系统仿真在机械类产品试验中的应用初探

段建国 上海电气集团股份有限公司中央研究院数字化设计研究室（200070）

段建国（1980年～），男，博士研究生，工程师，主要从事系统仿真与虚拟试验的研究工作。

0 引言

系统仿真是以相似原理、模型理论、系统技术、信息技术以及应用领域相关专业技术为基础，以计算机系统、物理效应设备及仿真器为工具，利用模型参与已有或设想的系统进行全生命周期活动的一门多学科的综合性技术。由于提供了由定性到定量，由模糊到精确，由直觉到科学的工具，从20世纪50年代至今，系统仿真技术极大地推动了机械类产品尤其是高端装备产品的设计研发工作。美国波音飞机公司的波音777飞机是世界上首架以无图样方式研发及制造的飞机，其设计、装配、性能评价及分析均采用了系统仿真技术，不但使研发周期大大缩短(其中制造周期缩短50% )、研发成本显著降低(如减少设计更改费用94%)，而且确保了最终产品的一次成功。通用动力公司1997 年建成了第一个全数字化机车虚拟样机，并行地进行产品的设计、分析、制造及夹具、模具工装设计和可维修性设计。日产汽车公司利用虚拟样机对其众多车型进行了概念设计、包装设计、覆盖件设计、整车仿真设计等。目前从飞机（波音777、空客A380）到汽车（福特、大众、日产）、从航空母舰（美国海军新一代航母CVN21）、载人太空探索飞船（美国NASA）到高速列车（西门子），系统仿真技术已经成为提升产品开发能力的关键技术。

装备产品是典型的集机械、电子、液压、信息及控制等技术于一体的科技密集型复杂产品系统，在技术基础及创新资源落后于国外竞争对手的背景下, 对于中国装备制造企业而言，为完成产品开发，客观上要求企业整合、利用一些先进的设计方法和手段实现高端装备设计制造的跨越式发展。结合了计算机技术、网络通信技术和虚拟现实技术的现代仿真技术由于自身的优越性必将成为改造、提升我国传统制造业的重要手段。通过建立柔性化仿真平台，实现全系统、全过程、全模式的数字化仿真，完成系统的柔性化集成、测试和仿真评价，在降低研发成本、减少研发风险的同时，实现产品质量和研发效率的提升。尤其是在产品试验领域，基于系统仿真技术的数字化虚拟试验技术相比较于传统试验手段更加具有无可比拟的优势，也是未来装备研发领域极具发展潜力的方向之一。

1 系统仿真概述

系统仿真基本流程如图1所示，首先建立系统模型，其次在计算机上实现模型的仿真，并进行仿真试验，获得仿真结果，然后分析评价仿真结果，修正仿真模型，直至结果满足规定的指标要求。

图1 仿真基本流程

对系统仿真而言，‘仿’是手段，‘真’是目标。只有当仿真结果能真实反映实际物理系统的关键性能指标时，仿真才有意义。因此，系统仿真的关键就是根据实际需求建立精确的数学模型和仿真模型。其中，数学模型是根据仿真目的建立的能够反映系统各组成部分精确依存度的数量关系，而仿真模型则是采用仿真算法或通用程序语言将系统的数学模型转化为计算机能够接受的技术程序。作为一门发展迅速、应用广泛且多学科综合的技术，系统仿真技术正在逐步渗透到产品制造的全生命周期，可用于需求分析、方案论证、概念设计、详细设计、生产制造、试验评估、使用维护和人员培训等产品设计、制造和使用维护的全过程，如图2所示。在现代高科技装备的设计、制造和维护过程中，系统仿真技术更是发挥着不可替代的作用。从图3可以看出，在一些理论分析复杂或无法获取理论分析结果，以及试验代价昂贵或无法进行试验的情况下，系统仿真作为继理论分析和试验研究的第三种认识和改造客观世界的方法，呈现出很多不可替代的特质。

根据美国科学研究院工程技术委员会的测算：系统仿真技术可提高产品质量5～15倍，增加材料出品率25%，降低工程技术成本13%～30%，降低人工成本5%～20%，提高投入设备利用率30%～60%，缩短产品设计和试制周期30%～60%等。系统仿真技术虽已广泛应用于产品的设计、制造领域，但在产品试验领域的应用还很少，这是系统仿真技术一个崭新而又前景广阔的应用领域。因此，如何将系统仿真技术应用于产品试验领域，辅助或替代传统的试验模式，对于提升我国装备制造业的设计制造水平，实现企业的转型发展具有十分重要的现实意义。

