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企业仿真数据管理系统研究

2019-09-19浩,刘昱,刘

装备制造技术 2019年7期
关键词:数据管理模板流程

胡 浩,刘 昱,刘 蕊

(中车工业研究院有限公司,北京100070)

0 引言

产品研发能力是装备制造业企业的核心竞争力,传统研发模式采用的是理论计算、设计、投产、调试、改进设计、再投产的循环模式,这种模式不但研发周期长,而且给企业造成巨大的研发成本负担,随着装备产品的复杂度和集成度越来越高,这样一种研发模式愈发不适合企业快速发展的需求。

仿真技术是20世纪60年代兴起的一种利用计算机技术辅助研发设计的工具,它通过数值模拟产品的计算模型,获取传统研发方式无法分析的复杂问题的结果,使产品研发周期和成本大幅降低。目前,仿真技术已从单一学科仿真向基于仿真的虚拟设计、虚拟生产、虚拟测试的产品研发全生命周期过程迈进,仿真技术在企业的应用得到前所未有的发展。

随着仿真技术在企业应用的深度和广度不断拓展,研发仿真数据产生大量的积累,仿真数据的管理和复用成为企业研发体系建设的一个新的发展趋势。此外,随着 PDM(Product Data Management,产品数据管理系统)和TDM(Test Data Management,试验数据管理系统)[1]等研发管理平台在企业的深入应用,如何将构建的SDM系统(Simulation Data Management,仿真数据管理系统)同这些研发管理平台进行有效衔接,构建高效协同的研发全生命周期体系,也成为装备制造业企业的新关注重点。基于这些需求,一种基于企业仿真知识复用和研发过程协同的仿真数据管理系统亟需建立。

1 企业仿真数据管理需求

随着仿真技术在装备制造业企业的产品研发过程中扮演的角色越来越重要,企业投入大量资源建设支撑自身的仿真能力建设,包括仿真硬件资源、仿真软件资源以及大量专业的仿真技术人员。随着企业仿真能力不断提升,一些新问题的出现对企业仿真能力建设提出了新要求,主要表现在以下几个方面:

(1)仿真数据孤岛现象严重[2]。在产品研制任务的牵引下,各专业部门采用各自主流仿真软件完成仿真模型的建模、验模,形成了众多的仿真模型和经验信息,但产品仿真信息缺乏良好的共享机制,不同专业之间采用不同的仿真软件进行仿真工作,缺乏很好的数据互换性,形成了一个个“仿真数据孤岛”,在专业间,甚至专业内都不能高效利用仿真经验信息。

(2)仿真数据缺乏管理导致重复工作。目前企业大部分仿真项目管理只注重对仿真报告的管理,不重视对仿真模型、仿真过程的控制,存在许多本可以避免的重复建模,造成仿真效率不高,又增加了人力成本的问题。

(3)仿真人员流动造成企业仿真知识流失。企业人员升迁、离职不可避免,如何实时地了解每个人员的工作状况、管理他们的工作结果、客观地评价他们的工作成绩、通过知识重用保留他们的工作经验、降低人员流动对企业仿真正常工作的影响,是摆在企业管理需面对和解决的重要问题。

(4)仿真任务管理效率低下。仿真人员和部门众多,大多都是部门垂直管理,部门和部门之间缺乏有效的协同机制和方法,导致仿真任务管理效率低下,急需建立一套仿真项目和流程管理体系对仿真任务进行高效有序管理。

2 仿真数据管理平台

针对以上提出的企业仿真方面的问题和需求,需要建立一种仿真数据管理系统对企业仿真体系进行重构和管理,通过对仿真工作进行统一的过程及数据管理,订制仿真模板,标准化仿真流程,规范化仿真工作,提供仿真工作的查询、优化与提高,实现企业研发多领域多专业有效协同,实现推动企业仿真知识积累,提升产品研制能力,推动企业创新发展。这里仿真数据管理系统的“数据”是一个广义的概念,包含仿真流程、仿真工具、仿真资源、仿真模型、仿真结果等计算机系统可管理的数据。

SDM系统的设计具体包括以下几个部分的内容:仿真流程搭建、数据管理、模版库管理、仿真过程管理几个部分内容,如图1所示,以下分别介绍。

图1 SDM功能架构图

2.1 仿真过程管理

仿真过程管理是通过将仿真项目(任务)分解到具体可执行的单学科仿真任务单元,并对仿真人员、仿真资源、任务周期进行分配和管理,实现仿真项目(任务)过程的可控,具体包括仿真项目管理、仿真流程管理和流程模板库等部分。

