企业性能虚拟样机库建设方案
性能虚拟样机必要性及价值
1.1 定义
1.2 必要性
1.3 国内外现状
1.3.1 国外发展现状
从20 世纪90 年代开始，国外开始将虚拟样机技术应用于武器系统的数字化集成、性能验证和评估等方面，并在大量的武器系统研制中发挥了巨大的作用。美国率先在精确制导武器虚拟样机领域的设计上采用自上而下的虚拟设计流程和产品完成设计前的数字验证方式（包括通用的处理平台及体系的研究），进而根据不同应用背景建立了一系列专用的基于高层体系结构的虚拟样机设计平台。这方面比较典型的包括Lockheed Martin公司开发的SBD协同虚拟样机环境和美国国防部开发的军用复杂仿真系统，如JWARS、JDIS 和JSIMS 等。
虚拟样机应用的广度和深度逐渐增强。从最初的部件级模型到完成波音777 客机的无图纸设计和生产，再到Lockheed Martin 公司完成的从开始设计到生产完全实施数字化的JSF 战斗机，以及正在研制的美国海军下一代航母CVN21，呈现出虚拟样机技术的应用对象越来越复杂、应用时期越来越趋于产品全寿命周期的明显趋势。
在虚拟样机的验证和评估方面，美国历来重视仿真系统的验证、确认和发布（Verification, Validation and Accreditation, VV&A）技术与可信度评估工作。军用复杂仿真系统已经开始按照美国国防部VV&A指南提出的VV&A 过程组织实施，并收到了成效，发现了设计开发中的一系列问题，满足了提高系统开发质量、降低应用风险、提高投资效益的需求。
近几年，国外大型企业都在开展基于模型的数字孪生应用。美国国防部最早提出利用Digital Twin技术，用于航空航天飞行器的健康维护与保障。首先在数字空间建立真实飞机的模型，并通过传感器实现与飞机真实状态完全同步，这样每次飞行后，根据结构现有情况和过往载荷，及时分析评估是否需要维修，能否承受下次的任务载荷等。美国《航空周报》美国曾做出这样的预测：“到了2035年，当航空公司接收一架飞机的时候，将同时还验收另外一套数字模型。它就像飞机的一个忠诚影子，伴随一生。从不消失。每个飞机尾号，都伴随着一套高度详细的数字模型。”
1.3.2 国内发展现状
我国对虚拟样机技术的研究和应用尚处在起步和发展阶段。对虚拟样机的一些相关技术，如数据库技术、网络技术、系统仿真技术、虚拟现实技术等已有一定的研究和应用基础。
随着对虚拟样机技术的研究和应用逐步深入，虚拟样机开始部分替代物理样机，在很多型号研制中发挥了重要作用，已成为型号研制和关键技术仿真测试、分析评估和优化设计的主要手段。
目前，我国在虚拟样机设计环境建设、虚拟样机细粒度建模和应用等方面均取得了很大进展，形成了层次化、模块化、标准化的建模思路，建立了复杂系统的虚拟样机设计环境，完成了多个型号产品的虚拟样机，并应用于在研型号的研制和先进产品的预研，在复杂系统的总体和分系统指标设计、性能评估等方面发挥了重要作用，并逐渐积累了多种型号产品的虚拟样机模型库。
但是，国内很多企业缺少模型V&V的相关技术，没有对型号产品的模型进行充分的验证和确认（V&V）研究，没有对模型进行必要的精度评估与精度提升，使得所建设的虚拟样机库的工程应用受到很大的限制。
近几年，国内的航空、航天、兵器等军工企业，都在开展MBSE的新型产品研发体系建设。其核心是围绕着模型的应用。性能虚拟样机是一个重要的核心。
1.4 价值
基于模型V&V的方法，建设企业复杂系统的虚拟样机库，具有以下价值：
（l）复杂模型的系统性研究。强调在系统的层次上模拟产品的外观、功能和在特定环境下的行为；
（2）应用于产品全生命周期。虚拟样机可应用于产品开发的全生命周期，并随着产品生命周期的演进而不断丰富和完善；
