AI在飞行器设计空间探索中的应用

编者按：前一阵子太忙了，各方面极限自我压榨，终于能喘口气儿了。堆积了一些题材，可以慢慢开始销账了。

航空航天装备作为典型的高端复杂产品，具有多学科深度耦合、设计参数维度高、可靠性要求严苛、研发周期长且成本高昂的显著特征。一架现代民用飞机的研发涉及气动、结构、动力、航电、机电等数十个学科领域，包含数百万个零部件，其设计空间往往存在数百万乃至数十亿种可能的参数组合。传统的“单点设计”模式依赖工程师的经验选取少数几个设计方案进行迭代优化，不仅难以全面探索设计空间中的最优解，还容易在研发后期暴露出设计缺陷，导致设计变更成本呈指数级增长。据统计，航空航天产品研发成本的80%在概念设计阶段就已被锁定，而后期的设计修改成本是早期的100倍以上。在此背景下，设计空间探索（Design Space Exploration, DSE）与前置工程（Front-loaded Engineering）成为航空航天工业实现研发模式转型、缩短产品上市周期、提升设计质量的核心技术路径。

设计空间探索是指在系统实现之前，对所有可能的设计备选方案进行系统性分析与评估的工程活动，其核心目标是通过对设计参数与性能指标之间映射关系的全面刻画，帮助工程师深入理解设计问题的本质，识别最优设计区域并支持多目标决策。DSE的应用贯穿于产品研发的全生命周期，在快速原型阶段，它能够自动生成大量设计原型并通过仿真分析评估其性能，帮助工程师快速验证设计概念；在优化设计阶段，它通过量化不同设计方案的性能差异，逐步淘汰劣质方案，筛选出具有潜力的设计候选集；在系统集成阶段，它能够自动搜索满足所有全局约束的合法装配与配置方案，解决多组件集成中的兼容性问题。然而，高保真度的数值仿真（如计算流体动力学CFD、有限元分析FEM）是评估设计方案性能的主要手段，单次仿真往往需要数小时甚至数天的计算时间。若对设计空间中的所有方案进行逐一仿真，其计算成本将达到天文数字，这成为制约大规模DSE应用的核心瓶颈。

为解决这一矛盾，代理建模（Surrogate Modelling）技术应运而生。代理建模的本质是基于有限的高保真仿真数据，构建一个能够近似模拟原仿真模型输入输出关系的数学模型，从而以极低的计算成本实现对任意设计点性能的快速预测。其核心思想可以用公式 ( f(x)=(x)+(x) ) 表示，其中 ( (x) ) 为代理模型的预测输出，( (x) ) 为预测误差。一个完整的代理建模流程包含四个关键步骤：首先是实验设计（Design of Experiments, DOE），即在设计变量空间中制定科学的采样方案，选取具有代表性的设计点；其次是数值仿真，对采样得到的设计点进行高保真仿真计算，获取对应的性能指标；然后是代理模型构建，基于仿真数据训练得到近似模型；最后是模型验证，通过独立的测试集评估代理模型的预测精度，若精度不满足要求则补充采样并重新训练。代理模型的出现使得大规模设计空间探索成为可能，它不仅能够显著降低计算成本，还能够帮助工程师发现设计参数之间的隐性关联，为设计决策提供更全面的依据。

图：代理建模示意

灵敏度分析（Sensitivity Analysis）是DSE中另一项关键技术，它用于研究设计输入参数的变化对输出性能指标的影响程度。通过灵敏度分析，工程师可以筛选出对性能影响最大的关键参数，降低设计空间的维度；可以对参数进行优先级排序，将研发资源集中于对性能影响显著的参数优化；还可以识别参数之间的交互作用，发现设计空间中值得深入探索的高价值区域。例如，在航空发动机涡轮叶片的设计中，通过灵敏度分析可以发现叶片厚度、前缘半径、后缘角度等参数对气动效率和结构强度的影响权重，从而指导工程师有针对性地进行设计优化。

