Scienty

Традиционный подход к определению характеристик летательных аппаратов основывается на физических экспериментах. Однако с развитием цифровых технологий происходит сдвиг в сторону численных испытаний. Вычислительные эксперименты обладают явным экономическим преимуществом и потенциально способны сократить сроки и стоимость разработки и сертификации летательных аппаратов (ЛА). Но какие риски несет вычислительный эксперимент? Почему он пока не может полностью заменить натурный? Что такое цифровые двойники? И способен ли искусственный интеллект пилотировать самолет самостоятельно? Об этом ― в интервью с начальником научно-исследовательского центра развития высокопроизводительных вычислений ФАУ «ЦАГИ», кандидатом технических наук Кириллом Сергеевичем Анисимовым.

— Вы руководите научно-исследовательским центром развития высокопроизводительных вычислений. Расскажите о ключевых направлениях деятельности центра.

— Основная цель центра — обеспечение цифровизации и цифровой трансформации института. В настоящее время есть четыре направления деятельности, в которых работает центр.

Первое — это создание собственного программного обеспечения (ПО) и поддержание инфраструктуры разработки и функционирования ПО, прежде всего прикладного, используемого при исследованиях и разработках института.

Второе направление — создание системы вычислительных испытательных стендов, когда физический эксперимент, будь то стендовый эксперимент на установках института или летный, заменяется вычислительным экспериментом с целью определения аэродинамических или других характеристик летательных аппаратов.

Третье направление — это решение задач оптимизации. Долгое время я руководил проектами по оптимизации, и эта задача стоит перед центром.

И четвертое направление — создание системы сквозной сертификации, которая бы объединяла системы стендовых, численных и натурных, летных испытаний.

— Расскажите подробнее о роли вычислительного эксперимента в цикле испытаний, может ли он заменить натурный эксперимент? 

— Согласно существующей нормативной документации, есть как натурные, так и вычислительные испытания. И если мы говорим об определении характеристик летательных аппаратов на этапе предварительного проектирования, как правило, это происходит за счет использования численных методов. Они имеют ряд преимуществ перед физическими методами исследования за счет существенного снижения трудозатрат и возрастания скорости проведения исследований.

Если мы говорим об испытаниях на этапе приемки изделия, то сейчас, к сожалению, актуален только физический эксперимент. Это во многом связано с консервативностью авиационной отрасли и сложностью введения новых подходов, а также с очень серьезными рисками, высокой ценой ошибки и недостаточно развитой в этом направлении нормативной документацией. То есть в настоящий момент фактически на этапе приемо-сдаточных испытаний численные методы принимаются крайне плохо.

Сегодня результаты численного моделирования применяются только в тех случаях, когда физический эксперимент провести невозможно. Например, при каких-то катастрофических воздействиях на аппарат. Но для большего числа случаев, когда физический эксперимент провести возможно, к сдаче принимаются исключительно результаты физического эксперимента.

— Вы сказали «к сожалению, физический эксперимент». Почему к сожалению? Какие альтернативы? 

— Альтернатива — численный эксперимент, то есть создание вычислительных испытательных стендов. Но основная проблема заключается в том, что подход должен быть разумным. В настоящее время предприятия очень разнородны по уровню цифровой зрелости. То есть для кого-то сейчас идет только начальный этап автоматизации или цифровизации, а какие-то предприятия — наиболее прогрессивные, передовые. Они уже говорят о цифровой сертификации. И при формулировке требований к самой цифровой сертификации существует два подхода. 

Первый, более консервативный, заключается в том, что под цифровой сертификацией подразумевается подготовка к серии физических испытаний. Модель с помощью численных испытаний проходит весь цикл испытаний для того, чтобы физические испытания с большей вероятностью провести с первого раза. Испытания же могут завершиться успехом или неудачей. Подчеркиваю: цикл физических испытаний остается полным.

