我国高速列车数字化研发的进展及挑战

丁国富, 姜 杰, 张海柱, 马晓杰,黎 荣, 邹益胜, 张 剑

(1. 西南交通大学先进设计与制造技术研究所, 四川 成都, 610031; 2. 西南交通大学牵引动力国家重点实验室, 四川 成都, 610031)

我国高速列车数字化研发的进展及挑战

丁国富1,2, 姜 杰1, 张海柱1, 马晓杰1,黎 荣1, 邹益胜1, 张 剑1

(1. 西南交通大学先进设计与制造技术研究所, 四川 成都, 610031; 2. 西南交通大学牵引动力国家重点实验室, 四川 成都, 610031)

高速列车数字化研发是高速列车设计的重要方法，是突破其关键理论及技术的重要手段，也是适应个性化、多样化需求的快速定制手段，以数字化为基础的网络化、信息化和智能化是高速列车未来的发展方向.从高速列车引进到全面自主创新，其研发手段经历了从单个学科的仿真向耦合大系统仿真方向发展，由仅仅关注设计到全生命周期的建模与仿真等逐渐形成了目前的基于数字化平台的集成与优化设计等过程.高速列车研发主要实现了基于计算机仿真、虚拟样机、设计自动化和面向需求的设计等技术的综合运用，但同时也存在着研发成本的不确定性、与网络化等结合程度不高和以人为中心的考虑不足等问题.未来高速列车的研发将在数字化研发平台的基础上综合虚拟试验、全寿命周期的数据挖掘、成本控制、人机工效、知识的管理与重用等技术，并与移动终端等网络化技术结合来实现开放式的研发设计.

高速列车;数字化设计;研究进展;发展方向

高速列车作为载运旅客的重要轨道交通工具之一,是一个有机的复杂巨系统[1],其主要由列车总体、车体、转向架、牵引系统、制动系统、列车网络控制系统、辅助供电系统、环控(空调等)等关键部分组成,其中包括120多个独立子系统、4万多个零件,涵盖九大关键技术和十项重要配套技术[2].图1为高速列车系统的组成与分布.

图1 高速列车系统的组成与分布Fig.1 Composition and distribution of the high-speed train system

系统论是解决复杂系统的有效方法,采用系统论的观点可以有效地分析复杂系统的主要要素以及系统相互之间的关联和影响,同时抓住系统问题的主要矛盾,从而保证系统的主要功能[3].

高速列车是典型的复杂系统,其结构组成复杂,是由不同的具有独立功能的系统通过一定组合关系形成的有机整体.高速列车主要由承载、走行、供电、牵引、制动、空调、网络控制等系统的协同与组合来实现安全可靠的载运,保证旅客乘坐的安全和舒适.

高速列车的运行环境和边界条件同样复杂,由于高速列车的运行受到线路和接触网等固定设施条件的限制,同时也受到牵引供电和列车运行控制系统的影响以及空气扰动、阻力及噪音的制约等.因此,高速列车与高速铁路各子系统之间构成相互联系、相互依存、相互制约的关系,如:高速列车与线路之间的轮轨关系、与接触网之间弓网关系、与空气之间的流固关系、与供电及牵引传动系统之间的机电关系等等,从而组成高速列车耦合大系统[4].图2为高速列车耦合大系统框架.

随着高速列车的发展和广泛运用,复杂运行环境及服役的演变以及高速、绿色、环保、节能、安全、可靠、生态、人性、能力保持性等高品质的需求,给高速列车的研制带来更多的挑战,需要寻找更为先进的技术来满足这些需求和挑战.

图2 高速列车耦合大系统框架Fig.2 Frame diagram of coupled system of high-speed trains

网络化、信息化、智能化是未来高速列车的发展方向,且都以数字化为基础,从数字化的角度研究高速列车创新研发体系,突破其中的关键理论及技术是高速列车研发的发展方向之一.

本文从高速列车设计的角度,以系统论的观点详细阐述高速列车在数字化研发方面取得的进展、存在的问题及面临的挑战,同时指出今后的发展方向.