前置工程理念的提出，进一步将DSE与代理建模技术的应用推向了产品研发的最前端。前置工程强调在产品研发的早期阶段投入更多资源，通过系统性的设计探索与知识积累，尽可能早地发现并解决设计问题，从而避免后期昂贵的设计变更。其核心思想是“将问题解决在发生之前”，通过构建可复用的工程知识体系和自动化的设计分析流程，实现设计知识的沉淀与传承。知识工程（Knowledge Based Engineering, KBE）是实现前置工程的重要方法论，其中MOKA（Methodology for Knowledge Based Engineering Applications）方法通过标准化的知识捕获、表示与重用流程，将工程师的经验知识转化为可执行的计算机程序，实现设计与分析过程的自动化。

欧盟ITEA3计划资助的DEFAINE（Design Exploration Framework based on AI for froNt-loaded Engineering）项目正是在这一背景下启动的，其核心目标是构建一个基于人工智能的设计探索框架，将AI技术与KBE、DSE技术深度融合，实现航空航天产品的前置工程。该项目联合了瑞典林雪平大学、代尔夫特理工大学、查尔姆斯理工大学等学术机构，以及GKN航空航天、萨博、ParaPy等工业界伙伴，旨在通过对AI方法与工具的系统性研究，解决航空航天设计空间探索中的计算效率与决策支持问题。

DEFAINE框架的核心逻辑是：首先构建灵活可配置的多学科工程工作流，基于分布式计算基础设施自动执行大规模设计探索；然后利用AI技术对生成的设计数据进行分析，挖掘其中隐含的设计规则与知识；最后将挖掘得到的知识反馈回框架，优化设计搜索过程，形成“设计-分析-知识-优化”的闭环。通过这一框架，工程师可以在项目正式启动之前，就针对给定的需求集生成预优化的设计方案，从而大幅缩短研发周期，提升设计质量。

集基设计（Set-based Design, SBD）是前置工程与DSE相结合的典型设计范式，它与传统的单点设计模式形成鲜明对比。集基设计强调在设计过程中尽可能长时间地保持设计选项的开放性，同时探索多个可行的设计方案，随着设计的推进和需求的明确，逐步缩小设计范围，最终收敛到最优解。这种设计范式特别适用于具有高度创新性、不确定性和严格交付期限的航空航天产品研发，它能够有效降低设计风险，提高设计方案的鲁棒性。交易空间（Tradespace）探索则是集基设计的核心技术手段，它通过构建由设计变量和性能指标张成的多维空间，将所有可行的设计方案映射为空间中的点，通过对这些点的聚类分析与可视化，识别出具有相似性能特征的设计集群，从而支持工程师在多个相互冲突的目标（如重量、成本、性能）之间进行权衡决策。

航空航天工业对DSE的迫切需求，推动了人工智能方法在代理建模、决策支持、数据分析和模型可解释性等领域的快速发展。DEFAINE项目基于工业伙伴的实际需求，对当前适用于航空航天设计空间探索的AI方法进行了系统性的梳理与评估，其中代理建模是核心技术方向，其发展水平直接决定了DSE的效率与精度。不同的代理建模方法具有不同的适用场景和优缺点，工程师需要根据设计问题的复杂度、数据量的大小、非线性程度以及对可解释性的要求，选择合适的方法。

传统代理建模方法

多项式响应面与线性回归是最早也是最基础的代理建模方法。多项式响应面通过构造设计变量的多项式函数来近似输入输出之间的映射关系，线性回归则是其最简单的形式。这类方法的优点是模型结构简单、计算效率高、物理意义明确，特别适用于低维度、低模态、数据获取成本较低的问题，并且在样本量较小时也能取得较好的效果。然而，多项式响应面的局限性也十分明显，它难以拟合高度非线性和高维度的函数关系，对于复杂的航空航天设计问题往往精度不足。例如，Yolanda等人在紧凑型液体火箭径向涡轮的多目标优化研究中，使用多项式响应面构建了代理模型，成功识别了可行设计空间，并使涡轮效率提升了5%。但该研究也指出，多项式响应面仅适用于相对简单的设计问题，对于更复杂的非线性问题需要采用更先进的方法。

