支撑智能研发的仿真平台建设初探

一、仿真业务发展现状及挑战

设计-仿真-实验作为产品研发的三大技术手段，其中仿真支撑产品功能/性能的虚拟化验证，随着计算机技术的发展，其比重日益增加。笔者对仿真的发展历程做了初步的断代和解析，可以分为以下几个阶段：

1) 传统模式，即所谓的“画+打”模式，一般CAD设计之后，进行原理样机、初样机、正样机的试制，通过物理实验的方式进行功能/性能验证；

2) 初期模式，在设计和试制阶段采用部分仿真手段，进行产品功能/性能的验证；

3) 中期模式，为了节约实验成本，对实验过程进行虚拟仿真，用于实验方案的指导，以及部分替代实验；对实验结果进行仿真，用于仿真模型的标定，提升仿真模型置信度；

4) 成熟期模式，由“事后仿真验证”转变为“事先仿真分析优化”，并且在产品研发全生命周期的各个阶段融入仿真。

图1：仿真发展的四个阶段

通过对工业设备、国防军工等行业的仿真业务调研，仿真业务面临的挑战颇多，初步梳理如下：

1) 缺乏统一的仿真环境、仿真流程：

a) 缺乏统一的仿真环境，仿真业务更多的在局部点上进行，相互之间缺乏关联；

b) 缺乏统一的仿真流程，由于工具应用和个体差异，导致了分析结果的多样性。

2) 缺乏仿真活动与任务、需求和设计之间的关联：

a）仿真任务无法有效追踪，任务通过任务书等形式下发，仿真活动无法实时反馈；

b）过程数据管理的管理缺失，导致个人经验很难提升到集体智慧的维度；

3) 缺乏可参考的历史模型，仿真建模活动重复工作量大，仿真置信度低：

a）低附加值的网格划分、工况设定等重复劳动，制约了仿真活动的效率。

b）仿真模型的设定不准确，直接影响了验证结果的可靠性。

图2：国内企业开展仿真业务面临的挑战

二、传统仿真管理的不足

受限于信息化建设的发展过程，很多企业希望借助已有的管理环境来管理，比如：项目管理系统（PM）、产品数据管理系统（PDM）等等，但是由于其功能和架构的先天缺失，很难解决上述仿真业务挑战，解决仿真管理的核心诉求。具体如下：

1. 文档管理不能解决仿真模型的结构化管理。以PDM为例，仅仅将仿真文件作为一个“文件”关联到BOM结构下进行存储；

2. 技术状态管理不能体现仿真的迭代过程。仿真往往是多轮次试算的过程，技术状态管理往往是通过交付物对最终结果的评判，不能体现“仿真建模?工况定义?求解?后处理”的完整过程；

3. 无法与仿真工具紧密耦合。难以支撑工具之间模型/数据的推送和传递、仿真软硬件资源的有效管控和调用；

4. 无法支撑仿真知识的管理和应用。对研发结果数据的管理，导致研发过程中产生的各类仿真模型、算法等数据缺乏知识沉淀、共享、重用、集成等手段，难以实现研发过程知识的有效重用。

简言之，仿真能力的建设已经从单点能力建设，向协同化、体系化的方向转变，实现离散仿真走向协同仿真。

图3：仿真能力的建设已经实现离散仿真走向协同仿真

三、基于模型的仿真平台的建设思路

面向仿真专业特点的仿真平台，需要解决仿真的以下四个协同需求：

A. 仿真工具协同。复杂产品需要进行多学科、多指标的综合验证，如：热、电路、电磁兼容、结构强度、寿命等，因此需要采用集成化的多工具协同仿真，实现统一的设计模型/设计方案驱动的多工具执行；

B. 仿真数据协同。复杂仿真问题往往需要多人协作完成，针对仿真任务/活动之间的数据传递，需要采用在线连续传递、状态实时更新的方式；

C. 仿真知识协同。仿真知识可以分为显性知识（如：仿真模型、规范标准、材料属性等等）、隐性知识（如：软件选择、软件操作步骤），通过知识协同实现个人知识上升到企业级维度，并实现有效分享和应用；

D. 设计仿真任务协同。仿真业务作为“设计-功能/性能验证”完整研发闭环中的组成部分，需要考虑设计师、仿真工程师之间的协同，通过统一的任务定义及执行控制引擎驱动设计仿真任务的流转。

结合上述需求，国睿信维对市场上已有的仿真管理软件进行了深度调研和评估，选择达索系统SLM（Simulation Lifecycle Management）产品作为基础，构建面向不同行业的仿真管理平台。其核心功能如下：