1 高速列车数字化研发的主要科学问题

高速列车属于典型的复杂机电系统,不但功能、结构、性能复杂,而且运行环境也复杂,整个高速铁路系统是以高速列车为核心的庞大系统,运行安全是高速铁路的生命线,如何确保运行安全是高速铁路追求的永恒话题.在高速列车的自主创新研发过程中,大量科技工作者做出了种种努力,通过引进、消化、吸收、再创新,突破了各种研发上的技术难题,使得高速列车能够以350 km/h的速度平稳开行.数字化手段在研发过程中起到非常重要的作用,其中也存在大量的科学问题需要解决.

1.1 系统问题

(1) 高速列车耦合大系统建模与仿真问题

高速列车系统复杂,是复杂的结构、功能、性能的综合体,而且高速列车受各种边界条件和运行环境的约束,约束因素包括轮轨、线路、气流、信号、供电,甚至气候、地理等,这些因素与高速列车耦合在一起,形成高速列车耦合大系统[5],模型如图3所示.从系统的角度进行高速列车数字化研发时,如何建立涉及多学科、多领域协同仿真运行的耦合大系统的物理模型、数学模型和仿真模型是高速列车数字化最为典型的科学问题,也是高速列车数字化设计需要解决的核心问题[6].

(2) 高速列车全寿命周期建模与仿真问题

一方面,高速列车安全与能力保持涉及到设计、制造、装配、服役、维修、报废等全寿命周期各个阶段,需要进行全寿命周期建模与设计[7];另一方面,装备制造产业的整个产业链的价值链逐渐后移,产业结构向“制造+服务型”产业结构调整,对全寿命周期各阶段的数据以及相关性要求更高,全寿命周期的数据挖掘以对服役安全进行分析和评估将得到重视.全寿命周期数据建模与分析、全寿命周期可靠性设计理论与方法、全寿命周期大数据挖掘与服役安全评估也是主要科学问题.

(3) 高速列车数字化设计、分析、优化集成问题

设计、分析、优化集成是复杂机电系统设计研究的难点与热点,高速列车目前设计主要还是采取二维CAD(computer aided design),与全面普及三维CAD还有距离,通用化的三维CAD向专用化的三维CAD进展缓慢;CAE(computer aided engineering)方面,高速列车在强度、动力学、疲劳可靠性、振动噪声等多方面开展的很成功,但是与CAD的集成度不高,导致设计往复和重复多;优化技术方面,设计参数选定主要还是依靠设计经验、基于仿真的DOE(design of experiments)和试验等技术,部分采取了优化设计技术,尤其在结构优化技术方面,采用了CAE软件本身的结构优化技术,比如RSM(response surface methodology)、Kriging技术等.事实上,高速列车因为系统复杂,设计参数和制约因素众多,很难平衡其平稳性、安全性和舒适性指标,大量的试验技术势必导致研制成本增加和周期增长,采用基于数字化的全优化技术,可从整机性能、局部结构和综合性能优化对设计参数的重要度计算和选择、多目标优化等方面有显著的指导作用.

图3 高速列车耦合大系统模型及关系Fig.3 Model and relationship of coupled system of high-speed trains

(4) 高速列车数字化平台问题

整个高速列车研发体系需要延伸到制造和试验部分,PDM(product data management)、SLM(simulation lifecycle management)、TDM(test data management)、ERP(enterprise resource planning)是实现数字化平台的管理子平台和纽带,打通设计、仿真、优化、制造、试验等各子系统的接口是数字化平台主要的技术挑战[8].

(5) 高速列车大系统优化与匹配问题

高速列车作为公用交通工具,不能脱离运行环境,也不能脱离人文环境,更不能脱离社会、经济环境,这些环境对高速列车本身的研制提出了高的要求,在高速列车大系统优化中应综合考虑地理、气候、能源、人文、经济等定性或定量约束，从而实现高速列车系统的优化与匹配，其中难点是建立综合约束下的优化模型.

1.2 研发效率问题

高速列车和其他产品一样,主要追求高品质的TQCSE(time, quality, cost, serve, environment),研发的效率是其中的重要因素,主要涉及到TQC(time, quality, cost).

