美国航空航天中的产品研发和质量管理

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美国国会怎样才能够为美国庞大的月球、火星计划进行精确预算？美国航空航天企业如何才能够设计出最符合技术前沿的超音速喷气飞机？美国空军如何得到卓越的高精密下一代战斗机？

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答案的揭晓，和美国乔治亚州宇航中心分不开。

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在美国，ASDL(乔治亚技术中心宇航系统研发实验室)是航空航天设计界的王牌实验室。该实验室的宗旨是“让一切更快、更好的太空梦想成为现实”。

ASDL对于产品研发高度重视。从一些简单的目标可见一斑：安全性能，环保参数，成本……任何一项指标本身就很能够体现科研水平了，而把所有这些指标同时实现，几乎是全球航空航天研发人员不敢企及的梦想。而ASDL，屡次把这个梦想变为现实。

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产品研发的重要环节就是数据分析和实验设计。对于一些关键指标，更要通过大批量的分析来找到影响这些指标的关键因素。而找到关键因素才是万里长征的第一步，接下来的工作包括：

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n           找到诸多关键因素影响这些指标的数学模型

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n           找到通过改变关键因素来改变指标的最有效的方法

n           设计实验，在实验次数和研发时间/成本之间找到平衡点

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n           初试产品成型

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和人们通常想象的高精尖研发所代表的测试仪器和先进的实验室不同，在ASDL，人们的工作更多的是在将理论以最有效的方式变成产品。其中非常重要的步骤，就是分析、建模、测试、再分析……数据分析成了研发的“眼睛”，指引着整个研发的方向。

ASDL他们手头的大多数项目都是航空航天产品的开发，所以，不难想象项目的复杂程度。ASDL的研发团队用顶尖的统计分析软件JMP作为每一个研发实验室的基础配备。在JMP软件的支撑下，他们得以为美国军队和政府开发出世界上最复杂的工程产品。

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“系统设计相互高度依赖，工程计划协作在我们这里比任何其他工程准则更重要”，研发总监Kirby说，“借助JMP软件提供的高度图形化的交互式分析和强大的海量数据分析能力，我们能够把各方面的工程和设计参数放在一起分析，而不是独立分析,这大大降低了我们在后期协作方面的成本和分析难度”。

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ASDL的挑战在于，如何帮助军方和政府开发出世界上最负责的工程设计产品，同时还要兼顾安全，环保和低成本！

1994年，ASDL研发总监Mavris从SAS公司得到JMP软件，当时，JMP是作为实验室数据分析工具被引入的。当他发现JMP居然可以为生命科学研究做非常复杂的分析时，他马上意识到，JMP可以帮助他进行非常高精确度的实验设计(DOE)。

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他回忆道，“我开始其实只想要一片树叶，但是幸运的是，我一下子得到了整片森林”。他发现JMP的可视化分析设计和图形交互能力可以将航天航空研发设计过程中的实验完整地运算和展现出来。“那个设计了JMP中统计分析可视化概念的人是个天才”。

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从此以后，他们不再采购或者自己开发任何分析工具，而是一直采用JMP提供的整体可视化分析方案。Mavris说他也曾经尝试过用其他的统计软件，包括Minitab，但是，“我们分析了Minitab的功能，很遗憾，简单的统计工具罗列根本不能满足我们的要求”。

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“今天，JMP不仅仅用于我们的产品研发，还成为了我们的硕士生课程的标准内容。通过JMP， ASDL成功的实现了成本降低，同时又提高了安全、环保和其他参数，比如飞机的续航能力和巡航速度，使得我们的研发水平一直保持在世界最前列”。

Exploring options interactively

通过交互分析找到关键因素

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在NASA, 一些基于物理学的计算方法还不错，但是那些方法一来运行费用很昂贵，二来没法在实时环境里面运行。然而高效的研发要求人们必须利用工具实时检验建模的结果作出快速决策。那么Mavris的挑战就是，他的团队如何通过交互分析找到关键因素呢？尤其当运行一个设计假设需要好几个小时的时候？答案是：Surrogate Modeling(替代建模). 正如字面所揭示的那样，替代建模可以描述昂贵的物理建模、专有数学模型以及高强度的模拟仿真。

替代建模实际上已经成为ASDL在大型项目、保密项目中的标准沟通语言。如果工程师分析所有实时参数，那么所有供应商和研发合作机构就不得不彼此分享他们的专利/产权信息：而这些是大多数公司所不愿意提供的。这样的背景下，替代建模是一个安全的共享信息的方法，同时又不必担心关键信息泄漏：因为这些模型没法被反向破解。

想象一下一个大型开发项目，政府投入了巨额资金，但是好多年过去了仍然没有成品……这样的研发最头疼。 工程师不应该被目前的参数所限制，而且，这些“当前参数”很容易被生产线迅速更新，而变成“过期参数”。研发人员应该更多使用变量而非常量去对产品的特性进行考察。因此，变量的多少和变量的代表性对产品研发大有影响。 Mavris说，“通常我们需要处理的变量非常多。大量变量组成了巨大的数据集。JMP的替代建模方法可以轻易处理大批量数据，找到规律性的模型，大大加速了数据分析的效率”

