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仿真生命周期管理系统应用介绍
随着科学技术的持续发展和用户需求的不断提高，工业产品，尤其是军工行业的相关产品，因为涉及到力学、热学、电磁学、光学和控制学等诸多学科，复杂度越来越高。这样一方面导致产品的研发周期拖长或者不确定性增加，完全与愈来愈短的研发周期要求相违背；另一方面严重影响了产品在生命周期内的性能和可靠性，反而难以满足高精度和高可靠性的用户需求。
如果按照传统的串行设计模式，产品设计所涉及到的力、热、电磁、光、控制等多学科的众多因素都是手动单独进行分析和设计，各学科独立进行，很难考虑到光、机、热等各个分系统设计参数之间的相互制约，忽略了各学科间相互耦合可能产生的协同效应。同时，如果某一项的设计因不满足设计指标要求而需要修改，如果只进行该项修改，很可能导致与其他项冲突或干涉，导致产品性能不满足要求；如果对该项及其相关项都进行修改，一方面需要人工确定哪些项是相关的，另一方面需要确定各项的修改方向，还不如从头开始重复整个设计流程更容易。另外，如果在总体设计阶段中没有考虑产品使用阶段的可维修性等因素，也会因为产品维护困难而难以大范围应用或被用户要求修改，而定型产品的设计变更往往比新产品研发受到更多的限制、难度更大，如果要在总体设计中就兼顾到详细设计、生产工艺设计、使用维护等，就要求总体设计工程师具备相当深厚的设计背景，每家单位都有众多的型号项目，要求每个型号项目都有大量资深的总体设计工程师是不现实的。此外，传统设计中，设计经验和技术都是直接被工程师所掌握，一旦人事变动，相关经验和技术就难以传承；虽然都保留了大量的设计文档和图纸等，但是这些文档和图纸都只是作为档案保存，因查找、索引困难，很少被用于提炼设计经验、沉淀设计技术，从而导致在新的型号研制中总是重复前一个型号的设计流程，而不能借鉴甚至直接使用前一个型号的设计流程来加快研发。因此，传统的串行设计模式难以满足对高复杂度、高性能指标军工产品的高效研发要求。
为了克服传统设计模式的缺点，军工行业更需要一套能够为复杂产品构建协作式设计、多学科设计流程集成、自动化的仿真和优化的产品仿真生命周期管理系统slm，基于专业的多学科仿真流程集成与性能优化平台，在复杂系统的整个设计过程中综合考虑各个学科的状况，应用有效的试验方案设计和优化策略组织和管理复杂设计过程，通过充分考虑各个学科(子系统)之间的相互作用，获得系统综合性能优质的设计方案，并利用多人协作和分布式并行计算等来缩短设计周期，并调用数据库实现整个生命周期内的数据管理和权限管理等。
这种协作式仿真生命周期管理系统采用cad/cae相结合的方法，把复杂产品当作一个有机的整体，全面考虑力、热、光、电等多学科的相互作用，综合分析各分系统设计参数，以实现整个系统性能的优化。整个仿真流程管理平台涵盖仿真流程管理、仿真数据管理及决策支持等功能。
光学观测系统在航空航天、兵器船舶、轨道交通等领域都有广泛的应用，下面我们就以光学系统的设计为例介绍仿真生命周期管理系统的应用。
如果按照传统的串行设计模式，产品设计所涉及到的力、热、电磁、光、控制等多学科的众多因素都是手动单独进行分析和设计，各学科独立进行，很难考虑到光、机、热等各个分系统设计参数之间的相互制约，忽略了各学科间相互耦合可能产生的协同效应。同时，如果某一项的设计因不满足设计指标要求而需要修改，如果只进行该项修改，很可能导致与其他项冲突或干涉，导致产品性能不满足要求；如果对该项及其相关项都进行修改，一方面需要人工确定哪些项是相关的，另一方面需要确定各项的修改方向，还不如从头开始重复整个设计流程更容易。另外，如果在总体设计阶段中没有考虑产品使用阶段的可维修性等因素，也会因为产品维护困难而难以大范围应用或被用户要求修改，而定型产品的设计变更往往比新产品研发受到更多的限制、难度更大，如果要在总体设计中就兼顾到详细设计、生产工艺设计、使用维护等，就要求总体设计工程师具备相当深厚的设计背景，每家单位都有众多的型号项目，要求每个型号项目都有大量资深的总体设计工程师是不现实的。此外，传统设计中，设计经验和技术都是直接被工程师所掌握，一旦人事变动，相关经验和技术就难以传承；虽然都保留了大量的设计文档和图纸等，但是这些文档和图纸都只是作为档案保存，因查找、索引困难，很少被用于提炼设计经验、沉淀设计技术，从而导致在新的型号研制中总是重复前一个型号的设计流程，而不能借鉴甚至直接使用前一个型号的设计流程来加快研发。因此，传统的串行设计模式难以满足对高复杂度、高性能指标军工产品的高效研发要求。