目前高速列车受不同国家、不同地域、不同文化、不同气候、不同地理环境等各种因素的影响,个性化、多样化需求越来越复杂,研制的车型越来越多,但产品的研发流程还需要改进,存在的主要问题是已有的设计经验和知识不能得到很好的重用,设计流程和规范没有得到有效整理,整个设计平台刚性有余、柔性不足,如何进行基于知识工程的精细研发,满足需求驱动的个性化、多样化定制等,是提高研发效率、设计质量以及降低设计成本面临的主要问题.

1.3 研发成本问题

高速列车在追求速度的卓越性上取得了进展,但整个研发成本的优化控制需要引起高度重视,研发成本的影响因素众多,涉及到产品的全寿命周期.如:设计过程中的设计往复,过度设计,过度依赖经验和物理样机设计,对材料、工艺流程、后期维护等考虑不周等,都会导致成本上升.另外,市场的竞争以及对TQSCE的追求将对成本造成更为严格的约束,DFX(design for X)的设计理念将更为深入的贯穿在整个产品研发过程中.研发成本的科学问题在于如何建立起基于运行环境、能耗、性能、可靠性等多约束下的高速列车全寿命周期成本优化控制模型.

1.4 开放式创新问题

创新是永恒主题,我国高速列车开发出时速350 km的标准动车组及系列创新研发平台体系的建立,标志着高速列车在技术领域的全面创新.但高速列车的研制整体还是一个相对封闭的领域,主要靠行业人员的参与,这势必束缚了研发的思路,与现有的开放式创新理念还相差甚远,导致研发的思路、创新的方法等得不到延伸和发散,引入众创、威客、创客等各种大众智慧思想,利用现有的移动终端平台和云服务体系,进行各种奇思妙想的开放式创新设计,是新一代高速列车的创新驱动,解决当前技术难题的庞大智库,推动我国高速列车的技术发展.如何在云计算、移动终端、大数据等先进信息技术支撑下,建立基于“互联网+高速列车”创新设计体系是高速列车创新面临的科学问题,主要科学问题是基于互联网的移动协同设计、用户体验设计、云设计与服务等先进的理论及方法.

1.5 以人为中心的设计问题

人是高速列车作为运载工具的主体,人的满意度是评价高速列车好坏的重要标准.其满意度来自于人的生理、心理、感官、情感等诸多方面,如:来自温度、湿度、压力等多维综合舒适性,来自对外观环境和乘车行为感受,来自对车座椅舒适性体验,来自维修人员方便和快捷的感受,来自对社会、经济、可持续性的影响等,都会刺激人对高速列车的满意度评价[9].以司机、乘客、维修人员、现场维护人员、现场服务人员等各个方面人参与为中心的高速列车设计理论及方法,将支撑文明社会人对载运工具的期望,以人为中心的设计，需要考虑不同人群的期望与感受.由于个体差异和感受存在偶然性与不确定性，其参数与模型难以描述，则以人为中心的设计将会是未来设计的难点和需要面对的问题.

2 高速列车数字化研发的进展

从高速列车引进入我国到全面自主创新,经过了近10年的历程,在科技部及原铁道部的支持下,以企业为自主创新的主体带动下,整体研制水平得到大大提升,数字化设计方法[10]和数字化研发技术逐渐深入,取得了很大进展.

高速列车数字化研发技术主要包括基于计算机仿真的设计、虚拟样机技术、设计自动化的技术和面向需求的设计等.研发技术是高速列车数字化研发的关键,运用技术可以提高研发效率和改进研发手段.目前高速列车数字化研发进展集中体现在运用数字化研发的技术理念搭建高速列车的研发平台,平台是数字化研发技术的集中体现,也就是说技术是平台搭建的核心,平台是技术运用的载体.

2.1 基于计算机仿真的设计技术

计算机仿真的核心是按照相似性原理,建立物理系统的数学模型,根据数学模型寻找有效的求解算法进行仿真计算,对于产品研发,性能是通过动态模拟来保证,动态模拟的核心是仿真[11].基于仿真的设计技术基础是CAE,而有限元法、多体动力学、优化方法是CAE的主要体现.在高速列车的数字化研发中,涉及到整机及零部件的动力学、疲劳强度及可靠性、振动及噪声、耐久性、碰撞、空气动力学等[12]分析,这些分析无法用解析的方法进行计算,因此,CAE是必不可少的手段.

