35個
多項發明專利,35個軟件著作權。
BDiDesigner
仿真/試驗大數據智能設計工具
Simulation/Test big data intelligent design tool
大數據的采集、存儲、傳輸、處理、應用等問題,對各行業的文化、組織、管理、方法、技術等均提出了挑戰。美國科學院發表研究報告指出,計算機仿真技術已與理論和試驗并列為進行科學研究的第三支柱。仿真是從模型到數據,而大數據則是數據到模型。那么大數據的出現,又給仿真科學帶來怎樣的沖擊?
“大數據理論的出現,給傳統建模仿真學科帶來了挑戰。很多問題需要我們認真研究和討論,這些挑戰有可能會動搖或變革原仿真理論的基礎。”
大數據對建模仿真的挑戰主要體現在思維方式、科研方式和方法手段等方面,利用現有建模仿真技術處理大數據還存在問題。比如,傳統的仿真思維方式認為仿真是基于模型的活動,其科研方式是根據系統實驗的目標建立系統模型,進而建立仿真系統運行系統模型,最后再分析、處理模型運行結果。“但傳統的仿真思維方式和科研方式,已不適應處理大數據的需求。”中國工程院院士李伯虎坦言,現有的建模方法不能建立相應的系統模型,并關聯和處理這些大數據;現有的仿真支撐方法手段不能適應對分布、異構復雜系統大數據感知、采集、挖掘、處理、應用的需求;現有的仿真應用工程技術對復雜系統產生的大數據,還不能全面、充分、及時地用于各行業,并推動社會發展……
MBSE對全過程仿真驗證能力的需求?
全過程數字化建模和仿真的需求
• 通過需求仿真、功能仿真、性能仿真、工藝仿真等建模,實現全過程數字化建模及仿真。
研發過程中強化虛擬驗證能力
• 借助全過程數字模型,在研發各個階段實現早期虛擬驗證,盡量減少物理樣機的次數。
借助精確和快速的仿真工具實現快速設計
• 系統工程設計方案,通過功能虛擬樣機、性能虛擬樣機、工藝虛擬樣機的快速精確驗證,得到優化的設計方案,再進入物理樣機驗證環節。
一:復雜問題分析兩種途徑
仿真大數據智能設計工具
• 精確的仿真模型是設計優化工具的起點,SimBD支持DOE自動采樣生成代理模型
• 與超算連接,自動偵測算力,不同數量的采樣點生成不同精度的代理模型(100-1000-10000)
• 代理模型可直接面向設計優化,瞬間獲得設計方案
試驗大數據智能設計工具
• 海量試驗數據清理及分類
• 基于試驗數據的響應空間生成
• 設計優化方案快速獲得(無需開展V&V工作即可實現)
虛實融合大數據智能設計工具
• 試驗數據的特點:結果可信、數據量不足、不具有連續性
• 仿真數據的特點:具備連續性、仿真數據趨勢可信、絕對數值不可信
• 虛實融合算法:獲得新的響應空間對設計方案優化有效支持(無需開展V&V工作即可實現)
多學科優化大數據智能設計工具
• 來自福特研究院的多學科優化技術
• 可連接任何學科仿真工具
• 獨一無二的多學科優化算法
• 支持非線性優化
• 包含先進的代理模型算法技術
• 目前最快速的多學科優化工具,工程可用完美實現
• 仿真部門:利用仿真模型+V&V技術+大數據技術,構建面向設計的快速設計驗證工具
• 試驗部門:利用海量試驗數據+大數據技術,構建面向設計的快速設計驗證工具
• 仿真部門:利用仿真模型+有限試驗數據+面向代理模型的V&V技術,構建面向設計的快速設計驗證工具
• 總體設計部門:利用代理模型+多學科優化技術,實現總體設計方案的快速多學科優化
V&V+BDiDesigner: 仿真驅動設計的終極解決方案
• 創新性的研發模式,徹底解決了仿真和試驗面向工程的價值問題;
• 極大提升研發效率、加快研發進度 ;
• 幫助設計部門快速給出最佳產品設計方案 ;
• 可有效解決資源能力不足與資源閑置之間的矛盾 ;
• 將仿真驅動設計真正落地,仿真實現了完全工程化服務于設計 ;
• 是數字化企業、數字化設計、MBSE的基礎能力。
公司優勢
超過12年行業服務經驗為您的產品研發設計保駕護航
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多項發明專利,35個軟件著作權。
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十二年服務于頂尖研發企業
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