2 系统仿真与产品试验

高端装备具有工作环境苛刻、性能要求高、组成复杂等特点，其关键零部件、子系统甚至整机在定型之前需要进行大量的试验，以验证产品结构设计、材料选用、制造工艺等方面的合理性。传统的试验通常在物理试验台或实物样机上进行。对于大型装备而言，一台实物样机动辄就要花费上百万元，花费巨大，且搭建时间也较长，甚至还要面临设计失败的风险；大型试验台的搭建同样需要花费较长的时间和较多的费用，而且有时在物理试验台上并不能完全测定所需要的性能。

由于以上问题的推动以及仿真技术和高性能计算技术的发展，一种模拟传统试验的各操作环节及试验环境，使试验者可以像在真实环境中进行试验项目的虚拟试验应运而生。比如德国GET集团（Global Engineering Technology Group）针对不同的试验背景，开发了一系列虚拟试验环境—数字振动台、虚拟力学测试环境、虚拟噪声测试系统用来进行各种虚拟力学试验；美国工程技术合作公司在考虑整车系统各类非线性的基础上开发了汽车虚拟试验平台，用来对整车性能进行预测。作为一种新的认识产品特性的手段，虚拟试验可以辅助、部分代替甚至全部代替传统试验，具有很多传统试验不具备的优点：

(1) 可灵活、快速地更换试验对象和试验条件；

(2) 可以在相同的时间内“试验”更多设计方案；

(3) 可以精确地设定所需量级的干扰因素，分别地和联合地考察其影响，由此寻求解决方法，并对方法的效果做出检验；

(4) 除了给出试验结果以外，还可随时连续动态地、重复地显示事物的发展，了解其整体与局部的细致过程；

(5) 可以显示任何试验都无法看到的发生在结构内部的一些物理现象；

(6) 促进试验的发展，对试验方案的科学制定、试验过程中测点的最佳位置、仪表量程等的确定提供更可靠的理论指导；

(7) 对于无法建立传统试验台或建立传统试验台需要大量资金投入的情况，如大型设备零部件或整机的试验，可以采用虚拟试验；

(8) 虚拟仿真大型软件系统可以进行拷贝移植、重复利用，并可进行适当修改而满足不同情况的需求。

在制造业竞争日趋激烈、利润日益微薄的今天，采用虚拟试验辅助甚至代替实物试验完成相关产品零部件试验，降低试验成本、提高试验效率，全面了解零部件特性，提高产品质量，已经成为产品开发的一种必要手段和必然趋势。

3 数字化虚拟试验台

3.1 虚拟试验台预期功能及特征

数字化虚拟试验台是一个专业的性能分析软件包，它拥有模块化的子模型，可以根据实验目的和要求以柔性化的手段搭建任意形式的虚拟仿真模型；具有自动化的仿真流程，可以按照试验规程，在试验台上顺利进行试验；可以提供边界条件设定、测点布置、数据处理、结果显示、试验过程演示、计算报告生成、系统管理等全部仿真工作流程要求的一系列功能。在虚拟试验台上，可以快速方便地进行产品试验的仿真模拟，从而使设计人员能快捷地进行与试验有关的分析项目，加快分析进程、规范输出图形、自动生成计算报告，提高其设计效率，同时降低对分析人员的技能要求。

要达到上面的要求，虚拟试验台必须具备以下特征：

(1) 具有丰富的软件接口，可与主流三维建模软件、虚拟样机软件、静动特性分析软件、液压系统建模软件以及控制软件进行信息交流，实现联合仿真。比如常用的控制系统仿真软件MATLAB，三维建模软件CATIA、SolidWorks、Pro/E，多体动力学仿真软件ADAMS，虚拟现实仿真软件3DVIA Studio、VRPlatform，有限元分析软件Ansys、Abaqus、Nastran和流体动力学分析(CFD)软件 Fluent、CFX、NUMECA，多学科仿真软件SimulationX、ISignt、AMESim等。

(2) 可实现多领域物理系统的统一建模与协同仿真，具有开放、面向对象的多领域统一建模能力，可以跨越不同领域，方便地实现复杂物理系统的建模，包括机械、电子、电力、液压、热、控制及面向过程的子系统模型。多领域物理系统建模一般有三种方法：基于接口的方法、基于高层体系结构（HLA）的方法和基于统一建模语言的方法。前两种方法由于需要人为地割裂耦合关系，针对不同的仿真应用配置不同的接口，编写集成代码，存在多个求解器补偿协调问题。而基于统一建模语言的方法对来自不同领域的系统构建采用统一方式进行描述，可彻底实现不同领域模型之间的无缝集成和数据交换，是多领域物理系统建模的主流方法。Modelica是目前较为盛行的多领域物理系统统一建模语言。

