在當(dāng)今快速發(fā)展的科技時(shí)代，仿真軟件已成為產(chǎn)品開發(fā)不可或缺的工具。它不僅能夠驗(yàn)證產(chǎn)品設(shè)計(jì)的可行性，還能在設(shè)計(jì)初期就為創(chuàng)新提供支持，從而加速產(chǎn)品從概念到市場(chǎng)的全過程。本文將深入探討仿真軟件在產(chǎn)品開發(fā)周期中的多面作用，供大家參考。

仿真是成功工程的關(guān)鍵，尤其隨著模擬驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)、數(shù)字孿生和人工智能仿真等趨勢(shì)的興起，它的重要性愈發(fā)突出。掌握如何使用仿真軟件是解決問題的其中一部分，但工程團(tuán)隊(duì)還必須學(xué)會(huì)將仿真融入設(shè)計(jì)和開發(fā)工作流程中，以便更有效地利用其強(qiáng)大功能。

一、仿真的傳統(tǒng)應(yīng)用：驗(yàn)證工具

傳統(tǒng)上，仿真主要用于產(chǎn)品開發(fā)后期，作為驗(yàn)證工具，用于確認(rèn)產(chǎn)品能否滿足性能和安全要求。這樣的做法有助于降低昂貴的重新設(shè)計(jì)和生產(chǎn)后失敗的風(fēng)險(xiǎn)。然而，將仿真放在設(shè)計(jì)過程的最后階段，限制了它對(duì)早期創(chuàng)新和概念化的影響。

此外，早期的仿真研究受限于當(dāng)時(shí)的計(jì)算能力，導(dǎo)致高保真仿真既耗時(shí)又難以實(shí)現(xiàn)，尤其對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)來說，效果不佳。高昂的成本和對(duì)專業(yè)知識(shí)的需求，使得仿真技術(shù)主要由擁有豐富資源的大型企業(yè)使用。因此，專門的團(tuán)隊(duì)往往獨(dú)立進(jìn)行仿真，這導(dǎo)致仿真與整體設(shè)計(jì)和開發(fā)過程的整合性較差。

現(xiàn)代的實(shí)踐則在設(shè)計(jì)初期就集成仿真，允許快速原型開發(fā)和迭代改進(jìn)。隨著計(jì)算能力和軟件功能的進(jìn)步，自動(dòng)化優(yōu)化可以大大縮短迭代時(shí)間和減少工作量。如今的仿真軟件能夠處理多物理場(chǎng)問題，將緊密耦合的物理現(xiàn)象集成在一起，從而提供更全面的分析。

與此同時(shí)，隨著仿真工具變得更加用戶友好，更多組織能夠采用現(xiàn)代的仿真驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)方法。

二、什么是仿真驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)？

仿真驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)將仿真從產(chǎn)品開發(fā)周期的后期階段轉(zhuǎn)向前期，并貫穿整個(gè)過程，以幫助做出設(shè)計(jì)決策。通過在虛擬環(huán)境中進(jìn)行快速迭代和測(cè)試，仿真驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)能夠加速設(shè)計(jì)階段，避免了在制造物理原型之前的繁瑣步驟。它還使工程師能夠探索創(chuàng)新和非傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)及材料，這些設(shè)計(jì)和材料可能在物理測(cè)試中由于成本或風(fēng)險(xiǎn)過高而難以實(shí)現(xiàn)。將仿真與設(shè)計(jì)集成，也幫助工程師更早發(fā)現(xiàn)缺陷和問題，從而減少了產(chǎn)品發(fā)布后昂貴的召回和重新設(shè)計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)。

盡管這一方法在概念上具有邏輯性，但實(shí)際執(zhí)行起來可能充滿挑戰(zhàn)。習(xí)慣于傳統(tǒng)線性設(shè)計(jì)周期的團(tuán)隊(duì)，通常在設(shè)計(jì)與仿真工程師之間交換模型和文件，必須學(xué)會(huì)采用新的協(xié)作工作方式。就像從瀑布模型轉(zhuǎn)向敏捷開發(fā)，團(tuán)隊(duì)不僅需要改變技術(shù)或流程，還需要轉(zhuǎn)變文化。

一些軟件供應(yīng)商通過將CAD和CAE功能集成到一個(gè)平臺(tái)中，簡(jiǎn)化了仿真驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)的采用。同時(shí)，他們還提供云服務(wù)，支持異步設(shè)計(jì)周期和分散的團(tuán)隊(duì)。更重要的是，這些平臺(tái)變得越來越易于訪問，設(shè)計(jì)師和工程師不需要過多的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，就可以高效地使用這些軟件。這種現(xiàn)象被稱為仿真的民主化，即將CAE功能開放給新手以及各行各業(yè)的人員。然而，盡管任何使用仿真軟件的人都可以進(jìn)行設(shè)計(jì)，依然需要對(duì)所解決的問題有基本的理解，并能夠評(píng)估結(jié)果的可行性。

