安世亚太：仿真技术的工业新应用——世界失去仿真，将会变得怎样

　　编者按：本文是根据安世亚太高级副总裁田锋先生受邀参加2024年11月15日在株洲召开的工业软件创新发展大会的发言稿整理而成。该会议的目的是研讨工业软件赋能重点行业场景的方案和方法。仿真软件是工业软件之花，在工业场景的应用模式是工业软件应用的风向标。仿真技术在某个地区和行业的应用的广度、深度和创新程度，标志着该地区和行业的工业的发展程度。所以会议举办者特别邀请作者讲一下仿真技术在工业场景中的新应用，所以本次发言及本文的副标题选为“世界失去仿真，将会变得怎样”。

　　过去，仿真技术通常应用在研发设计过程中。今天，仿真已经跨出这个圈层，走向制造和运维。过去，仿真往往用来帮助用户加速创新，今天，仿真帮助用户走向绿色，走向智能。所以今天的话题，我们选了三个仿真场景：创新、绿色和孪生。话题名称分别称为：1）无仿真，不创新；2）无仿真，不绿色；3）无仿真，不孪生。

　　1、无仿真，不创新

　　企业的产品创新都是从正向设计开始的。正向设计是一个完备的V模型，区别是以前逆向工程不完整的V模型，通常左上角的三个过程是缺失的。

　　正向设计V模型分三部分，左边是设计阶段，右边称为验证阶段，中间是试制阶段，这三部分每个部分都有多个小阶段构成。过去对设计进行验证的方法是试制出来做验证，其实就是这个V模型的全过程：设计－试制－验证。但这种验证方式，等完全设计完成后，试制出来验证后，发现问题的时候就太晚了，所以在新时代就发明了一系列新方法，这些方法目的是在设计的每一个小阶段都进行验证，验证成功后才往下走。这些方法其实就是一系列虚拟验证方法，这就是仿真产生的原因。仿真其实就是对设计做虚拟验证。

　　现在，仿真可以用在V模型所有过程：设计阶段、制造阶段和验证阶段。

　　在90年代，设计是串行的，后期一旦发现问题的时候，修正便需要大量的成本和时间。现在仿真技术可以让设计过程做大量迭代，指导产品在虚拟环境中验证成功，让设计和制造一次成功。在你还没见到实物前，你的产品已经得到了很好的验证，这就是仿真在设计阶段发挥的巨大作用。下图中的圆圈就是仿真的过程。

　　设计过程的仿真还分两步，一步是系统仿真，一步是物理仿真（即CAE）。

　　系统仿真用于产品架构级设计过程，此时产品还没进入工程细节过程，你所见到的设计图纸和仿真对象都不是所见即所得的实物，而是框架图和逻辑图。

　　在细节设计过程中，设计图纸和仿真对象都是所见即所得的类实物图。通常这个过程的仿真是物理场仿真，包括结构场（应力应变）、流场、电磁场以及他们之间的耦合场。

　　现在的仿真越来越多地应用在制造阶段。过去制造过程也是串行的，当你在车床上制造发现工艺不通时，再回来修正又是大量的成本和时间。现在仿真参与到制造过程，让制造在虚拟环境中试制并优化工艺，可以进行铸造、切削、成形和热处理等的虚拟制造，然后实现一次制造成功。

　　过去我们常常用实物做试验，现在越来越多的试验被计算机替代。本来仿真的目的是让实物试验越来越少，但在很多行业标准要求下，实物试验不可缺少，没有实物试验报告，汽车不允许上路，飞机不允许上天。过去做试验往往需要大量的时间和成本，试错很多次才能得到一次有效的试验报告。现在，在你做实物试验之前，先在计算机中把试验做完，然后进行实物试验，往往可以一次成功，一次获得有效的试验报告。数字风洞、虚拟试验场和虚拟跌落是我们常做的试验仿真。

2、无仿真，不绿色

　　绿色设计和制造的理念和灵感来源于大自然的生长和进化。现在我们所有的人造物的浪费率都是70%以上，你用的所有的产品设计都有70% 的冗余，70%重量是多余的。大自然的结构，每一棵树，每一片叶子，都是用最少的材料达到它的目的。绿色设计和绿色制造就是向大自然学习，把产品打造得最轻便从而最绿色。

