新兴电动垂直起降（eVTOL）飞机发展风险的系统动力学分析

《Expert Systems with Applications》：System dynamics analysis of development risks in emerging eVTOL aircraft

eVTOL发展过程中存在技术、适航认证、供应链及资源约束等多重动态风险，本文构建基于系统动力学的风险演化模型，整合飞行测试、人力资源、库存状态和环境变量等多源数据，动态模拟风险与开发进度的协同关系，提出迭代优化策略以提升风险应对能力。研究证实动态调整风险管理与开发进度可维持安全、效率与进度的动态平衡，但模型在载人测试阶段的适用性仍需验证。

　　eVTOL（电动垂直起降）飞机作为城市空中交通（UAM）系统的核心技术，正在推动航空领域的深刻变革。它们不仅代表着从传统运输模式向智能化、低碳化以及三维空域整合方向转变的重要趋势，同时也带来了一系列独特的开发与测试挑战。与传统航空器相比，eVTOL的开发过程在技术路径、适航认证标准、应用场景和产业成熟度方面均存在显著差异。这些差异不仅引入了新的技术难题，还放大了系统性风险，使得风险评估在研发与验证阶段变得尤为复杂。

在eVTOL的研发过程中，技术不确定性是一个不可忽视的因素。其采用的分布式电推进（DEP）、倾转旋翼配置以及先进的自动飞行系统等创新技术，虽然提升了性能和效率，但也增加了系统的复杂性和潜在风险。例如，DEP系统虽然提高了能源利用效率，但其在功率分配、电池管理和飞行安全方面引入了新的挑战。此外，由于eVTOL需要同时满足垂直起降和高效巡航的需求，其在飞行测试阶段的表现尤为关键。地面和飞行测试不仅是验证系统功能的重要手段，同时也是发现潜在缺陷和设计不足的关键环节。

适航认证体系的不成熟是eVTOL发展面临的另一大障碍。传统民用航空器已有较为完善的监管框架，如美国联邦航空管理局（FAA）的Part 23/25和欧洲航空安全局（EASA）的CS-23/25，这些标准在飞行测试、验证方法和容错要求方面具有明确指导。然而，eVTOL的适航认证体系仍处于探索阶段，相关法规和标准尚未完全确立。尽管FAA已经发布了关于电动起降飞机的草案咨询通告（AC 21.17-4），并且EASA也更新了针对小型类别VTOL飞机的特殊条件（SC-VTOL-02），但针对eVTOL的详细认证标准仍需进一步完善。例如，Joby Aviation的S4型飞机采用了六组独立的电动旋翼，虽然提升了性能，但也增加了对冗余电源、多通道通信、故障隔离机制和复杂传感器架构的需求。这种高技术复杂性使得现有的适航认证体系难以完全适用，从而增加了eVTOL开发的不确定性。

除了技术层面的挑战，外部资源约束也对eVTOL的开发过程产生了重要影响。与传统航空业中成熟的供应链体系不同，eVTOL行业具有显著的跨行业整合特征。其核心子系统，如高能量密度电池和分布式电推进单元，往往需要整合来自汽车电池制造商和航空电子供应商的技术资源。这种跨学科的整合虽然加速了技术创新，但也增加了供应链的脆弱性。例如，Vertical Aerospace在其电动推进单元（EPU）供应商Rolls-Royce决定剥离其电气化业务后，不得不寻找替代供应商。这一过程不仅需要重新适配技术接口，还延长了组件验证周期，推迟了系统集成，从而显著增加了开发风险。

资金约束进一步限制了eVTOL企业的发展和飞行测试进度。与像波音或空客这样的成熟制造商相比，许多eVTOL公司主要依赖风险投资和政府资助。飞行测试阶段涉及大量的原型开发、设备维护和多轮测试验证，这些都需要大量资金投入。在测试失败的情况下，企业还需要额外资源用于故障排查和重复测试，这进一步加剧了财务压力。例如，Lilium公司因资金未能跟上原型技术的提升，导致飞行测试延迟，最终陷入破产并被收购。Vertical Aerospace同样在2023年因电动推进系统故障而推迟飞行测试，并不得不追加资金。资金的有限性迫使eVTOL开发者优先考虑关键的飞行验证任务，而忽视或取消非关键实验，这使得项目开发过程中存在更多的不确定性。

