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精益研发之协同仿真
2016-03-25 16:39:34  作者:梅林涛  来源:互联网
  •   精益研发是围绕企业研发活动来展开的,而研发离不开协同仿真技术的支持;同时,协同仿真也是精益研发不可或缺的一部分。今天的仿真技术,已经由过去的单学科、单参数、事后验证以及无协同的CAE,发展到多学科 ...

  精益研发是围绕企业研发活动来展开的,而研发离不开协同仿真技术的支持;同时,协同仿真也是精益研发不可或缺的一部分。今天的仿真技术,已经由过去的单学科、单参数、事后验证以及无协同的CAE,发展到多学科、多参数、多场耦合、高性能计算的协同仿真环境,为企业的研发活动提供了更为广阔的空间。

  作为精益研发平台的子平台, 协同仿真平台( P E R A .S imu l a t i o n)将参与仿真过程的部门、人员、仿真工具、仿真模型、仿真数据、仿真流程、仿真项目等诸多方面实现协同的过程,将多学科、多场、多参数的问题耦合起来进行仿真,由此获得比各个单项CAE更为综合、准确的产品性能指标,有效提高了产品的技术含量。同时,对于成本敏感型企业,通过仿真优化产品结构和重量, 实现等寿命设计,降低研发成本。

  协同仿真在精益研发中的作用企业产品研发是从客户需求域到功能域再到本身过程域的过程。任何一款产品的研发,都是从需求分析开始,到概念设计、初步设计或方案设计,直到细节设计,一步步逐级展开。精益研发的主流程也是遵循客户需求域→功能域→本身过程域的过程。如图1所示。

  

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  图1 精益研发应用主流程

  协同仿真的过程遵循产品研发的过程,它将指标、任务逐级分解到子系统、部件、零件中,任务由不同部门和人员执行。在研发过程中,企业涉及到众多研发活动,而这些活动都是围绕企业对产品本身的各项指标展开的,并扩展到精益研发主流程的各个阶段,分解到不同的人员、部门和专业当中。

  从精益研发的主流程图上看到,仿真起重要的作用。企业通过仿真可以对产品性能进行优化,提高产品性能,多方案比较,缩短仿真周期,对创新的多种方案进行定量分析,从而加快企业创新速度。

  精益研发是一种以精益为目标、以精益研发总线为统筹、以精益样机为载体的研发方法。精益研发总线,即以产品研发关键指标(性能、需求、质量、成本等)分解、分析和监控为特色的研发数据网络。图2是安世亚太公司提出的通过“信息化看板”提升、表达和管理产品性能的新技术。

  

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  图2 精益研发总线

  精益研发总线包括成本总线、性能总线、质量总线、项目进度总线等,企业中不同部门、不同人员关注的指标也不同。以飞机研制为例,总工关注的可能是最大作战半径是多少、性能如何、成本等等,然后会把这些指标分到不同的科室。具体到仿真工程师,则会关注应力是不是足够、启动性能是否满足、隐身特性是否满足等等问题。在具体的仿真过程中,同样会存在多种研发指标,这些指标也会逐级分解到各部件和零件里,分解到不同部门和人员当中。这种多性能指标,尤其是指标的量化和优化都必须通过仿真的手段来完成。

  在精益研发中, 通过P E R A .Simulation获取指标,继而获得围绕这些指标所产生的仿真任务,再把仿真得到的校核、验证、优化等指标汇总到企业的研发总线里,让企业不同部门、人员得到各自关注的指标。

  精益研发协同仿真子平台

  PERA.Simulation建立在精益研发平台基础上,利用仿真技术,实现项目管理、流程管理、数据管理、知识管理和性能优化。

  企业在研发过程中会遇到许多问题,如CAD生成模型后怎么使用,CAE仿真的结果如何反馈给设计部门,如何与试验结果比对等等;同时,企业如何对大量的仿真知识进行积累、管理和重用……这些问题都可以通过PERA.Simulation来解决,它可以帮助企业通过技术和管理的方法,通过知识积累,帮助企业提高仿真效率,增强仿真水平,这也是提高企业核心竞争力的关键。

  协同仿真目标

  目前,CAD技术在趋同,而CAE技术则在求异。企业可以通过选择同一种CAD系统达到设计工具的统一。而仿真涉及多学科,使用的工具也各有不同,结构、流体、电磁、成本、重量等都要通过不同的仿真工具计算实现。没有一种仿真系统可以包打天下,每种工具都有其无法替代的价值。

  为了解决异构和协同问题,供应商们在协同技术开发时都无一例外地围绕仿真技术展开,同时兼顾设计技术和仿真技术的互动性。PERA.Simulation就是通过集成手段,将企业“信息孤岛”协同起来,包括CAD和CAE的各种工具,甚至OA、PDM等,同时将数据库管理系统、人员集成和协同起来,从而帮助企业增强仿真能力,提高产品性能,降低成本,提高质量,进而加快企业创新实践。这就是PERA.Simulation的目标。通过集成的手段,协同与仿真相关的部门、人员、项目、流程、学科、模型、数据以及知识,就构成了协同仿真平台的所有要素。

  协同仿真平台功能

  当前我国制造业面临诸多挑战,大部分产品基本上是拷贝、抄袭和模仿,缺乏自主产权。要想实现从“中国制造”向“中国创造”的转变,必须要创新,而创新离不开仿真技术的支撑,必须通过仿真技术提高企业的研发能力。在PERA.Simulation中,就提供了支撑企业创新研发的技术手段和管理手段。下面,让我们看一下PERA.Simulation的主要功能。

  

