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。
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
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。
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。
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。
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
仿真验证工作及工具管理门户:
SimV&Ver系统中包含的多学科V&V验证工具
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。
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