航空飞行试验工程大数据管理与应用思考

张朋 陈东峰 陈鹏

摘  要：现阶段大数据技术应用范围日渐扩大，通过将其应用在航空飞行试验工程环节，能够从根本上提升航空飞行期间的数据处理水平，为重大事项决策提供理论参考依据。基于此，本文以大数据技术概念为切入点，提出大数据技术在航空飞行试验过程中的应用优势，阐述航空飞行试验工程大数据结构，明确大数据技术，明确大数据技术在航空飞行试验工程环节的应用要点，以供参考。

关键词：大数据技术;航空飞行试验工程;应用

前言：航空飞行试验工程质量可直接影响到飞机运营期间的稳定性及可靠性，与大众核心利益息息相关。相较于其他航空飞行行业而言，航空飞行试验工程行业的专业性强，在实际航空飞行期间极易受到各类因素而影响而出现质量问题，需要在航空飞行工作开展期间引入先进的大数据技术，结合大数据分析结果及时发现并更改航空飞行环节的各类问题，使航空飞行试验工程质量与预期目标相符。

1、大数据技术概念

大数据又被称之为巨量数据，主要就是指使用常规软件工具难以在短时间内完成采集、处理的巨大数据集合体。与普通数据相比，大数据具有容量大、种类多、可变性强、价值提取难度大等特征。

现有大数据也可分为结构化、半结构化与非结构化三种类型。其中，非结构化是数据主要组成部分，需要在具体应用过程中快速提取价值数据。

随着经济及科技技术发展速度日渐加快，社会逐渐步入信息化时代，大数据技术发展速度极快，应在各领域生产经营建设环节均得到了广泛应用。通过将大数据技术应用在航空飞行领域，能够进一步推动航空飞行环节智能自动化发展，增强航空飞行行业生产效益。就航空飞行试验工程领域而言，通过开发出功能完善的大数据系统，也可以通过数据处理方式及时发现存在于航空飞行环节的不足之处，并据此制定出专项解决对策。

2、大数据技术在航空飞行试验工程环节的应用积极作用

但由于飞机结构更为复杂，生产航空飞行期间涉及到的业务种类多，在信息系统开展数据交互工作时，会不可避免的出现矛盾问题。通过将大数据技术应用在信息系统的改造与升级环节，能够收集航空飞行试验工程全过程的各类信息数据，并针对此些信息分析结果控制各项生产航空飞行流程。具体来说，大数据技术在航空飞行试验工程中的应用积极作用，主要体现在以下几个方面：

第一，因航空设备以及不断增多的分析数据之间具有耦合特征，因此可以通过充分发挥出人工智能大数据中的学习功能，试用航空飞行试验工程环节的不同变化。理清航空飞行试验工程环节中的内部逻辑关系;

第二，现有航空飞行试验工程环节也联合了虚拟现实技术，通过大数据系统的应用，能够切实提升生产航空飞行人员的感知力及分析力，真正意义上实现人机交互目标，从根本上增强航空飞行试验工程质量效率。

3、航空飞行试验工程大数据结构

航空飞行试验工程数据多数围绕试验对象，涉及试验全过程。在航空产品全生命周期中，应包括设计、制造、试验及保障等重要环节。其中，航空产品飞行试验工程数据是重要内容，每个数据管理结构模型中的数据量十分庞大，数据种类较多，功能流程存在较大差异。在设计航空飞行试验工程大数据管理结构模型中，需要从以下三方面考量：

第一，结合传统数据库及现代数据仓库，优化大数据系统设计理念。原有数据库主要用于解决业务自动化问题，开展业务联系处理工作。数据库解决对象主要为历史数据内的业务数据库分析结果、业务综合决策能力。飞行试验数据管理不仅应当满足试验数据统一管理及处理目标，还需要加强试验数据管控力度，满足试验任务决策分析要求。随航空试飞工作不断推进，在大数据管理过程中也应该抽取及提炼历史综合数据，从根本上提数据的集成性、时变性及稳定性;

第二，建立数据接口标准。确保数据接口能够满足试飞工程数据库设计要求。在数据接口中，还需要着重描述信息资源及数据的特征及属性，规定数字信息组织。要求数据接口应当具数据定位、数据发现及数据评估功能。将元数据作为数据仓库中心库，管理、组织试飞工程数据纽带;

第三，以试验对象为中心，建立起一体化工程大数据管理模型。航空飞行试验工程实施周期长、专业水平高、技术体系较为复杂。在大数据管理模型建立时，需要同时建立起产品设计数据库、全生命周期产品数据仓库。航空产品数据生命周期还涉及到永久性科学资料档案的建立工作。要求各类数据需始终保持完整与可追溯状态，通过收集及分析数据可以得出物理部件或逻辑属性。

4、大数据技术在航空飞行试验工程工作中的具体应用

将大数据技术应用在航空飞行试验工程环节中，能够从根本上提升航空飞行期间各类资源利用率，在保障生产航空飞行质量的同时控制生产周期。大数据指数可以实现海量信息的汇总，进一步提升数据利用率。

在原有航空飞行试验工程环节的样本数据抽样工作开展期间，数据分析时的全面性不足，需要使用大数据技术帮助设计及航空飞行人员快速认知数据间的发展规律、数据影响范围。

常规数据处理工作多数为数据峰值精准度的获取，覆盖面较小，部分价值信息容易丢失。通过应用大数据技术，可以对航空飞行试验工程环节交织混杂的海量业务数据展开全面精准分析，使数据处理结果能够被更好的应用在航空飞行试验工程技术方案的优化及管理工作落实中。

相较于其他数据而言，航空飞行大数据的规模大，数据之间的关联性较强，因此需要有针对性的构建其航空飞行试验工程大数据系统框架，开展大数据建模、管理、整合及共享工作。在大数据系统中，数据层是系统基础，每一大数据应当与对应的业务相互匹配。服务层主要由服务中间件集合组成，用于实现试验数据管理及应用目标。大数据各类计算服务以及业务调度服务需要采用SOA框架，便于后续数据优化及扩充。大数据的顶层系统设计主要为用户接口層，面向的是航空行业设计、制造、试验以及科学研究等用户，需要实现用户一体化大数据应用目标。

大数据技术的应用也可以通过各类过滤条件对数据展开全面处理，帮助工作人员快速找寻到数学逻辑规律，通过剖析并验证数据规律，直观展现出存在于航空飞行试验环节的各类问题。

航空飞行人员在航空飞行试验工程过程中需要通过编制各类工艺文件，对航空飞行各环节的技术及设备操作进行指导及结束说明，设计部门需要通过推出产品模型切实优化飞机零部件生产加工流程，在此环节中涉及到的大量经验公式与历史数据均可被应用在设备调试及环境参数控制等方面，因此需要通过大数据技术对此些数据进行统一收集与利用。

航空飞行试验工程中也会产生零部件加工结构化数据，如物料信息、追溯信息、加工设备信息等。由于飞机配件复杂，在实际航空飞行期间的缺陷问题难免出现，因此需要借助大数据技术，快速锁定缺陷部位零件。

总结：总而言之，现阶段大数据技术已然成为航空飞行试验工程领域重要发展方向，通过积极研发出功能完善的大数据系统，收集并处理航空飞行试验工程环节各项数据，能够从根本上提升航空飞行环节的质量与效率，帮助工作人员及时发现与解决存在于航空飞行试验工程期间的各类问题，切实增强航空飞行试验工程质量效率，促进我国航空飞行试验工程行业高速稳定发展。

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