Filtered Monte Carlo in action

采用过滤型蒙特卡洛

ASDL的另一种重要的建模方式——过滤型蒙特卡洛。高级研究员Pat Biltgen演示了将JMP应用于包括空袭飞行器和防空掩护在内的军事目标模拟。这样做的目的是了解武器系统是如何瞄准目标，成功系统的特质又是如何。此项研究的技术核心问题是需要快速地执行概率分析和将复杂的大型分析结果可视化。

在替代建模的理念指导下，应用基于物理学高度近似的设计工具能够迅速地创建出要点设计方案。替代建模还能够使高速运作的蒙特卡洛模拟几乎同步进行。这两项技术的整合使基于能力的设计和技术探索成为可能。使用子系统层面的输入参数的均匀分布，使得计划设计方案在整个系统层面上的效率可以得到快速评估。

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然后，通过添加最高层面的限制条件和识别系统、子系统等各层面的遗留方案，过滤型蒙特卡洛技术被用于“过滤”或减少成百上千的解决方案的数量。

现在，这个工作已从探索一个复杂的多维数学空间转变为便捷快速的模拟数据库查询。即使存在数十万级的点，工程师们也可以从各个方向用图形的方式，如散点图矩阵，观察到所有的可能性。之后，他们开始处理这些点，选中合适的，排除不合适的，直到圈定点所组成的机会空间满足他们的要求。

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普通的描述一般至多只能在同一时刻展示三维变量，而过滤型蒙特卡洛展示了更多维度的机会。每一个点就像一个探针，没有被现有限制条件排斥在外的各个保留点都会有进一步的定义机会。这正是ASDL研发工程师们所追寻的功能。数据优化只能找到一种解决方案，但过滤型蒙特卡洛会找到高度可行的整合方案。它会提供多种选择，因为毕竟存在多种方式去实现目标。

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在这类研究中的另一项技术是曲面刻画特征，它能够生成一个三维“立方体”，演绎由替代模型捕获的参数曲面。谈起在空军模拟中团队所展现的64种离散行为，Biltgen兴奋地说：“我们通过JMP软件生成了有八个立方体图形，当参数的滑动条移动时，所有的立方体开始进行相应的变化，好像当场跳起了‘霹雳舞’。这实在是个了不起的功能！”在图形的状态下同时查询复杂多维空间的能力使用户可以进行基于能力的设计。Biltgen还说到：“我们的主要问题是我们生成了数十万以上的设计，但没有人能够看清楚这么多的设计。JMP的可视化功能将决策融入了过程之中，使他/她能够看到用其他方式无法解释的大量信息。

“在航天航空产业的产品研发中，分析工具的交互性是最最关键的。”

–Michelle Kirby

在ADSL的另一个项目中，可以用“可怕的”来形容下一代的商务飞机。工程师们在设计的早期阶段权衡地分析各项性能，包括低噪音要求，环境排放标准和燃料消耗目标等。“这种方法论描绘了整个系统指标的推进特征，整个设计空间也因此得到了有效检验。” Simon Briceno 和 Mavris在利用JMP的响应曲面方法进行静音型超声波飞机引擎性能综合分析的项目中这样写道。这个设计的核心是用一种分析手段，在设计空间中检验每一个备选方案。

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项目的结果是：静音型超声波飞机引擎的性能达到了各项指标，而且成本很低。“他们使决策者在设计早期就能够权衡利弊，预知权衡后在系统侧面上的后果。同时，设计者也可以知道不同的设计参数会导致响应变量出现怎样的变化。”

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在一篇为世界航空大会（World Aviation Conference）所写的文章中，ASDL’s Peter Hollingsworth 和Mavris 看到了超高音速战斗机的实际场景。战斗机将比音速快五倍。他们还在开放和展开的要求下进行了概念探索。有这样一个假想问题：如果他们将超高音速飞机从机场起飞变为舰载，会发生怎样的情形？文章中这样写道：设计人员很可能在初始设计中从未考虑过舰载而必须实施的模块化和技术。正是由于这点，突然增加的舰载要求会导致整个系统无法实现。超高音速战斗机，超音速喷气飞机，或者其他复杂系统的无法实现是任何人都不愿看到的。Kirby说：“最好在设计的初级阶段就权衡地考虑所有要求，假想场景能够被真实显现，许多相互矛盾的地方被充分考虑。这一点很重要，而JMP正好善于此道。幸好，我们也是JMP的超级用户。”如果您想知道什么使得这些工程师们能让研发火箭和超高音速战斗机这样的高科技工作变得如此简单吗？请访问www.jmp.com 或www.jmp.com/china 吧。