正确的数据 正确的方法 获得最优的设计
Simulation Lifecycle Management
仿真生命周期管理 |
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 利用仿真技术来模拟真实世界的物理行为这一理念，在航空航天、车辆、机械、土木、石油、电子、消费品等等行业已经得到了广泛的实践。现在，产品的性能、制造工艺以及基础研究等很多问题都可以进行仿真模拟。CAE仿真已经成为产品研发中必不可少的手段和工具。随着仿真活动的开展，数据大量积累，人员日渐增多。这样一来，对数据和流程进行有效管理，同时在人员之间建立有效的协作，进而让仿真为产品决策提供依据，就显得日益关键和迫切。SLM由此应运而生。
 仿真管理的首要任务是数据和流程管理。SLM借助达索在PLM领域的专长，同时融入了SIMULIA在仿真领域的深厚资源，这一组合使得SLM深刻了解如何确保工程师随时使用正确的数据和流程。
仿真管理的最高目标是服务于产品决策，这就需要优化和决策支持技术。2008年，全球最优秀的仿真优化技术提供商Engineous公司加入了SIMULIA，这一整合为SLM带来了优化和基于优化的决策支持技术。集仿真数据、流程管理和决策支持于一身的SLM，将是您规范仿真管理的最佳选择。
SIMULIA SLM价值体现
SLM在“质量 – 生产力 – 再利用”的过程中实现其价值。
SIMULIA SLM功能
一个高效的仿真管理解决方案应当拥有如下的架构：
没有仓促之间就能做成的仿真管理方案。一套仿真管理体系的建立，更像是一个步骤繁多、关系复杂的系统集成。这个体系一旦建立并得到正确的遵循，就能很快带来价值并引领企业的革新。这正是仿真作为工程手段的商业意义所在。下面我们将逐个介绍这些元素。
各方协同
 各方协同是任何平台式产品所共有的特点和功能。在SLM中，仿真管理者可以将相关的工作任务通过回路功能发放给工程师,并且详细说明工作内容和完成日期。而工程师可以通过登陆SLM的邮件系统来查看工作任务内容,并且在完成以后通知自己的领导和回路上的有关人员。
实际上，协同是智力资产积累和保护的基础。资深工程师可以将设计好的分析流程保存为分析模板供普通工程师使用，而普通工程师可以利用已经设定好的模板迅速准确地完成类似的分析工作。这一管理方式使得智力资产在企业内部得到共享和传承。
仿真数据管理
 有效地管理仿真数据是SLM重要的基础性工作。多年来仿真技术在各行业、各企业内广泛而深入的应用，在积累了大量仿真经验和成果的同时，也造成了数据的大量堆积。资深的CAE从业人员普遍认识到这一问题的重要性和解决这一问题的紧迫性。
同时，企业的IT部门也一直致力于提供必要的数据管理工具以使仿真对企业发挥最大的效用。IT部门期待有这样一个解决方案，它应该体现仿真活动的特质，同时正确反映仿真在企业中的角色。SLM的仿真数据管理功能正是这样一个解决方案。
SLM数据管理示意
仿真数据集成
数据管理的前提是数据集成。以一个典型的CAE分析为例，其包括了前处理、运算求解和后处理。在SLM中，分析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。这就保证了数据的集成，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。
仿真数据管理
基于角色的数据管理
 一项仿真活动有很多的参与者，有的人是专业的系统管理员，为仿真配置实施环境；有的人负责布置分析流程，有的人专门执行各项分析，有的人主管分析结果的把关。SLM真实地反映了这一现实，将“角色”的概念引进了仿真活动，提出了“管理员”( Administrator)、“开发员”( Methods Developer)、“分析员”( Analyst) 和“审核员”( Reviewer)等四种基本角色,并可以根据客户需要建立特定的角色。
基于仿真工作区的数据管理
 在SLM中，可以创建协同的工作区来形成团队以组织仿真数据。工作区是文件夹的集合，其中包含一些文档和为了满足一个特定的商业需要而进行的仿真内容。工作区的成员可以相互协作、共享信息以及为别的成员指定任务。工作区还提供订阅服务，当工作区或者工作区的部件里面发生特定事件的时候，用户可以迅速掌握。
基于仿真属性的数据管理