通過集成CAE平臺(tái)和仿真驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)方法，團(tuán)隊(duì)可以加速設(shè)計(jì)進(jìn)程，提升質(zhì)量和可制造性，使得物理原型制作和最終測(cè)試更高效且成本更低。

三、數(shù)字孿生與仿真有何區(qū)別？

“仿真”和“數(shù)字孿生”這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)有時(shí)被互換使用，但它們代表著不同的技術(shù)，且用途各異。這些術(shù)語(yǔ)及其技術(shù)的界限仍在討論中，未來可能會(huì)更加模糊。

工程師通常使用仿真軟件對(duì)設(shè)計(jì)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模和測(cè)試，在制造之前進(jìn)行驗(yàn)證，并理解生產(chǎn)后設(shè)計(jì)可能出現(xiàn)的失敗。而數(shù)字孿生則是虛擬模型，能夠復(fù)制現(xiàn)實(shí)世界資產(chǎn)（如生產(chǎn)線機(jī)器人或壓縮空氣系統(tǒng)）的狀態(tài)、操作和條件。這需要在物理資產(chǎn)上安裝傳感器和發(fā)射器，實(shí)時(shí)將數(shù)據(jù)傳送到軟件中。

盡管兩者功能不同，但仿真和數(shù)字孿生可以相互結(jié)合，提升產(chǎn)品和系統(tǒng)的性能。例如，工程師可能會(huì)創(chuàng)建一個(gè)真實(shí)機(jī)器的數(shù)字孿生，并在特定條件下對(duì)其進(jìn)行測(cè)試。通過持續(xù)準(zhǔn)確地將數(shù)據(jù)發(fā)送到軟件，工程師能夠模擬改變對(duì)數(shù)字孿生的影響，而無需在真實(shí)機(jī)器上調(diào)整設(shè)置或更換組件。

從數(shù)據(jù)角度來看，數(shù)字孿生通常具有與物理資產(chǎn)的雙向通信，而仿真通常只接收信息。此外，數(shù)字孿生不斷集成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，而仿真則使用靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型分析。然而，仿真可以與數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)流并行運(yùn)行，用于預(yù)測(cè)未來狀態(tài)、優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃、識(shí)別潛在問題并提出改進(jìn)建議。

四、人工智能如何影響仿真？

各行各業(yè)都在探索如何利用人工智能（AI）提升技術(shù)和流程。從機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法到大型語(yǔ)言模型（LLMs）如ChatGPT，AI的應(yīng)用前景廣闊，能夠降低成本并提高效率和質(zhì)量。

在仿真領(lǐng)域，AI可能成為游戲規(guī)則的改變者。AI能夠自動(dòng)化任務(wù)、簡(jiǎn)化工作流程，從而讓設(shè)計(jì)師和工程師能夠?qū)Ｗ⒂谥挥腥祟惒拍芡瓿傻母邇r(jià)值的工作。此外，AI還為非專家提供了創(chuàng)造設(shè)計(jì)和做近似估算的機(jī)會(huì)，減少了對(duì)技術(shù)技能的依賴。

例如，AI算法可以優(yōu)化計(jì)算過程，減少運(yùn)行時(shí)間。像降階建模（ROM）這樣的仿真技術(shù)利用AI簡(jiǎn)化復(fù)雜的模型，快速解決問題，同時(shí)不犧牲精度。機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法還能夠通過從仿真結(jié)果中不斷學(xué)習(xí)，改進(jìn)驗(yàn)證過程，檢測(cè)錯(cuò)誤和異常。

一些軟件供應(yīng)商正在探索通過物理基礎(chǔ)的AI模型來繞過當(dāng)前求解器背后的數(shù)學(xué)方程式。這類軟件能夠在極短的時(shí)間內(nèi)分析CAD模型在負(fù)載條件下的行為，相比傳統(tǒng)求解器速度提高了100倍，利用GPU時(shí)可以達(dá)到另一個(gè)10倍的加速。

雖然底層方法試圖創(chuàng)建一個(gè)通用的仿真AI，基于物理的訓(xùn)練，而自上而下的AI則針對(duì)特定問題進(jìn)行訓(xùn)練，使用狹義數(shù)據(jù)集。自上而下的方法可以應(yīng)用于任何仿真問題，但一旦問題有所變化，仿真就會(huì)崩潰，AI需要重新訓(xùn)練。盡管自上而下的仿真AI較為有限，但其開發(fā)難度較低，因此許多仿真公司已經(jīng)開始商業(yè)化此類技術(shù)。

當(dāng)然，AI的有效性依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。數(shù)據(jù)質(zhì)量差可能導(dǎo)致模型和預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確。此外，AI通常需要大量的計(jì)算資源，尤其是在訓(xùn)練復(fù)雜模型時(shí)，這可能會(huì)使其看起來更像是問題的轉(zhuǎn)移而非解決方案。盡管如此，許多工程師仍然期待將更多的AI功能集成到仿真軟件中，以便更快速、更準(zhǔn)確地解決更大的問題。