基于元模型的复杂产品虚拟样机建模方法研究

任璐英, 王庆国, 马 倩,2, 张海峰, 徐卫卫

(1. 北京航天情报与信息研究所, 北京 100854; 2. 哈尔滨工业大学经济与管理学院,黑龙江 哈尔滨 150001)

0 引 言

20世纪90年代,由英国苏塞克斯大学与布莱顿大学合办的“复杂产品系统创新中心”等研究机构首次提出了复杂产品系统(complex product and system,CoPS)这一概念。复杂产品是指由多个不同学科领域的分系统组成的具有高复杂程度的系统,现代制造业中大量的产品都属于复杂产品,如火箭、飞机、卫星、导弹武器系统等。虚拟样机(virtual prototyping,VP)是一种新型产品开发设计和过程开发方法,通过建立产品物理样机的模型信息,对产品结构、性能、外观等模拟仿真和试验测试。设计人员可以在计算机虚拟环境下进行产品的设计和制造,这将大幅提高产品的设计开发效率和质量,从而缩短产品整体的研制周期,降低成本。因此,以复杂系统数字建模技术与产品全周期多阶段模拟仿真技术为基础的复杂产品VP(VP of complex product,VPCP)技术正成为制造业复杂产品设计研发的重要手段。

当前,随着产品的复杂程度不断增大, VPCP已经成为多学科交叉融合的复杂系统工程,设计思路也逐渐向产品全周期多阶段动态协同设计发展。这对VP复杂系统数字建模技术与产品全周期多阶段模拟仿真技术提出了新的挑战,国内外进行了大量的研究。李波等提出利用模糊类推在复杂系统中进行定性建模的方法。Eynard等利用面向对象技术并基于统一建模语言建立了复杂产品数据管理应用模型。王威等建立并研究了在不确定条件下的复杂产品多学科协同优化模型和建模过程。Kim等研究了一种用于在云计算环境下的分布式工作流系统上合理地部署工作流模型的方法。Zhang等开展了基于贝叶斯理论的相关向量机方法应用于元模型(meta model, MM)构建的相关研究。Wu等将基因理论融入机械领域,构建了产品实例的层次分解基因树,为VP建模技术和模型获取提供了新思路。闫雪峰等研究了学科模型的计算机辅助设计/计算机辅助工程(computer aided design/computer aided engineering, CAD/CAE)信息联动过程及其变化规律对CAD/CAE一体化的影响,提出了基于历史和非基于历史的混合建模方法。俞必强等通过引入Isight辅助优化平台,构建了基于随机搜索法的多学科优化算法,实现了多学科复杂系统的优化。闫喜强等针对复杂产品概念设计阶段对多学科设计的要求,构建了基于反馈的复杂产品分解-映射-协商-综合的多学科概念设计过程模型。目前,国内关于VP多学科优化主要集中在基础理论研究,工程应用相对较少。

随着新兴技术的不断发展,新一代CoPS对数字化设计质量的要求也在不断提高,需要建立系统级数字VP来实现复杂产品系统的功能仿真和方案优化。本文首先介绍并分析了MM建模方法及特点、VPCP数字化模型、多学科优化方法等,提出了基于MM的VP设计建模方法,构建了面向CoPS设计优化过程、多学科领域统一元MM,为模型之间的信息交换、共享以及处理提供基础,更好地实现基于知识的VPCP设计。

1 基于MM的VP设计建模方法

建模是VPCP设计应用的基础,VP建模是指对VP不同学科领域之间本征特性及相互关系的规范化描述。复杂产品传统的建模方法是通过产品的特征信息进行统一化建模,模型间的信息交换效率和准确度较低,无法满足动态信息及时有效的共享和处理要求。这就要求VPCP建模在更好实现产品方案设计的同时,还可以解决产品各级异构模型之间存在的数据交换、关联、操作等问题。根据复杂航空航天产品VP设计过程中的建模要求,研究了基于MM的VP设计建模方法,分析了产品建模过程中功能与结构之间的关系和相互作用,为复杂航空航天产品VP模型构建提供基础。

1.1 MM建模方法及其特点分析

MM是指具有相对固定的表达和描述方法的模型,是关于模型的语义、建立模型与模型之间关系和约束等信息的描述。MM建模与一般建模方法在建模形式上较为相似,但同时又是一种系统级的建模技术,是对系统的更高层次的抽象化描述。MM建模过程是利用元表达机制对各元组(包括对象、属性、约束、关系及方法等)、对不同领域中的对象、属性以及对象之间关系等信息进行规范化描述和定义,建立多个相互关联的模型集,最终构建出MM。

VPCP元建模框架是从复杂产品多学科VP的系统层次, 形式化定义不同抽象层次的模型。根据抽象程度不同,VP设计MM分为4个信息模型层,依次为元MM层、MM层、模型层和实例层,如图1所示。较高层级的模型定义了描述低层级模型所需的基本语言元素,而低层级模型通过不断进行具体表达实现较高层级模型的实例化。

