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1.3 聯合仿真技術

1.3.1 聯合仿真技術的產生及其內涵

在計算機數值仿真領域,隨著計算機仿真技術及其應用的進一步深入,研究對象的規模和復雜程度也在迅速增加,如汽車、航天飛行器、武器系統等,通常是機械、控制、液壓等不同學科領域子系統的組合,多學科交叉耦合作用問題日益突出,以往采用單一機械、控制、液壓等軟件的分析方法已經難以適應研究對象發展的需要,多學科和多軟件平臺協同建模和仿真分析技術,成為影響產品性能進一步提高的關鍵技術之一。

某飛行器是集機械、液壓、電子于一體的非線性復雜系統,如圖1.10所示,其動力學特性涉及機械、液壓、控制、流體、多體動力學等多個不同學科、多個不同領域,要想對該復雜系統進行完整、準確的分析,單靠機械、液壓或控制等單個領域的仿真軟件是難以實現的。

目前,基本上各個專業都具備了CAE的分析手段,但是涉及多個相關學科領域的產品性能整體優化仍是難點之一。從20世紀90年代中后期到現在,利用多學科設計優化技術促進產品性能,實現各仿真工具之間的無縫集成和數據交換,進而實現子系統在不同學科領域的集成仿真,促進整體的設計水平提高已成為計算機仿真技術的發展趨勢之一。

事實上,現代產品的研發流程是多學科領域的協同設計過程。在產品開發過程中,無論是系統級的方案原理設計,還是部件級的詳細參數規格設計,都可能涉及多個不同的子系統和相關學科領域,這些子系統都有自己特定的功能和獨特的設計方法,而各子系統之間則具有交互耦合作用,共同組成完整的功能系統,在以往的仿真分析中,這類耦合作用是很難考慮的,多軟件聯合仿真技術可以將不同領域的仿真模型零件組裝為仿真模型,為這類問題的解決提供了一種手段。

不同仿真軟件之間建立連接后,其中某一仿真軟件所包含的模型可以將自己計算的結果作為系統輸入信號傳遞給另一仿真軟件所建立的模型,這種指令包括力、力矩、驅動等典型信號,后者的模型在該信號的作用下產生相關響應量,如位移、速度、加速度等,這些響應量又可以反饋給前者的模型,這樣仿真數據就可以在不同的仿真分析軟件之間雙向傳遞。多體動力學與控制系統仿真(如車輛控制系統仿真)是聯合仿真技術最為典型的應用。

圖1.10 某飛行器性能仿真涉及的領域

1.3.2 聯合仿真的主要方式

多學科聯合仿真最理想的方式是在一個軟件中建立一個系統模型,這樣就可以考慮系統的機械、液壓、動力學、控制等不同領域的性能,但由于上述每一系統性能的計算均較為復雜,因此,目前還沒有哪一個商用軟件能成熟地求解上述所有問題。

目前,多學科聯合仿真主要有兩種方法,一種是基于接口的方法,另一種則是基于統一語言的建模方法?;诮涌诘姆椒?,充分發揮了各領域商用軟件的優點,用戶在不同的軟件中完成不同部分的建模工作,然后利用不同商用軟件之間的接口實現聯合仿真;基于統一語言的建模方法采用BOND圖等實現多領域建模,目前相關商用軟件較少。

這里主要用實例講解圖1.11所示的幾種典型軟件的功能特點及其接口技術,實現多種軟件的聯合仿真及其集成優化。

基于接口的聯合仿真主要有以下幾種方式。

1.模型轉換方式

模型轉換方式的原理如圖1.12所示,其主要原理是將其中一個工具的模型轉化為特定格式的包含模型信息的數據文件,供另一個工具中的模型調用,從而實現信息交互。典型的數據格式有用于剛彈耦合分析的模態中性文件(mnf),在該文件中包含采用質量矩陣、剛度矩陣、位移矩陣和振型矩陣表示彈性體信息。

模型轉換方式的典型應用有:控制、電液與機構一體化仿真(如飛機操縱面),有限元與多體機構(如剛彈耦合機械系統)等。這種方式的特點在于求解速度快,對系統資源占用較少,穩定性好,并且模型建立后便于重復使用,而局限是需要定義特定數據格式的文件,通用性稍差。

圖1.11 典型仿真軟件的聯合仿真

圖1.12 模型轉換方式的基本原理

2.共仿真方式(Co-Simulation)

共仿真方式是目前較為通用,也是使用最多的一種數據交換方式,其數據交換原理如圖1.13所示,兩個不同仿真工具使用各自的求解器求解,在特定的時間步上交換數據,工具軟件之間通過TCP/IP等方式實現數據交換和調用。

聯合仿真方式的典型應用:多體動力學與控制系統(如車輛控制)、結構與氣動載荷(如飛行動力學分析)等。這是一種最為容易建立和實現的集成仿真方式,具有很強的普適性,但局限是難以處理剛性系統,對系統資源占用較多,某些情況可能速度較慢。

圖1.13 共仿真方式的基本原理

3.求解器集成式(Solver Convergence)

求解器集成式的基本原理是實現兩個不同工具之間的求解器代碼集成,從而實現在其中一個仿真環境中對另一個仿真工具的求解器調用,如圖1.14所示。

圖1.14 求解器集成式的基本原理

求解器集成式的典型應用有:帶有屈曲等材料非線性問題的大型結構模型,帶有流固耦合、沖擊等幾何非線性問題的大型結構問題等。這種方式的優勢在于可以方便有效地運用多種學科領域的求解技術,便于用戶直接使用現有模型,而局限在于模型中的某些因素(如單元類型、函數形式等)在某些情況下需要重新定義,同時軟件的開發和升級周期較長。

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