开发基于可持续航空燃料（SAF）和氢燃料电池的先进推进系统——更不用说先进空中机动领域的自主飞行技术了——既需要耗费资源，又需要耗费时间。

　　但霍尼韦尔航空航天技术公司和美国仿真软件公司Ansys近20年的合作关系正在帮助下一代技术更有效地推向市场。霍尼韦尔表示，合作的结果是，该公司将发动机设计周期缩短了约30%，并减少了用于建造试验台的材料。

　　本月早些时候，霍尼韦尔首席技术官Todd Giles向FlightGlobal描述了自2006年以来两家公司之间的工作关系是如何演变的。2006年，两家公司首次努力“越来越多地沿着模拟道路前进”，“设计时更多地考虑分析，更少地考虑测试”。

　　贾尔斯说，一开始，长期目标是更多地依赖于模拟，“这样我们就可以在投入硬件之前更接近最终答案”。其结果是降低了开发成本，缩短了产品进入市场的时间。

　　“这是我多年前的最初想法：我如何利用这些工具让我们更接近真正的答案，从而减少对测试和硬件的依赖？显然，这需要时间。你必须等待硬件，设计设备，组装硬件，解决漏洞并测试你是否得到了错误的答案。”

　　霍尼韦尔与总部位于宾夕法尼亚州的Ansys之间的合作也使霍尼韦尔“减少了对国产工具的依赖，并与能够在生产环境中使用并维护这些工具的人合作”。

　　Giles表示，模拟辅助工程使得开发周期逐渐加快，加速了霍尼韦尔的燃烧设计，以及围绕减少污染和自主飞行的创新。

　　贾尔斯强调，从安全的角度来看，模拟并不能代替真实世界的变量来测试航空部件。

　　“你还不能模拟每一个互动——你可以尝试，但现实世界就是现实世界，”他说。“试图模拟一个复杂系统中的每个交互作用可能会令人望而生畏。我们试图在我能模拟多少，我能做到多准确之间取得平衡，然后再进行测试。”

　　他补充说：“我们总是要证明产品能做到它所说的，而且安全可靠。”

　　模拟辅助工程还通过避免多次钻机搭建和拆卸，节省了材料和能源的使用。

　　“我没有把所有的能源都用在我的供应基地生产零部件上，”贾尔斯说。我不需要考虑如何回收那些难以回收的东西。如果我做更少的测试，我就会在测试单元中燃烧更少的燃料。在数字环境中，我正在接近这个答案。”

　　人工智能的进步将进一步简化工程流程，提供更优化、更准确的结果。

　　Giles表示：“从霍尼韦尔的角度来看，我们近期最重要的工作是软件的代码开发、验证和确认。“霍尼韦尔正在进行大量关于自动驾驶的研究，以及我们如何利用人工智能来解决我们看到的一些自动驾驶方程。”

　　他说，霍尼韦尔的首要目标是减少污染——包括研发项目和飞机运营——并“满足未来所有的法规要求”。“无论是SAF还是氢气，我们都需要减少化石燃料的使用；我们需要更有效地利用目前的化石燃料。除了碳，我们还需要确保我们没有向空气中排放其他污染物。我们可以利用Ansys的工具来设计未来的法规和对行业的未来承诺。”