仿真项目管理包括构建WBS(Work Breakdown Structure,工作分解结构)[3]任务流、设置任务间的依赖关系、触发机制、控制机制、任务交付物等。构建WBS任务流是将仿真项目按仿真学科和依赖关系分解成相互独立的任务单元,将它们作为项目的计划、实施、控制和信息传递等一系列项目管理工作对象,通过项目管理将所有的项目单元合并成一个工作整体,以达到综合的计划和控制要求。在这里,设定清晰的仿真任务之间的依赖关系十分重要,如任务起点、任务终点、串行执行及并行执行等,通过依赖关系的确定实现上下游任务单元的间的自动触发和仿真数据的自动传递,确保项目整体运行的高效有序。

仿真流程管理包括流程的分类管理、流程创建、流程发布及流程模板属性编辑、状态标志等,支持在项目任务的执行过程中的实例化流程模板,配以项目任务单元的数据进行流程执行,如自动实现如导入几何模型、建立仿真模型、设定载荷和边界条件、启动求解器进行分析、生成报告等。

流程模板的建立是根据企业产品研究特点,经过长期仿真任务积累提炼出适合某一仿真环节最佳实践的抽象。仿真流程模板库可以实现项目流程的规范管理与快速复用,对加强项目研发的质量、进度、成本等控制有重要意义。流程模板库包括模板构建、版本控制、流程发布、权限设置等方面内容。

2.2 仿真数据管理

产品研发仿真中产生的大量由不同仿真软件产生的异构数据,通常由不同仿真业务部门自行存储和管理,由于缺乏统一管理,容易出现数据遗失和难以查询追溯等问题。SDM系统要实现对这些数据的统一管理需要实现包括数据存储,数据追溯和查询,仿真知识管理等几个方面的功能。

数据存储主要解决仿真任务中产生的大量仿真数据的无序存储问题,通过合理规划建立统一的存储体系。数据存储模块将仿真数据按照项目、学科等分类进行分层分级存储,同时利用数据库、分布式文件存储系统等手段支撑结构化数据、非结构化数据等不同格式的仿真数据的存储。

数据追溯实现数据的谱系追踪功能,通过数据谱系图形的方式记录仿真分析的流程与仿真的数据之间的关联关系。通过构建数据谱系图,为操作者显示某一个仿真业务数据与其相关的数据的关联关系,并可以查看数据的详细信息,如果上游数据发生变更,会自动传递给下游,并实现对数据负责人的变更提醒。数据查询对项目、数据、文件等资源实现多关键字组合查询、多层次查询和多条件模糊查询,能够保存搜索结果,对于任务、模板、文档、属性组以及应用程序接口进行专业搜索。

数据挖掘与分析可以对多种方案的参数化结果进行比较,了解输入参数对输出参数的影响关系,具备敏度分析功能,具有数据权衡分析功能,了解不同方案针对不同设计目标的差异。

2.3 仿真模板库管理

仿真分析模板是一套计算机程序,它将某类型的仿真分析流程以及相关规范和标准固化在程序中,用户只需要进行少量的必要输入,就可以完成标准化的仿真分析过程和多次迭代,得到具有可比性的仿真分析结果。程序参照标准数据对仿真分析结果进行评价,得到明确的分析结论。如强度仿真模板,可基于Classic Ansys进行快速模板的开发,采用Classic Ansys自身支撑的Tcl/Tk语言定制界面,并通过APDL语言进行后台功能封装[4]。

在SDM系统中,即仿真活动和仿真工作流均可以保存为模板,作为企业的知识库积累下来,在定义新的仿真活动或仿真工作流时,就可以通过实例化仿真模板来实现,仿真模板可以在服务器上发布,提供给企业中的其它仿真工作人员。

2.4 仿真知识管理

企业在以往的仿真过程中积累了大量具备高度可复用性的仿真知识,包括指南、手册、标准、脚本、模型、材料属性、流程等,高效进行仿真知识的复用可有效提升企业的仿真研发效率。仿真知识管理包括结构化知识、半结构化知识、非结构化知识等类型众多的知识的管理。其中结构化知识包括材料属性、结构参数、流程信息、基于模板的仿真经验等;半结构化知识包括系统映射配置文件、流程文件等;非结构化知识包括数据文件、图片、标准规则文档等知识。通过内容库、知识库、数据库等环境构建组成,可为仿真用户提供知识的存储、查询、复用等。