克里金（Kriging）方法是目前航空航天领域应用最广泛的代理建模方法之一。它是一种基于地质统计学的插值方法，通过假设未知函数是一个随机过程，利用已知样本点的协方差结构来预测未知点的函数值。克里金方法的核心优势在于它能够有效表示高度非线性和多维的函数关系，并且不仅能够给出预测值，还能够给出预测的不确定性估计，这对于自适应实验设计和优化算法的设计具有重要意义。克里金方法有多种变体，包括普通克里金、通用克里金和简单克里金，分别适用于不同的随机过程假设。然而，克里金方法也存在一些局限性：首先，协方差函数的选择对模型精度有显著影响，需要具备一定的专业知识；其次，克里金模型的构建涉及全局优化过程，计算复杂度较高，当样本量较大时，训练时间会显著增加；最后，克里金方法对数据中的噪声比较敏感，需要对数据进行预处理。

径向基函数（RBF）是另一类常用的非线性代理建模方法，它通过将输入空间映射到高维特征空间，然后在高维空间中进行线性回归来实现非线性拟合。RBF方法的优点是能够很好地处理高阶非线性问题，模型结构简单，训练速度快。

Benaouali等人在飞机机翼的高保真多学科优化研究中，采用RBF方法构建了代理模型，集成了SIEMENS NX、ICEM CFD、ANSYS FLUENT、MSC.PATRAN和MSC.NASTRAN等商业软件，实现了机翼几何建模、网格划分、流场计算和结构分析的全流程自动化。

该研究表明，RBF方法能够有效降低高保真仿真的计算成本，支持高效的多学科优化。然而，目前学术界对于RBF方法与其他代理建模方法的优劣尚无定论，其性能在很大程度上取决于具体的应用场景和数据特征。

支持向量回归（SVR）是基于支持向量机（SVM）的回归方法，它通过在特征空间中寻找一个最优超平面，使得样本点到超平面的偏差最小。SVR的核心优势在于它能够处理连续和分类数据，并且通过核函数的引入，能够近似非常复杂的非线性函数关系。

Cheng等人在航空发动机涡轮盘非圆形通风孔的结构优化研究中，提出了一种改进的支持向量回归（ISVR）方法，该方法能够从现有数据库中提取被忽略的有价值信息，构建更精确的代理模型。研究结果表明，与传统的SVR和基于有限元的优化方法相比，ISVR方法的计算效率提升了92%，同时取得了更好的优化效果。这一研究为解决航空航天工程中数据有限情况下的代理建模问题提供了新的思路。

基于树的集成学习方法

决策树与随机森林是近年来在航空航天DSE中受到越来越多关注的代理建模方法。决策树通过递归地将设计空间划分为多个子区域，每个子区域对应一个简单的预测模型，从而实现对复杂函数的近似。随机森林则是由多棵决策树组成的集成模型，通过对多棵树的预测结果进行平均，降低了单棵决策树的过拟合风险，提高了模型的泛化能力。基于树的集成学习方法具有一系列独特的优势：首先，它们能够处理所有类型的数据，包括连续型、离散型和分类型数据；其次，它们对非线性、高维度和小样本数据具有良好的适应性；最重要的是，它们具有天然的可解释性，能够通过提取“如果-那么”规则来解释模型的预测行为，这对于需要工程师理解设计原理的航空航天工程应用至关重要。

Dasari等人在涡轮后结构的设计空间探索研究中，系统比较了M5P树、随机森林、线性回归和SVR四种方法的性能。研究结果表明，随机森林在非线性、高维度和小样本数据集上表现最优。该研究展示了随机森林在DSE中的三个核心应用：一是构建代理模型，快速预测大量设计样本的性能指标，减少高保真仿真的次数；二是进行参数重要性分析，量化不同设计参数对性能指标的影响程度，从而筛选关键参数，降低设计空间的维度；三是提取决策规则，帮助工程师理解代理模型的预测逻辑，发现设计参数与性能之间的隐性关系。例如，通过随机森林提取的规则可以明确指出“当叶片厚度大于某一值且前缘半径小于某一值时，气动效率将显著下降”，这类规则对于工程设计具有直接的指导意义。