（3）支持产品的全方位测试、分析与评估。支持不同领域人员从不同角度对同一虚拟产品并行地进行测试、分析与评估活动。
复杂产品虚拟样机技术可以在各领域CAX/DFX技术基础上进行发展，进一步融合先进建模/仿真技术、现代信息技术、先进设计制造技术和现代管理技术的综合技术，应用于复杂产品全生命周期、全系统，并对它们进行综合管理，强调虚拟化并从系统的层面来分析、模拟复杂产品的一种系统化的工程设计与管理方法。基于虚拟样机库，帮助企业更高的利用仿真的手段进行产品的性能预测，服务于型号产品的正向设计。
企业性能虚拟样机库建设方案
企业虚拟样机库的建设，必须贯穿于型号产品研制的全流程。虚拟样机建设过程如下图所示。
2.1 目标
建立基于模型V&V技术的性能虚拟样机库，帮助企业基于模型进行产品的设计和运维。性能虚拟样机库建设的目标包括：
1） 建立多学科仿真模型V&V的评估体系，评估仿真模型的精度，并进行模型的精度提升；
2） 建设企业性能虚拟样机库，包括模型库和仿真基础知识库，便于用户进行检索与复用。
3） 建设虚拟试验验证系统。基于虚拟试验环境，进行型号产品在各种工况条件下的性能验证和预测。
2.2 虚拟样机的形成过程
在飞行器的整个研制周期中，可以利用虚拟样机技术对产品性能进行评估与预测。对产品虚拟性能验证模型进行充分的验证和确认，提升我院的虚拟性能验证的能力，并对模型、知识和规范进行存档，建立性能虚拟样机库。
图2 虚拟样机技术在产品研制流程中的应用
验证计划
综合考虑现行标准、政策，以最佳实践为基础，对将要进行的产品虚拟验证进行初步规划，编写计划书，对问题、优先级、所采用的技术、作为整个研发活动的主要控制文件。验证规划的包括：明确研发需求、研发环境、模型可接受准则、研发计划和规划、V&V资源（专家、仿真工具、验模工具等）；选择适用于未来产品研发活动的有效的测量、性能测量；验证结果（模型、数据和文档等）的发布。
验证规划中所涉及到的后续所有的模型验证和确认计划，都应该是完整可用的文档，用于描述研发活动的发展。
方案设计验证
方案设计阶段，根据客户需求，进行产品的构思，对产品进行原理和功能的设计与论证。并对所形成的设计方案进行评估与优化。
在该阶段，可以利用CAX工具，对方案设计模型进行验证。根据应用的性能目标和行为需求，评估方案设计模型的完整性、正确性、适应性。
工具和方法：
（1）利用Matlab、AMEsim或其他数值工具，建立产品功能模型（也称为0-1D低保真度模型），并利用这些模型进行系统的功能预测和优化；
（2）利用三维设计、分析软件进行产品的结构分析与设计；
（3）利用计算机辅助工程（CAE）工具对产品性能进行虚拟验证；
（4）利用V&V工具与0-1D模型的物理试验数据，对虚拟验证模型进行精度评估和虚拟验证模型的参数修正，建立可用于进行准确验证的方案模型。
详细设计验证
详细设计阶段，对最优的方案模型进行细化。对各个子系统、组件进行功能、性能、结构的进一步设计。并利用辅助设计工具与方法，对详细设计模型进行验证。
工具和方法：
（1）利用计算机辅助工程（CAE）工具对产品性能进行虚拟验证；
（2）利用图表工具来描述对象、连接、数据流等；
（3）利用数据处理工具来进行虚拟验证和物理试验数据的处理；
（4）建立数据库，管理所收集的各类虚拟验证数据和物理试验数据；
（5）利用层级试验数据对虚拟验证模型（包括CAE模型、半实物虚拟验证模型）进行精度评估，和虚拟验证模型的参数修正，建立高精度的层级虚拟样机库，用于进行准确的多物理场仿真。
制造验证
通过制造型号产品的物理样机，可以在实验室条件或者真实飞行条件下对所设计的产品进行真实性能验证，看所设计的产品是否满足设计要求。
工具和方法：
（1）进行层级试验设计规划，对物理样机和试验的种类、数量等进行规定；
（2）利用虚拟性能样机对试验进行预示；