2.5 多学科仿真流程搭建

现代装备的研发涉及多学科多领域的数字样机建模及仿真,包含机械、控制、电子、网络、电磁等方面,传统仿真研发手段因技术条件限制只能通过仿真报告的形式实现本学科的仿真模型和关键数据的传递,造成仿真数据流转的效率低下和数据传递失真。SDM系统需要将各专业的仿真分析流程进行有效衔接,打破传统的“仿真信息孤岛”,构建基于产品研发任务的仿真全过程信息流,具体包含工作流、数据流和控制流等几个方面的构建。

其中工作流是根据具体产品仿真任务,将仿真分析涉及的多学科专业按照一定的步骤进行编排设计。相邻步骤之间通过仿真接口进行相应的文件或者数据的传递,以实现步骤之间的有效连接。这里的仿真接口主要指各学科商业仿真提供的数据接口,也可以通过统一建模语言的方式实现不同学科仿真数据的交互[5]。工作流可根据仿真任务的具体情况进行串行和并行多学科流程编排。图2展示了一个典型的仿真工作流。

图2 仿真多学科工作流实例

数据流是将各仿真学科间所需的大量参数按照具体需求,形成数据映射传递关系,通过系统将各参数自动传递,实现数据在工作流中的自动流转。

控制流实现多学科流程控制功能,具体包括活动运行过程中启动、暂停、终止、继续等内容。

3 基于SDM的企业研发系统协同

完整的产品开发过程通常由设计、仿真和试验三个阶段的工作构成。不同的产品研发阶段,对应有相应的工具软件对该阶段庞大的数据量进行管理,如对产品的设计数据和流程加以管理,如PDM、SDM、TDM分别管理产品设计数据、仿真数据和试验数据。为实现企业产品研发过程全生命周期协同,SDM系统需要实现对PDM、TDM系统进行集成,调用相关的设计与仿真工具,结合各类软、硬件资源,形成数字化研发体系,其构成如图3所示。

图3 多系统集成的数字化研发体体系架构

各系统之间的数据交互可以基于ESB(Enterprise Service Bus,企业服务总线)技术实现。ESB是中间件技术与Web服务等技术结合的产物[6],它包含JMS消息服务中间件、流程处理引擎、Web Services/SOAP代理服务和UDDI注册服务功能,并支持基于内容的路由和过滤,具备了复杂数据的传输能力,并可以提供一系列的标准接口。ESB技术的出现为企业内外部之间的业务数据和事件消息的通信提供可靠的传递保证,通过构建不同应用系统之间的通信渠道,可实现企业对已建和新建的异构系统的有效整合,如图4所示。

图4 系统间的数据接口实现机制

4 应用案例

以企业某型转向架研发为例,基于企业内部建设的仿真数据管理平台,可以实现多部门仿真协同,将产品多学科仿真任务根据企业各部门的专业特点进行分派,实现更为高效的跨部门、跨专业学科协同仿真。基于仿真数据管理平台的某转向架研发业务流程如图5所示。

图5 基于仿真数据管理平台的某转向架研发业务流程

首先,总体负责人登陆仿真数据管理平台,基于平台的项目管理功能,创建转向架总体仿真任务,并创建各专业学科的仿真任务,指派给各仿真部门工程师。仿真工程师利用平的软、硬件仿真资源,调取平台储存的专业仿真流程和仿真知识进行仿真作业。

在平台中进行的所有活动都是由同源数据驱动的,仿真数据管理平台的数据均储存在数据库中进行统一管理,从而保证了仿真过程中数据的一致性与规范性。不同的仿真任务之间可以通过数据的搜索、上传与下载,实现数据在平台内的交互与协同。

仿真任务完成后,工程师可以将仿真结果数据和仿真报告文件上传到仿真数据管理平台,以任务交付物的形式提交给上级任务,供上级负责人进行汇总和审核,实现研发项目和任务的协同。

在整个仿真过程中,所需的CAD模型均可以通过系统之间的接口从PDM系统传递到SDM系统,试验相关的数据也可以在TDM系统和SDM系统中实现无缝传递和管理,供相关设计人员调取使用。研发过程中的数据安全性可以通过仿真数据管理平台的人员角色和权限管理机制予以保障。

5 结束语

基于仿真数据管理平台,企业可以实现仿真过程、数据、模板、知识等资源的统一管理和共享,解决各单个仿真工具应用形成的数据孤岛问题,形成基于知识、流程化的产品多学科协同仿真、优化与验证能力。通过基于企业总线构建的企业研发系统多平台协同,全面打通企业研发系统数据,实现企业研发向产品设计、仿真分析、试验验证、知识工程的良性循环迈进。

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