一直以来,CAE是高速列车数字化研发最主要也是最成功的手段.在高速列车研发中包括西南交通大学、北京交通大学、大连交通大学、中南大学、同济大学等铁路专业相关院校及铁科院均承担了大量的有关CAE的分析任务,主要借助于ANSYS、ABAQUS、FATIGUE、LMS、SYSNOISE、NCODE、NASTRAN等各种分析软件[13],同时结合相关的试验台进行结构设计及试验验证研究,有力地支撑了高速列车的研发;在高速列车动力学方面[14],以西南交通大学牵引动力国家重点实验室为主要研究单位,结合已有的整车滚振试验台,通过自主开发TPLDYNA、TPLTRAIN、TTRI等软件,以及商业软件SIMPACK,ADAMS/RAIL、UM、NUCARS等进行研究[15],并逐步发展到自主研发高速列车耦合大系统动力学软件[16],将高速列车与轮轨、线路、弓网等耦合[17-18]一起进行协同仿真及计算[11].具体耦合计算软件如图4所示.

图4 高速列车耦合大系统仿真计算软件Fig.4 Simulation software for coupled system of high-speed trains

近年来,以企业为创新主体的研发模式得到有效地扩展,包括中车旗下的长客股份、唐山客车、四方股份、浦镇客车等都建立了相应的实验室和仿真中心,吸收并逐步掌握了相关的CAE技术,基于仿真的设计技术得到有效地普及.

在系统及结构优化技术方面,多目标优化[19,20]已经在逐步尝试进行研究,尤其在转向架、车体结构设计等方面,已有采用代理模型方法和结合优化Isight、Optimus等软件,研究结构参数对性能的灵敏度以及进行参数优化[21-23].

动力学参数优化方面也取得一些进步[24],有研究者利用基于仿真设计的DOE,基于BP神经网络建立代理模型，运用智能优化算法对高速列车整机性能参数进行全局优化[25-27],并在具体某车型的参数优化上得到更优解,实现了基于仿真和试验的设计闭环,减少了物理试验次数和经验判断等,并能有效地找到性能设计参数对设计目标的敏感程度,帮助系统辨识和发现主要问题所在和优化相关参数[28-30].

2.2 虚拟样机技术

以仿真的设计技术为基础可以发展到虚拟样机技术,虚拟样机是一种先进的数字化设计方法,其既体现了对产品的创新设计,也体现了对产品的无风险的数字化试验,特别适合产品试制成本高的复杂机械系统的研制.

国内铁路机车车辆虚拟样机技术近几年才引起相关部门和单位重视.在研究群体上,由于铁路系统的专业特点,大多数研究集中在铁路院校.清华大学、大连铁道学院等高校曾经进行过863计划项目“铁路机车车辆虚拟样机”的研究.该项目主要以大型软件,如PRO-E的PDM工具为集成主线,结合国外成熟的商业化建模、分析、计算软件,如:PRO-E、ADAMS、MATLAB、ANSYS等进行机车车辆模型样机的分析;西南交通大学数字化设计与制造团队在高速列车虚拟样机技术研究方面做了大量的研究工作[31-38],首先在通用化的三维CAD环境中,借助于Pro-E、CATIA CAA等二次开发工具,基于计算机辅助的方式研发专用化的CAD系统,建立数字样机模型[32],然后在CAD环境中进行相关CAE信息的抽取[35],通过CAD环境中的多分析视图映射,实现CAD/CAE的有效集成[36-37],进行基于仿真的分析,完成对各个领域分析性能的无风险试验[10].

高速列车虚拟样机技术应用框图如图5所示.

图5 高速列车虚拟样机技术应用框图Fig.5 Application block diagram of virtual prototype technology for high-speed trains

2.3 设计自动化技术

设计自动化的基础是参数化设计(设计参数提取)[35]、设计分析集成[36-37]、CAE技术和优化技术.结构设计的自动化[21-23]方面相对成熟,通过选择参数化模型的相关优化参数,进而进行DOE仿真试验采样,然后利用商业软件自身的代理模型响应面法RSM进行优化模型的建立和参数优化,获得结果返回CAD系统进行模型修改;在多领域协同仿真的整机动力学性能设计自动化方面,西南交通大学先进设计与制造技术研究所的数字化设计与制造团队开展了大量的开创性工作.