Существует другой подход, когда существенную часть физических испытаний мы заменяем численным экспериментом, а физические испытания в этой части не проводим вовсе. И поскольку этот путь изменяет процесс принятия летательного аппарата в строй, он наиболее рискованный, но обещает самые большие выигрыши за счет сокращения сроков и стоимости сертификации летательного аппарата. Так как он наиболее рискованный, то требует очень аккуратного подхода в области нормативной базы, численных методов, методик их использования, унификации и относительно всей процедуры подготовки цифровых технологий. 

— Сейчас мы можем обеспечить эту замену? 

— Очень существенную роль играет следующий факт: говорим ли мы о риске потери летательного аппарата, материально-технической базы и каком-то ущербе или о человеческих судьбах?

Если мы говорим о пассажирской авиации, стоит понимать, что при любых авиационных происшествиях риску всегда подвергаются люди. В этой части наработанный базис в плане статистики, применения численных методов и развития нормативной документации, на мой взгляд, не готов к замене физических испытаний численными.

В таком случае я бы рассуждал о консервативном подходе, о котором мы упоминали ранее, чтобы готовить те или иные пассажирские суда к прохождению испытаний с первого раза. Есть очень хороший зарубежный пример, но не радужный: Boeing 737 MAX, достаточно нашумевшая история, когда фактически сертификация проводилась с помощью широкого применения цифровых технологий, а после крушения двух самолетов с пассажирами выяснилось, что не все ситуации были отработаны. На данный момент это наиболее яркий пример того, что цифровые технологии готовы не в должном объеме. 

Существует второе направление, когда мы рассматриваем летательные аппараты, авиационные происшествия с которыми далеко не всегда свидетельствуют об ущербе человеческим жизням. Это беспилотные летательные аппараты, особенно легкого класса. Даже падение небольшого коптера за очень редким исключением не приводит к каким-то травмам и человеческим жертвам. Если этот коптер эксплуатируется в малонаселенных зонах, если его масса невелика, он не несет на себе топливо и быстровоспламеняющиеся вещества, а скорость его полета невысока, то и ущерб невысок.

Для такого рода летательных аппаратов цифровая сертификация, на мой взгляд, — тот подход, которым стоит пользоваться. Сейчас же с точки зрения нормативной базы, если коптер весит более 30 кг, сертификация происходит по тем же правилам, что и для больших самолетов. 

ЦАГИ предпринял серьезные попытки, чтобы в отношении таких аппаратов применялась облегченная система сертификации. И действительно была проведена корректировка соответствующей нормативной документации. Первый летательный аппарат (БАС-200) прошел сертификацию по упрощенной схеме с применением цифровых методов.

— Что такое цифровые двойники, где они применяются?

— Существует ГОСТ по цифровым двойникам, согласно которому цифровой двойник — это набор компьютерных моделей, для которых установлены некие интеллектуальные связи между ним и реальным физическим объектом при его наличии. Нужно понимать, что технологии цифровых двойников развиваются достаточно бурно. Сейчас есть целый набор проектов, в которых прямо заложено в том или ином виде создание цифровых двойников. К этому можно относиться по-разному, но это реально происходит. И цифровые двойники — это то, что уже вошло в нашу жизнь. 

При этом есть существенные недостатки, заключающиеся в следующем. Когда мы говорим о цифровых двойниках, то в основном речь идет о компьютерных моделях, о математических моделях, но не об объекте как таковом.

На мой взгляд, самый большой эффект применения цифровых двойников заключался бы в том, чтобы помещать в них не только компьютерные и математические модели и всю цифровую информацию, но еще и реальные данные со стендовых и натурных испытаний. А самое главное — данные реальной эксплуатации, чтобы у нас была обратная связь от объекта в цифровом виде, чтобы мы и обогащали свои знания об объекте, и валидировали те модели, которые использовали при создании этого объекта, используем в настоящее время и будем использовать в дальнейшем при создании следующих объектов или модернизации текущего.

На мой взгляд, в этом ключе применение цифровых двойников наиболее перспективно.

