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在當今快速發展的科技時代，仿真軟件已成為產品開發不可或缺的工具。它不僅能夠驗證產品設計的可行性，還能在設計初期就為創新提供支持，從而加速產品從概念到市場的全過程。本文將深入探討仿真軟件在產品開發周期中的多面作用，供大家參考。

仿真是成功工程的關鍵，尤其隨著模擬驅動設計、數字孿生和人工智能仿真等趨勢的興起，它的重要性愈發突出。掌握如何使用仿真軟件是解決問題的其中一部分，但工程團隊還必須學會將仿真融入設計和開發工作流程中，以便更有效地利用其強大功能。

一、仿真的傳統應用：驗證工具

傳統上，仿真主要用于產品開發后期，作為驗證工具，用于確認產品能否滿足性能和安全要求。這樣的做法有助于降低昂貴的重新設計和生產后失敗的風險。然而，將仿真放在設計過程的最后階段，限制了它對早期創新和概念化的影響。

此外，早期的仿真研究受限于當時的計算能力，導致高保真仿真既耗時又難以實現，尤其對于復雜系統來說，效果不佳。高昂的成本和對專業知識的需求，使得仿真技術主要由擁有豐富資源的大型企業使用。因此，專門的團隊往往獨立進行仿真，這導致仿真與整體設計和開發過程的整合性較差。

現代的實踐則在設計初期就集成仿真，允許快速原型開發和迭代改進。隨著計算能力和軟件功能的進步，自動化優化可以大大縮短迭代時間和減少工作量。如今的仿真軟件能夠處理多物理場問題，將緊密耦合的物理現象集成在一起，從而提供更全面的分析。

與此同時，隨著仿真工具變得更加用戶友好，更多組織能夠采用現代的仿真驅動設計方法。

二、什么是仿真驅動設計？

仿真驅動設計將仿真從產品開發周期的后期階段轉向前期，并貫穿整個過程，以幫助做出設計決策。通過在虛擬環境中進行快速迭代和測試，仿真驅動設計能夠加速設計階段，避免了在制造物理原型之前的繁瑣步驟。它還使工程師能夠探索創新和非傳統的設計及材料，這些設計和材料可能在物理測試中由于成本或風險過高而難以實現。將仿真與設計集成，也幫助工程師更早發現缺陷和問題，從而減少了產品發布后昂貴的召回和重新設計的風險。

盡管這一方法在概念上具有邏輯性，但實際執行起來可能充滿挑戰。習慣于傳統線性設計周期的團隊，通常在設計與仿真工程師之間交換模型和文件，必須學會采用新的協作工作方式。就像從瀑布模型轉向敏捷開發，團隊不僅需要改變技術或流程，還需要轉變文化。

一些軟件供應商通過將CAD和CAE功能集成到一個平臺中，簡化了仿真驅動設計的采用。同時，他們還提供云服務，支持異步設計周期和分散的團隊。更重要的是，這些平臺變得越來越易于訪問，設計師和工程師不需要過多的技術經驗，就可以高效地使用這些軟件。這種現象被稱為仿真的民主化，即將CAE功能開放給新手以及各行各業的人員。然而，盡管任何使用仿真軟件的人都可以進行設計，依然需要對所解決的問題有基本的理解，并能夠評估結果的可行性。

通過集成CAE平臺和仿真驅動設計方法，團隊可以加速設計進程，提升質量和可制造性，使得物理原型制作和最終測試更高效且成本更低。

三、數字孿生與仿真有何區別？

“仿真”和“數字孿生”這兩個術語有時被互換使用，但它們代表著不同的技術，且用途各異。這些術語及其技術的界限仍在討論中，未來可能會更加模糊。

工程師通常使用仿真軟件對設計進行數學建模和測試，在制造之前進行驗證，并理解生產后設計可能出現的失敗。而數字孿生則是虛擬模型，能夠復制現實世界資產（如生產線機器人或壓縮空氣系統）的狀態、操作和條件。這需要在物理資產上安裝傳感器和發射器，實時將數據傳送到軟件中。

盡管兩者功能不同，但仿真和數字孿生可以相互結合，提升產品和系統的性能。例如，工程師可能會創建一個真實機器的數字孿生，并在特定條件下對其進行測試。通過持續準確地將數據發送到軟件，工程師能夠模擬改變對數字孿生的影響，而無需在真實機器上調整設置或更換組件。

從數據角度來看，數字孿生通常具有與物理資產的雙向通信，而仿真通常只接收信息。此外，數字孿生不斷集成實時數據，而仿真則使用靜態數據進行模型分析。然而，仿真可以與數字孿生的數據流并行運行，用于預測未來狀態、優化維護計劃、識別潛在問題并提出改進建議。

四、人工智能如何影響仿真？

各行各業都在探索如何利用人工智能（AI）提升技術和流程。從機器學習（ML）算法到大型語言模型（LLMs）如ChatGPT，AI的應用前景廣闊，能夠降低成本并提高效率和質量。

在仿真領域，AI可能成為游戲規則的改變者。AI能夠自動化任務、簡化工作流程，從而讓設計師和工程師能夠專注于只有人類才能完成的更具價值的工作。此外，AI還為非專家提供了創造設計和做近似估算的機會，減少了對技術技能的依賴。

例如，AI算法可以優化計算過程，減少運行時間。像降階建模（ROM）這樣的仿真技術利用AI簡化復雜的模型，快速解決問題，同時不犧牲精度。機器學習（ML）算法還能夠通過從仿真結果中不斷學習，改進驗證過程，檢測錯誤和異常。

一些軟件供應商正在探索通過物理基礎的AI模型來繞過當前求解器背后的數學方程式。這類軟件能夠在極短的時間內分析CAD模型在負載條件下的行為，相比傳統求解器速度提高了100倍，利用GPU時可以達到另一個10倍的加速。

雖然底層方法試圖創建一個通用的仿真AI，基于物理的訓練，而自上而下的AI則針對特定問題進行訓練，使用狹義數據集。自上而下的方法可以應用于任何仿真問題，但一旦問題有所變化，仿真就會崩潰，AI需要重新訓練。盡管自上而下的仿真AI較為有限，但其開發難度較低，因此許多仿真公司已經開始商業化此類技術。

當然，AI的有效性依賴于數據的質量和可用性。數據質量差可能導致模型和預測不準確。此外，AI通常需要大量的計算資源，尤其是在訓練復雜模型時，這可能會使其看起來更像是問題的轉移而非解決方案。盡管如此，許多工程師仍然期待將更多的AI功能集成到仿真軟件中，以便更快速、更準確地解決更大的問題。