　　过去我们的产品为什么都是那么傻大笨粗，都是因为制造技术所限，不允许我们把产品做得太精细化，精细化是有成本的，甚至无法完成。精密铸造和增材智造技术的出现改变了世界，可以产品内部制造成镂空的格架结构，使得产品的重量和材料只有以前的30%。

　　制造技术的进步解放了我们的设计，让我们的设计可以方法思想，把结果设计到极致。我们过去设计的产品似乎已经很好了，原以为加筋处理后结构已经挺好了，其实用绿色设计和制造后可以把产品做成完全镂空，更轻，材料更少，但仍然满足要求。

　　为什么仿真会在这个过程中发挥巨大作用？过去的传统设计有标准和经验可以遵循，没有仿真也可以设计出可用的产品。在绿色设计时代，标准失效了，经验和不存在，仿真是唯一的确保设计快速和有效的手段。

　　大量的案例表明，绿色设计和制造可以让多数实现减少60%到70%的材料和重量。

3、无仿真，不孪生

　　数字孪生实际上是个智能化的手段，在产品运维的过程尤为如此。过去的仿真不是数字孪生，虽然他看上去很像物理对象。数字孪生的要点在于互动，仿真模型和实物对象不停发生互动才能成为孪生，这样才能起到智能化作用。过去的仿真是想定了一个场景，通常是极致场景和极限工况，仿真用来考察在这种极限情况下是不是仍然可以使用。但我们的产品90%以上的运行时间是不会达到极限工况的。也就是说，相对于日常运行的工况，产品的设计是冗余的。那么，我们如何在日常运行过程中优化使用模式，尽量减少二次浪费。此时数字孪生便开始发挥作用。

　　我们提了一个数字孪生生命体模型，包括基于数字模型的躯体（数化）、基于物联网的神经（互动）、基于仿真的左脑（先知）、基于数据分析的右脑（先觉）、基于可视化的五官（交互）和基于数字线程的社会性（共智）六个部分。

　　仿真技术在数字化转型生命体中发挥左脑的作用。仿真是基于完整信息和明确机理计算未来的方法，很像人类的专门从事理性思考的左脑。左脑是根据已知规律来推算未来，具有逻辑思维能力。仿真只要知道运行机理，就能计算运行结果。这里的仿真已经不再是过去的仿真，数字孪生中的仿真是实时的。过去的仿真是静态的，根据某一个和几个极限场景来计算。数字孪生中的仿真则需要根据当前的初始状态和边界条件获得下一秒的预测，然后根据预测和优化的结论来改变物理对象，不然数字孪生就失去了意义。

　　实时仿真如何做到？过去的CAE计算过程往往需要数小时甚至数天，等计算完成已经时过境迁，这种速度当然无法满足数字孪生的要求。今天的做法就是利用AI的手段来训练一个CAE智能体，这种智能体的响应速度能达到秒级甚至更短。基于数据的AI有一个重要的门槛，那就是具备大量的有效数据，这是多数工业AI无法发挥作用的原因。但基于CAE的AI却没有这个问题，因为CAE本身就可以创造数据。基于CAE的AI智能体的计算结果和CAE的差别很小，但速度却能相差万倍，这就是实时仿真的原理。

　　下图是基于仿真的数字孪生的运行逻辑，基于CAE仿真训练的AI智能体完毕后，通过物联网获得实时环境数据和产品状态数据，作为CAE-AI智能体的输入，智能体会计算出来一个结果，但这个结果往往不是最优的，所以需要进行优化，输出一套产品设置的优化参数，根据这个参数通过物联网输回物理对象，来调整物理对象以达到最优状态。

　　用这种方法，我们可以让汽车驾驶舱的空调智能化，自动人工调整出风口让体感最舒服；让超临界二氧化碳循环系统中阀门可以自动调整，达到最高效和高质量的加工模式，让IDC（数据中心）的机房可以自动调整空调策略，让每天省一半的电费；让航空发动机的运行可以自动调优，让服务型制造成为可能。

（来源：财商资讯）

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