本帖最后由 Hirain1234 于 2021-7-6 14:40 编辑
汽车设计是一项复杂的系统工程，涉及多个学科专业领域，包括结构、碰撞、NVH、热、电池、光学等多学科的协同设计，不同学科之间数据难以传递，基于经验的人工试错优化过程导致研发周期长、研发成本高。
图1 汽车领域多学科优化设计
经纬恒润基于Optimus工具提供多学科优化设计解决方案。Optimus是比利时Noesis Solutions公司著名的多学科过程集成和优化设计软件产品。通过Optimus软件，可管理多学科的仿真流程及数据，自动显示和探索设计空间，实现产品设计过程中的自动性能优化，并且实现多学科、多指标参数的均衡优化，能对产品设计部门的设计变更给出明确指导意见，在提高产品性能的同时降低成本、缩短设计时间。
图2 多学科过程集成和优化设计软件--Optimus
Optimus功能模块
Optimus具备仿真流程集成、试验设计、创建代理模型、优化设计、可靠性和鲁棒性优化等功能。
• 多学科仿真流程集成
多学科仿真流程集成是进行自动化优化迭代的基础，是实现多学科协同的前提条件。Optimus可以实现对常用汽车领域CAD/CAE工具的集成与调用，将不同部门、不同专业的仿真工具集成起来，比如结构、碰撞、NVH、热、流体、电、磁、光学等学科的仿真工具，在同一平台下自动调用各工具执行多学科耦合仿真分析。
图3 Optimus仿真流程集成界面
• 试验设计
科学地确定试验或仿真方案中的参数组合，采用少量代表性的试验方案，快速探索整个设计空间，实现参数的灵敏度分析、相关性分析，辨别关键参数，帮助用户对设计问题有更深入的了解。
• 代理模型
基于试验设计/实验测试得到的大数据，建立反映设计参数与产品性能之间关系的近似模型，以数字化模型替换耗时仿真，大幅度提高优化效率。
• 优化设计
具备经验证的企业级优化算法库以及开放的用户优化算法接口，非常适合求解设计参数个数、设计目标和约束个数较多的复杂实际工程问题，能实现基于响应面快速优化、基于仿真工作流优化及可靠性优化、多级别优化、组合优化等。
• 参数标定
采用优化算法，自动标定仿真模型中难以确定的参数，确保与试验数据误差很小。
• 可靠性和鲁棒性分析
分析设计参数的不确定性造成的产品性能波动的大小，及产品性能失效的概率，并采用优化算法自动进行可靠性和稳健性的优化设计。
• 并行计算
所有试验设计、优化、可靠性和鲁棒性算法等均支持并行。支持不同操作系统和异构平台及计算机集群，能同时实现算法层及工作流层并行，具有强大的并行管理功能。
应用&案例
Optimus 在国内外的多家汽车企业有着广泛的应用，汽车客户列表如下图所示，在汽车领域多学科仿真集成与优化设计方面积累了丰富的经验，包括新能源动力系统优化、选型优化、整车车身轻量化、智能座舱优化设计等。
图4 Optimus在汽车领域的部分客户列表
某汽车制造商通过Optimus进行混合电动车（HEV）优化设计，实现经济性更好以及更环保的设计方案。通过Optimus软件，集成了MapleSim建立的混合电动车仿真流程，结合试验设计、响应面模型功能和多目标优化功能，成功地将混合电动汽车燃油效率提升了21%，同时将行驶性能改善了15%。
图5 Optimus集成MapleSim混合电动车仿真流程
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