浅述大数据在航空发动机上的一种应用

来源:用户上传      作者:

　　摘 要 随着科学技术水平的提高，大数据的应用范围也不断扩大，在我国航空发动机领域同样发挥了重要作用。下面文章主要对大数据进行了相关分析，并探讨了大数据在航空发动机方面的应用。
　　关键词 大数据;航空发动机;发动机;技术应用
　　引言
　　二十一世纪是信息化的时代，当前备受关注的大数据作为信息时代下的最新产物之一，具备海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征，相应的技术应用主要体现在数据采集、数据存储、数据清洗、数据挖掘以及数据可视化等方面，相比传统信息技术更具价值。在航空运输领域，对于信息技术的依赖十分强烈，因此信息技术的进步必然会促进航空运输业的发展。
　　1 大数据相关概述
　　将主要对于大数据的含义以及大数据的特征分析进行分析。
　　1.1 大数据的含义
　　大数据也被称作巨量资料，这种技术主要可以在较短时间内收集、处理、分析、整理庞大的资料，为一些行业的决策提供数据支持。目前很多企业都可以从各种类型的数据中获得科学的、有价值的信息，而这种收集、分析、处理数据的能力就被称为大数据技术。在运用大数据技术时，需要借助云计算的功能，两者之间存在一定联系，技术人员不能采用单台计算机进行数据的处理，一定要采取分布式的架构，这样就可以对庞大的数据进行分布式的挖掘。这一环节需要借助云计算技术对海量的数据进行储存与虚拟管理[1]。
　　1.2 大数据的特征分析
　　大数据的4V特征为：第一，数量（Volume），即数据巨大（从TB级别跃升到PB级别）;第二，多样性（Variety），即数据类型繁多;第三，速度（Velocity），即处理速度快;第四，真实性（Veracity），即追求高质量的数据。航空发动机的数据特征与大数据的特征不谋而合。如何存储海量飞行数据，并基于大數据分析来准确判断发动机状态，分析发动机性能，进而对航空发动机高效的状态进行管理和使用是维护保障工作的重中之重。
　　2 大数据在航空发动机上的应用分析
　　将主要对于数据共享、标准件数据库的建设以及数据中心及健康管理中心等方面的应用进行论述。
　　2.1 数据共享
　　针对航空发动机整个生命周期内的所有数据，航空发动机数据共享平台数据能够对其进行完全覆盖，包括修理数据、维修使用数据、制造数据、测试数据、设计数据等，以将其提供给相关部门，如维修部门、制造加工部门、设计部门等。针对数据共享平台的逻辑框架，主要由5层框架共同构成，包括开发应用层、基础应用层、平台运行层、对象关系映射层、数据层。其中，第一，数据层，主要功能就是对大量数据进行储存，选用大型关系数据库将其作为底层平台。第二，对于对象关系映射层，通过对ORM框架进行运用，能够有效联结、转换数据层和系统应用层。第三，平台运行层，通过选用面向对象语言，以将共享平台的框架功能进行完成，包括支持上层运用开发功能、软件全权限访问数据库，共享平台的有效运行等。第四，基础应用层，在该层中，共享平台建立人员能够实现多种管理功能，如数据处理功能、数据分析功能、权限管理功能、用户管理功能等，所以基础应用层好比数据共享平台提供的一个开发库。第五，开发应用层，软件开发人员能够在该层对用户个性化软件及其功能进行创建，同时将可利用的节目提供给用户。在数据服务器中建立关系映射层与数据层，在平台服务器中建立基础应用层与平台运行层，在用户服务器中建立开发应用层。航空发动机数据共享平台管理部门统一对以上3种服务器进行构建，为对安全保障、维护进行有效区分，以在不同的地方安装这3种服务器[2]。
　　2.2 标准件数据库的建设
　　随着我所研制的型号逐步增多，设计资源不断积累，大量重复设计的标准件数据零散的存在于型号研制的过程中。随着数字化方法和工具在发动机型号研制中应用越来越普遍，标准件的选用及管理对数字化的需求也越来越迫切。标准件库系统的开发旨在优化设计员选用标准件模型的工作流程，使设计员能够快速准确的选择到合适的标准件，并且能够在数字化设计的环境中快速方便的调用和装配标准件模型;同时优化标准件模型的管理流程，实现小零件方便、高效的管理。标准件库建立的目的是为了简化搜索过程，能够快速找到对应模型;优化装配过程，简化装配步骤;集成资源，统筹管理;分析数据，标准件设计提升提供支撑。通过对标准件设计思路的深入分析和选用过程的系统整理;深度挖掘标准件资源的管理需求，形成标准件库的功能需求。对于标准件的使用，主要功能需求是查询、模型调用;对于标准件资源管理，主要的功能需求是信息管理;对标准件设计提升，主要功能需求是数据处理和数据输出[3]。
　　2.3 数据中心及健康管理中心
　　数据中心统计的数据主要包括状态统计和发动机工作参数统计。机载设备依据所存储的数据实现部分数据统计，健康管理中心实现所有基地内发动机全使用周期的数据统计。其中，状态统计为对地面分析系统人工录入的维护操作，状态变更等记录的综合统计，主要包含：第一，发动机装机记录，维修记录，故障记录;第二，进气组件、压气机、燃烧室、燃气涡轮、动力涡轮等发动机主要部件更换记录，部件技术状态更改记录，部件故障及异常记录;第三，发动机外场可更换附件的型号、性能参数，更换记录，故障记录等;第三，发动机控制软件维护升级记录及相应的状态说明;第五，机载设备的装机记录、故障记录，软件升级、参数修改、数据下载记录等;第六，健康管理中心维护更新记录。
　　3 结束语
　　综上所述，作者在本网之中对其进行了全面的分析。大数据技术具有较大的应用价值，可以为航空发动机的运行带来全面保障。在一些发达国家，数据资产已经提升到国家信息战略的高度。在未来，希望我国人民也要提高大数据的应用水平，将这种技术应用到社会的各行各业中，从而利用大数据把握规律，做出科学决策，更好地推动我国航空运输事业的健康发展。
　　参考文献
　　[1] 尉询楷，杨立，刘芳，等.航空发动机预测与健康管理[M].北京：国防工业出版社，2014：29.
　　[2] 张定华，李山.航空发动机数字化协同平台关键技术研究[J].中国制造业信息化，2018，（17）：35-39.
　　[3] 陈冰.面向智能制造的航空发动机协同设计与制造[J].航空制造技术，2016，59（5）：16-21.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/1/view-14944299.htm