首先基于三维数字样机进行整机性能的信息如拓扑结构、质量、转动惯量、空间矩阵等提取,然后重建成整机动力学物理模型[32-35].自动输入到动力学计算软件如SIMPACK或者自主研制的高速列车耦合大系统动力学系统进行DOE试验,获得采样数据,通过研究合适的代理模型比如BP神经网络来近似代替精确仿真模型进行后续智能优化工作,从而实现设计过程自动化及闭环[33].该技术通过正交试验、拉丁超立方等试验方法获得来自精确仿真计算模型获得的样本,在代理模型上虽然损失了部分精度,但该精度在可控范围之内,智能优化得到的满意解可以方便找到设计参数的最小设计域,并再次通过精准动力学模型进行验证,最后得到优化结果.

针对设计参数众多,采用了设计空间探索、专家经验知识筛选和灵敏度分析的方式来缩小设计空间,针对高速列车大系统动力学耦合系统的多领域协同仿真,采用了多向耦合仿真的方法实现[5].

图6为高速列车设计自动化流程及结果.

2.4 面向需求的设计

任何机电产品都会经过需求分析、概念设计、总体设计、详细设计、物理样机制造、试验等多个环节,基于仿真的设计方法有效地减少了设计过程中的缺陷,减少了设计往复和物理样机修改和试验的次数,从而提高了效率及降低了成本.

图6 高速列车设计自动化流程Fig.6 Flow chart of design automation for high-speed trains

整个设计过程中如何进行需求分解、总指标及任务分解、方案的确定、细化的设计如何组织和协调、参数设计矛盾和协同如何得到解决等,可以在整个设计流程中得到有效地解答[39].

自顶向下(top-to-down)及自底向上(bottom-up)是两大主流设计方法,如何将数字化方法与这两种方法融合,将有力促进高速列车的创新研发.

各大主机厂都有自己的研发流程和体系,暂时能够应对目前的产品谱系,但显然存在数字化程度不高、团队庞大且技术人员成长缓慢、知识共享程度不高、对知识的积累及继承性较差、可调整性差等诸多问题,这势必受到目前复杂多变的个性化、多样化市场需求的强烈冲击.针对这些问题,我国启动了高速列车面向需求的高速列车谱系化863项目,取得了重要的进展.通过将整个高速列车研发进行了基于需求元模型、产品元模型和过程元模型的抽象建模,实现了初步的基于知识工程的产品研发流程计算机映射,通过需求驱动、指标分解和映射逐步实现产品元模型的参数确定,再将整个产品研发流程规范在以过程元为单元的流程组织中,研究各元模型之间的接口和协同,逐步细化产品的设计细节.在整个设计过程中,采用基于实例的配置设计方法,基于参数化的变型设计方法,以及基于元模型的模块化设计方法,实现了整个高速列车基于个性化、多样化的快速定制[40].

2.5 数字化研发平台

数字化研发平台是整个高速列车数字化解决方案的基础,也是各数字化技术的综合体现,各个主机企业和科研院所都非常重视.经过高速列车研发的探索和发展,我国陆续在各主机厂建立了大量的软硬件研发平台,包括:各个工程试验中心,数字化研发系统,国家工程实验室等.国内各大主机企业都建立了各自相应的数字化研发平台,并有相应的信息部门进行支撑,如:唐山客车利用安世亚太的协同仿真平台Peral,基于Pro-E和Windchill建立了相应的数字化研发体系,浦镇客车全面采用达索系列产品建立相应的数字化平台,长春轨道客车股份有限公司采用达索的ENOVIA进行平台整合,四方股份采用TeamCenter进行PDM管理等.数字化研发平台最重要的环节是打通各领域软件之间的接口实现一体化,尤其是设计、分析、优化、管理、工艺、试验的集成管理.