为了克服传统设计模式的缺点，军工行业更需要一套能够为复杂产品构建协作式设计、多学科设计流程集成、自动化的仿真和优化的产品仿真生命周期管理系统slm，基于专业的多学科仿真流程集成与性能优化平台，在复杂系统的整个设计过程中综合考虑各个学科的状况，应用有效的试验方案设计和优化策略组织和管理复杂设计过程，通过充分考虑各个学科(子系统)之间的相互作用，获得系统综合性能优质的设计方案，并利用多人协作和分布式并行计算等来缩短设计周期，并调用数据库实现整个生命周期内的数据管理和权限管理等。
这种协作式仿真生命周期管理系统采用cad/cae相结合的方法，把复杂产品当作一个有机的整体，全面考虑力、热、光、电等多学科的相互作用，综合分析各分系统设计参数，以实现整个系统性能的优化。整个仿真流程管理平台涵盖仿真流程管理、仿真数据管理及决策支持等功能。
光学观测系统在航空航天、兵器船舶、轨道交通等领域都有广泛的应用，下面我们就以光学系统的设计为例介绍仿真生命周期管理系统的应用。
1. 仿真流程管理
在整个光学产品的研发周期中涉及几何建模、网格划分、空间环境分析、热分析、结构强度分析、模态分析工具、多体动力学分析、控制系统分析、光学前处理、光学性能分析、光学可靠性分析等众多的分析类型。要实现单位资产的再利用和有效管理，就必须进行流程的集成与自动化。
slm系统将各学科的任何工具（包括商用软件和用户自编的程序、脚本）集成到平台的界面下并按照仿真分析的流程自动运行；仿真或设计中的备选方案确定、各学科的参数敏感度分析、设计方案的自动优化、基于公差的可靠性和稳健性评估等，也在平台的界面下手动或自动执行；仿真和设计的过程可以由不同学科的工程师在分布式的网络上协作完成。针对光学系统设计与分析思路，建立的slm仿真流程管理平台架构如下图所示：
关于slm仿真流程管理平台的说明如下：
• 利用几何建模工具catia（但不局限于此工具，也可以是其他cad工具，如proe、ug等）创建光学系统的三维结构模型；
• 利用有限元网格划分工具hypermesh（但不限于此工具，也可以是ansa、icem、tgrid等）结构和热分析所需有限元网格；
• 利用专业的热辐射分析工具thermica suite（不限于此工具，也可以是radtherm等）分析热辐射传热状况和轨道外热流数据，由热分析工具thermisol计算光学系统的温度场分布；
• 利用结构分析工具abaqus（不限于此工具，也可以是ansys、nastran等）进行结构热分析，计算光学系统在考虑温度的情况下的变形状况、应力分布状况、振动状况，并输出温度分布、变形、应力分布和模态分析；
• 基于abaqus输出的温度分布、变形、应力分布、模态等结果，光学前处理工具sigfit把变形导致的光学表面的刚体位移和高阶表面变形通过泽尼克多项式拟合或点阵图插值，输出光学工具codev或zemax能够直接读取的宏命令文件来考虑变形对光学性能的影响；也可以把透镜折射率随温度和应力变化引起的光程差结果通过泽尼克多项式拟合输出给光学工具考虑热和应力对光学性能的影响；还能够直接分析高频针对mtf的影响、加工公差对光学性能的稳定性的影响以及应力导致的双折射现象；
• 基于sigfit输出的光学表面变形数据、光程差数据等，用户可以直接看出光学表面受热和结构影响后的离焦、象散等各项性能的变化，也可以调用光学工具codev（不限于此工具，也可以是zemax、oslo等）更直观分析多项光学性能，还能够调用光学分析工具specter进行杂散光分析或红外仿真；
• 基于catia创建的光学系统的三维模型和abaqus的变形模型，多体动力学软件adams可以创建多柔体动力学分析模型，分析镜头等的运动特性，并输出模型的刚度矩阵数据作为被控对象给控制系统仿真工具matlab使用；