多自适应回归样条（MARS）是另一种基于样条函数的非线性代理建模方法，它通过将输入空间划分为多个区间，在每个区间内使用线性或低次多项式函数进行拟合，然后将这些分段函数组合起来形成全局模型。MARS方法特别适用于具有分段线性特征的数据，同时也能够处理一定程度的非线性问题。其主要优点是模型精度高、计算成本低，并且能够自动识别变量之间的交互作用。然而，MARS方法仅适用于回归任务，对于分类问题无能为力。

神经网络与降维方法

人工神经网络（ANN）是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型，它由大量的神经元通过连接组成，能够通过学习数据中的模式来实现复杂的函数映射。ANN具有强大的非线性拟合能力，能够近似任意复杂的连续函数，因此被广泛应用于代理建模领域。多层感知器（MLP）是最常用的ANN结构，它由输入层、多个隐藏层和输出层组成，通过反向传播算法进行训练。然而，ANN在航空航天DSE中的应用也面临着一些挑战：首先，ANN需要大量的训练数据才能达到较高的精度，而航空航天领域的高保真仿真数据往往非常昂贵且稀缺；其次，ANN是典型的“黑箱”模型，其内部的决策过程难以解释，这对于需要高可靠性和可追溯性的航空航天工程应用是一个重要的障碍；最后，ANN的设计和训练需要大量的经验和试错，包括网络结构的选择、超参数的调优等，增加了应用的难度。

奇异值分解（SVD）是一种经典的线性代数方法，也是最早被用于机器学习的算法之一，其主要应用是降维和数据压缩。在DSE中，SVD通过将高维的设计参数矩阵分解为三个低秩矩阵的乘积，提取出数据中的主要特征，从而将高维设计空间映射到低维的特征空间。研究表明，在5%的误差范围内，SVD通常可以将设计空间的维度降低约50%，从而大幅减少代理建模的计算量和数据需求。Krus等人将SVD应用于航空发动机和飞机的统计建模，利用历史设计数据构建了能够关联发动机尺寸、重量、推力、耗油率等性能指标的高精度代理模型。此外，SVD还可以用于评估现有参数化方法的合理性，通过比较参数化参数与SVD提取的主成分之间的相关性，优化参数化方案。主成分分析（PCA）是与SVD密切相关的降维方法，它通过旋转坐标系，将原始变量转换为一组互不相关的主成分，从而实现数据的降维和去相关。

可解释代理模型与决策支持

随着AI技术在航空航天DSE中的深入应用，模型的可解释性问题变得越来越突出。航空航天产品的设计直接关系到飞行安全，工程师不仅需要知道“什么是最优设计”，更需要知道“为什么这是最优设计”。因此，开发可解释的代理模型成为当前研究的热点方向。除了前面提到的基于树的集成学习方法和MARS方法之外，贝叶斯网络也是一种具有良好可解释性的代理建模方法。贝叶斯网络基于概率图模型，能够直观地表示变量之间的因果关系和依赖关系，并且能够处理数据中的噪声和不确定性。它特别适用于存在大量不确定性因素的早期概念设计阶段，能够为工程师提供基于概率的决策支持。

人工智能方法在航空航天设计空间探索中的落地应用，离不开成熟、高效的工具链支持。当前，航空航天领域已经形成了“商业工程软件+AI开源库+专用设计探索平台”的混合工具生态，不同的工具在设计流程中承担着不同的角色，相互配合实现从设计建模、仿真分析、代理建模到优化决策的全流程自动化。DEFAINE项目对当前主流的编程语言、AI库和商业工具进行了全面的调研与评估，为工业界选择合适的工具提供了指导。

核心编程语言

编程语言是实现AI算法和构建工具链的基础，不同的编程语言具有不同的特点和适用场景。从理论上讲，几乎所有的编程语言都可以用于AI和神经网络的开发，但在工程实践中，以下几种语言得到了最广泛的应用。

