安世亞太：仿真技術的工業新應用——世界失去仿真，將會變得怎樣
編者按：本文是根據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軟件創新發展大會的發言稿整理而成。該會議的目的是研討工業軟件賦能重點行業場景的方案和方法。仿真軟件是工業軟件之花，在工業場景的應用模式是工業軟件應用的風向標。仿真技術在某個地區和行業的應用的廣度、深度和創新程度，標志著該地區和行業的工業的發展程度。所以會議舉辦者特別邀請作者講一下仿真技術在工業場景中的新應用，所以本次發言及本文的副標題選為“世界失去仿真，將會變得怎樣”。
過去，仿真技術通常應用在研發設計過程中。今天，仿真已經跨出這個圈層，走向制造和運維。過去，仿真往往用來幫助用戶加速創新，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：創新、綠色和孿生。話題名稱分別稱為：1）無仿真，不創新；2）無仿真，不綠色；3）無仿真，不孿生。
1、無仿真，不創新
企業的產品創新都是從正向設計開始的。正向設計是一個完備的V模型，區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。
正向設計V模型分三部分，左邊是設計階段，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成。過去對設計進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：設計－試制－驗證。但這種驗證方式，等完全設計完成后，試制出來驗證后，發現問題的時候就太晚了，所以在新時代就發明了一系列新方法，這些方法目的是在設計的每一個小階段都進行驗證，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，這就是仿真產生的原因。仿真其實就是對設計做虛擬驗證。
現在，仿真可以用在V模型所有過程：設計階段、制造階段和驗證階段。
在90年代，設計是串行的，后期一旦發現問題的時候，修正便需要大量的成本和時間。現在仿真技術可以讓設計過程做大量迭代，指導產品在虛擬環境中驗證成功，讓設計和制造一次成功。在你還沒見到實物前，你的產品已經得到了很好的驗證，這就是仿真在設計階段發揮的巨大作用。下圖中的圓圈就是仿真的過程。
設計過程的仿真還分兩步，一步是系統仿真，一步是物理仿真（即CAE）。
系統仿真用于產品架構級設計過程，此時產品還沒進入工程細節過程，你所見到的設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。
在細節設計過程中，設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，包括結構場（應力應變）、流場、電磁場以及他們之間的耦合場。
現在的仿真越來越多地應用在制造階段。過去制造過程也是串行的，當你在車床上制造發現工藝不通時，再回來修正又是大量的成本和時間。現在仿真參與到制造過程，讓制造在虛擬環境中試制并優化工藝，可以進行鑄造、切削、成形和熱處理等的虛擬制造，然后實現一次制造成功。
過去我們常常用實物做試驗，現在越來越多的試驗被計算機替代。本來仿真的目的是讓實物試驗越來越少，但在很多行業標準要求下，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。現在，在你做實物試驗之前，先在計算機中把試驗做完，然后進行實物試驗，往往可以一次成功，一次獲得有效的試驗報告。數字風洞、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
綠色設計和制造的理念和靈感來源于大自然的生長和進化。現在我們所有的人造物的浪費率都是70%以上，你用的所有的產品設計都有70% 的冗余，70%重量是多余的。大自然的結構，每一棵樹，每一片葉子，都是用最少的材料達到它的目的。綠色設計和綠色制造就是向大自然學習，把產品打造得最輕便從而最綠色。
過去我們的產品為什么都是那么傻大笨粗，都是因為制造技術所限，不允許我們把產品做得太精細化，精細化是有成本的，甚至無法完成。精密鑄造和增材智造技術的出現改變了世界，可以產品內部制造成鏤空的格架結構，使得產品的重量和材料只有以前的30%。
制造技術的進步解放了我們的設計，讓我們的設計可以方法思想，把結果設計到極致。我們過去設計的產品似乎已經很好了，原以為加筋處理后結構已經挺好了，其實用綠色設計和制造后可以把產品做成完全鏤空，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揮巨大作用？過去的傳統設計有標準和經驗可以遵循，沒有仿真也可以設計出可用的產品。在綠色設計時代，標準失效了，經驗和不存在，仿真是唯一的確保設計快速和有效的手段。
大量的案例表明，綠色設計和制造可以讓多數實現減少60%到70%的材料和重量。
3、無仿真，不孿生
數字孿生實際上是個智能化的手段，在產品運維的過程尤為如此。過去的仿真不是數字孿生，雖然他看上去很像物理對象。數字孿生的要點在于互動，仿真模型和實物對象不停發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。但我們的產品90%以上的運行時間是不會達到極限工況的。也就是說，相對于日常運行的工況，產品的設計是冗余的。那么，我們如何在日常運行過程中優化使用模式，盡量減少二次浪費。此時數字孿生便開始發揮作用。
我們提了一個數字孿生生命體模型，包括基于數字模型的軀體（數化）、基于物聯網的神經（互動）、基于仿真的左腦（先知）、基于數據分析的右腦（先覺）、基于可視化的五官（交互）和基于數字線程的社會性（共智）六個部分。
仿真技術在數字化轉型生命體中發揮左腦的作用。仿真是基于完整信息和明確機理計算未來的方法，很像人類的專門從事理性思考的左腦。左腦是根據已知規律來推算未來，具有邏輯思維能力。仿真只要知道運行機理，就能計算運行結果。這里的仿真已經不再是過去的仿真，數字孿生中的仿真是實時的。過去的仿真是靜態的，根據某一個和幾個極限場景來計算。數字孿生中的仿真則需要根據當前的初始狀態和邊界條件獲得下一秒的預測，然后根據預測和優化的結論來改變物理對象，不然數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小時甚至數天，等計算完成已經時過境遷，這種速度當然無法滿足數字孿生的要求。今天的做法就是利用AI的手段來訓練一個CAE智能體，這種智能體的響應速度能達到秒級甚至更短。基于數據的AI有一個重要的門檻，那就是具備大量的有效數據，這是多數工業AI無法發揮作用的原因。但基于CAE的AI卻沒有這個問題，因為CAE本身就可以創造數據。基于CAE的AI智能體的計算結果和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字孿生的運行邏輯，基于CAE仿真訓練的AI智能體完畢后，通過物聯網獲得實時環境數據和產品狀態數據，作為CAE-AI智能體的輸入，智能體會計算出來一個結果，但這個結果往往不是最優的，所以需要進行優化，輸出一套產品設置的優化參數，根據這個參數通過物聯網輸回物理對象，來調整物理對象以達到最優狀態。
用這種方法，我們可以讓汽車駕駛艙的空調智能化，自動人工調整出風口讓體感最舒服；讓超臨界二氧化碳循環系統中閥門可以自動調整，達到最高效和高質量的加工模式，讓IDC（數據中心）的機房可以自動調整空調策略，讓每天省一半的電費；讓航空發動機的運行可以自動調優，讓服務型制造成為可能。