— Как выглядит эта цифровая модель? 

— Есть целый набор занесенных в компьютер математических моделей объекта, включая его геометрические особенности, материалы, из которых этот объект создан, и законы его движения. Все это включается в комплекс программного обеспечения и, как правило, сопровождается программным обеспечением компьютерного моделирования, которое тоже зачастую включается в состав цифрового двойника.

При оценке характеристик этого объекта происходит компьютерное моделирование с целью получить характеристики этого объекта с точки зрения цифрового двойника. Существенным шагом вперед было бы восполнение информации, находящейся в цифровом двойнике, в части реальных данных, когда у нас есть сопоставление результатов этого компьютерного моделирования с реальными данными. 

Когда происходят испытания модели, например, в аэродинамической трубе, то фактически взаимодействуют три цифровых двойника: цифровой двойник модели, подвергающийся испытаниям, цифровой двойник испытательной установки и цифровой двойник среды, то есть воздуха, которым обтекается эта модель. 

За объект, как правило, отвечает конструкторское бюро, то есть организация, проектирующая тот или иной летательный аппарат. А вот за цифровой двойник установки и среды отвечаем мы с привлечением других институтов, институтов академии наук и т.д. Сейчас мы работаем над созданием вычислительных испытательных стендов — цифровых двойников наших экспериментальных установок.

У нас есть вся геометрия наших установок, куда включены знания об особенностях их работы, о материалах, из которых они сделаны. Сейчас мы собираем статистику применения, чтобы понимать, как проходят испытания в аэродинамической трубе или на испытательном стенде.

— Насколько цифровые двойники облегчают задачу? 

— На данном этапе мы не заменяем никакие физически исследования, а дополняем их, поэтому фактически проводим работу дважды: создаем и физическую модель, и цифровую.

Однако есть два аспекта. Во-первых, с помощью физических моделей мы валидируем численные методы, а с помощью численных методов производим некую корректировку, восполнение характеристик объектов, которые не можем воспроизвести в ходе физического эксперимента, а также лучше понимаем особенности испытаний. С помощью численного моделирования мы обогащаем знания об объекте.

Второй аспект: мы работаем в задел. Проводя и физические, и численные испытания, создаем прецеденты, в ходе которых можно наработать статистику и показать, что было бы, если бы мы применяли только численные методы. Можно сказать, что какие-то истории успешные, какие-то нет. Но так или иначе мы нарабатываем опыт и понимание того, что можно заменять численным методами, а что нельзя. 

— Где сейчас применяется искусственный интеллект и какие новые области применения вы видите? 

— Нельзя сказать, что технологии искусственного интеллекта новые. Но за последние несколько лет произошло его фантастическое развитие в области гражданского применения. Есть два основных направления в нашей области — анализ больших объемов данных и помощь в пилотировании. Но это очень неоднозначная история. С одной стороны, ИИ решает многие задачи гораздо лучше, чем человек: быстрее, точнее, надежнее. Он не паникует, не подвержен усталости и т.д. Очень высок соблазн заменить пилота искусственным интеллектом. 

При этом поведение ИИ крайне сложно поддается анализу. Он порой выдает очень неординарные решения. И не факт, что летательный аппарат готов к таким решениям.

На мой взгляд, наиболее перспективно применение ИИ в области беспилотных летательных аппаратов, где не идет речь о человеческой жизни. В пилотируемой авиации это может быть так называемый второй пилот. Когда у пилота, который за все отвечает, все контролирует, в качестве помощника есть не второй пилот, а ИИ.

— Летательные аппараты выпускаются в разы меньшими сериями, чем автомобили, это подразумевает совершенно другую степень проектирования и испытания изделий. В чем ключевые различия?

— В начале вопроса вы сказали о летательных аппаратах, а в конце о самолетах. И если мы говорим о летательных аппаратах, то беспилотные летательные аппараты уже производятся огромными сериями. Посмотрите, сколько делают коптеров, это уже массовое производство. И здесь в полной мере наблюдаются все истории, сопутствующие массовому производству.

