  随着近几年的发展,在航空制造中搭配组成的常用的增材制造方法有SLS/ SLM、DLM/DED、EBM、FDM、SPD等。同时,3D打印技术还在不断地深入航空制造应用:向大型金属承力构件扩展,向加减一体化加工模式扩展,向复合材料整体结构件扩展,向复合材料工装扩展,向飞机内饰减重结构扩展。
  以首架3D打印的喷气动力飞机(JetPowered)为例,这架无人机重达15千克,翼展3米,时速可达241.4千米,通过3D打印机器人上装置多个打印头,并且可以放置不同的原料,很快就可以完成机翼打印,可大幅提升设计制作3D打印飞机的效率;还有波音777X的机翼加工工装,如果应用传统的加工方式完成工装需要3个月,而采用3D打印技术30个小时就可以完成,这样的工作效率显而易见。但是,由于3D打印技术发展时间短,水平还不够成熟仍存在一些弊端,高效、大规模的减法加工即传统加工方法依然绝对主流。
  总体来讲,加与减不存在太大的竞争关系,增材目前更多的是解决超越减材加工极限的问题,以及不经济的设计,增材无法实现净成型,仍需减材等后处理。
  加与减选择还有一系列约束,增材制造相关标准规范还十分缺乏,受软件、材料、精度等问题制约,而且其数字线索存在赛博安全风险;加与减合一是相当好的概念,加减复合机床将为大幅提升增材制造的效率提供解决方案。
  人与“人”之争:
      赛博空间颠覆生产组织
赛博空间(Cyberspace)是哲学和计算机领域中的一个抽象概念,指在计算机以及计算机网络里的虚拟现实。传统技术工人加工模式是通过“人脑→人手→人脑”的流程;自动化加工模式是通过“人脑→人手→电脑→机械手→电脑→人脑”的流程。以F35战斗机进气道的钻孔为例,进气道的直径最宽处只有0.5米,正常工人几乎无法进入,而应用机器人就可以很容易完成并且精度很高,原来的工人就可以操作电脑、监测钻孔过程,这样我们就实现了由人脑控制人手,人手操作电脑(赛博空间编程),程序控制机械手,机械手回传数据到电脑最终传给人的自动化过程。机器人在航空领域,从加工、连接、成型、装配等方面得到了很多的应用,大大减少了人力的应用,比如切割、钻孔、激光焊、增材制造、测量等。
  同时,机器人在航空领域的发展也产生了很多创新,这里以复合材料铺放机器人为例,用于复合材料的纤维和树脂等会使人类的工作环境变得不健康,但机器人并不在乎这个环境。使用铺放机器人进行纤维增强聚合物材料的成形可以增加产能,同时保护工人免受有毒纤维粉末和有害气体的侵扰。而对于航空制造未来发展,单个机器人的发展已不再是大问题,多个机器人协作更显得尤为重要。
  机器人协作问题不是简单的编程问题,还需要大量的仿真计算和传感器,它的一些交互实际上就是把物理世界的东西在赛博空间预先做仿真编程,通过通信手段去控制物理世界的操作,再把物理世界发生的事情,通过传感器回传数据到赛博空间去分析,然后再形成新的、更优化控制方案或者指令。这个本身就是赛博空间和物理世界互动的过程,也可以说赛博空间赋予了机器人能力。以空客公司在美国建设的机器人实验室为例,它可同时应用9台机器人来完成无人机结构加工和装配过程,9个机器人处在不同位置,配备不同功能末端执行器的机械手,完成从焊接、钻孔、喷漆、检测等全过程,而实现这一高度协同工作背后依靠的是强大的赛博空间。
  机器人需要与人协作吗?答案是肯定的。欧盟很多项目都是考虑机器人跟人之间怎么能够共同一起工作,甚至人教机器人、机器人教人。波音和谷歌尝试用谷歌眼镜,在眼镜上是把数字的说明书信息叠加到摄像头拍到的真实画面中,实时地告诉你如何操作,这就是增强现实(AR)的概念。这里也可以看出赛博空间的赋能,人是不能孤立于生产系统而存在的,所有相关信息都要连接到人,通过AR技术就把人与赛博空间无缝连接了起来。
  总体来看,人与“人”协作将成为主流,未来自动化的设计,一定是机器人更多地与人进行接触、交互;人与“人”将改变组织结构,通过工业物联网,工人将获得全新的角色管理机器人单元甚至班组。
  虚与实之合:数字世界颠覆管理模式
美军在发展工业4.0时,提出建立数字工程生态系统,以数字模型为中心,以数据和模型为依据谋事做事。
  以数字模型为中心的基础是海量和全过程的模型,比如飞机设计,从分子建模、有限元、计算、仿真到全尺寸都可以建立数字模型来仿真分析,而且这是逼真度极高的物理特性模型,按物理公式而不是简单数学差值计算进行建模;以数据和模型为依据谋事做事,就是飞机从产品设计、分析、制作、装配、工厂运行、使用、保障等过程都是依靠模型来预先验证,利用数据来监测和校准,甚至在设计时就能通过模型,快速地给你提供上千种方案可供选择。
  简单来看,虚与实就是数字世界与物理世界的相互贯通。从数字世界先行的目的是深层理解降低风险,把问题消灭在数字空间。比如设计空客A350的机身壁板装配线,它是一个颠覆传统的壁板脉动式向前运动的流程,机器人是固定的,应用程序控制机器人钻孔,这时候就需要在数字世界先计算、仿真来判断哪里会出现问题;反过来,从物理世界反馈的目的是真实掌握状态,把数据传回数字世界来验证对比、学习提升。其中虚实共生——数字孪生的概念,在美军看来是指,使用最佳的可用模型、传感器信息以及输入数据,对已建造系统的一个多物理、多尺度和概率性的集成仿真,以镜像和预测相对应的物理孪生体生命周期的活动/性能。
  那么数字孪生到底有什么作用呢?首先,数字孪生可以改变产品质量管理,通过真实生产数据回传到模型,分析实物的应力集中等存在的潜在问题;改变工厂资产管理,通过粘贴RFID芯片,对物品直接定位,实时跟踪物品的位置以及历史轨迹;改变飞机寿命管理,结构管理单元通过数字孪生分析对飞机进行损伤诊断,减少不必要的维修费用。
  总体来讲,虚与实结合创造更多的机遇,随着物理世界大量隐藏数据可感知,以及数字世界的仿真计算能力飞跃发展,两者结合带来巨大前景;虚与实的连接集成是门学问,将多源异构数据融合并集成到多专业模型中,给建模和数据处理提出了难题,更需要从设计开始转变思路;虚与实赋能的管理水平提升,以往靠开会讨论、评审报告的管理决策方式,将可能被基于模型和数据的风险概率仿真与权衡分析所取代;虚与实共生将会成为新常态,以前CAD模型只是理想的几何模型,未来基于物理特性的数字孪生将伴随物理产品生命周期,不断更新。