Engineering Technology Development

民用客机首飞是型号研制过程中最关键的里程碑之一,其高风险性、高复杂性和高成本性对飞行安全和项目进度构成严峻挑战。传统试飞方法依赖经验判断与离线数据分析,难以实现对潜在风险的早期预警与动态干预。本文提出一种基于数字孪生(DigitalTwin,DT)技术的民用客机首飞风险预测与试飞数据实时校验新方法。首先,构建涵盖气动、结构、航电、飞控等多物理场耦合的高保真度飞机数字孪生体；其次,融合历史试飞数据、仿真模型与实时遥测信息,建立动态更新的风险预测模型；再次,设计基于模型-数据双驱动的试飞数据实时校验机制,实现对异常数据的自动识别与修正建议；最后,通过某型国产支线客机首飞任务的仿真验证,证明所提方法在提升首飞安全性、缩短试飞周期、降低试飞成本方面具有显著优势。本研究为民用航空器智能化试飞体系构建提供了理论支撑与技术路径。