“属性组”(Attribute group)在SLM中是一系列预定义的“属性”(Attribute)，它们通常由“开发员”(Method Developer)创建，供“分析员”(Analyst)设定然后给特定的仿真分析使用。
“属性组”独立于任何特定的仿真分析。它可以被仿真分析引用，引用了一个“属性组”的仿真分析将继承该“属性组”中定义的所有参数。
搜索/导航
• 精进的仿真搜索能力:
搜索仿真、仿真活动、仿真文档、接口以及类型。
通过仿真类型、仿真类型特征、名称、所属人、数据等等来过滤搜索
仿真: 包含特定零件, 产品或者文档
仿真活动: 包含特定零件, 产品, 文档或者接口
仿真文档: 处于特定的仿真当中, 仿真活动, 目录 …
• 影响图: 可以将各项仿真活动及其与文档之间的依赖关系以图形来表达
• 文档能够直接从数据库中可视化
执行
• 执行引擎负责完成所有的仿真任务。
• 一个仿真可以运行在流程或活动层面，可以在本地或远程主机上运行。
• 直接从仿真生命周期管理（SLM）来监视任务的执行。
• 文件通过输出和输入规则来管理，这些规则在活动层面进行配置。
产品生命周期管理（PLM）操作
SLM的标准操作对以下仿真客体和内容均可行：复制/删除、修正/修改、升级/降级、准入授权、更改所有权。
3DLive界面
连接PDM
PDM作为CAD数据的管理系统，在各行业已经得到了很好的应用。仿真数据的管理天然地与CAD设计数据有着紧密的联系。实际上仿真数据的来源就是设计方案，而仿真的目标，就是要为最终交付生产的设计方案作出指导和评估并提供依据。
为此，SLM以其开放式的平台为依托，提出了多样化的集成方案，即集成既可以是桌面级的，也可是系统级的；既可把数据作为中心，又可把流程作为中心。
流程自动化
在完成了仿真数据的管理后，以前各个分散的“数据孤岛”变成了相互关联的数据，可以方便的实现数据的查询，搜索等功能。但这只是数据的存储与检索，而要实现企业智力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，可以认为这是将企业的智力资产从数据层面上升到了方法层面，也是仿真平台的核心所在。这是企业非常宝贵的智力资财，因为每一个成熟的仿真分析流程都是在耗费了企业大量的人力物力资源后建立起来的，属于企业的核心机密，如何将这些流程记录保存下来，并将其自动化，便成为了仿真平台必不可少的功能。
SLM Simflow Manager
 SLM 仿真平台利用其中的SLM Simflow Manager可以方便快捷的捕捉和记录客户成熟的分析流程，并可以帮助客户建立新的复杂的工作流程以实现仿真中的多学科分析。
SLM Simflow Manager包括SLM Simflow Editor和SLM Simflow Center两部分。在SLM Simflow Editor中用户可以方便的以所见即所得的方式，搭建自己的工作流程。并可以将此流程保存于SLM Simflow Center中，而SLM Simflow Center与SLM的服务器端相连接，这样可以实现工作流程的共享与协同，使得不同的部门或者不同区域的研发中心共同协作。
流程集成编辑器
由SLM Simflow Editor构建工作流程，可以实现工作流的自动化、集成化和最优化。SLM Simflow Editor具有“面向对象化集成、高度的易用性、完全的可视化、灵活的可定制性”等特点。各个部门的工程师可以利用SLM Simflow Editor流程搭建功能，构建自己的分析流程。
利用SLM Simflow Editor即插即用的工作流（workflow）创建环境，用户可以通过简单的鼠标点击和拖拉的方式将各个组件加入到工作流中，并建立组件间的参数映射。考虑到流程设计的需要，SLM Simflow Editor中允许设置组件间复杂参数流执行的条件判断。
客户可以将这些成熟的插件，很方便的通过拖拽的方式形成属于自己的完全可视化的工作流程。
客户不但可以利用现有的插件形成自己的工作流程。同时也可以把一些成熟的、经常使用的工作流进行组装和封装，形成一个新的插件。在随后的工作中可以通过拖拽的方式方便地应用到新的工作流程中去。
同时，在SLM的协同环境下，还可以方便的将此工作流在Simflow Center中共享，以及利用别人的工作流。利用封装好的工作流直接搭建新的流程。