Если мы говорим о самолетах, о больших летательных аппаратах, то да, их серии с автомобильными несопоставимы. И когда выпускают малую серию, даже для небольшого количества летательных аппаратов необходимо произвести весь тот же цикл исследований, разработок, что и для массового аппарата. Но только стоимость исследований и разработок делится не на большую серию, а на единичные экземпляры, что дает возросшую стоимость каждого экземпляра. Это приводит к необходимости сокращения стоимости научно-конструкторских и опытно-конструкторских работ. Только так можно сократить стоимость.

Еще одно отличие малых серий — необходимость строить завод для единичных экземпляров. Массовое и единичное производства самолетов — разные вещи. Например, массовые самолеты Airbus собираются на заводе в Гамбурге конвейерным способом. А если у вас единичное производство, то самолет, как правило, строится на стапелях, как корабль. И вы должны учитывать в стоимости каждого изделия создание этого завода. Важно также понимать, что для всех летательных аппаратов нужно содержать ремонтную и эксплуатационную базы. Если говорить о самолете, это должна быть очень большая территория.

Когда летательный аппарат выпускается крайне ограниченными сериями — это большая ответственность, потому что, когда есть небольшое количество таких аппаратов, весьма сложно забраковать один или два их них, что легко для серии. Для малых серий такое произвести нельзя. Вы должны гораздо более ответственно подходить к разработке и к изготовлению каждого экземпляра. 

Следующий этап — испытания. Когда вы строите малую серию, то очень медленно нарабатывается статистика по эксплуатации и приходится делать выводы на основе данных о единичных экземплярах.

— Это дорого.

—Безумно дорого. Поэтому бóльшая часть эксплуатантов предпочитают использовать массовый летательный аппарат.

— Говоря об ограничениях: с какими вызовами пришлось столкнуться ЦАГИ в связи с санкциями? 

— Если говорить о санкциях, то непосредственно ЦАГИ столкнулся с ними достаточно плотно. Мы давно попали в санкционные списки, и это вызывает определенные трудности. 

Я бы выделил два направления.

Первое — поставки импортных комплектующих, программного обеспечения, расходных и запасных частей научного оборудования. Нужно понимать, что весомая доля научно-исследовательского оборудования — импортного производства.

И второе — это существенные ограничения в области международного сотрудничества. Сейчас мы выключены из большого количества международных проектов, проводившихся со странами Европы, США и т.д. Развивать полноценную науку в отдельно взятом государстве достаточно сложно. Это серьезные рамки, с которым мы столкнулись. 

— В вашей области удалось решить проблему с недостатком технологий, комплектующих? Как обстоят дела с импортозамещением? 

— Проблему решить удалось. Насчет замены нашими технологиями — с этим сложнее. Отечественные технологии, если мы говорим о цифровизации, пытаются заменить, догнать импортные образцы, которые ушли. Что-то получается, что-то нет. Но в любом случае мы идем этим путем. Все проблемы, с которыми мы столкнулись, мы решаем.

— Насколько остро Россия сейчас нуждается в полностью импортозамещенном самолете? 

— В сложившейся ситуации страна нуждается в этом очень остро. И нужно понимать, что ключевое слово — «полностью». Потому что сейчас много историй, когда производится частичное импортозамещение — например, замещается до 80% импортных комплектующих отечественными.

Нужно понимать, что для большинства сложных технических объектов, если вы не заместили их целиком, даже 80% погоды не сделают, поскольку в условиях жестких санкций сложный технический объект в таком состоянии все равно работать не будет. Важно иметь именно полностью импортозамещенный продукт. Такая задача стоит перед всем авиастроением.

— Как удается это реализовать?

— Сейчас это удается реализовывать «кусочно». Целиком импортозамещенных сложных технических изделий у нас крайне мало. И это краеугольный камень того, что сейчас происходит. 