Python是目前AI和机器学习领域最流行的编程语言，其优势在于拥有极其丰富的第三方库和生态系统，语法简洁易懂，开发效率高。Python不仅支持各种AI算法的快速实现，还能够方便地与商业工程软件进行集成，因此成为航空航天领域AI驱动DSE的首选语言。除了Python之外，MATLAB在工程界也拥有广泛的用户基础，它提供了大量的工具箱，涵盖了数值计算、数据分析、可视化、深度学习等多个领域，特别适合工程师进行快速原型开发和算法验证。MATLAB的优势在于其强大的矩阵运算能力和与工程问题的高度契合性，许多航空航天工程师都具有MATLAB的使用经验。

Julia是近年来快速崛起的高性能科学计算语言，它兼具Python的易用性和C/C++的性能，特别适用于计算密集型的科学计算和机器学习任务。Julia的MLJ工具箱提供了统一的接口，支持超过160种机器学习模型的选择、调优、评估和比较；NeuralPDE.jl则专门用于求解偏微分方程，为基于物理的机器学习提供了强大的支持。虽然Julia目前的生态系统还不如Python和MATLAB成熟，但其在高性能计算方面的优势使其在航空航天DSE领域具有广阔的应用前景。

此外，Java、C#、R、C/C++等语言也在特定场景中得到了应用。Java具有良好的跨平台性和稳定性，适合开发大型企业级应用；R语言在统计分析和数据可视化方面具有独特的优势；C/C++则用于开发对性能要求极高的核心算法和底层库。

开源AI与代理建模库

开源库是AI技术快速发展的重要驱动力，它们为工程师提供了现成的算法实现，避免了重复造轮子，大幅降低了AI技术的应用门槛。

在Python生态系统中，TensorFlow和PyTorch是最主流的深度学习框架，它们提供了灵活的神经网络构建和训练接口，支持GPU加速，能够处理大规模的数据集和复杂的神经网络模型。Scikit-learn是一个功能全面的机器学习库，它提供了包括分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理在内的各种机器学习算法，其接口统一、文档完善，特别适合初学者和快速原型开发。SMT（Surrogate Modeling Toolbox）是专门为代理建模开发的Python库，它实现了包括克里金、径向基函数、多项式响应面、随机森林在内的多种代理建模方法，并且支持梯度计算和自适应实验设计，是航空航天DSE领域的重要工具。此外，Pandas用于数据处理和分析，Matplotlib用于数据可视化，Anaconda则提供了便捷的Python环境管理和包管理功能。

在Julia生态系统中，MLJ工具箱是机器学习的核心工具，它采用模块化设计，支持多种模型的组合和比较，并且能够自动处理数据预处理和模型调优。NeuralPDE.jl基于神经网络求解偏微分方程，能够将物理约束融入到机器学习模型中，提高模型的泛化能力和物理一致性，这对于基于物理的代理建模具有重要意义。

Weka是用Java语言开发的开源机器学习软件，它提供了图形用户界面和命令行接口，包含了数据预处理、分类、聚类、回归和可视化等功能。Weka的优势在于其易用性和丰富的教程资源，适合没有编程经验的工程师使用。近年来，Weka还增加了深度学习模块，支持神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和LSTM等模型。

R语言拥有大量的统计和机器学习包，如caret、randomForest、e1071等，特别适合进行统计分析和数据挖掘。RStudio和Jupyter Notebook为R语言提供了友好的开发环境，支持交互式编程和文档生成。

商业设计探索与集成平台

商业工具在航空航天工业中占据着主导地位，它们提供了成熟、稳定的解决方案，并且经过了大量工程实践的验证。

ParaPy是一款基于Python的知识工程和设计自动化平台，它允许工程师将设计知识编码为可执行的规则，实现几何模型、分析模型和制造模型的自动生成。ParaPy能够与主流的CAD/CAE软件（如CATIA、NX、ANSYS）进行集成，支持多学科设计优化和设计空间探索。在GKN福克航空结构公司的应用中，ParaPy被用于自动生成活动面的几何、成本和重量模型，大幅提高了FEM分析的更新速度。

Optimus是一款专业的流程集成与设计优化平台，它能够将不同的工程软件（如CAD、CAE、CAM）集成到统一的工作流中，实现设计、仿真和优化过程的自动化。Optimus提供了丰富的实验设计、代理建模和优化算法，包括混合整数规划、遗传算法、模拟退火等，支持单目标和多目标优化。GKN福克航空结构公司和GKN福克埃尔莫公司都广泛使用Optimus进行响应面建模和设计优化。

