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多学科协同仿真管理平台

挑战
        利用仿真技术来模拟真实世界的物理行为这一理念,在车辆、机械、土木、石油、电子、消费品等等行业已经得到了广泛的实践。随着仿真规模的不断增长,仿真数据呈几何级数增长。海量的仿真数据带来了错综复杂的数据关联关系以及复杂的版本管理问题;而庞大的仿真规模带来了仿真团队协同工作的问题。这样一来,对数据和流程进行有效管理,同时在人员之间建立有效的协作,进而让仿真为产品决策提供依据,就显得日益关键和迫切。
 
解决方案
        多学科协同仿真管理平台基于达索仿真生命周期管理平台SLM对多学科仿真流程、仿真数据、仿真过程以及仿真人员进行管理,采用BS架构,仿真生命周期的所有数据都集中保存在数据库中,用浏览器即可访问客户端。
        平台利用FIPER多层架构对网络中的计算资源进行管理,实现分布式并行仿真以及智能仿真资源负载平衡,有效地提高系统计算资源的利用率。
1.仿真流程管理
        多学科协同仿真管理平台可集成管理各种仿真流程,还可将设定好的流程升级为仿真模板,可作为一个标准的流程由其他人员来引用。在模板的基础上略加修改就可以完成新的仿真流程设置,从而大大提高效率。模板实际上还将仿真常识固化成为企业的自有常识产权,可以永续使用。模版化的方法还能够将企业仿真分析人员流动对企业仿真工作的影响降低。
2.仿真数据管理
        多学科协同仿真管理平台管理仿真数据的核心思想就是通过仿真流程将仿真数据统一存储和管理起来,将分析过程中分散独立的输入文件、中间过程文件和结果文件以及相关数据有效组织起来,实现数据可查询、可追溯、可共享,完成仿真常识的提取和积累,发挥仿真手段在前期产品开发和后期产品性能验证中的作用。
3.仿真分析流程集成和多目标参数优化
        多学科协同仿真管理平台的仿真流程集成功能,具备与多种主流CAE分析工具的专用接口(支撑自定义接口),以拖拽的方式快速建立复杂的仿真分析流程;可以配置专业的优化模块Isight,也可以调用专业的参数优化工具Optimus等,可方便地设定和修改设计变量以及设计目标,自动进行优化设计。同时提供试验设计、优化方法、近似模型和六西格玛设计等一套完整优化App包,帮助用户深入全面了解产品设计变量与设计目标之间的影响关系。
4.PDM集成
        仿真数据的来源就是CAD设计方案,而仿真的目标就是要为最终交付生产的设计方案作出引导和评估并提供依据。多学科协同仿真管理平台与PDM有三种集成方式:
• 桌面级别的集成。CATIA的3D几何设计方案直接导入多学科协同仿真管理平台中,供进一步的分析流程来调用。
• 以数据为中心的系统集成。需要时通过PDM的开发接口由SLM在去获取PDM中的CAD数据,其分析结果文件仍存回PDM系统中。这一方式的优势在于数据只有一个拷贝,所获取的数据是实时的,这一方案对现有PDM系统不做任何更改。
• 以流程为中心的系统集成。数据在PDM与多学科协同仿真管理平台中各有一个拷贝,并在两个系统之间实现数据的实时更新。当PDM中的数据增减或更改时,多学科协同仿真管理平台中可以实时地反映这一变化;反过来,当多学科协同仿真管理平台中的数据发生变化时,PDM也得到通知做出相应的变化。
5.权限管理
        多学科协同仿真管理平台中的用户层级和部门归属可以根据现实中的人员结构设定一系列的角色和分组。SLM中提出了"管理员"、"开发员"、"分析员" 和"审核员"这四种基本角色,每种角色都拥有一定的职责和权限,比如可以访问特定工作区,可以使用特定的仿真资源。这样使得对仿真活动的有序管理成为可能,不仅有利于保护仿真数据的安全有序,还可以使人员的查找、任务的下发和结果的审阅得到统一管理,提高工作效率。
 
应用案例
        国内某自主品牌汽车主机厂,在业务快速发展后,饱受仿真工程师众多、数据分散、项目任务凌乱、工程经验难以继承等困扰。2013年在引入了SLM系统并成功将仿真相关业务基于统一的平台管理了起来,不仅实现了仿真任务的流程化、仿真数据的规范化,而且基本实现了仿真的多人协作和无纸化工作,大大提高了设计效率,有力支撑了业务的进一步发展。
 
总结 
        多学科仿真管理的首要任务是数据和流程管理。多学科协同仿真管理平台借助达索在PLM领域的专长,同时融入了SIMULIA在仿真领域的深厚资源,这一组合使得多学科协同仿真管理平台深刻了解如何确保工程师随时使用正确的数据和流程。多学科仿真管理的目标是服务于产品决策,这就需要优化和决策支撑技术。集仿真数据、流程管理和决策支撑于一身的多学科协同仿真管理平台,将帮助您规范仿真管理。
 

 

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