化腐朽为神奇-Amesim多学科领域复杂系统建模仿真
大家好！借此机会跟从未接触过系统仿真的朋友闲聊一会Amesim。我主要从事机电液一体化的非标设备开发，在我的工作前期经历了多个项目的挫折之后，系统集成仿真才开始逐渐进入了我的视野，直到现在的广泛运用，在我们的研发工作产生了巨大价值。
相对来说，仿真领域做系统集成的朋友比较少，对此了解有限。当大家刚开始工作或刚开始接触研发，受工作平台和工作经历的限制，主要是以零部件为主，可能是一个复杂的管路、一个阀门、一个电机等等，经过几年甚至十多年逐渐成为关键零部件的设计专家、优化专家。
在仿真秀（文章最后有介绍）以及其它仿真教学平台上，有专注于流体的、换热的、疲劳的、电磁场的各种各样的课程课程，课程制作和学习两旺，于此同时，关注系统工程和系统级建模仿真者寥寥。我想大抵有如下几个原因：
用于零部件级或单一场景的三维仿真非常直观，云图一出，原本看不见的东西可视化了，十分惊艳；
系统级的仿真模型大多都是一维的，建模和计算过程涉及的领域过多，对使用者的要求较高，模型体现的比较抽象，学习难度较高；
受平台限制，系统集成仿真 主要是一些主机厂的研发部门或者一些专业的咨询机构在做，零部件等专业厂商涉及较少，工作中确实接触的系统集成方面的工作少；
很多朋友在高校学习初次接触的仿真工具主要是三维仿真软件，初次了解一维的仿真软件会有三维比一维高端这种错误的认知，产生抵触心理，我的一位做三维仿真模型的朋友看我做一维系统仿真模型，感叹“真让人头秃”；
各类三维仿真工具的运用对于产品迭代、经费节约所产生的价值更容易体现，总周期也短。而系统级建模仿真的迭代周期要长的多，受的影响也广泛的多。
我们以家用汽车为例，对于设计汽车前部中冷器的工程师来说，按照客户给定的指标要求设计好这一个换热器就行，包括尺寸、换热量、耐压、安装接口等等即可，优化所需的大部分参数都是明确的。
然而您要是一个汽车热管理工程师，就需要您来指定各个循环系统中每个零部件的性能指标、尺寸大小、设备能力、功能备用、控制策略、通用部件的产品选型等等，这个时候让您去制定中冷器这个部件的各个指标，那考虑的因素就变得特别多，在整个系统运行的工况包线范围内，至少受到如下因素的影响：
全系统燃油经济性 乘客的舒适度 系统的可靠性 系统的响应速度 环境温度对系统的影响 车速的影响 太阳辐射的影响 造价的影响 维护性的影响 各零部件之间的匹配 ……
面对如此众多的影响因素，涉及海量的协调工作，若还是等待系统集成试验来不断完善，则会耗费极大的人力物力。
若是单个部件，可以快速制造快速迭代，而作为一个集成系统，涉及众多供应商，且系统内部具有复杂的耦合关系，调整起来的难度和迭代周期可想而知。甚至出现故障的时候，都是关联故障，单个部件拆下来全都是完好的，连起来的系统无法有效工作的事情比比皆是。
当您带着产品向系统集成商推介滔滔不绝的时候，对方经常问一些我们意料以外的问题，这主要是因为你眼中的产品和用户眼中的产品价值不在同一个价值体系内。例如一个复杂的管路，你费尽心血的进行优化设计，实际上在系统中它的阻力大小并不要紧，其它部件会进行补偿。系统集成的时候是讲究平衡的，尤其要避免过度设计。
优秀的系统集成，可以将很多普通部件做成顶尖的系统，化腐朽为神奇。而差劲的系统集成，则可以用一流的零部件做出垃圾系统，以印度的国产的LCA战机为例，全球采购一流的子系统，依然陷入了水多了加面，面多了加水的情景。系统设计的成败，往往比零部件设计显得更加复杂和困难。
有困难有挑战，也有解决方案。这也是为什么我一直向大家推介这款优秀的多学科领域复杂系统建模仿真平台Amesim(Advanced Modeling Environment for performing Simulation of engineering systems)，之所以称之为平台，是因为要啥有啥。有专用的机械库、信号控制库、液压库(包括管道模型)、液压元件设计库 (HCD)、动力传动库、液阻库、注油库 (如润滑系统)、气动库(包括管道模型)、电磁库、电机及驱动库、冷却系统库、热库、热液压库(包括管道模型)、热气动库、热液压元件设计库 (THCD)、二相库、空气调节系统库等等几十个专业工具库，还具有与其它软件包丰富的接口，例如Simulink、 Adams、 Simpack、Flux2D、RTLab、ETAS、dSPACE、iSIGHT等。
这些专业库有上万个经过验证的子模型，系统工程师只需要像搭积木一样搭起来就好了。在这里我们以一个非常简单的小场景进行说明：
模型描述：有一个圆柱水箱（底面积0.5m2，高度1m），最顶部设有进水阀，距离水箱底部0.1m高度处设有出水阀，出水阀可以随机打开取水。
设计要求：
1、在水位稳定状态下将底部出水口置于全开，前60s内总出水量不低于600L，出水口内流速不低于1.6m/s，此时关闭底部出水口，则应当在45s让水位恢复到0.7m保持稳定；
2、设计自动控制程序，进水阀可以随时为水箱内补水，在满足上述目标的条件下选择最小通径的进水阀和出水阀。
系统分析：
面对这个场景，我们会发现一些潜在需求。出水阀孔径太大则水箱内水位下降太快，不能维持内外压差就不能保证出水口流速的要求，出水阀孔径太小就不能满足总流量要求；进水阀太小则不能在指定时间内恢复水位，进水阀还要在满足要求的前提下选出最小的。
在整个过程中，由于进水阀可以在出水阀开启的时候也开启，则水箱内的水位是一个受多种因素影响的结果，水位的高低又影响底部出水阀的流速，流速小不满足要求，流速大则水位下降的更快，整个小系统是一个动态的过程。各位可以尝试自己用matlab编程或者用其它工具求解，会发现即便这样的一个小小的模型，计算起来都会十分困难。而使用Amesim可以在一分钟内建立包括反馈控制的仿真模型并求解，十分便捷。
从上面的仿真模型可以看出，Amesim只需要将七八个部件拖在一起连接起来，就完整的表达了上面所述的仿真场景，当我们设置不同的阀门组合后，Amesim可以快速给出计算结果，一目了然。
Amesim仿真结果
Amesim的用途非常广泛，强于系统级仿真建模，但也不限于只做系统级建模仿真。既可以计算整车这种复杂系统级的仿真模型，也能做一枚炮弹发射后受重力、空气阻力等复杂变量下的轨迹计算。
不同角度等速发射炮弹的轨迹
以至于有句话在Amesim学习者中口口相传：“除了核与量子，就没有Amesim不能计算的”。不信就试试看。