（3）建设试验数据后处理工具，以方便后续更好的利用试验数据；
（4）建立数据库，管理所收集的各类虚拟验证数据和物理试验数据。
虚拟验证模型的确认
虚拟验证模型确认的目标是确保虚拟验证系统可以对产品在实际工作条件下的性能进行准确的模拟，对真实产品性能的表示足以支撑其预期用途。通过确认试验解决模型的可接受度准则等问题。
工具和方法：
（1）利用层级确认物理试验的数据对相同层级的虚拟验证模型进行逐层的确认，评估虚拟验证模型的置信度；
（2）利用层级确认试验数据对层级虚拟验证模型进行精度校正和模型参数标定，提升虚拟验证模型的预测精度水平；
（3）建立层级虚拟样机模型库，对经过验证的虚拟验证模型进行保存和积累。
基于V&V技术实现虚拟试验和物理试验的统一
建立相关的规范，基于V&V技术实现虚拟试验和物理试验的相互指导。
在V&V层级试验规划中，一方面，要利用产品虚拟验证的仿真结果对物理试验设计进行指导和预示。包括：
• 性能预示
• 危险区域预示
• 试验条件预示
• 传感器对测量性能的影响大小分析
• 测点布置与优化
在V&V层级试验规划中，另一方面，要通过科学、合理的设计物理试验，以便于利用层级物理试验的数据对仿真模型进行修正，帮助建立高精度的仿真模型。包括：
• 层级试验的主要内容；
• 层级试验关心的物理量；
• 层级试验的数据处理；
• 层级试验数据的不确定性。
基于V&V技术制定层级试验设计规范，建设层级试验数据库
飞行器的物理实验，如风洞试验、热试验，通常需要投入很大的人力、物力和财力。因此，所得到的物理试验数据是非常珍贵的，必须加以充分利用。
为了提高物理试验数据的利用价值，可以基于V&V技术，建立起层级试验设计规范。模型层级划分应遵循以下原则：
1) 单一问题层：单一机理、单学科问题。分析的初边值条件明确、仿真结果的不确定性小。该层级的仿真模型可以很好的模拟真实物理对象，模型的合格标准是最严格的。
2) 基准问题层：体现真实系统某一特征的简单模型、少数机理之间的耦合，仿真结果的不确定度低。该层级的模型的合格标准比单一问题层级对象要低。
3) 子系统层：真实子系统、构型可简化但实际过程和机理完整，仿真结果的不确定度劣于基准层级的不确定度。该层级的模型的合格标准比基准层级对象要低。
4) 全系统层：真实系统和构型、全过程、包括所有物理机理，关心系统性能，仿真结果的不确定度较高。该层级的模型的合格标准，可以根据仿真模型的预测目的进行确定。
实施层级确认试验，所得到的试验数据，可用于确认和评估对应层级的产品虚拟验证模型结果的精度，对不同层级的确认试验结果进行有效保存，并逐步建立起典型层级对象的确认试验结果数据库，以方便结果数据的追溯和提升试验数据的利用价值。
虚拟样机库的建设和发布
在产品研制的各个阶段都会建立不同的仿真模型，如0-1D的原理级功能模型、多物理场性能仿真模型。采用仿真模型进行设计的验证和确认，并且利用各个产品阶段获得的物理试验数据对仿真模型进行修正，提高仿真模型的精度。
对于预测精度满足应用要求的仿真模型，以及相关的仿真建模方法、仿真指南，可以经过整理、收集和评审等环节，发布企业虚拟样机库，建立高精度的仿真模型库，帮助企业积累仿真知识。一个典型的虚拟样机库的模型管理方式如下图所示：
图3 产品组成结构 仿真基础知识库
2.3 虚拟样机的建设内容
2.3.1 0-1D数学模型验证及虚拟样机建立
数学模型是运用数理逻辑方法和数学语言建构的科学或工程模型，常用的数学模型形式包括：微分方程、传递函数、方块图、信号流图和状态变量数学模型。采用的商业建模工具软件包括：Matlab\Simulink、LMS AMESim、Simulation X等。
相比于传统的依靠物理样机研究存在周期较长、成本较高且修改不易等困难，利数学模型对复杂系统进行建模可以有效的克服这些困难，并且可以基于数学模型快速求出系统的动态特性和稳定性。