• 基于多体动力学软件输出的光学系统的被控对象模型，控制系统仿真工具matlab可以分析不同控制策略下光学镜头等的运动响应时间、超调量等控制性能。
该平台充分利用了slm的多学科仿真应用程序的自动调用、多学科参数优化、分布式网络协同等先进功能：仿真应用程序的自动调用功能将光学系统仿真和设计涉及到的各种仿真工具按照仿真流程或设计流程有机地结合起来，通过参数化建模等理念将历来积累的设计经验保留下来，通过参数传递或文件互用等实现多学科的耦合分析，通过流程的自动化运行缩短复杂仿真的周期；多学科参数优化功能将按照数学理论来确定仿真或试验的方案，从而以科学的方式无遗漏无重复地全面覆盖光学系统仿真或设计中通过传统的试错法难以考虑的参数范围，通过多种数据挖掘工具准确分析并直观显示设计参数与性能指标之间的敏感度，并在较少的仿真或试验次数下快速自动获得整个参数范围的性能指标及其参数组合。
2. 仿真数据管理
在光学产品的整个研发周期中涉及了温度、空间环境、振动、强度与耐久性、动力学、光学等众多的学科。在多学科的分析过程中，有大量的几何模型、仿真模型、试验报告数据的散落在各工程师的计算机中，产品详细的性能皆依存于这些仿真结果数据中，有必要对这些代表产品性能的核心数据进行有效管理，便于检索与对比不同产品设计性能。
slm系统管理仿真数据的核心思想就是通过仿真流程将仿真数据统一存储和管理起来，将分析过程中分散独立的输入文件、中间过程文件和结果文件以及相关数据有效的组织起来，实现数据的可查询、可追溯、可共享。实现仿真知识的提取和积累，发挥仿真手段在前期产品开发和后期产品性能验证中的作用。如下图所示：
在多学科的分析过程中，任何一个cae分析都包括了前处理、运算求解和后处理。在slm中，工程师在完成相关的内容后，其产生的结果文件均自动保存在数据库上。这保证了数据的集成，避免了因工程师忘记上传文件到数据库而造成数据无法更新和共享。如下图所示：
slm提供的数据管理框架允许用户有极大的灵活性：它采用开放式的架构，可以随时将新的仿真分析应用程序纳入管理框架，同时支持各种流程模式下的数据管理，无论是消耗更多人工但数据量并不大的单个仿真活动，还是较少需要人工干预但数据量较大的自动化仿真分析流程，都可以在slm的框架下得到很好的支持。
3. 决策支持
在slm系统中，存储了很多规范化、成熟的cae分析流程和数据（这点需要单位在实践中逐渐建立）。在cae分析的每一步骤中，slm系统和cae系统都存在信息交互。在前处理阶段，cae系统将前处理结果传递到slm系统中，slm系统根据前处理结果，给出分析规范、材料信息和载荷信息等模型信息（其数据是从bom表中获得的）；在中间计算分析阶段，slm会调用高性能的计算服务器来完成，同时实时监控计算流程，给出参数设定；在后处理阶段，cae分析结果会与tdm实验数据进行对比，如果吻合程度较高，slm系统会将这套cae分析流程作为一套成熟的流程加以采用，并作为和其他cae分析流程对比的依据。具体如下图所示。
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在slm中，我们可以将工程目标置入工作系统，让它成为审批标准的一部分，譬如引入tdm，使得虚拟试验数据与物理试验数据建立关联，同时也使得仿真分析直接贡献于对设计方案的评价，这样，多个方案的对比成为可能。
不仅如此，slm还支持多学科优化，使得寻找更优的设计方案成为可能，也使得对多个性能特征之间的平衡取舍更为科学，更为可靠。
不仅如此，slm还支持多学科优化，使得寻找更优的设计方案成为可能，也使得对多个性能特征之间的平衡取舍更为科学，更为可靠。
4. 实例与结果
下面以某望远镜系统光机分析为例搭建仿真流程过程。光机热耦合sigfit分析、光学性能codev分析仿真过程定义以及仿真流程关联具体如下图所示。
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仿真过程通过脚本的方式实现sigfit和codev自动化，如下是望远镜系统在60℃恒温工况下，镜面形变对光学系统的点列图的影响结果。以此为例，可以继续定义整个光学系统的仿真过程以及仿真关联，实现光学系统仿真生命周期管理。