图1 VPCP元建模层次Fig.1 Meta modelling hierarchy for VPCP

VP MM建模过程如图2所示。首先,提取复杂产品的建模信息并构建VP设计MM以对VP设计模型进行抽象描述;利用元数据模型对不同类型的数据进行管理,在比各不同领域模型更高的层次上对模型进行分析和研究;描述VP设计MM、学科MM的映射规则,添加学科信息,进行实例化。

图2 VP MM建模过程Fig.2 Meta modelling process of VP

1.2 基于MM的VP统一建模方法

由于VP生命周期多阶段、多学科、多领域以及多层次的特性,需要构建包含不同阶段、不同领域、不同学科信息的数字化、统一化、集约化模型。因此,基于MM的VPCP统一建模方法可以描述如下:通过定义VP MM中的对象、属性、关系、约束等,描述产品统一建模过程所有数据信息,得到形式化描述的VPCP的主模型,最终实现统一模型构建。

习主席强调，今后一个时期军民融合发展，总的是要加快形成全要素、多领域、高效益的军民融合深度发展格局，丰富融合形式，拓展融合范围，提升融合层次。与单纯意义上的“军转民”或者“民为军用”所不同，“军民融合”更强调科研、技术与制造的融合、高端产业的融合和体制、机制、人才的融合。可以说，科学技术融合是军民融合的基础和重要环节。

图3为基于MM的VPCP建模方法组成。从建模过程分析进行引入,采用VP的MM建模方法,利用数据库、模型库、多领域技术建立由主模型构建、学科模型提取以及学科模型的CAD/CAE一体化建模方法形成的方法体系,在产品不同阶段进行工程设计分析。利用VP MM的普适性和规约性达到“核心转换”作用,通过 VP MM形式化描述VPCP的主模型,构建以VP主模型为模型信息源,映射并得到不同的学科模型,完成信息的交换、共享以及处理,实现统一模型的构建,从而减少了不同阶段重复建模的时间。

图3 VPCP建模方法组成Fig.3 Components of VPCP modelling approach

1.3 MM多学科设计优化方法

由于复杂产品由多个不同学科领域的子功能系统构成,合理协调多学科之间耦合关系获得系统的整体优化策略,已成为有效达到系统设计目标的关键,美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)首次提出了多学科设计优化(multidisciplinary design optimization,MDO)的概念。MDO作为工程领域新的设计优化方法,其思想已经覆盖到航空航天复杂产品等领域的各个环节与阶段,是一种基于工程系统中多系统协同机制用以设计复杂系统和子系统的方法论。其特点是通过建立面向特定学科问题的优化体系,采用合理有效的设计优化策略,在保持整个系统中互为耦合的各学科优化的条件下进行若干单个学科的分析与优化。作为复杂产品设计中的一种系统整体优化策略,MDO将多学科领域的动态信息统一集成,从而实现计算和通信时间的大幅降低,从结构角度解决了复杂产品设计优化多系统计算和组织复杂性问题,为产品的全生命周期协同设计提供了一种实施方法。

根据MDO问题中学科的组织形式,MDO方法主要包括多学科可行法(multi-disciplinary feasible,MDF)、目标分流法(analytical target cascading,ATC)、单学科可行法(individual discipline feasible,IDF)。其中,MDF是解决MDO问题的最基本方法,与MDF相比,IDF避免了在每次优化迭代中进行多学科分析,ATC则更符合系统工程的思想,适用于层次型系统。除此之外,还不断发展出并行子空间优化方法(concurrent subspace optimization,CSSO)、协同优化方法(collaborative optimization,CO)、两级集成系统综合法(bi-level integrated system synthesis,BLISS)等方法。在不同的MDO方法中,通常需要根据系统中不同学科间的关系以及具体目标来选用最合适的设计优化方法。

目前, MDO主要研究及应用集中在面向非层次型系统优化方面,其中CO的两级分布式优化架构与复杂产品的设计组织形式较为接近,不仅可以实现并行设计,而且能够发现更好的设计方案。CO作为一种优化方法,可以通过减少并降低不同学科之间因信息交互产生的各种问题,动态使用与各学科相适应的优化算法,进而减小多学科优化计算的复杂性,但其优化计算要建立在一定的模型基础上。

2 基于MM的VPCP建模过程及分析

复杂产品MM VP的建立是实现产品设计的基础。基于MM的VPCP统一建模方法的基本思想是通过模型抽象表达,通过操作“方法”获取不同学科的MM,实现模型构建与模型应用分离,对学科模型的组成和构建过程研究分析,建立学科MM映射方法。

