仿真技术从上世纪60年代初诞生至今,已经历了半个世纪,在工业界需求的牵引和软硬件技术发展的推动下,在航空航天、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。现在,产品的性能、制造工艺以及基础研究等很多问题都可以进行仿真模拟。CAE仿真已经成为产品研发中必不可少的手段和工具。随着仿真工作的开展,数据大量积累,人员日渐增多,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。
仿真数据与流程管理现状
1)海量分析仿真数据缺乏有效的管理
在虚拟仿真的过程中,生成了海量的、不同类型的仿真文档和数据,对应不同的分析结果。目前数据主要存放在个人计算机上,效率低下、数据维护困难、易造成数据丢失和版本混乱;数据共享交换困难,不同专业之间、设计/仿真/试验之间存在大量“数据孤岛”。如何有效管理仿真文档,如何建立分析文档与产品模型的对应关系,是CAE技术深化应用必须解决的问题。
2)仿真流程和方法不能有效地共享,很难实现知识的积累和重用
同样的产品模型,应用同样的CAE软件,但不同的分析工程师,由于知识和经验的差异,分析出来的结果差异会很大。因此,企业如何建立自己的虚拟仿真规范和知识库,实现对虚拟仿真知识的捕捉和重用,如何将经验丰富的分析专家的仿真知识和仿真流程传承给新入门的分析工程师,是企业真正应用好CAE技术的关键。
3)仿真流程缺乏监控,仿真数据作为过程数据缺乏审计和跟踪
对产品进行虚拟仿真涉及到十分复杂的流程,而应用单一的CAE产品,需要手工管理仿真流程,导致虚拟仿真的效率不高,且仿真数据作为过程数据缺乏审计和跟踪。如何实现虚拟仿真流程的自动化,创建完整的仿真流程模板,并且能够根据各个学科仿真的需求动态调整网格模型,对于提升虚拟仿真的效率和质量非常关键。
4)各种商用和自研分析仿真工具缺乏有效的集成化应用
当前,主要是各种软件的单点应用,工具选择随意性大,给模型集成和多专业综合仿真造成困难,无法围绕统一的工具和技术进行建模与仿真过程的标准化和知识积累;同时,单点工具之间大量的数据流转控制、接口转换等工作需要工程师完成,效率和规范化程度低,而且大量宝贵的自研工具分散在工程师手中,无法共享和积累。