数字孪生驱动发动机换气系统优化

航空重油活塞发动机在中小型功率级别的通用航空飞行器和无人机中具有广阔的应用前景。顶置气门二冲程航空重油活塞发动机作为新型活塞发动机的一种，具有润滑油消耗少、可与四冲程发动机共享制造工艺等优点，近年来成为了国内外航空发动机团队的重点研发对象。然而，新型顶置气门结构给航空重油活塞发动机换气系统的设计、制造和性能优化等方面带来了诸多新的挑战。一方面，顶置气门换气结构的传动机构因引入多个新部件（如气门、摇臂等）而变得非常复杂，这些新部件的设计、制造与装配需同时满足航空发动机轻量化和高安全性的要求，系统结构装配后的传动与密封性能往往不尽如人意，相关制造和工艺过程急需合理规划，并进行数据实时地记录与反馈、制造工艺方案的迭代优化，尽可能地实现智能制造。另一方面，顶置气门换气结构新引入了多个不确定的系统参数，使气门正时的参数自由度变大，因而增加了多目标性能优化的难度。目前国外对于该系统参数的多目标优化大多依赖反复试验，耗费大量时间和成本，或者建立发动机虚拟性能仿真模型，但因缺乏实时试验数据的反馈与修正，性能模型的准确性有待提高。因此，针对顶置气门二冲程航空重油活塞发动机换气系统的设计、制造和性能，探索快速有效的优化方法极具挑战。

在工业4.0和智能制造的背景下，数字孪生技术以数字化的方式建立物理实体的多维动态虚拟模型来仿真真实环境中的属性、行为和性能等。数字孪生模型的实时迭代优化属性为航空重油活塞发动机换气系统的开发提供了新的技术途径。基于真实世界和虚拟世界的信息物理深度融合特性及迭代优化协同机制，发动机换气系统设计、制造和性能的快速有效优化将得以实现。