西南交通大学新建的轨道交通国家实验室(筹)搭建了一个先进的适用于高速列车数字化研发的数字化平台[41],该平台充分调研了国内外主流的数字化解决方案,包括:达索、西门子、安世亚太、Pro-E,相关的硬件系统包括:HP、IBM等,选择了在底层能够有效数据传递的达索系列软件CATIA、SIMULIA、ABUQUS、DELMIA、VIRTUAL以及LMS(现西门子产品)的VIRTUALLAB、AMESIM、OPTIMUS等进行有效集成.再结合其他外部软件,如:ANSYS、SIMPACK、MATLAB、ADINA、FLUENT等进行接口,实现整个高速列车数字化解决方案,如图7所示.

图7中,该平台在底层都采用CAA开发的基础模型,使得CAD及CAE可以无缝交换数据,不丢失设计信息;同时借助于CATIA的CAA二次开发功能,可以方便地实现可扩展的高速列车专业化参数化设计,定制高速列车虚拟样机;除此之外,该平台能够与现有的试验系统有效结合,实现产品数据PDM、仿真数据SLM、试验数据TDM的有效管理,实现高速列车数据全寿命周期的一体化管理.

针对高速列车多样化与个性化需求,目前高速列车主机厂与高校合作,搭建了一个高速列车设计制造一体化平台.该平台将整个设计制造平台归结为:参数化需求管理,快速设计,参数化协同仿真,虚拟样机可视化,虚拟仿真装配交互,快速工艺文件生成,试验验证技术,快速质量文件生成等8个子系统,形成了适应个性化、多样化需求驱动的高速列车数字化样机生产平台,并进行了高寒车和城际列车的研制.长春轨道客车股份有限公司、青岛四方机车车辆股份有限公司、西南交通大学、北京交通大学作为主要成员单位研制了该项目,已经搭建起了相应的数字化平台[42].

图8为基于需求的高速列车车体快速设计定制界面.

图8充分体现了自顶向下以及自底向上的设计理念,符合企业正在推行的精细化研发工程,有效地厘清了研发过程中存在的诸多问题,能够快速响应多变的市场.

图7 高速列车数字化仿真平台解决方案Fig.7 Solution for digital simulation platform of high-speed trains

此外,在高速列车工业设计、以人为中心的综合舒适度、人机工效等方面的研究也取得不同程度的进展.如:基于仿生学的工业设计,面向美学与气动特性结合的列车头型设计,面向虚拟装配的设计等,尤其在轨道交通国家实验室(筹),基于多场感受的综合舒适度试验平台的建立,能够研究温度、湿度、压力、灯光、噪声、振动等物理指标与综合舒适度的影响关系.

图9为基于需求的构架虚拟装配仿真与人机工效检验.所有这些研究进展,使得过去很少应用的设计方法及理念能够在高速列车数字化研发中得以体现,大大提升了高速列车的品质.

(a) 设计系统

(b) 定制界面图8 基于需求的高速列车车体快速设计定制界面Fig.8 Custom interface for rapid design of high-speed train body based on requirements

图9 基于需求的构架虚拟装配仿真与人机工效检验Fig.9 Virtual assembly simulation and ergonomics test based on the requirements of the frame

3 高速列车数字化研发面临的挑战及展望

3.1 大系统环境约束设计

高速列车在高速运行下,与其运行环境的耦合作用加剧,在设计时必然考虑高速列车在多学科、多尺度、多粒度描述下的大系统环境,前述研究虽然建立了高速列车耦合大系统动力学模型,但各领域深入的仿真模型还需要发展,轮轨、线路、弓网、流固、供电各领域子系统之间的参数影响和匹配机理还需要继续深入研究.基于大系统仿真的优化设计是其研究方向,总体设计指标的智能分解与聚合、耦合大系统多领域建模及仿真、大系统优化、大规模协同计算、多粒度积分算法协同、多粒度数据完整性、模型有效性数据验证等是主要的技术挑战.