(3) 具有开放的模型库，用户可以根据需求二次开发模型或利用已有模型满足特定需求，所建模型具有重用性。描述模型的方程为中性形式，可不必考虑计算顺序，能够实现非因果联系建模，有利于仿真模型的重用。

(4) 具有统一的虚拟试验环境和平台，能够支持在统一的仿真框架上创建多个虚拟试验运行的环境。对于特定类型、特定领域的试验，可根据试验目的和需求的不同个性化定制仿真流程，快速搭建数字化虚拟试验平台。

(5) 虚拟试验平台应能有机地融入到实验过程中，为产品实验提供验证手段。依据不同的试验特点，建立相互关联的仿真平台，生成性能先进的仿真环境，提供各类数字化模型、计算机仿真和分析工具，对数字化模型进行仿真、分析和处理。另外，数字化虚拟试验平台与半物理、全物理仿真平台应有良好的接口关系，数学模型可以直接用实物来代替，能够实现由数学仿真到半物理仿真直至到全物理仿真的快速、灵活、正确和无缝连接。

(6) 在仿真分析过程中，所有相关的数据应具有一致的数据结构，并能实现自动存储。仿真分析完成后，所有中间数据和结果数据的前后继承关系也应完全确定下来。通过一系列共享模型和数据库，实现数据的自动处理、调用和融合；此外，还应具有分析模型自动生成功能，简化仿真分析过程，提高工作效率。

(7) 能够实现虚拟试验的验证分析、评估与参数修正。主要通过对虚拟试验过程中采集到的数据以及物理试验数据利用合理的数据处理技术进行分析评价，确定试验模型的合理性。

3.2 虚拟试验台体系架构

根据对虚拟试验台的功能预期和特征要求，介绍虚拟试验台的技术路线与体系架构。

产品的数字化虚拟试验过程包括系统建模、多学科仿真以及仿真结果的分析评估与优化三部分，其总体技术路线如图4所示。数字化虚拟试验台是该技术路线一体化支持环境。

图4 数字化虚拟试验技术路线

在仿真建模阶段，选择具有多领域统一建模能力的建模语言，以及当前较为成熟的多工程建模与模拟工具。依据学科特点和其自身的物理特性，利用对象模型开发工具建立系统、子系统，甚至元器件模型，经过模型评估后，对系统、子系统和元器件模型进行封装/测试，生成不同层次的模型模块；在虚拟试验阶段，主要包括系统运行硬件环境的搭建，软件环境的开发，仿真过程的运行管理，以及软/硬件物理接口的开发，对系统的整体模型进行仿真；其中，物理接口主要用于硬件在环试验或全物理试验数据的实时采集与输入，软件接口则是用于和不同领域、不同功能的专业仿真分析软件进行数据交互或联合仿真。最后，利用仿真数据和合理的数据处理方法对系统的整体特性进行评估，清晰认识系统的内在特性，并利用多学科优化理论和算法，对产品进行优化，确定产品的参数。

数字化虚拟试验台是一种分层的体系结构，最底层为基础环境层，包括模型资源层（模型库和数据库）、计算资源层（网络资源、高性能计算资源和存储设备）、软件资源层（仿真工具和领域工具）、仿真和领域工具（CAD工具、有限元分析工具、不同学科的建模工具、项目管理工具，以及其他工具或自行开发的工具等）、仿真系统接口（硬件接口、模型接口和软件接口）；基础环境层之上为管理服务层，利用管理技术实现对仿真模型、数据、知识和过程的管理；管理服务层之上为建模与环境运行层，为仿真提供运行支撑环境和可视化环境，可实现高层建模、对象建模、模型测试、仿真评估、仿真运行管理、系统优化等功能；最上层为应用平台层，直接面向用户，提供友好的可视化应用和管理环境（见图5所示）。

图5 数字化虚拟试验台总体架构

4 技术难点

要满足产品数字化试验过程，获取可靠的试验数据，虚拟试验台总体上应具备建模方便、定制柔性、分析快速、分析可靠四个特点。要实现以上功能性指标，根据产品试验特点，在其数字化虚拟试验台开发过程中应考虑以下问题：

(1) 在试验过程中，为满足性能要求，试验平台一般由分属于机械、电子、控制、材料等不同学科的子系统组成。如何将合理解耦分解成一系列简单子系统就成为实现试验台精确仿真必须解决的问题。

(2) 模块模型应遵循嵌套原则，每个模块都应提供明确的边界和统一的接口特性，相互之间具备数学独立性，适应复杂多变的拓扑结构形式和控制系统组态，可以按照实际要求以任何形式连接，组成装备系统仿真模型。

(3) 模块接口设计应采用与真实部件属性相同的接口定义形式，增加仿真用接口，便于仿真过程中利用实物替换数学模型，实现由计算机仿真到半物理或全物理仿真的自然过渡。规范化的接口可不必了解模型的内部细节，方便仿真调用，增强系统的工程实用性。

