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仿真数据与流程管理全解读

2017/12/26    来源:e-works    作者:e-works郝秋红      
关键字:仿真数据管理  流程管理  CAE  
近几年,仿真在产品设计研发过程中的作用越来越重要,在工程设计环节,应用多学科多专业的计算机仿真工具进行设计早已成为主流。随着仿真工具的大规模应用,仿真工作的深入和广泛的展开,带来了大量的业务过程数据和其他相关数据,这些数据迫切需要管理,同时仿真的流程也需要标准化。

企业对仿真数据与流程管理系统的需求

 图1 仿真数据与流程管理系统的需求

图1 仿真数据与流程管理系统的需求

    仿真数据管理

    能够对仿真过程中产生的各种格式、各种类型的数据进行统一的组织、存储、编辑和查询。能够管理仿真模型之间的装配关系,实现仿真数据的谱系追踪。

    多方案多工况对比,提高工作效率

    在进行多种设计方案权衡研究时,工程师常需花费较多时间精力对多个设计方案、多种工况的分析结果手动进行对比筛选,并撰写对比报告。建立多方案多工况对比能力以及对比报告生成机制将会大大提高工程师的工作效率。

    仿真置信度的提升

    如不考虑仿真置信度的评估和提升,仿真结果很难用于设计优化。具有足够置信度的仿真数据才是仿真数据与流程管理的重点。

    仿真流程的管理

    项目研发流程涉及不同的人员、专业以及工具软件,通过仿真流程可以将仿真过程、仿真数据、仿真经验和规范以及仿真人员集成在一起,实现整个过程的协同、标准化和规范化及部分仿真过程的自动化。

    仿真分析过程的质量审计

    某一项目的仿真工作常常涉及多个学科的数据协同,在查看已有分析结果时,无法了解其前端建模过程中相应阶段的输入输出,因此对其结果质量及其过程的可靠性常需工程师花费大量时间精力(电话,会议,线下交流等方式)来人为追溯其分析过程。

    学科工具软件集成应用

    仿真分析工具种类繁多,不同软件在建模质量、解算精度以及与第三方软件接口方面良莠不齐,在多学科耦合计算和优化分析方面涉及不同商业工具/自研软件之间大量的重复手动工作、人为数据转换,因此学科工具应用集成对提高建模效率及质量有至关重要的作用。

    与PLM/TDM/HPC等系统集成应用以构建整体研发平台

    为实现设计/分析/试验的业务系统,消除PDM/TDM系统造成的信息孤岛,加强仿真分析在产品全生命周期内的应用,需要与现有的PDM系统、TDM系统等实现资源共享,并通过HPC调度,实现解算效率的提升。

责任编辑:郝秋红
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