3.1 基于组件技术的工具集成

当前主流厂商一般采用开放式、可配置的软件封装、多工具仿真流程定义及执行的工具流程集成框架。新的集成框架以组件技术为基础，打通跨工具的设计仿真过程，结合试验设计和优化算法等决策支持技术，进行多方案的结果寻优。最终实现设计与仿真的模型传递，仿真验证驱动设计的目标。

3.2 面向仿真过程数据的全面管控

仿真过程数据是协同仿真过程中最重要的介质，由于复杂产品的仿真多样化（覆盖效能仿真、系统仿真、详细性能仿真的不同维度）、仿真应用零散化。采用一套规范化的仿真数据管理机制和软件环境，实现仿真过程数据的有效管理和应用越发重要。

达索系统SLM提供的仿真过程数据管理，在基础的项目、IT等数据/信息的管控之外，更注重仿真模型的管理，包括仿真过程产生的前处理、求解、后处理、分析对比等数据，以及数据“背后”的各类元数据（比如：材料数据、载荷信息、求解器软硬件资源等等）。如图4所示

图4：面向仿真过程数据的全面管控

通过仿真过程数据的有效管控，国睿信维仿真管理平台既能实现各仿真活动内部的迭代过程数据的结构化管理，同时还能针对不同阶段、不同层级设计指标参数、仿真结果的有效闭环验证。如图5所示

图5：仿真的闭环验证

3.3 与仿真活动紧密绑定的仿真知识管理

企业的仿真过程是经验知识积累和重用的过程，随着信息化手段的提升，可对这些基础知识进行封装固化到模板中，供工程人员在同类仿真项目参考引用。同时，还可以构建材料库和标准库等基础资源库，以实现仿真模板与标准等相关基础资源的关联应用，推送知识到工程人员应用前端。以下图6是某专业仿真知识管理及应用示例：

图6：仿真任务流程

3.4 融入研发全生命周期的仿真任务管理

仿真平台的建设还需要考虑采用仿真任务管理模块进行仿真任务的流程管理，其包含任务流程的定义，任务分解与管理，任务执行与监控，项目任务进度查询及统计，项目的状态标识，交付物管理及审签，任务提醒与催办，任务历程管理。

国睿信维基于达索SLM的仿真平台可以把任务流程与项目管理融为一体，实现项目管理顶层的人员、计划、资源的统一调度，并可对项目节点进行层层细分，最终形成一个个具体任务，实现项目的宏观管理与仿真的微观任务紧密关联。任务执行状态反馈到项目的进度、计划、资源、形成统计分析报表，项目管理者能容易的获取整个项目运行情况。从而实现将仿真业务纳入到企业级的管理范围，达到全过程、透明化的管控。

图7：国睿信维仿真平台

四、平台应用价值

1. 仿真专业能力的标准化封装

通过对典型仿真活动的软件操作、知识参考、资源控制等要素进行自主集成，实现仿真专业能力的有效封装，作为“活性”的企业级仿真智力资产。

2. 专业之间的高效协同

通过任务流程管理、数据管理实现专业上下游仿真数据的无缝传递，最大化程度打通多专业仿真之间快速协同的壁垒，形成专业之间的高效协同能力。

3. 仿真全过程追溯、实时感知

通过覆盖了项目任务、仿真模型、输入/输出、参考知识的仿真全要素管理，实现专业上下游数据可全过程追溯，仿真活动状态的实时感知。