編者按：本文是根據(jù)安世亞太高級副總裁田鋒先生受邀參加2024年11月15日在株洲召開的工業(yè)軟件創(chuàng)新發(fā)展大會的發(fā)言稿整理而成。該會議的目的是研討工業(yè)軟件賦能重點(diǎn)行業(yè)場景的方案和方法。仿真軟件是工業(yè)軟件之花，在工業(yè)場景的應(yīng)用模式是工業(yè)軟件應(yīng)用的風(fēng)向標(biāo)。仿真技術(shù)在某個地區(qū)和行業(yè)的應(yīng)用的廣度、深度和創(chuàng)新程度，標(biāo)志著該地區(qū)和行業(yè)的工業(yè)的發(fā)展程度。所以會議舉辦者特別邀請作者講一下仿真技術(shù)在工業(yè)場景中的新應(yīng)用，所以本次發(fā)言及本文的副標(biāo)題選為“世界失去仿真，將會變得怎樣”。

　　過去，仿真技術(shù)通常應(yīng)用在研發(fā)設(shè)計過程中。今天，仿真已經(jīng)跨出這個圈層，走向制造和運(yùn)維。過去，仿真往往用來幫助用戶加速創(chuàng)新，今天，仿真幫助用戶走向綠色，走向智能。所以今天的話題，我們選了三個仿真場景：創(chuàng)新、綠色和孿生。話題名稱分別稱為：1）無仿真，不創(chuàng)新；2）無仿真，不綠色；3）無仿真，不孿生。

　　1、無仿真，不創(chuàng)新

　　企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新都是從正向設(shè)計開始的。正向設(shè)計是一個完備的V模型，區(qū)別是以前逆向工程不完整的V模型，通常左上角的三個過程是缺失的。

　　正向設(shè)計V模型分三部分，左邊是設(shè)計階段，右邊稱為驗證階段，中間是試制階段，這三部分每個部分都有多個小階段構(gòu)成。過去對設(shè)計進(jìn)行驗證的方法是試制出來做驗證，其實就是這個V模型的全過程：設(shè)計－試制－驗證。但這種驗證方式，等完全設(shè)計完成后，試制出來驗證后，發(fā)現(xiàn)問題的時候就太晚了，所以在新時代就發(fā)明了一系列新方法，這些方法目的是在設(shè)計的每一個小階段都進(jìn)行驗證，驗證成功后才往下走。這些方法其實就是一系列虛擬驗證方法，這就是仿真產(chǎn)生的原因。仿真其實就是對設(shè)計做虛擬驗證。

　　現(xiàn)在，仿真可以用在V模型所有過程：設(shè)計階段、制造階段和驗證階段。

　　在90年代，設(shè)計是串行的，后期一旦發(fā)現(xiàn)問題的時候，修正便需要大量的成本和時間。現(xiàn)在仿真技術(shù)可以讓設(shè)計過程做大量迭代，指導(dǎo)產(chǎn)品在虛擬環(huán)境中驗證成功，讓設(shè)計和制造一次成功。在你還沒見到實物前，你的產(chǎn)品已經(jīng)得到了很好的驗證，這就是仿真在設(shè)計階段發(fā)揮的巨大作用。下圖中的圓圈就是仿真的過程。

　　設(shè)計過程的仿真還分兩步，一步是系統(tǒng)仿真，一步是物理仿真（即CAE）。

　　系統(tǒng)仿真用于產(chǎn)品架構(gòu)級設(shè)計過程，此時產(chǎn)品還沒進(jìn)入工程細(xì)節(jié)過程，你所見到的設(shè)計圖紙和仿真對象都不是所見即所得的實物，而是框架圖和邏輯圖。

　　在細(xì)節(jié)設(shè)計過程中，設(shè)計圖紙和仿真對象都是所見即所得的類實物圖。通常這個過程的仿真是物理場仿真，包括結(jié)構(gòu)場（應(yīng)力應(yīng)變）、流場、電磁場以及他們之間的耦合場。