PACElab是专门为飞机概念设计开发的软件平台，它提供了飞机气动、结构、动力、重量、性能等多个学科的分析模块，支持飞机总体方案的快速评估和设计空间探索。萨博公司使用PACElab开展飞机概念设计阶段的DSE工作，结合MATLAB开发的自定义功能，实现了技术评估和不确定性管理。

MathWorks的MATLAB和Simulink不仅是编程语言和开发环境，也是一个完整的工程计算平台。MATLAB提供了一系列专业的工具箱，如深度学习工具箱、统计与机器学习工具箱、神经网络工具箱、强化学习工具箱等，能够支持从数据预处理、模型训练到部署的全流程。在2021年Gartner发布的数据科学与机器学习平台魔力象限中，MathWorks被评为领导者，其在工程界的影响力可见一斑。

工具链集成策略

航空航天DSE是一个多学科、多工具协同的过程，单一的工具无法完成所有的任务，因此工具链的集成至关重要。一个典型的AI驱动DSE工具链通常包括以下几个环节：首先，通过CAD软件进行参数化几何建模；然后，将几何模型导入CAE软件进行网格划分和高保真仿真；接着，利用AI库构建代理模型，对仿真数据进行分析和建模；最后，使用优化算法在代理模型上进行设计空间探索，找到最优设计方案。

为了实现这些环节的自动化和无缝衔接，通常采用脚本编程和应用程序接口（API）的方式将不同的工具集成起来。例如，Benaouali等人开发的机翼多学科优化框架，通过MATLAB脚本调用SIEMENS NX的API生成几何模型，调用ICEM CFD的API进行网格划分，调用ANSYS FLUENT的API进行流场计算，调用MSC.PATRAN和MSC.NASTRAN的API进行结构分析，最后在MATLAB中构建RBF代理模型并执行优化算法。这种集成方式能够充分发挥不同工具的优势，实现全流程的自动化，大幅提高设计效率。

航空航天工程设计空间探索是应对复杂产品研发挑战、实现前置工程的核心技术手段，而人工智能技术的引入为解决DSE中的计算效率瓶颈和决策支持问题提供了革命性的解决方案。DEFAINE项目通过对工业实践现状和学术前沿的系统性研究，明确了AI在航空航天DSE中的核心应用方向，即通过代理建模技术替代高保真仿真，实现大规模设计空间的高效探索；通过数据分析和可解释AI技术，为工程师提供更智能的决策支持。

从工业实践来看，欧洲航空航天工业已经在发动机部件、航空结构件、EWIS和飞机概念设计等领域开展了广泛的DSE与AI技术应用，取得了显著的成效。GKN、萨博等领先企业已经建立了基于KBE和流程集成的自动化设计平台，应用了多项式响应面、克里金、随机森林等多种代理建模方法，实现了设计效率的大幅提升。然而，当前的应用也存在一些不足：不同AI方法的适用性缺乏系统性的评估；代理模型的可解释性不足，难以满足工程设计对透明度的要求；小样本学习问题仍然突出，高保真仿真数据的稀缺限制了深度学习等方法的应用；工具链的集成度不高，不同软件之间的数据交换和流程协同存在障碍。

从技术前沿来看，代理建模技术已经形成了从传统的多项式响应面、克里金到基于树的集成学习、神经网络的完整方法体系，不同方法各有优劣，适用于不同的应用场景。其中，基于树的集成学习方法因其良好的非线性拟合能力和天然的可解释性，在航空航天DSE中展现出了巨大的潜力；SVD等降维方法则为解决高维设计空间问题提供了有效的手段。未来，AI驱动DSE技术的发展将主要集中在以下几个方向：一是可解释人工智能（XAI）的应用，开发能够提供清晰决策依据的代理模型，解决“黑箱”问题；二是小样本与主动学习技术，通过智能采样和数据增强，减少对高保真仿真数据的依赖；三是多智能体协同设计探索，利用多个智能体的分工与协作，实现更复杂的多学科设计空间探索；四是数字孪生与DSE的深度融合，利用数字孪生提供的实时运行数据，不断更新和优化代理模型，实现产品全生命周期的设计优化；五是集基设计与AI的结合，利用AI技术自动识别和管理设计集，提升集基设计的效率和自动化水平。