— Разрабатываемые в ЦАГИ региональные самолеты с воздушными винтами способны повысить транспортную доступность отдаленных территорий. Какие еще технологии позволят расширить возможности отечественной авиации?

— Большое внимание уделяется именно региональным самолетам с воздушными винтами. Это связано с целым рядом факторов. Самолеты с воздушными винтами имеют гораздо меньше ограничений по взлетно-посадочным полосам. Мы прекрасно понимаем, что с учетом географии нашей страны много аэродромов расположены на большой протяженности, но состояние и размерность этих аэродромов не позволяют принимать большие воздушные суда.

С этой точки зрения развитие региональной авиации очень важно. Следующий аспект — наличие полностью отечественных решений для подобного класса судов. И если тенденция сохранится, то, возможно, в ближайшем будущем мы увидим такие самолеты не только на отдаленных маршрутах, но и в центральной части нашей страны, потому что столь полное импортозамещение есть для очень небольшого класса аппаратов. Это одна из тех историй, которая может в ближайшей перспективе привести к переходу существенной части авиации на региональные самолеты с воздушными винтами.

— Как вы пришли в авиацию?

— Еще со школы любил авиацию, мне это очень нравилось. И после того как я окончил Вологодский государственный естественно-математический лицей, переехал в Жуковский, поступил в Московский физико-технический институт на факультет аэромеханики и летательной техники, где учился с 2004 по 2010 г. 

В 2006 г. пришел работать в ЦАГИ, тогда еще студентом на практику. Так здесь и остался. После школы у меня одно место учебы — Физтех. И в трудовой книжке одно место работы — это ЦАГИ. 

— Как вы оцениваете уровень подготовки новых специалистов? Молодые кадры мотивированы? 

— Сначала вы спросили про уровень подготовки — он разный. Если говорить о моем направлении, то он достаточно высокий. Если же говорить об МФТИ, о Московском авиационном институте, уровень подготовки кадров хороший, современные выпускники достаточно хорошо подготовлены в цифровых технологиях, в программировании.

Возможно, они несколько по-другому подготовлены в части естественно-математических наук. Изменения структуры образования дают о себе знать. Но что касается цифровых технологий, знания языков программирования, материально-технической базы, умения пользоваться цифровыми технологиями — все прекрасно.

Если говорить о мотивации, вопрос гораздо более тяжелый. Казалось бы, между мной и текущими выпускниками разрыв поколений не очень большой, но ощущается сильно. Я смотрю на тех молодых специалистов, которые сейчас приходят в мой центр после института, — они другие. С другой системой ценностей, другой системой мотивации, которые не всегда мне понятны. И этот привычный стиль работы для института во многом неприемлем для них. Приходится менять свой подход и к организации работы, и к ним. 

— Это не они подстраиваются под вашу работу, а вы под них? 

— К сожалению, так. Сейчас мы почему-то делаем вид, что они должны подстраиваться под нас. Но нужно понимать, если мы не живем в каком-то эфемерном мире, что сейчас у нас рынок труда работников, а не работодателей. И если мы хотим привлекать молодых высококвалифицированных специалистов, то это мы вынуждены подстраиваться. Иначе они просто не придут.

Мы идем на уступки, которые раньше казались невозможными. В частности, один из примеров — это наш технопарк, открытая территория. Была создана целая территория на базе бывшего ПТУ для того, чтобы туда приходили молодые специалисты и не имели тех ограничений, которые характерны для ЦАГИ. И это очень сильно помогает. 

Со своей стороны могу сказать, что знаю очень много примеров, когда там работают те люди, которые не пришли бы сюда именно из-за ограничений. К сожалению, это сейчас понимают не все. 

Мы должны осознавать, что цифровые технологии и цифровизации — та история, в которой возрастное поколение революцию не сделает. Посмотрите на все стартапы, на все прорывные цифровые решения. Это всегда люди достаточно молодые, в возрасте до 40 лет. 

Фото на странице и на главной странице сайта: Елена Либрик / «Научная Россия»

---

Источник