(4) 系统模型库采用模块化构造，充分考虑模型库的重用性、维护性和移植性，既可以根据需要修改某个模块、增加新的功能以及重组系统的结构，同时以参数化方式方便各部件模块的配置、删减、扩充等。

(5) 系统建模过程需要考虑试验台的多学科属性，要想模拟完整的试验系统，必须将不同学科模型组合而成。不同的仿真模型可能采用不同的系统建模和仿真平台，在进行系统集成仿真时，必须突破不同仿真软件间接口和模型数据的共享技术。

(6) 不同的学科在数学建模过程中不但拥有独特的建模方法、流程和工具，也涉及到纷繁复杂的多源异构知识，梳理并形式化仿真过程中用到的各种知识，提升现有经验或理论知识对系统仿真的指导作用，也是一项十分繁重的任务。

(7) 随着仿真工具的大规模应用，涉及到的软件平台、接口、数据也越来越繁杂，有效进行仿真数据管理成为企业亟待解决的难题。

(8) 系统仿真是系统运行的快速拍照，是系统运行过程的真实再现。如何设计合理的仿真算法，将系统中的复杂过程快速、完整、准确地在仿真中体现出来，这是仿真控制的核心问题。

(9) 系统仿真平台应能有机地融入到产品实验过程中，为产品数字化实验提供虚拟试验环境和验证手段。依据不同的领域特点，建立相互关联的试验平台，生成性能先进的仿真环境，提供各类数字化模型，利用计算机仿真和分析工具，对数字化模型进行仿真、分析和处理。

(10) 仿真系统作为原型系统的相似替代系统，仿真系统置信度与仿真数据分析的好坏最终将直接影响一系列后续应用和决策过程，因此，采用何种数据统计方法与模型以及实现置信度高精度评估就成为影响仿真系统工程应用的关键环节。

综合上述分析可以看出，在产品试验领域要实现系统仿真技术的良好运用，建立能够近似模拟试验台系统运行机理，仿真其运行过程的产品数字化虚拟试验台，就必须解决一系列关键技术，如多学科建模、仿真与优化技术、仿真工具间接口和模型数据的共享技术、仿真流程管理技术、仿真知识建模技术与知识库构建技术、模块化模型库开发技术、算法设计与算法库构建技术、仿真模型评估技术、仿真数据分析与可视化技术等。

另外，还要针对具体的研究对象，解决相关领域的关键技术问题，如：对于滑动轴承试验而言，最核心的是滑动轴承的静态、动态特性建模技术。对于密封瓦密封性能试验而言，最根本的是要研究转子、轴承以及密封瓦之间的作用机理，建立三者高度耦合的数学模型。对智能微网进行仿真，必须解决其中的并离网控制策略、可靠性与稳定性分析等关键技术问题。只有借助于现有的仿真手段，并深入研究具有专业特色的相关技术问题，明确不同学科系统之间的作用机理，才能真正实现系统仿真技术在产品试验领域中的有效应用。

5 前景展望

多年来，为了充分了解产品特性，保证产品质量，国内外的众多装备制造企业均建立了一系列大型试验台，比如广泛应用于汽车、航空航天、电子和通用机械等领域的大型振动试验台，液压传动试验台，各类大型泵阀试验台等。上海电气十分注重产品质量的提升，为此专门耗费巨资建立了滑动轴承试验台、动平衡机、核级材料与设备试验平台、船舶电力推进试验平台等诸多试验平台。伴随着产业的转型发展，为满足新产品的设计研发要求，必将需要建立更多、更大、更复杂的试验平台，对集团而言是一个不小的负担。

系统仿真技术和高性能计算技术相结合，正在成为继理论研究和试验研究之后的第三种认识和改造客观世界的重要方法。如何让系统仿真技术在我国的装备制造业领域尤其是传统试验领域发挥其应有的作用，辅助甚至替代传统的试验手段，已经成为当前装备制造领域的一个重要课题，也是科技发展的必然趋势。以集团众多大型试验台的建设为契机，依托中央研究院已有的数字化分析平台，借助于系统仿真技术，研究面向装备产品试验的数字化虚拟试验技术，通过深入探究其中的多学科建模、仿真、结果分析与优化等关键技术，解决数字化虚拟试验技术中的难点，搭建数字化虚拟试验环境，为集团新型装备及其零部件的研发提供数字化虚拟试验服务，预计将会缩短产品试制周期30%～60%，降低试验成本20%~55%，节约人工成本10%～20&，具有很强的经济和社会效益，必将会为公司的技术进步与转型发展提供强大的动力。

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