ANSYS的完整平台涵盖我们现有的所有解决方案,可以帮助用户实现仿真驱动产品研发以及数字孪生等最新的设计方法。数字孪生可以实现物理世界与虚拟世界的一一对应,ANSYS跟GE合作,共同构架了一个关于Digital Twin的模型。
举个例子,物理泵上布置了一些传感器,就可以将整个数据通过工业物联网传递给ANSYS仿真平台,仿真平台对这些数据进行仿真分析,就能到更多的信息,进而对这个设备的整体运行状况进行评估和准确预测。与以前的运营方式相比,是一个极大的提升。
Digital Twin案例:运行中的泵设备
大数据分析由于受传感器的限制,很多指标根本没法测量,只能进行一些时效模式分析。采用Digital Twin,可以对所有的失效模式分析,得到真正需要的指标。总之,与大数据分析比较,基于ANSYS的Digital Twin,可分析产品所有可能的失效模式,并提供无限的虚拟传感器数据,仿真构建的信息虚拟世界更具洞察力。
无处不在的仿真
仿真发展到今天,可以说无处不在,它贯穿于全生命周期数字化的整个过程中,在各个阶级都有了很多应用。在概念阶段,可以运用仿真技术进行各种各样的探索;在设计阶段,运用仿真技术实现基于物理结构的数字模拟;在制造和运行的阶段,运用Digital Twin的方式进行制造和运行监控,Digital Twin所对应的制造方式是增材制造,一种新的制造方式。
仿真在全生命周期的智能化中,可以概括为智能研发、智能生产、智能服务和智能应用四个阶段。其中,智能研发包括MBSE、多物理场耦合、云计算、机电软一体化系统仿真与优化;智能生产涵盖增材制造、拓扑优化、工厂优化的方式;智能服务主要是预测性维护和数字孪生两方面的内容;智能应用主要指分享型价值链。
智能研发V字型与ANSYS解决方案
具体到智能研发,提倡在虚拟空间进行全面仿真,加速研发过程的迭代、优化和改进,并及早发现设计问题;同时CPS下真实世界与虚拟仿真的信息数据交互,可进一步提高设计精度,形成更优化设计方案。当然,智能研发非常典型的结构是V字型,左V是用来设计,右V用来验证,ANSYS提供相应的解决方案。
当然,实际的复杂系统研发中会面临一系列的挑战:管理设计复杂度、确保功能安全性、优化系统整体性能、减少软件开发成本、减少物理验证成本。面对研发复杂性延伸的这五大挑战,ANSYS都有相对应的解决方案。例如需求管理方面,ANSYS有基于模型的系统工程的解决方案来解决;在功能安全性方面,通过早期对设计合理性的安全分析,进而对整个系统构架进行安全性分析;在软件成本方面,通过嵌入式软件解决方案自动生成代码,提高软件开发的效率;在物理验证方面,采用各种多物理域的三维仿真分析去做测试,进而减少物理验证的成本。
最后,还会进行系统级的验证。系统级的验证就是把整个系统构架放入,包括软件、硬件的虚拟原形,搭建成整个完整的系统进行验证、分析、甚至预测。总之,ANSYS的系统解决方案和三维多物理场解决方案,以及增材制造上的仿真分析,可以形成一个完整的从设计到制造的全生命周期的平台。
仿真协作云环境提升研发效率