3.2 多因素环境约束的设计

高速列车作为常用的交通工具,将越来越广泛地应用,但需求也变得越来越多样化、个性化和复杂化,从过去大量关注安全性、平稳性、舒适性等性能域逐渐扩展到关注对环境、人文、社会、经济等的影响[43],设计需求也逐渐从明确的定量化拓展到不确定性描述,如:设计结果对人的生理、心理感受,对环境的友好程度,对各种人群的适应程度,对能耗、成本的控制等等,不确定性多因素约束下的系统多目标优化设计是其发展方向.多因素环境约束的设计主要体现在设计需求的不确定性,设计考虑目标也越来越复杂,与数字化研发结合的难点就是需求与参数的对应与分解.由于设计目标更多,且目标也更难以定量描述,则如何建立起复杂边界条件下多目标的分析模型及优化模型是一个主要的技术挑战.

3.3 全寿命周期设计

高速列车全寿命周期数据管理已经得到高度重视,对这些数据的挖掘可以发现与高速列车设计改进相关的要素,以提升高速列车的品质[44].面向成本、维修、装配、工艺等的DFX技术是全寿命周期设计中必不可少的环节,基于全寿命周期成本LCC(life cycle cost)、基于RAMS(reliability, availability, maintainability, supportability)的全寿命周期可靠性设计、基于全寿命周期大数据挖掘的设计分析、预测与评估将是其发展方向,将面临全寿命周期履历数据建模及其中的设计、工艺、仿真、服役、维护数据一体化以及与静态建模数据的时空同步性等技术挑战.

3.4 以人为中心的设计

高速列车是人与装备友好的典型代表,人将作为设计中需要考虑的重要因素,以人为中心的设计必将是其发展方向,但必须对人的生理、心理、运动学/动力学、行为等进行深度认知才能满足这一要求[45],如:基于人体坐姿舒适的座椅设计,考虑声、光、电、视觉、压力、振动、温度、湿度等多场耦合对人生理、心理反应接受能力的舒适性设计,基于人乘坐感觉的体验设计等,面向儿童、孕妇、残疾、肥胖、高个等多样人群的适应性设计,面向逃生、救援、快速排障等的安全性设计等等都充分体现了人的中心作用[46-47].以人为中心的设计在数字化研发中的主要体现在人机工效方面,如何准确建立多场合耦合下,人感受的定量描述与高速列车参数(或结构)的耦合模型是一个技术挑战.

3.5 云设计

随着信息技术在装备制造业中的深度融合,互联网、物联网、先进媒体、移动终端、云计算、4G通信等信息技术将交叉到产品设计领域,这将改变传统的设计方法、模式，甚至产品价值链和产业链等,没有边界、人群、办公场景限制的众创设计将在未来逐步发展,通过智能手机等移动终端,可以进行无处不在的设计,而云计算、云存储、云服务、移动通信、互联网是其实现的基础,云设计[48]符合工业4.0和我国制造2025年的发展规划,这将对传统的设计方法、模式,甚至产品价值链和产业链等发生变化.如何在新的信息技术架构下运用软件和信息环境构建设计平台是一个新的技术挑战,如:基于“互联网+”的高速列车及其零部件协同体验设计,瘦身的移动终端CAD技术,基于云计算的设计服务技术等都是其研究内容.

3.6 基于知识工程的设计

在整个产品设计过程中,离不开设计知识的积累、共享和重用[49].类似高速列车的复杂机电产品,其最为不确定的问题在于设计需求复杂.而设计指标高度概括、设计空间巨大、设计参数关系错综复杂、参数很难分解和聚合等问题,将导致设计过程变得非常复杂.因此，设计经验和知识变得尤为重要，如何正确地组织设计经验和知识，使得设计经验和知识变得可重构、可配置、可定制是高速列车适应个性化、多样化需求所需要解决的问题，这也是复杂产品设计的发展方向.

3.7 全数字化虚拟样机及虚拟试验

为了降低研发风险和成本,提高研发效率,快速响应市场,基于全数字化的虚拟样机也是数字化设计的发展方向.通过需求驱动的全数字化产品MBD定义,到整个设计过程的指标驱动映射、三维CAD定制开发设计、多领域CAE协同仿真及优化,再到基于三维工艺的虚拟制造,产生出全数字评价的虚拟样机.然后建立整个高速列车全数字化模拟环境,进行整机性能模拟试验,使得台架试验、型式试验都能在计算机中先期开展,减少物理样机和物理试验的次数,实现整个产品的无纸化数字研发.技术挑战在于设计、分析、优化集成以及设计过程、制造过程、试验过程的全数字化映射、建模和模拟.