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  图3 协同仿真子平台

  仿真流程管理

  目前,产品研发的驱动模式已经发生了质的变化——从“设计驱动”到“仿真驱动”。从客户需求到概念设计、方案设计甚至到详细设计,在整个产品生命周期中,涉及非常多的仿真任务,需要对这些仿真任务进行管理。首先要从流程上进行梳理。仿真流程包括仿真过程中多学科、多部门、多人员参加而产生的各种关系,如上下游关系、串行或并行关系、仿真过程的数据流、仿真项目的状态等。

  在产品研发过程中,通常是一个主流程和多个辅流程在同时执行。这些多学科工具和多个辅流程都在关注产品的各项指标,以确认产品的所有指标都满足要求。有时某项指标的计算还需要其他学科或辅流程的计算结果作为输入。这就是整个设计理念的数据流,只有清晰的表达,才能对企业的研发流程进行梳理,而不仅仅是一个先后顺序的问题。企业要把数据流定义的非常清楚,才能保证仿真效率和质量,从而映射到产品的质量和成本中去。

  流程梳理完后,下一项重要任务就是仿真进度管理。企业到底有多少仿真项目在进行?仿真项目现在处于什么状态?整体计划是什么?企业的软硬件资源、仿真工程师够不够等都要进行管理与监控。事实上仿真管理就是仿真项目化。

  

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  图4 从仿真孤岛到协同仿真

  仿真技术集成

  通过技术集成,可以协调产品研发中的数据流、模型与工具,集成平台可以实现复杂产品研发的多学科联合性能仿真与优化,在获得最佳的产品性能与质量的同时,减少或简化实验数量。通过集成各类CAX工具,建立模型与工具间的关联,打通各类模型的接口,实现模型间的参数互动;通过集成多学科耦合分析,实现各学科联合性能的仿真与优化,并且支持自研软件和工具的集成。

  

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  图5 仿真技术集成

  多学科优化

  协同仿真平台可以对产品进行性能优化,优化是产品竞争力的体现。多学科优化是仿真技术的提升,比如说重量最小化、成本最低化、性能最优化等,有利于实现产品精益化。

  多学科优化尤其在企业自主创新中发挥着非常重要的作用。比如航空、航天、船舶等行业,很多时候不是一个学科的问题。强度上满足了,但可能造成飞机太重,飞不起来,或飞起来很费燃料,机动性能很差,或运输量会降低。概念设计决定整个产品性能的70%~ 80%,在概念设计阶段进行多学科优化可以极大提升研发质量和效率。也正因为此,国内企业越来越注重优化技术以及稳健性分析等,这些都属于协同仿真平台所提供的多学科优化技术范畴,能够有效地帮助企业实现产品性能的优化。

  仿真数据管理

  企业在进行仿真的过程中会产生大量的仿真数据,这些数据存放在哪里?协同仿真平台提供了非常完备的数据管理系统,解决企业仿真系统数据管理的问题。

  在协同仿真平台中,每个项目都有一个流程,流程中有很多节点,每个节点都有输出输入,可以对每个节点进行详细的管理。比如强度的仿真结果,用户关心的是某个工况或组合工况的应力是多大,有多少单元等都需要管理起来。在协同仿真平台中,仿真按照项目来管理,一个产品可能产生很多的仿真项目,平台提供了按照产品结构树对仿真数据进行多种视图的BOE(Bill Of Engineering)的管理手段。

  仿真知识管理

  在PERA.Simulation中,仿真的知识有两类:第一类是对仿真数据管理系统的数据进行挖掘,第二类是根据企业或行业的产品特点,封装仿真知识的各个细节,形成仿真模板,做到快速仿真系统。

  企业经常会遇到这样的难题,一个工程师调走了,新工程师对很多数据都不清楚,无法立即开展工作。利用PERA.Simulation可以方便地解决。首先,我们会把仿真的数据存储管理起来。但如果只是简单的存储,那只是一个仓库。因为数据里包含了大量的知识和经验,比如按照零件部件、分析类型、应力范围、重量范围、或者定制企业需要的各种组合来搜索相关数据。通过PERA.Simulation对仿真数据进行管理,我们就可以看到十年前甚至更久的仿真知识,有利于知识的重用。

  此外,PERA.Simulation根据行业或企业的特点、产品的特点,通过封装与仿真有关的所有细节,包括行业标准的选用、材料选取、力学模型、几何模型、有限元模型的转换规则、模型简化规则、网格划分原则、载荷施加原则、工况以及组合规则、评定规则、报告模板等等,把这些封装到模板中,形成仿真模板,可以针对产品的特点,做到“傻瓜式”的快速仿真,还可以使用户通过简单的交互就能完成仿真任务。

  

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  图6 协同仿真工作过程

  协同仿真平台工作模式

  首先,技术管理人员根据指标和任务进行仿真任务梳理和项目定制,产生相关的流程模板,放在知识库中。如果知识库已经存有该模板,我们可以直接重用。对技术人员来讲,会接到一些任务,这些任务中会有简单的校核任务、WHAT IF 分析、多方案比较、单学科或多学科优化等任务类型。这些不同的仿真任务会产生大量的数据,这些数据都会形成一个列表,这些数据都有关联关系,PERA.Simulation通过视图的方式对数据进行管理。而这些数据里面包含了很多的仿真知识,这些知识也可以被很好的管理并重用。

  总结

  PERA.Simulation平台是在客户认可的基础上推出的有针对性的平台。目标是帮助企业提高研发能力、仿真能力,做到协同仿真甚至是精益仿真。

  协同仿真平台技术源自于企业实践,正是经过这些来自企业实践的锤炼,才催生了协同仿真技术的诞生,可以说,企业的发展需要协同仿真技术,而协同仿真技术更需企业的应用实践,二者是相辅相成的。因此,协同仿真技术必将回归企业实践,接受实践的检验,并在实践中不断完善和升华。



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