导读:自3月以来,我在仿真秀平台原创首发的《Ansys Granta材料数据库公开课—教你高效开发和管理企业独有材料数据》已更新2期,目前可以在仿真秀App和官网回看。深受搭建企业内部材料库的工程师和信息化人员、新材料研究方向的工程师和为新产品选材的工程师和学习型仿真设计工程师喜爱。欢迎点击以下文字报名:
5月31日20时,笔者再次受邀在仿真秀平台带来Ansys Granta材料数据库公开课《Granta如何打造航空航天材料的“黄金来源”》详情见后文。
一、材料性能数据管理的现状
工业是强国之基,材料是工业之母。以航空领域来说,现代战机对隐形能力、超音速巡航能力、超机动能力等方面能力提出了越来越高的要求,新材料的研发和应用成为提升工业产品性能的重要途径。而新材料的研发和应用,必须在大量的材料测试数据基础上,通过统计、计算、分析等,得到新材料的性能数据,并为不同型号选择合适的材料,提供给设计工程师使用。
与材料的重要性相比,材料性能数据在企业得到的重视程度却远远不够,不少方面还存在漏洞,主要包括以下方面:
1) 材料性能数据获取源头多,无法判断数据的准确性
2) 材料性能数据分散管理,无法有效共享
3) 无法获取到外部的材料性能数据作为参考
4) 材料数据难于查询,数据应用全靠手工操作
5) 材料性能数据之间缺乏关联,无法追溯数据谱系
二、Granta MI材料数据管理解决方案
1、整体方案思路
以材料数据在企业内部的产生和应用过程为主线,基于Granta MI材料数据管理平台,分别围绕外购材料数据库、企业内部私有材料数据库、数据存储、数据应用四个方面进行企业材料数据管理平台建设。
材料数据的管理将分为测试数据、设计许用数据两大类。测试数据主要是来自企业材料测试试验以及供应商测试试验的数据,设计许用数据为基于测试数据统计分析后得到的、可供设计研发部门直接使用的数据,并提供数据拟合算法进行二者之间的转换。
2、提供外购材料参考数据库
数据来源均为权威材料数据及材料标准发布机构,数据皆可供本地使用。由Ansys Granta提供或第三方授权提供的数据库模块,按Granta核心数据库、金属、塑料、复合材料、医疗、航空、增材制造、电磁、限制物质以及其他独立模块进行了分类。
3、企业私有材料性能数据库
企业最重要的是内部使用的私有材料数据,这类数据的典型特点是:数据种类多、数据内容和结构灵活多变,固定且相互之间无关联的数据结构不能很好地满足企业对私有材料数据管理的需求。因此,需要梳理材料数据在企业内部的全生命周期流程,以及数据的关联关系,通过结构化的方式表达复杂且混乱的材料数据。
4、材料性能数据存储框架
企业私有材料数据的种类多样,材料参数较多且数据格式各不相同,因此需要搭建一套可扩展的数据存储框架,满足私有材料数据的个性化存储需求。针对不同的材料类型,根据业务特点,设计不同的数据标准格式,完成数据标准化。所有数据的录入、导出都必须遵循数据标准格式。
Granta MI提供可视化工具实现数据模型的灵活、快速定制,满足任意材料种类的、任意数据格式存储需求。设计师利用此工具任意拓展到更多材料数据类型的存储。另外,系统提供一套单位转换的机制,可以在不同单位标准下自动转换数据。
5、材料性能数据对产品设计的支持
材料性能数据对研发工作的支持主要场景包含:材料数据浏览、数据检索、数据对比、设计/仿真工具对材料数据的调用。
材料数据的主要使用场景为CAD/CAE软件对材料数据的调用, Granta MI中的材料数据可与企业的所有工具软件进行数据交互和集成。对于广泛应用的CAD/CAE/PLM软件,Granta MI开发了成熟的系统插件(MI Gateway),直接安装即可在这些软件内调用数据库中的材料数据。
6、机器学习在材料研发中的应用
机器学习是近年来非常火热的一个话题,机器学习与材料领域的应用也在同步开展,这种模式即所谓的材料研发第四范式。在增材制造材料方面,剑桥大学的一家人工智能公司Intellegens开发的一种新的机器学习算法已被用于设计一种新的金属增材制造镍基合金,为团队节省了大约15年的材料研究时间和大约1000万美元的研发成本,新合金可以满足用于制造喷气发动机零部件。Ansys Granta与Intellegens合作,提供了完整的解决方案,可以覆盖增材制造数据管理、数据训练、数据优化、数据可视化等完整的过程,可预测材料属性结果以及添加剂的工艺参数等。
三、我的公开课
为了帮助大家更好理解以上内容,5月31日20时,笔者再次受邀在仿真秀2022航空航天仿真设计月“面向航空航天工业的仿真设计方案”的第二期讲座带来《Granta如何打造航空航天材料的“黄金来源”》。
以下是课程安排
诚邀大家报名2022航空航天仿真设计学习月讲座,支持回看
毕业于南昌航空大学机械设计制造及其自动化专业,现就职于安世亚太科技股份有限公司,从事企业信息化12年,拥有航空航天、车辆、核电等多个行业的项目咨询、实施经验,先后研究过精益研发、知识工程、协同仿真、材料数据管理等领域的问题。