性能虚拟样机建设方法及其必要性

性能虚拟样机提出的背景

 研发方式转型的背景

过去25年，中国的研发模式以逆向和仿研为主，其具有的共同特征是具备一个设计的原型，因此，企业往往敢于第一时间制作物理样机，然后进行物理测试然后定型。如今，由于制造业发展阶段的不同，越来越多企业需要具备纯自主开发的能力。而在这时，由于没有了原型样机的存在，虚拟设计和虚拟验证成为了研发的核心环节，仿真由原来的单纯校核验证，逐步过渡为了要求全面化、精确化、规范化、自动化、重用化的关键技术。

• 全面化—没有原型样机后，一切设计参数的确定均由仿真确认；

• 精确化—仿真必须实现预测性能，对仿真精度要求大大增加；

• 规范化—仿真不再是少数博士的专利，而是人人均可使用的普遍工具；

• 自动化—仿真不仅仅要校核，更重要是实现设计优化，大量迭代不可避免；

• 重用化—仿真知识是企业的核心技术资产，必须实现数字化保留和重用；

研发方式的转型，使得仿真数据的管理和验证由粗放逐步转向精细化、结构化，性能虚拟样机的概念也随之被提出并重视。

正向设计中虚拟设计和虚拟仿真成为了核心双引擎

仿真模型现状及数字化转型的背景

仿真任务列表式的仿真模型管理

无法表达仿真的层级分解和支持关系

MBSE落地的背景

MBSE落地需要实现全过程虚拟验证，其中CAE仿真性能的虚拟验证是其中的必要环节。系统工程设计过程中的整机、分系统、关键零部件等，都需要通过高精度、数字化、一致性的仿真工具，实现设计的早期虚拟验证，这也是目前研究院所的仿真能力所无法实现的。因此，MBSE全面落地实现的需求，也需要建立一个多层级、多学科、高精度的性能虚拟样机库。

国内外现状和差距

欧美汽车行业的启示

在欧美的汽车行业，由于V&V方法（Verification & Validation仿真验证与确认）和仿真规范的广泛采用，仿真不再是某些高知人员的专用工具，一个车型的仿真团队也往往超过数百人，仿真在车型的安全性、NVH、动力学、轻量化设计及优化等方面，都起着极其重要的作用，虚拟实验代替了80%以上的物理试验，可以说仿真就是车辆研发的中心环节。

欧美汽车企业都具有自己的非常完整的仿真规范，涉及汽车设计仿真的方方面面、每个细节，仿真人员按照仿真规范进行模型的网格划分和载荷施加，也严格按照仿真规范中的性能要求评价设计，建模和计算达到了高度的准确性和一致性。

仿真规范是V&V仿真验证与确认工作的产物，欧美车企根据大量的试验数据，反复对仿真模型的网格参数、载荷参数、约束参数、模型简化假设等进行模型的验证确认，最终抽象出每一个模型的仿真规范，以确保任何人按照仿真都能获得高精度、一致性的仿真结果。

V&V技术，真正让仿真成为了虚拟设计的重要一环，在物理出现之前，实现了设计方案的低成本、大规模迭代和优化，提升了企业的研发水平和产品竞争力。因此，V&V技术、其带来的仿真规范制定工作、以及其最终成型的企业性能虚拟样机库，成为了企业产品仿真性能能力建设的铁三角。

企业产品仿真性能能力建设铁三角

国外军工领域性能样机现状

以NASA、波音、欧航局等为代表欧美军工企业，早已把V&V作为其研究的核心内容之一。ASME协会，NAFEMS协会每年都组织关于V&V的专题国际会议，且从协会、企业、行业的维度，均出版了大量的V&V规范，作为企业、行业在仿真和验证过程中可遵循的方**。

由于欧美企业一直采用的都是创新研发为主的体系，因此，仿真能力建设始终是这些企业的核心目标，仿真、试验、验证和确认工作一直是企业仿真部门的核心工作。据了解，欧美企业仿真部门中，花在仿真本身的时间不超过30%，但花在仿真验证、规范制定、性能样机制定的时间却超过50%。因此，欧美军工企业能够逐步推出全数字化样机、数字孪生、数字任务工程等等依托于精确仿真模型的一系列理念，新一代产品武器研制呈现出越来越高效的状态。

国内仿真领域发展现状

近年来，国内大力提倡信息化能力建设，采购了大量的仿真CAE工具，几乎涵盖了国际最先进的CAE工具。但是，与之相对的是，仿真部门在企业中的地位却依然低下，仿真也往往无法进入企业的主流程，设计-制造-试验还是大多数企业的主流程。究其根本，仿真的精度问题，仿真能力的结构化组织及管理问题，使得企业在新产品设计过程中，遇到了“说不清，找不到，算不准”的现象。

• 说不清—产品的性能全图没有，零散的仿真、试验、基础科研之间的关系是什么，无法对产品性能研究的综合能力做一个完整的展现；

• 找不到—仿真工作分散在个人的电脑上，仿真知识没有一个统一、直观化、便于查找的平台，设计任务一发布，仿真人员满世界找仿真模型和相关知识；

• 算不准—即使找到了相关的模型，也仅仅是最佳实践。几乎没有几个仿真人员能够对自己的仿真结果进行准确度的预测，这也导致大量成本和时间算出来的仿真数据，没有产生太大的价值。

性能虚拟样机建设方法

V&V方法及其应用

V&V方法在1960年代，由ASME和NAFEMS共同提出，几乎和CAE软件的发展同步，说明CAE性能仿真从运用到工程的第一天起，就面临精度提升和有效管理的问题。

