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企业级多学科仿真的需求与挑战

顺畅的CAE流程是缩短设计周期、提升质量、加速创新和增强竞争力的关键。然而今天的专业分析师普遍采用多种不同的单学科分析工具或通常意义上的多场求解工具进行独立的工作,他们正面临信息丢失、分析效率低、不完备的数据转换和针对不同分析需建立不同模型等问题,这些将直接制约仿真效率和性能。为了实现生产力水平的根本提高和“真实世界”问题的精确分析,制造商们必须重视协同的解决方案即全新的集成的CAE方案,在多学科集成、CAD集成、仿真流程和企业协作等方面进行革新。

 

传统单学科分析工具在企业用户新的需求下遭遇到了功能上的瓶颈:

不完全的耦合和复杂的数据转换

工程师们使用的都是单学科点的分析工具或通常意义上的多场求解工具,在分析中无法全面考虑各学科之间的耦合作用和影响,难于实现真正的一体化的多学科仿真;由于从事不同学科的工程师采用各自不同的分析工具和数据模型进行独立的分析计算,在考虑学科之间耦合作用而需要进行多学科集成仿真的时候,只能通过分析工具之间的数据接口进行“联合仿真”。这样的联合仿真方式,一方面学科之间的集成和耦合非常有限,另一方面由于需要进行大量的数据模型的转换,也会影响到分析的精度和效率。工程师们将过多的时间花费在数据转换等没有附加值的工作上了。

 

多重用户环境

众多的单学科点分析工具也使得工程师们大为头疼。不同的分析工具都有各自不同风格的操作界面和分析环境,每一种分析工具对于从事其它学科的工程师来说都过于专业和复杂,形成了多重用户环境;例如,对于从事结构分析的熟悉了MSC Patran操作环境的工程师而言,如果要进行刚弹耦合的多学科分析,无疑需要重新花费大量的时间和精力去掌握机构动力学分析工具Adams/View。这种现状一方面限制了工程师之间的协作和交流,另一方面也制约了仿真分析的效率,阻碍了仿真分析效益的进一步提高。

 

有限的CADCAE集成

传统的各种单学科点分析工具在导入CAD模型时均需要经过数据格式的转化,CAE工具与CAD之间缺乏互动,转化和导入CAD模型的效率不高,同时模型的精度会有不同程度的损失。这种状况势必影响设计与分析迭代的过程,使得设计流程不畅,同时也给设计人员和分析人员之间的协作带来障碍,形成了设计与分析之间难以逾越的鸿沟。

不完善的数据管理

这些相互之间没有联接的单学科点仿真工具形成了分析计算的“孤岛”,导致仿真缺乏关联性和一致性,多重用户环境和不同数据格式的存在使企业无法有效的组织、管理和重用仿真数据,无法有效地追溯数据谱系

知识积累与重用的缺失

仿真分析的结果受到不同工程师经验、水平和所采用的分析流程的制约,不同工程师即使给定相同的模型和计算条件,分析结果可能也大相径庭,影响了仿真分析结果的置信度,因此迫切的需要规范分析者的流程,加强工程师之间的交流。而传统分析工具的最大弱点在于,企业中富有经验的工程师的工程分析经验无法进行有效的积累以形成知识库,影响了知识的继承和仿真流程的重用。企业中很多分析工作的流程是具有共性的可重复的,但目前大多数企业在仿真流程上只能通过制定企业规范来加以引导,这样导致老工程师的经验无法快速的传递给新手,知识无法共享,大量的类似的分析工作需要重起炉灶。由于无法形成知识库,分析工程师的人员流动也会给企业带来较大的影响。

仿真分析结果的置信度受到不同分析流程的制约

手动分析流程限制分析效率

目前企业中的大多数仿真分析工作需要工程师手动一步一步的进行,使得工程师的工作量太大,过于疲劳,分析效率有待提高,期待能够实现分析流程的自动化。

 

单点分析工具的多重用户环境和不完全的学科集成,CAD-CAE之间的转化的复杂和互动的障碍,分析流程和数据重用的困难,分析人员之间、设计与分析之间协作和交流的缺乏,都直接制约了仿真分析水平的提升,影响了VPD应用效益的进一步提升。