然而，除了上述与时间相关的风险，飞行测试阶段本身的安全风险同样不容忽视。飞行测试是航空器开发过程中至关重要的环节，往往暴露之前未预见的技术缺陷、系统问题或设计不足。尽管行业已建立了诸如测试危险分析（THA）、首次飞行准备审查（FFRR）、安全显著事件报告（SSER）、机组资源管理（CRM）和运营风险管理（ORM）等实践方法，以提升测试安全性，但事故仍然频发。例如，2011年至2018年间，Douglas公司发生了至少15起机身损失事件，其中包括10次独立事件中的24名遇难者，这表明飞行测试安全仍是未解决的问题。对于目前正处于快速迭代阶段、技术新颖性高的eVTOL飞机而言，载人飞行测试的次数仍然有限。然而，随着适航认证的推进，飞行测试所带来的安全风险不仅影响人员、资产和开发进度，还直接关系到公众信任和eVTOL行业的发展基础。因此，建立一个系统且动态的风险管理体系，在开发和验证阶段主动识别潜在的故障路径，是eVTOL开发的核心挑战。

为了应对这些相互交织的风险，已有研究在eVTOL开发和飞行测试的风险管理方面积累了宝贵经验。在传统航空器开发中，系统化的框架如ARP4754B相对成熟，通过分阶段的需求分解和验证活动，为风险识别和控制提供结构化支持。然而，eVTOL的多样性、新兴技术、快速迭代周期以及资源约束，使得飞行测试阶段的风险格局变得高度复杂和动态交织。例如，安全风险与进度压力之间可能存在相互作用：为了满足进度要求而压缩测试周期可能会增加安全风险，而安全事件则可能导致显著的延迟和成本增加。传统的风险评估方法往往无法全面捕捉和协调这些相互作用的风险。

近年来，风险管理体系逐渐从经验驱动的定性评估转向逻辑和数据驱动的定量建模与动态模拟。蒙特卡洛模拟（Monte Carlo simulation）被广泛用于刻画不确定性对进度和成本的影响，而模糊逻辑（fuzzy logic）和多标准决策方法（multi-criteria decision-making）则增强了风险优先级的灵活性。贝叶斯网络和敏感性分析可以揭示风险之间的因果关系和演化机制。这些方法在复杂系统如航空航天、汽车和航天工业中已被证明具有较强的适用性。然而，对于eVTOL开发而言，现有的方法大多源自传统项目经验，难以适应快速的技术迭代、供应链波动和多样化的运营模式。特别是在开发和飞行测试过程中，风险的演化受到技术、组织和资源因素的耦合影响，呈现出明显的动态反馈和非线性特征。例如，在eVTOL开发中，技术迭代速度与供应链响应能力之间的冲突可能导致僵化的库存管理策略，从而引发技术与库存冗余的恶性循环，最终影响飞行测试进度。这一现实表明，传统的静态风险评估方法，如故障树分析（FTA）和失效模式与影响分析（FMEA），在eVTOL飞行测试中无法充分捕捉复杂的交互效应，如技术中断、组织决策延迟和资源冲突。因此，迫切需要开发一种系统方法，整合多源数据并体现时间变化特性，以支持整个eVTOL开发过程中的风险控制和安全保障。

基于上述背景，本研究提出了一种基于系统动力学（System Dynamics, SD）的风险演化模型，该模型整合了多源数据，涵盖技术、安全、组织行为和供应链等因素，并利用因果反馈和时间延迟机制对复杂交互进行动态模拟。该模型能够实现持续评估、早期预警和资源优化，将风险评估从“静态快照”转变为“动态影像”，从而确保飞行测试安全，同时提升进度效率和整体韧性。这种范式确保了eVTOL项目能够顺利从实验室阶段过渡到商业运营。