GKN航空航天瑞典公司作为全球领先的航空发动机部件供应商，其DSE应用主要集中在发动机结构部件的多学科设计优化领域，涉及气动性能、固体力学和可制造性三个核心学科。该公司通过参数化设计、CAD自动化和KBE技术构建了多学科集成平台，实现了设计、仿真与分析过程的自动化。在设计早期阶段，GKN航空航天瑞典公司采用集基设计方法，首先生成广泛的设计备选方案集，然后通过DSE分析需求变化对设计方案的影响，随着项目的推进和需求的成熟，逐步淘汰不可行的方案。此外，DSE技术还被用于局部设计概念的灵敏度分析和非一致性问题的评估。在AI技术应用方面，该公司已经积累了基于代理建模和灵敏度分析的实践经验，应用的方法包括线性回归、多自适应回归样条（MARS）、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）。同时，深度学习技术也在生产数据分析中得到了成功应用，例如利用TensorFlow模块进行图像识别，自动检测制造过程中的产品缺陷。然而，该公司也指出，目前对于不同AI方法的优缺点及其在航空航天设计中的适用性还缺乏系统性的分析，这也是DEFAINE项目重点解决的问题之一。通过DEFAINE项目，GKN航空航天瑞典公司希望进一步明确AI技术的应用场景，提升多学科设计优化的效率，强化其在轻量化设计领域的核心竞争力。

GKN福克航空结构公司是全球领先的航空结构件供应商，其将DSE视为推动工程设计模式从“单点设计”向“基于灵敏度/梯度的多维设计”转变的核心技术。该公司认为，只有通过对设计空间中大量点的分析，工程师才能全面理解产品设计空间与需求空间之间的映射关系，而这一目标的实现离不开高度自动化的工程流程和AI技术的支持。目前，DSE技术在GKN福克航空结构公司已经得到了一定规模的应用，公司计划进一步扩大其应用范围和深度，使其成为工程师的标准工具集。在AI技术应用方面，该公司主要聚焦于工业级应用，而非基础研究，应用形式主要包括三类：专家系统/KBE系统、优化与搜索算法、基于机器学习的响应面建模。公司广泛使用商业工具来支持这些应用，例如ParaPy KBE系统用于自动生成几何模型、成本模型和重量模型，实现FEM分析的快速更新；Optimus流程集成与设计优化平台用于构建响应面模型、执行优化算法和开展贸易研究。

GKN福克航空结构公司已经将AI与DSE技术成功应用于多个飞机项目中，取得了显著的成效。例如，利用Optimus的响应面方法（RSM）和DSE技术，基于实际数据构建了自顶向下的重量估算模型；利用混合整数规划优化算法解决了非连续设计变量的尺寸优化问题；利用径向基函数和克里金方法构建强度许用值模型，解决了试验数据有限的问题。在实际应用中，该公司通常采用“代理模型优化+高保真验证”的混合策略：首先基于自适应实验设计构建代理模型，然后在代理模型上执行优化算法找到最优解，最后在最优解附近使用原生工具进行高保真优化。这种策略在保证优化精度的同时，大幅降低了计算成本。然而，该公司也面临着一些挑战：非技术层面，新技术在企业内部的推广和员工的专业技能培训是主要障碍；技术层面，KBE应用的鲁棒性、开发时间和部署难度有待提升，现有优化算法对于非连续设计变量的计算效率仍然较低。通过DEFAINE项目，GKN福克航空结构公司计划优化KBE系统的配置与部署流程，提升响应面建模和搜索方法的效率，实现Optimus工作流的自动化构建。公司期望AI技术能够帮助其从大规模设计数据中快速发现设计解决方案和设计模式，并向工程师呈现最关键的信息，从而提升工程服务的质量和效率，拓展市场空间。