但是，对于产品设计人员来说，最大的困难在于如何获得系统和元件的准确参数数据，如何迅速、方便的建立能准确描述系统的动态特性的数学模型，如何利用数学模型进行精确的仿真。
因此，可以采用仿真模型V&V的方法，对复杂系统的数学模型进行层级分解，并对待研究的某一特定层级的模型进行仿真验模，包括：仿真参数的灵敏度分析，仿真模型修正，仿真不确定性分析等。帮助企业形成高置信度的数学模型，更好的利用高精度数学模型进行产品的创新设计。
2.3.2 结构力学模型验证及虚拟样机建立
进行复杂产品的设计，结构力学仿真是一项最基本的活动。通过采用结构力学仿真工具如Ansys、Abaqus、Nastran，建立结构力学仿真模型，进行结构强度、动力学、疲劳等仿真计算。因此，建立高置信度的结构静动力学模型，更多的利用仿真模型进行产品的虚拟性能预示和产品的优化设计，可以有效的帮助设计人员进一步减小设计的安全裕度，进行产品的轻量化设计。
基于模型V&V技术，可以利用相关的V&V工具对结构力学模型进行仿真验模研究，包括：复杂系统的模型层级分解、结构力学模型仿真和试验结果的一致性分析，仿真建模的误差识别与控制、仿真参数的灵敏度分析、仿真模型修正和仿真的不确定性分析。帮助企业形成高置信度的结构力学仿真模型，逐步积累型号产品的虚拟样机库，服务于产品的结构力学性能设计与优化。
2.3.3 热与流体仿真模型验证及虚拟样机建立
在飞行器的研制过程中，通常会采用fluent、CFX等仿真建模软件建立热与流体仿真模型，进行飞行器的气动外流场计算和热分析，并基于仿真结果来进行气动外形的设计优化、制定更合理的热控措施。
利用模型流体验模工具软件，进行热与流体仿真模型的验证，包括网格收敛性分析、迭代误差分析；进行热与流体仿真模型的确认，包括仿真和试验的一致性对比、仿真参数灵敏度分析、仿真模型参数修正、仿真参数不确定性分析等。通过对热与流体仿真模型的V&V研究，评估仿真模型的精度，并进行精度提升，使仿真模型可以满足预测精度的要求。对验模的结果进行管理，建立热与流体仿真的虚拟样机库。
2.3.4 模型验证规划及虚拟样机库管理
建设性能虚拟样机管理系统，开展模型验证的规划、验模过程数据管理、验模的结果管理等。帮助企业积累仿真建模的知识、方法，建立高精确的仿真模型库，便于新型号研发时进行参考和借用。
1） 虚拟样机库查询
在虚拟样机库中，按照层级金字塔进行模型的管理，层级包括系统层、子系统层、分系统层、仿真知识库层；每一个层级模型的属性包括：型号、学科、置信度、应用阶段、建模工具等。可以按照属性的关键字进行模型的查询和下载。如下图所示为一个控制系统的虚拟样机的层级金字塔模型库。
在虚拟样机库中模型的层级结构显示可以在树形结构和金字塔结构之间快速切换，如下图所示：
图5 虚拟样机库的展示方式切换
2） 验模规划及过程管控
根据虚拟样机库能力建设的评估结果，或者根据仿真模型精度评估和精度提升的需求，进行仿真模型的验模规划。分解模型的验模层级，确定验模对象。集成验模工具软件，如结构力学、热学、数学模型验模工具。进行仿真和试验的对比量化仿真模型精度、进行仿真参数灵敏度分析和仿真模型的参数修正。
验模的结果可以归档到性能虚拟样机库，提升企业的虚拟样机库的能力水平。
3） 基础知识库
建设性能仿真基础知识库，供设计仿真人员进行建模仿真应用时参考。基础知识库包括：材料库、建模规范库、热阻参数库、螺栓连接刚度、结合面刚度库等。
2.3.5 飞行器企业虚拟样机库建设案例
工程需求
针对飞行器虚拟样机库建设的需求，策划基于模型V&V技术的模型验证工作，评估多学科仿真模型的精度，建设飞行器的虚拟样机库。包括：
结构力学性能虚拟样机库；
热与流体性能虚拟样机库；