本研究的方法论基于系统动力学，这是一种专注于信息反馈、系统结构和系统功能的学科，能够将复杂系统抽象为高阶动态结构。系统动力学模型特别适用于分析具有反馈机制和长期系统行为的复杂系统，能够通过库存和流结构在宏观层面上捕捉因果关系，并支持情景测试和政策敏感性分析。本研究中，我们构建了一个涵盖eVTOL开发和飞行测试全过程的系统动力学模型，该模型整合了多源数据，包括飞行测试数据流、人力资源、库存状态监测和环境变量。通过这些数据，模型能够有效再现实际中观察到的关键参数和现象，从而为风险控制和安全保障提供科学依据。

本研究的数据来源主要包括三个方面：首先，来自作者参与的eVTOL项目（在本文中称为BF）的飞行测试日志、供应链记录和项目管理档案，涵盖了2023年至2025年间112次开发和测试事件，涉及三款不同规模的eVTOL原型；其次，来自Vertical VX4的公开开发进度数据；最后，其他eVTOL飞行测试的文献报告。这些数据为模型的构建和验证提供了坚实的基础，使得模型能够准确反映eVTOL开发和测试的实际过程。

通过模型的构建和测试，我们发现动态调整技术风险与开发进度之间的匹配关系，可以在风险管理、进度推进和安全保障之间维持协调的动态平衡。基于模型反馈的开发和测试策略的迭代优化，可以显著增强风险缓解措施的稳健性。然而，该模型在载人测试阶段的应用仍需进一步验证和完善，其通用性也依赖于更多的实证数据支持。此外，模型在处理复杂反馈结构和长期系统行为方面具有一定的优势，但在某些情况下，其模拟过程可能不如系统动力学直观或容易操作。

在结果与讨论部分，我们重点分析了eVTOL开发和测试过程中的进度与安全风险，并将技术与资源风险纳入分析框架，系统探讨了风险的动态演化。进度与安全风险是eVTOL项目中最直接且影响深远的因素，尤其对于初创企业而言。进度延迟可能加剧安全风险，而安全事件则可能显著影响项目进展。这两种风险可能进一步影响外部环境，如政策制定、公众认知和行业标准的建立。通过模型的模拟分析，我们能够识别出在不同开发阶段中，哪些因素最可能引发风险，以及如何通过优化资源配置和调整开发策略来降低风险。

在结论部分，我们总结了本研究的主要发现，并强调了所提出方法的优势与局限性。本研究系统分析了eVTOL开发和飞行测试过程中进度与安全风险的动态耦合，突出了传统静态风险评估方法的不足，并提出了基于系统动力学的动态评估方法的必要性。所构建的风险演化模型，基于多源数据和实证案例，为风险控制和安全保障提供了定量决策支持。模拟结果表明，该模型能够有效再现实际中观察到的关键现象，从而为eVTOL项目的风险管理提供科学依据。此外，该模型的动态特性使得其能够适应快速变化的技术环境和复杂的供应链关系，为eVTOL行业的可持续发展提供支持。

本研究的贡献在于，通过系统动力学模型，将eVTOL开发和测试过程中的风险演化机制进行动态模拟，从而为风险控制和安全保障提供科学依据。这一方法不仅能够识别关键的风险因素，还能够预测风险的演化路径，并提供相应的优化策略。在eVTOL行业仍处于快速发展和探索阶段的背景下，这种动态评估方法对于提升项目管理效率和确保飞行测试安全具有重要意义。此外，该模型的构建和应用也为其他复杂系统的风险管理提供了参考，具有一定的推广价值。

总之，eVTOL的发展面临多重风险，包括技术不确定性、适航标准的不成熟、资源约束和固有的安全挑战。现有研究往往关注静态风险评估或单一维度分析，这不足以捕捉项目生命周期中风险的动态演化。为应对这些挑战，本研究提出了一种基于系统动力学的风险演化模型，该模型整合了多源数据，涵盖了技术、安全、组织行为和供应链等因素，并利用因果反馈和时间延迟机制对复杂交互进行动态模拟。该模型能够实现持续评估、早期预警和资源优化，将风险评估从“静态快照”转变为“动态影像”，从而确保飞行测试安全，同时提升进度效率和整体韧性。这种范式确保了eVTOL项目能够顺利从实验室阶段过渡到商业运营，为未来eVTOL行业的发展提供了理论支持和实践指导。