另外，SLM Simflow Editor提供了“总体－子系统” 分层耦合的多学科设计协同。先由每个子系统的专有模型和代码构造子系统工作流模型，然后通过Simflow Center模型库由各子系统模型按“总体－子系统”分层耦合的方式逐渐组装成顶层总体模型。
同时，SLM Simflow Manager还支持联盟式的跨域协同流程（B2B Collaboration）。在企业内部不同的CAE分析部门之间，或者在整个企业各个区域的研发部门之间以及在企业与供应商之间实现流程的集成与共享。
决策支持
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。同样的道理，多个方案的对比也成为可能。
不仅如此，SLM还支持多学科的优化，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。
下面就简要介绍SLM中与决策支持相关的概念。
工程目标
 大部分成功的企业都将“根据目标来设计”或“设计意向”的原理合并到开发过程当中去。仿真分析是这一步骤的核心，它保证产品的性能满足市场和设计的要求。在此基础上，借助SLM，仿真分析还可以提供优化设计方案的功能。SLM是基于ENOVIA平台的，ENOVIA作为PLM系统为管理和跟踪性能要求提供了非常优秀的解决方案。通过SLM，这一优势将得到放大和扩展。
性能特征
性能特征是指设计方案与工程目标的吻合程度。传统上，企业有很多方式来检验设计方案的性能，如物理试验、经验公式等等。仿真分析作为验证产品性能的重要工具，也需要与物理试验等进行对照。SLM的解决方案就提供这一功能，使得产品的性能特征以及将这些特征与工艺、仿真和工程目标等之间的联系都得到一致的管理。
多学科和多目标优化
要企业的仿真活动往往涉及诸多学科、诸多分析工具、诸多性能目标。要做决策支持，必然涉及到多学科和多目标的优化。
著名的优化软件供应商Engineous加入SIMULIA后，将誉满全球的Isight软件及相关技术集成到了SLM平台中，完全实现了在仿真生命周期管理过程中进行多学科优化的能力。
与优化密切相关的一个概念，是可靠度。对于产品研发来说，优化的最终目的往往在于节约成本。从数学上来说，最优的结果往往处于可行域的边缘，在实际生产中，这样的结果意味着产品可靠度下降。
将可靠度作为一个因子计入优化目标，就产生了一个新的方法：质量工程。近年来，质量工程方法的长足发展使设计人员可以通过随机模型和概率分析来处理不确定性和随机性。当这些技术在优化设计的框架下进行运用时，可以搜寻不仅理论上可行，而且实际上（存在随机波动）也同样可行的设计方案。
SLM目前包括五种质量工程设计方法。他们通过解决工程设计中的不确定性或随机性问题来达到提高产品或过程质量的目标。这些方法包括：蒙特卡罗分析，可靠性分析，基于可靠性的优化设计，田口(Taguchi) 稳健性设计，以及六西格玛设计。
SLM系统支持一览
SLM采用开放式的IT架构，支持各种主流的数据库和网络应用，可以快速地集成各种软件，并可以方便地实现与企业现有PDM系统的连接。
| 类别 |
产品 |
| 支持CAE软件 |
Abaqus, NASTRAN, HyperMesh, HyperView, FLUENT, ANSYS, ANSA, LS-DYNA, ... |
| 支持PLM平台 |
ENOVIA MatrixOne, TeamCenter, Winchill, SmartTeam… |
| 支持应用程序服务器 |
Apache.org Tomcat, BEA Weblogic, IBM Websphere |
| 支持数据库 |
Oracle, Microsoft SQL, IBM, DB2 |
| 完备的API |
面对堆积如山的仿真数据，您将何从应对?
SIMULIA 的仿真生命周期管理软件 SLM 可以帮助工程师管理仿真数据，使数据的处理和查找更为便捷。SLM 不仅管理您的文档，更可以协助您记录下最佳的仿真流程并使其能够择时择地而迅速沿用。SLM 的愿景是协助您节省时间、降低成本、获取最大收益。
更多信息，请访问 http://www.simulia.com/products/slm.html
SIMULIA北京代表处
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