值得慶幸的是，2018 年 4 月發(fā)生在西南航空 1380 航班上的悲劇在現(xiàn)代航空旅行中是罕見(jiàn)的事件。但一場(chǎng)悲劇仍然太多了。完整的系統(tǒng)安全可能是一個(gè)總是遙不可及的目標(biāo)。然而，實(shí)現(xiàn)這種完美的愿望是推動(dòng)許多領(lǐng)域的工程師、科學(xué)家和技術(shù)人員進(jìn)行技術(shù)追求的動(dòng)力。毫無(wú)疑問(wèn)，現(xiàn)代飛機(jī)是奇妙的工程壯舉。但現(xiàn)在仍在開(kāi)發(fā)中的未來(lái)技術(shù)可能會(huì)幫助我們更接近更安全、更可靠的飛機(jī)和其他人命攸關(guān)的系統(tǒng)。

美國(guó)國(guó)家運(yùn)輸安全委員會(huì) (NTSB) 仍在調(diào)查導(dǎo)致一人在飛往達(dá)拉斯的航班上死亡的確切原因。這起事故標(biāo)志著美國(guó)航班近九年來(lái)首次死亡。截至撰寫(xiě)本文時(shí)，調(diào)查人員認(rèn)為，飛機(jī)的 CMF56-7B 發(fā)動(dòng)機(jī)的風(fēng)扇葉片在大約 9,800 米的高度斷開(kāi)并刺穿了加壓機(jī)艙。調(diào)查表明，葉片折斷可能是由于金屬合金在飛行過(guò)程中經(jīng)歷的疲勞。重載和周期性極端溫度會(huì)導(dǎo)致所有飛機(jī)都經(jīng)歷的疲勞。

如今，航空公司花費(fèi)大量時(shí)間和金錢來(lái)維護(hù)飛機(jī)——包括發(fā)動(dòng)機(jī)和風(fēng)扇葉片，它們會(huì)在一定次數(shù)的起飛和降落后進(jìn)行常規(guī)超聲波成像以尋找微裂紋。盡管如此，考慮到進(jìn)行徹底拆卸、檢查和維修所需的工作量，檢查之間可能還有數(shù)千次飛行。這些是需要判斷調(diào)用、無(wú)數(shù)外部工具和各種類型的診斷設(shè)備的人在環(huán)路密集型操作。但是明天的飛機(jī)呢？

數(shù)字雙胞胎(DT) 是一個(gè)很有前途的新技術(shù)概念，可以幫助工程師和技術(shù)人員比以往任何時(shí)候都更了解飛機(jī)及其子系統(tǒng)的物質(zhì)條件。新一代紅外線和超聲波傳感器的安裝工作正在進(jìn)行中，它們可以檢測(cè)微裂紋，同時(shí)還能承受發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)的惡劣條件。利用支持新興物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 的功能和概念，機(jī)載傳感器將通過(guò)導(dǎo)電數(shù)字線程向其 DT 提供無(wú)與倫比的數(shù)據(jù)點(diǎn)，而無(wú)需人工干預(yù)。

DT 如何提高運(yùn)輸安全性的例子可能是無(wú)限的。例如，將大量新數(shù)據(jù)點(diǎn)與巨大的處理能力相結(jié)合，DT 可以：

通過(guò)將相對(duì)較慢的人員從診斷機(jī)器的最關(guān)鍵方面移除，減少執(zhí)行拆卸檢查所需的時(shí)間。

讓技術(shù)人員有更多時(shí)間花在實(shí)際問(wèn)題上，而不是通過(guò)檢查清單來(lái)檢查每種可能的故障模式。減少檢查時(shí)間對(duì)業(yè)務(wù)有利，如果它能使飛機(jī)更安全，那么這對(duì)每個(gè)人都是雙贏的。

不僅可以根據(jù)來(lái)自被檢查系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，還可以根據(jù)機(jī)隊(duì)中所有飛機(jī)的集體數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測(cè)。能夠比較數(shù)據(jù)集，尋找數(shù)據(jù)中的常見(jiàn)異?；颡?dú)特的異常值，并以現(xiàn)代計(jì)算的速度這樣做，可以為更主動(dòng)的系統(tǒng)安全提供更多好處。

啟用對(duì)所有事物的預(yù)測(cè)性“假設(shè)”分析，從將不同的組件換成類似的組件，到查看更改維護(hù)計(jì)劃如何影響材料條件。模擬將在 DT 上運(yùn)行，因?yàn)樗鼤?huì)根據(jù)來(lái)自真實(shí)世界條件的實(shí)時(shí)系統(tǒng)的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)微調(diào)。這對(duì)于更好的預(yù)測(cè)來(lái)說(shuō)意義重大。

通過(guò)交叉引用系統(tǒng)數(shù)據(jù)來(lái)確定檢查的優(yōu)先級(jí)，例如維護(hù)歷史記錄、安裝的組件庫(kù)存、周圍操作環(huán)境以及來(lái)自現(xiàn)役車隊(duì)的機(jī)載診斷。

DT 使工程師和技術(shù)人員能夠通過(guò)快速?gòu)恼麄€(gè)系統(tǒng)隊(duì)列中提取數(shù)據(jù)并以迄今為止無(wú)法看到的方式尋找趨勢(shì)，從而做出更好、更明智的決策。工程師和技術(shù)人員可以在真實(shí)世界數(shù)據(jù)可以加強(qiáng)的超精確模擬中，對(duì)假設(shè)場(chǎng)景進(jìn)行數(shù)百萬(wàn)次的模擬，而不會(huì)對(duì)真實(shí)系統(tǒng)或人類生命造成任何威脅。利用人工智能 (AI) 快速梳理原始數(shù)據(jù)將消除挖掘數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)時(shí)的人為錯(cuò)誤，從而提高安全性。然后，人類可以將注意力轉(zhuǎn)移到更高層次的分析和決策角色上。

技術(shù)可能永遠(yuǎn)無(wú)法消除交通或其他活動(dòng)中涉及的風(fēng)險(xiǎn)，但這不應(yīng)該阻止我們將其作為目標(biāo)。通過(guò)以過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)并利用新技術(shù)，我們可能會(huì)幸運(yùn)地避免一場(chǎng)悲劇。消除一場(chǎng)悲劇就足夠了。如需更多信息，請(qǐng)查看Mouser 的Methods eZine on Digital Twinning。

審核編輯黃昊宇