　　現(xiàn)在的仿真越來越多地應(yīng)用在制造階段。過去制造過程也是串行的，當(dāng)你在車床上制造發(fā)現(xiàn)工藝不通時，再回來修正又是大量的成本和時間。現(xiàn)在仿真參與到制造過程，讓制造在虛擬環(huán)境中試制并優(yōu)化工藝，可以進(jìn)行鑄造、切削、成形和熱處理等的虛擬制造，然后實現(xiàn)一次制造成功。

　　過去我們常常用實物做試驗，現(xiàn)在越來越多的試驗被計算機(jī)替代。本來仿真的目的是讓實物試驗越來越少，但在很多行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)要求下，實物試驗不可缺少，沒有實物試驗報告，汽車不允許上路，飛機(jī)不允許上天。過去做試驗往往需要大量的時間和成本，試錯很多次才能得到一次有效的試驗報告?，F(xiàn)在，在你做實物試驗之前，先在計算機(jī)中把試驗做完，然后進(jìn)行實物試驗，往往可以一次成功，一次獲得有效的試驗報告。數(shù)字風(fēng)洞、虛擬試驗場和虛擬跌落是我們常做的試驗仿真。

　　2、無仿真，不綠色

　　綠色設(shè)計和制造的理念和靈感來源于大自然的生長和進(jìn)化?，F(xiàn)在我們所有的人造物的浪費(fèi)率都是70%以上，你用的所有的產(chǎn)品設(shè)計都有70% 的冗余，70%重量是多余的。大自然的結(jié)構(gòu)，每一棵樹，每一片葉子，都是用最少的材料達(dá)到它的目的。綠色設(shè)計和綠色制造就是向大自然學(xué)習(xí)，把產(chǎn)品打造得最輕便從而最綠色。

　　過去我們的產(chǎn)品為什么都是那么傻大笨粗，都是因為制造技術(shù)所限，不允許我們把產(chǎn)品做得太精細(xì)化，精細(xì)化是有成本的，甚至無法完成。精密鑄造和增材智造技術(shù)的出現(xiàn)改變了世界，可以產(chǎn)品內(nèi)部制造成鏤空的格架結(jié)構(gòu)，使得產(chǎn)品的重量和材料只有以前的30%。

　　制造技術(shù)的進(jìn)步解放了我們的設(shè)計，讓我們的設(shè)計可以方法思想，把結(jié)果設(shè)計到極致。我們過去設(shè)計的產(chǎn)品似乎已經(jīng)很好了，原以為加筋處理后結(jié)構(gòu)已經(jīng)挺好了，其實用綠色設(shè)計和制造后可以把產(chǎn)品做成完全鏤空，更輕，材料更少，但仍然滿足要求。

　　為什么仿真會在這個過程中發(fā)揮巨大作用？過去的傳統(tǒng)設(shè)計有標(biāo)準(zhǔn)和經(jīng)驗可以遵循，沒有仿真也可以設(shè)計出可用的產(chǎn)品。在綠色設(shè)計時代，標(biāo)準(zhǔn)失效了，經(jīng)驗和不存在，仿真是唯一的確保設(shè)計快速和有效的手段。

　　大量的案例表明，綠色設(shè)計和制造可以讓多數(shù)實現(xiàn)減少60%到70%的材料和重量。

　　3、無仿真，不孿生

　　數(shù)字孿生實際上是個智能化的手段，在產(chǎn)品運(yùn)維的過程尤為如此。過去的仿真不是數(shù)字孿生，雖然他看上去很像物理對象。數(shù)字孿生的要點(diǎn)在于互動，仿真模型和實物對象不停發(fā)生互動才能成為孿生，這樣才能起到智能化作用。過去的仿真是想定了一個場景，通常是極致場景和極限工況，仿真用來考察在這種極限情況下是不是仍然可以使用。但我們的產(chǎn)品90%以上的運(yùn)行時間是不會達(dá)到極限工況的。也就是說，相對于日常運(yùn)行的工況，產(chǎn)品的設(shè)計是冗余的。那么，我們?nèi)绾卧谌粘＿\(yùn)行過程中優(yōu)化使用模式，盡量減少二次浪費(fèi)。此時數(shù)字孿生便開始發(fā)揮作用。