GKN福克埃尔莫公司专注于航空电气布线互联系统（EWIS）的设计与制造，其DSE应用主要集中在EWIS的自动化设计优化领域。目前，该公司的优化与贸易研究主要在子组件层面开展，通过局部EWIS优化模块实现线束的自动布线、零件选型和连接器布置。例如，利用Python的networkx库提供的图算法，实现飞机内部信号的最优路径规划；开发专用算法实现线束零件的最优组合和连接器上触点的最优排列。虽然更全面的全局EWIS设计空间探索尚未实施，但公司已经积累了使用商业平台（如Optimus）和开源工具（如RCE、Python DSE库）的经验。在AI技术应用方面，GKN福克埃尔莫公司目前仍处于起步阶段，仅通过培训和原型开发掌握了基础知识，尚未在成熟产品中应用机器学习技术。

通过DEFAINE项目，GKN福克埃尔莫公司计划将DSE与AI技术深度融合到EWIS的前置工程流程中。具体而言，公司将利用DSE技术生成大量设计方案并填充到设计数据库中，为前置工程提供数据基础；利用智能实验设计算法，根据设计参数与输出性能之间的相关性，自适应地选择设计点进行仿真，提高采样效率。在AI应用方面，公司期望利用AI算法实现前置设计结果的智能匹配，即根据给定的输入参数从大规模设计数据库中快速找到最相似的设计方案；利用数据分析技术解决早期概念设计阶段输入数据缺失的问题，生成合理的性能估算。这些技术的应用将使GKN福克埃尔莫公司能够向飞机原始设备制造商（OEM）提供独特的EWIS架构设计服务，同时提升现有EWIS设计能力，为市场提供更轻、更便宜的线束产品。此外，公司还计划将这些技术拓展到城市空中交通（UAM）和短途电动飞行器等新兴市场。

萨博公司作为全球知名的航空航天与防务企业，其DSE应用主要集中在飞机概念设计阶段。萨博公司认为，高效的DSE是未来产品开发的必要条件，它能够确保未来产品对需求变化具有足够的弹性，并为客户提供最具价值的解决方案。该公司已经开发并应用了基于DSE的未来飞机技术评估方法，实践表明，高效的结果可视化与探索能力是从海量设计数据中获取洞察的关键。为了支持DSE的应用，萨博公司大力发展自动化设计流程，并与林雪平大学等学术机构合作，积累了丰富的DSE方法与设计自动化知识。目前，萨博公司主要使用PACElab工具的内置功能开展飞机概念设计阶段的DSE，同时在MATLAB环境中开发了实验设计、不确定性管理和代理建模的相关功能。基于回归分析的重量估算方法和代理模型已经在实际项目中得到了应用，但数据的可访问性和知识产权限制是制约其发展的重要因素。

在AI技术应用方面，萨博公司在飞机预设计和系统设计部门主要将AI用于代理建模和回归分析，其他AI技术尚未在该领域得到广泛应用。公司对AI技术的核心需求集中在三个方面：一是开发更高效的代理模型，作为传统代理模型的替代方案，解决离散选择随机模型中传统代理模型适用性差的问题；二是利用AI技术提升设计空间探索的效率，支持大规模设计空间的快速搜索；三是利用AI技术提供更智能的决策支持，帮助工程师从复杂的设计数据中提取关键信息。通过DEFAINE项目，萨博公司计划将项目成果集成到现有的开发方法和工具链中，提升飞机概念设计的效率和质量。公司认为，基于前置工程的高效飞机概念设计能力是保持市场竞争力的关键，AI技术的应用将通过扩大设计空间探索的规模和提升分析的保真度，实现设计的持续改进。

全文完

航天飞行器仿真建模平台的应用

基于本体与语义网技术的知识表示：赋能系统工程中的增强智能与人工智能

数智化工程中的数字孪生描述体系与实现方法

语义之锚：航天系统工程的数字化深水区与自主建模语言的突围

面向控制论系统开发的跨学科模型驱动设计方法

通过基于模型的系统工程方法实现数字孪生的落地应用

工业软件“深度”赛道：工业领域特定语言（IDSL）

软件语言工程：百年演进与全球竞争——谁在定义数字世界的“元规则”？

500+经典：夯实系统工程专业知识基础

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