制导控制系统功能虚拟样机库。
1）飞行器武器系统模型层级规划
进行飞行器系统的模型层级分解，构模型层级图。
图6 飞行器武器系统层级
在SimV&Ver Pyramid系统中创建验模项目，并建立飞行器武器系统的验模金字塔模型，如下图所示：
图7 飞行器金字塔层级模型
飞行器武器系统金字塔的每一个层级对象，如弹体系统、制导控制系统，又可以细分出不同的层级模型，以便于建立不同学科的虚拟样机模型库。
例如，弹体系统可细分为：前舱、后舱、舵片、尾翼、舵机等不同层级，利用SimV&Ver Pyramid可以建立起弹体系统的层级模型。如下图所示。
图8 导弹结构层级模型分解
如下图所示：
图9 弹体子系统的金字塔模型
例如，制导控制系统可以按照如下进行模型的层级分解。并在SimV&VerPyramid系统中，建立对应的模型金字塔。如下图所示。
图10 飞行器制导控制系统模型层级图
图11 制导控制系统金字塔模型
发动机流体与热性能虚拟样机库建设
发动机系统可以按照如下进行模型的层级分解。并在SimV&VerPyramid系统中，建立对应的模型金字塔，如下图所示。
图12 导弹制导控制系统模型层级图
利用流体与热仿真模型验模工具SimV&Ver CFD，进行仿真模型的精度评估，如建立超声速流动、漩涡、喷注过程、混合过程、燃烧过程等子系统仿真模型验，利用物理试验数据量化模型精度。进行仿真模型参数灵敏度分析、利用试验数据进行模型的参数修正，提高层级仿真模型的精度，建立发动机流体与热性能虚拟样机库。如下图所示。
图13 推进系统性能虚拟样机库
2)线下执行验模并建立虚拟样机库
利用数学模型验模工具可以对制导控制系统的层级模型进行逐层验模，得到高精度的层级功能虚拟样机库；
利用结构力学验模工具，可以对弹体系统的层级模型进行逐层验模，得到高精度的结构性能虚拟样机库；
利用热与流体验模工具，可以对推进系统、引战系统的层级模型进行逐层验模，得到高精度的热与流体性能虚拟样机库。
基于虚拟样机模型的工程应用
图14 基于MBSE的产品研制流程
在基于MBSE的产品研发流程中，建立可用的高精确模型是一个关键技术。在上图所示的MBSE研发流程中，产品的性能虚拟样机库包括功能模型库、多物理场的性能仿真模型库。一方面，可以直接从虚拟样机库中检索相关的精确仿真模型来支撑型号的研发。另一方面，利用型号产品在各个研制阶段的物理试验数据，对仿真模型进行多次迭代修正，提升仿真模型的精度。并且可以将精确模型归档到企业虚拟样机库中。
基于虚拟样机库进行产品的研制，可以利用的虚拟样机库的数据包括：
1）高精度的模型库。可以从虚拟样机库中，检索相关的仿真模型，利用其进行性能预测；
2）仿真模板库。固化有仿真经验和知识的仿真模板，可以支撑型号产品的快速性能仿真；
3) 工具APP。开发专业的工具APP，进行型号产品的设计分析。工具APP可以集成到产品研制流程中，提升协同研发的效率。
安怀信公司简介
北京安怀信科技成立于2012年，2016年成为中国首家以正向研发软件及服务为主营业务方向的新三板挂牌公司，股票代码836426 ；
公司2019年底员工人数超过130人，其中技术和研发人员超过90人，形成了项目体系规划、项目咨询实施、产品定制开发完整的技术条线；
国家高新技术企业、软件企业、军工二级保密资格认证、十余项专利、三十多个软件著作权，多个产品线进入国防科工局中国自主知识产权软件名录；
安怀信具备全球唯一的全学科仿真验证V&V产品线simV&Ver工具集，以及Pyramid性能虚拟样机管理系统，具备协助企业完成仿真模型验证，仿真规范创建，最终完成企业性能虚拟样机库建设等全面服务能力。
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