　　我們提了一個數(shù)字孿生生命體模型，包括基于數(shù)字模型的軀體（數(shù)化）、基于物聯(lián)網(wǎng)的神經(jīng)（互動）、基于仿真的左腦（先知）、基于數(shù)據(jù)分析的右腦（先覺）、基于可視化的五官（交互）和基于數(shù)字線程的社會性（共智）六個部分。

　　仿真技術(shù)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型生命體中發(fā)揮左腦的作用。仿真是基于完整信息和明確機(jī)理計算未來的方法，很像人類的專門從事理性思考的左腦。左腦是根據(jù)已知規(guī)律來推算未來，具有邏輯思維能力。仿真只要知道運(yùn)行機(jī)理，就能計算運(yùn)行結(jié)果。這里的仿真已經(jīng)不再是過去的仿真，數(shù)字孿生中的仿真是實時的。過去的仿真是靜態(tài)的，根據(jù)某一個和幾個極限場景來計算。數(shù)字孿生中的仿真則需要根據(jù)當(dāng)前的初始狀態(tài)和邊界條件獲得下一秒的預(yù)測，然后根據(jù)預(yù)測和優(yōu)化的結(jié)論來改變物理對象，不然數(shù)字孿生就失去了意義。

　　實時仿真如何做到？過去的CAE計算過程往往需要數(shù)小時甚至數(shù)天，等計算完成已經(jīng)時過境遷，這種速度當(dāng)然無法滿足數(shù)字孿生的要求。今天的做法就是利用AI的手段來訓(xùn)練一個CAE智能體，這種智能體的響應(yīng)速度能達(dá)到秒級甚至更短。基于數(shù)據(jù)的AI有一個重要的門檻，那就是具備大量的有效數(shù)據(jù)，這是多數(shù)工業(yè)AI無法發(fā)揮作用的原因。但基于CAE的AI卻沒有這個問題，因為CAE本身就可以創(chuàng)造數(shù)據(jù)?；贑AE的AI智能體的計算結(jié)果和CAE的差別很小，但速度卻能相差萬倍，這就是實時仿真的原理。

　　下圖是基于仿真的數(shù)字孿生的運(yùn)行邏輯，基于CAE仿真訓(xùn)練的AI智能體完畢后，通過物聯(lián)網(wǎng)獲得實時環(huán)境數(shù)據(jù)和產(chǎn)品狀態(tài)數(shù)據(jù)，作為CAE-AI智能體的輸入，智能體會計算出來一個結(jié)果，但這個結(jié)果往往不是最優(yōu)的，所以需要進(jìn)行優(yōu)化，輸出一套產(chǎn)品設(shè)置的優(yōu)化參數(shù)，根據(jù)這個參數(shù)通過物聯(lián)網(wǎng)輸回物理對象，來調(diào)整物理對象以達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。

　　用這種方法，我們可以讓汽車駕駛艙的空調(diào)智能化，自動人工調(diào)整出風(fēng)口讓體感最舒服；讓超臨界二氧化碳循環(huán)系統(tǒng)中閥門可以自動調(diào)整，達(dá)到最高效和高質(zhì)量的加工模式，讓IDC（數(shù)據(jù)中心）的機(jī)房可以自動調(diào)整空調(diào)策略，讓每天省一半的電費(fèi)；讓航空發(fā)動機(jī)的運(yùn)行可以自動調(diào)優(yōu)，讓服務(wù)型制造成為可能。

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