V&V的基础理论包括几条：

• 层级建模的思想

• 复杂系统无法用一个仿真模型来完成验证，必须构建仿真金字塔分解成为层级，进行逐层验证；

• 系统模型按照自顶向下的方式进行分解及规划，但按照自底向上的方式进行确认；

• 模型的层级基本分为四个层级，系统层、子系统层、基准问题层和单一问题层，自上往下问题逐步简化，参数逐渐减少，不确定性也逐渐降低；

• 对一个产品的性能研究，不仅仅包括系统和分系统性能的研究，也应该包括其包含的基准问题和单一问题的研究。也只有通过基准和单一问题的研究，才可能对产品层级的性能有精确的把握和预测。

• 层级验证的思想

• 层级金字塔不仅仅包括仿真层级，也包括试验层级金字塔；

• 层级试验不仅仅包括传统的系统级通过性试验，也包括大量的低层级验证性试验；

• 利用层级试验数据对相关层级仿真进行验证，获得精确的仿真层级模型，也就是性能虚拟样机；

• 仿真金字塔的核心管理内容；

• 仿真金字塔的管理内容不应该仅仅包括仿真模型和仿真结果，更关键的是仿真规范，因为仿真规范是针对具体仿真问题的抽象，才能够适应一类仿真问题具有普适性；

• 仿真模板、设计工具、虚拟实验等等依靠精确的仿真模型所构建的工具，可以大大加速产品虚拟设计的效率和质量，也是性能虚拟样机构建的核心目标。

性能虚拟样机建设方案

企业的性能虚拟样机，可按照其产品系列，分为不同的产品金字塔。任何一个产品系列的金字塔，都具备以下的核心功能：

• 产品性能全图

• 层级仿真关系全图—既包含了产品的系统、分系统、部组件等产品性能层级分解，又包含基础能力研究，而且之间的层级支撑关系一目了然；

• 仿真模型成熟度全图—根据仿真模型的完整性、精度、验证情况等等因素，打出模型成熟度分数1-5星，所有仿真部件的性能成熟度一目了然；

• 仿真管理内容全图—任何一个分系统、部组件的内容视图，都包括仿真模型、仿真结果、验证性试验结果、设计决策优化工具等等数据列表，使用者可快速查看所有历史相关数据，并实现快速下载和调用。

利用SimV&Ver性能虚拟样机创建工具

构建的性能虚拟样机库主界面

• 仿真数据查找及仿真规划工具

• 型号仿真人员，可以通过模型的层级位置、型号、CAE工具、学科等等，迅速查找历史模型仿真数据，并寻找到精度最高、背景最适合的仿真模型，用于工程仿真；
• 性能虚拟样机中，保留了型号研制过程中，每个仿真模型、规范、设计优化工具被调用的次数以及达到的效果，结合模型的成熟度现状，仿真部门负责人可以自动或手动，制定出年度、季度仿真性能建设规划工作，确保关键的分系统、部组件的仿真能够逐步实现精确化、自动化；
• 年度季度总结过程中，性能虚拟样机可以自动总结相关性能模型制定情况、模型精度提升情况、型号工作应用情况等等，生成企业年度性能工作总结。
  
   

• 仿真验证工作及工具管理门户：

• 仿真规划可直接转化为仿真模型制定、V&V工作、仿真规范制定、仿真模板制作等等具体工作任务，并通过任务系统实现分发、跟踪；
• 性能虚拟样机重要的创建工具是仿真验证V&V工具，通过V&V工具，可以完成某分系统部组件，某学科模型与试验数据的验证，从而获得精确的仿真模型；
• 性能虚拟样机需要和多学科V&V工具进行集成，以便于仿真验证工程师能够方便地利用相关工具，完成具体的模型验证工作。
   
   

SimV&Ver系统中包含的多学科V&V验证工具

性能虚拟样机在数字化研发及MBSE落地中的价值

• 仿真性能管理统一门户

性能虚拟样机库，将零散的、无预测性的、非结构化的仿真知识，按照性能层级金字塔的方式结构化管理起来，同时完成精度修正，并可以持续提升模型成熟度。性能虚拟样机是企业仿真性能管理的统一门户，是虚拟设计和虚拟验证的接口。

• 数字化研发的重要组成

CAE仿真虽然是企业中最早完成数字化模型构建的领域之一，但由于没有解决精度、一致性、结构化的问题，因此一直没有在工程研发中产生类似欧美汽车行业那样巨大的价值。因此，随着企业走向全过程数字化研发，性能虚拟样机的建设，必然是基础工程之一。

• MBSE落地/数字孪生的基础数据库

MBSE强调全过程虚拟验证，包括功能模型验证、性能模型验证、DFX可制造性验证等等，性能虚拟样机库的创建，为MBSE的虚拟性能验证提供了基础的数据和模型库，使得MBSE能够真正执行到位。

性能虚拟验证及其他虚拟验证手段在MBSE过程中的定位

当下很多企业都在关注数字孪生，包括设计、制造、维护过程中的孪生，但是孪生的基础是具备非常精确、可表达产品各学科性能的仿真模型。当前大多数企业都关注数字孪生的架构及应用，却比较少关注精确模型的构建，在这个过程中，性能虚拟样机库也是必须建立的基础数据库。

-END-

欢迎给“安怀信正向设计研发港”***标星🌟，点赞。

--------------------------------------------------

如有内容来源于互联网,版权归原作者所有,供学习交流使用,严禁商用,如有侵权请联系我们删除。

--------------------------------------------------