2.1 复杂产品MM的建立

VPCP MM面向整个产品基础和特征信息。根据产品设计过程的特点,VP的设计模型包含4个主要方面:设计对象、功能特性、语义表达以及约束关系。在MM表达中,设计MM的表达是关键因素。根据不同领域学科的分析模型对复杂产品设计信息交互、共享及处理的要求,设计MM不仅要表示复杂产品的设计语义、结构特征、关联关系等信息,而且要能够实现信息模型的动态扩展。VP MM形式化表达为{〈Object〉〈Attribute〉|〈Constraint〉|〈Relationship〉|〈Method〉}。对象〈Object〉为设计对象集合,包含文档〈Document〉、产品〈Product〉、部件〈Assembly〉、零件〈Part〉、功能〈Function〉、特征〈Feature〉、需求〈Requirement〉以及行为〈Behavior〉。 属性〈Attribute〉为属性的集合,包含结构属性〈Stu-Atb〉、需求属性〈Req-Atb〉以及功能属性〈Fuc-Atb〉,均具有相应的(a, t, v),其中a是定义设计对象的属性,t是属性的类型,v为属性值。约束〈Constraint〉为映射关系集合,包括结构约束〈Stu-Con〉、几何约束〈Gem-Con〉、制造约束〈Man-Con〉、功能约束〈Fuc-Con〉等。关系〈Relationship〉为映射关系的集合,表示各设计对象、组成构件以及MM组件之间的关系,包含对象关系〈Obj-Re〉、语义关系〈Sem-Re〉。 方法〈Method〉定义了对产品信息模型中的操作,主要包括获取〈Get〉、修改〈Update〉、增加〈Addition〉、引用〈Reference〉、删除〈Delete〉、提取〈Extraction〉、聚合〈Aggregation〉等方法。基于上述分析,最终构建的VPCP设计MM如图4所示。

图4 VPCP MMFig.4 VPCP MM

2.2 VPCP MDO过程

根据前文分析,VP MM的抽象层次较高,因此难以直接映射学科模型,需要MM层中设计MM遵循规范向学科MM转化的过程。简而言之,学科模型是VP MM在不同阶段映射并实例化的工程模型,可被看作是产品学科信息集。这需要根据VP设计MM与学科MM的转化关系建立映射函数,通过设计MM映射得到学科MM,再通过建立模型一致性约束条件保证学科MM与目标MM一致性,最终实例化学科模型。

具体包含如下步骤:首先,对产品设计语义、结构特征、关联关系等信息进行分析,构建产品的公共信息模型。其次,采用五元组描述的设计MM,将公共信息模型抽象成为设计MM。然后,对设计MM进行多领域学科分析,通过对目标学科的规则和约束以及其与设计模型之间的约束、转换关系的分析,明确目标学科的转化目标。选取设计MM对象的属性,输入不同领域学科分析条件,利用上述转换关系和约束规则,通过映射函数得到转化后的各类属性,判断属性是否满足一致性约束条件,构建出目标学科MM。对目标学科MM进行实例化,即进行应用领域的模型分析,判断实例化后得到的目标模型是否满足学科分析要求。最终得到实例化多学科模型,如图5所示。

图5 基于MM的设计模型向学科模型的转换过程Fig.5 Conversion process of MM-based design models to discipline models

2.3 航天VPCP MDO验证

航天复杂产品的VP设计是多领域数字化模型组成的模型联合体,通过利用软件集成法,结合协同优化来优化设计框架,再将产品的功能与设计方案一同实现这些功能与结构、尺寸等集成,进行多学科优化,最后通过对复杂产品各性能的仿真分析进而对设计方案进行验证与优化。以某飞行器舱体结构为典型航天复杂产品,产品设计过程中包括了结构、材料、机械、气动等多领域学科信息,说明文中方法在复杂产品MDO建模中的应用过程。

图6为VP MDO方案图。首先,依据初始设计方案进行某飞行器舱体结构VP数字化设计,将现有的CAD/CAE软件同多学科优化技术相结合,利用Pro/E、CATIA、UG等商用软件建立某飞行器舱体的参数化实体模型,通过划分网格、对边界条件进行定义的方式对实体模型进行前处理,利用Ansys、Matlab、ABAQUS等软件进行多学科并行分析。然后,将得到的设计结果进行集成自动化设计分析和工作状态验证,获得改进的设计方案。对于某飞行器舱体结构总体设计而言,首先需要对每个部件及其所具备的各种性能进行多学科设计,包括空气动力学、结构力学、材料力学、材料学、传热学等,建立VP性能指标评价系统,将不同学科的设计具体要求定义为优化约束条件(例如,应力约束、稳定性约束、尺寸界限约束等),形成优化设计的目标函数的集合,采用多学科协同优化策略,建立由设计变量、目标函数和约束函数表达的MDO模型,从而最终达到VPCP的参数化设计、稳定性设计、容差性设计目标。最后,将优化结果反馈给原数字化设计模型并驱动设计分析进程,根据学科分析结果判定所得优化结果是否满足设计要求,若不满足要求,则对设计变量做进一步更改,重新执行分析过程,实现设计分析过程的不断迭代,根据目标技术指标对设计方案进行调整,完成自动化闭环设计流程。

图6 VP MDO方案图Fig.6 Solution diagram of MDO of VP

3 结 论

本文提出了一种基于MM的VPCP多学科建模方法,在MM的相关理论方法基础上,对设计模型与MDO之间的关系进行阐述,讨论了VPCP多学科优化建模过程,形成了面向VPCP MDO方案。为降低构建VPCP的系列化和数据交换的难度,有待于深入研究进一步规范化多学科模型和算法,建立集成产品多学科信息的模型表达方法和数据结构,开发出面向协同设计优化的复杂产品多学科协同建模方法。