企业级仿真生命周期管理解决方案

DS/SIMULIA SLM(Simulation Lifecycle Management)

发布时间:2011-07-22
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CAE仿真分析已经在工业界得到了广泛的实施与应用,在帮助企业缩短产品设计周期,降低产品设计成本方面起到了重要的作用,因此已经成为产品研发中从总体设计到详细设计各个设计阶段以及从气动,强度到控制等各个部门或学科的主要性能验证与改进手段。同时,仿真分析应用的增多也随之产生了大量的仿真数据,这些数据涉及了产品性能的方方面面,以CAE分析应用较为广泛的汽车行业为例,在整个产品的研发周期中涉及了汽车安全性,振动与噪声,强度与耐久性,动力学分析,制动分析,传热分析,电磁分析,发动机性能分析等众多的分析类型,产品详细的性能皆保存于这些仿真结果数据中,有必要对这些代表产品性能的核心数据进行有效管理,便于检索与对比不同产品设计性能;如何利用现有的仿真工具对设计模型进行简化并执行正确的仿真分析是一个相对复杂的流程,涉及了大量的模型标定与改进,是产品研发和改进的主要依据手段,是企业主要的智力资产,因此有必要采用仿真数据与流程管理系统对CAE分析流程进行有效管理,以实现企业智力资产的重用与推广。

仿真数据管理除了传统数据管理中的角色,权限,版本控制与更改等基本内容外,从技术上看还涉及了自身独特的需求,这其中包含如何与仿真分析所涉及到的众多的工具软件进行集成;如何管理仿真分析中所涉及到的材料,载荷,模型文件等主要仿真分析输入;如何采用多层次的系统IT架构传输与管理仿真分析中产生的大容量的结果文件(单个计算结果超过10G);如何实现仿真系统与高性能计算机系统之间的集成;如何针对研发部门多地化的现状实现异地数据协同等等。而要实现一个真正意义上的仿真数据管理平台就需要全面系统的解决以上提到的从IT 架构到技术应用层面的各种问题。

从仿真数据管理的应用需求来看,仿真数据管理涉及了以下几个方面,首先,区别于传统的文件或文档管理,需要对仿真模型,数据以及仿真数据结果文件的主要参数进行有效管理,;其次要对仿真分析的流程进行管理,这包括分析流程与业务流程进行有效管理,最后还要对基于仿真分析的结果,对整个产品的设计提供决策支持,包括产品的分析结果与设计指标的对比等。

DS/SIMULIA SLM仿真生命周期管理系统集合了DS 旗下SIMULIA品牌深厚的仿真知识积累与ENOVIA品牌强大的数据管理与协同能力,提供真正意义上的企业级全生命周期的仿真数据与流程管理。其包含了数据管理,流程管理和决策支持三部分,既可以单独管理企业现有的众多的分析数据,分析流程,又可以和企业的其他数字化系统如PDM,TDM,项目管理系统等实现无缝的数据及流程协同。

在仿真数据管理中,SLM除了传统的文件权限及检入检出管理外, 还可以对仿真结果进行深度解析,获取相应的仿真性能参数。因为仿真分析本质可以认为是通过虚拟的试验来验证产品的设计性能,提高产品的设计品质,所以真正的仿真数据管理是要对这些产品的性能数据进行有效的管理,可以基于这些主要的产品的仿真性能数据进行针对不同设计方案的数据检索,对比和验证工作, SLM利用与SIMULIA品牌下的流程自动化及优化分析工具Isight的深度集成,利用Isight中的已有的与众多商业软件的接口完成对相关仿真文件结果主要参数的提取与入库管理,用户可以利用这些主要的性能参数在不同的设计以及不同的项目中进行性能搜索对比。

SLM除了强大的深度数据管理外,还可以对仿真中涉及的流程进行有效管理。在流程管理中,除了管理传统的简单分析流程,诸如前处理,求解,后处理等,还可以和仿真分析中的上下游的流程和数据集成起来,形成完整的企业流程化管理。SLM可以和企业项目管理中的WBS等流程结合起来,形成仿真分析的业务流程;同时,SLM还可以和企业的研发流程结合起来,将产品研发流程中的各个主要的仿真过程(部分设计过程)进行管理,这涉及了整个产品设计从理论依据,材料设计,零部件设计到最后系统设计的所有环节,形成基于仿真流程的企业研发流程;利用于Isight的集成,可以将企业中一些成熟的多学科自动化仿真分析流程(尤其是产品总体设计阶段)进行有效管理。

此外,SLM具有开放而灵活的系统架构,可以和企业中其他的数字化平台进行有效集成,以仿真数据管理为核心,形成完整的企业的数字化管理。典型的应用包括:SLM同PDM系统之间进行数据交互,实现仿真数据和设计数据之间的有效关联和协同更改,而在航空航天的仿真数据管理应用中由于产品设计的复杂性和关联性,这一点显得尤为突出,如航空的主机厂要求仿真的数据需要保持与设计数据同样的数据结构,SLM可以与其广泛使用的CATIA和VPM进行深度集成,形成设计到仿真的无缝关联;仿真前处理工作完成后可以通过SLM于HPC的集成,将计算任务发送至高性能计算机求解分析,并监控计算;仿真计算完成后,可以通过SLM同试验数据管理系统(TDM)之间的紧密集成完成仿真数据与试验数据的对比;而在仿真分析完成后,SLM可以通过与产品需求管理系统的集成,需要将仿真计算获得的性能参数同产品的初始设计参数之间进行比较,形成产品的仿真数据管理状态表,供仿真管理人员进行决策支持。

仿真数据管理未来发展与仿真技术的发展密切相关,未来的仿真技术一是向着断裂失效,多场耦合等复杂应用发展,一是与上游的CAD设计融合越来越紧密,这就要求未来仿真数据管理要实现复杂数据的解析与管理以及与主流CAD设计工具及平台的紧密集成,同时还要求具有强大的底层基础架构做IT支持。因此同时兼具CAE分析,CAD设计以及数据管理背景的供应商将是未来仿真数据管理平台的领导者。

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