何红丽,胡绍林,郭晓博

(1.中国飞行试验研究院， 西安 710089； 2.西安理工大学， 西安 710048)

人工智能、互联网、大数据与传统的一些物理、机械等学科相结合是新一轮的科技革命。这种演进的战略核心就是通过物理—信息融合系统(cyber physical systems，CPS)实现人、设备与产品的实时连通、相互识别和有效交流，构建高度灵活的信息化、数字化的智能模式[1-3]。

由于飞机结构形变与飞机安全密切相关，是飞行安全的重要保证，每架机定型试飞必须进行形变测量。飞机结构强度形变测量是飞机设计定型考核的重要项目。机身形变测量主要通过飞行前后对飞机机身及关键部件特征点进行精确的测量，获取各测试点与飞机原有状态的相对变化量，计算其是否与设计指标相符，综合评价飞机结构强度、刚度，进而评价飞机的安全性能[4-5]。机体形变测量传统采用多测站测量法。首先需要进行飞机水平架设，然后基于固定站址手动瞄准观测并记录，经换站测量，通过坐标转换、数据融合等离线处理获取统一坐标体系下的测量结果，与飞机原有状态进行比较，给出偏差，结合理论限差给出结论，整理形成报表上缴给项目主管。

传统测试方法存在如下几个方面问题：测量过程人为干涉多，测量效率不高，测试流程和测试资源之间缺乏有机的关联，测试流程生成的智能化程度较低；测试数据管理对于测试资源和测试流程的支撑不全面，测试大数据的开发和利用不充分,围绕试验的资源、流程和数据管理的业务系统发展较为薄弱，缺少后期大数据分析和挖掘的必要支撑，不能有效地形成决策支撑链,无法从制定飞行试验方案、试验实施、到试验结束的全生命周期测量管控，数据应用受限。……