4 结 论

数字化研发手段为高速列车带来了研发理论、技术、手段和工具上的革新,TQCSE及高速列车本身的高品质追求使得高速列车的数字化研发向更复杂、更不确定约束的大系统优化设计、全寿命周期设计成本及可靠性设计、基于知识工程的精细定制设计、以人为中心的设计、全数字化虚拟样机以及开放式创新设计等方向发展.将来的高速列车将会更加安全、舒适、平稳,更加绿色、环保、经济、节能,更加智能化,甚至智慧化,更加人性化.随着我国高速铁路“走出去”战略的开展,高速铁路成套技术正向国外输出,高速列车的设计理论及技术将日趋完善及成熟.

致谢:轨道交通国家实验室(筹)和牵引动力国家重点实验室在数字化设计领域的支持;西南交通大学先进设计与制造技术研究所的数字化设计与制造团队对数字化领域做的贡献;参考文献中其他作者的工作.

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丁国富(1972—),博士,2002年起至今任职于西南交通大学,现为机械工程学院教授,博士生导师,制造工程系主任,四川省学术带头人,四川省有突出贡献专家,教育部新世纪优秀人才.主要研究方向为复杂机电产品数字化设计与制造、虚拟样机技术.先后主持国家自然基金面上项目2项,国家支撑计划、国家863、国家04专项以及省部级等重大项目10多项,发表学术论文140多篇,发表SCI检索论文10多篇,授权发明专利10项,获软件著作权20多项.获得国家科技进步一等奖1项(排名第15),四川省科技进步一等奖1项(排名第1),中国铁道学会一等奖1项(排名第5),成都市科技进步二等奖1项(排名第1).系统仿真学报编委,成都市机械工程学会副理事长等多个学术机构兼职.

E-mail: dingguofu@swjtu.edu.cn

姜杰(1988—),博士研究生,2011年至今在机械工程学院直接攻读博士学位.主要研究方向为复杂机电产品概念设计与参数灵敏度分析、多学科优化.主研国家自然基金面上项目1项,国家863重点项目2项,参研国家863重点项目1项.发表学术论文5篇,SCI检索1篇,获软件著作权4项,获得机械创新设计大赛四川省二等奖1项.

E-mail: jj13688158635@126.com

(中文编辑:秦 瑜 英文编辑:兰俊思)

Development and Challenge of Digital Design of High-Speed Trains in China

DINGGuofu1,2,JIANGJie1,ZHANGHaizhu1,MAXiaojie1,LIRong1,ZOUYisheng1,ZHANGJian1

(1. Institute of Advanced Design and Manufacturing, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China; 2. State Key Laboratory of Traction Power, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China)

The digital research of high-speed trains is an important means to help break through the key theories and technologies, and also a means to adapt to the rapid customization of personalized and diversified demands. Digitalization-based network, information and intelligence are the future direction of development of high-speed trains. Along with the switch from technology introduction to comprehensive independent innovations, the R & D of high-speed trains in China transit from the digital design and simulation in a single subject to the direction of coupled system simulation; and design of high-speed trains transits from a pure product design to the modeling and simulation of trains in the whole life cycle, an integrated and optimized design process based on a digital platform. This process is mainly realized by comprehensive use of computer simulation, virtual prototype, design automation, and demand-oriented design technologies. However, there also exist problems such as cost uncertainty, insufficient network integration, and lack of human-centered care. The future R & D of high-speed trains will be accomplished on a digital platform based on integrated virtual experiment, whole life cycle of data mining, cost control, ergonomics, knowledge management and reuse technology, etc., which will be further combined with network technologies such as mobile terminals, to realize an open R & D.

high-speed trains; digital design; research progress; development direction

2015-10-26

国家自然科学基金资助项目(51575461,51305367)

丁国富,姜杰,张海柱,等. 我国高速列车数字化研发的进展及挑战[J]. 西南交通大学学报,2016,51(2): 251-263.

0258-2724(2016)02-0251-13

10.3969/j.issn.0258-2724.2016.02.005

U238

A