虚拟仿真对比传统方法的价值所在

有效地平衡这些因素说说容易，做起来却很难 —— 尝试达 到平衡本身就面临着不少困难（参见侧边栏）。到目前为 止，复杂性是公司在尝试开发新产品时感觉最大的难题， 这使得评估不同设计可选方案的影响变得更加困难。这一 复杂性还具有普遍性：无论哪个行业，产品在机械、电子 或嵌入式系统的使用方面都越来越复杂。软件和电气/机械 零部件的扩展以及由此导致的系统间交互，是造成复杂性 升高的主因（下表 1）。

人手不足的隐性影响

在 Aberdeen 最近对 500 多家公司进 行的调查中，发现存在工程或高技能 职位人手不足的问题。在这些职位上 表现出人手不足的公司发现其产品目 标受到以下负面影响： • 产品如期发布： 下降 16% • 产品成本目标实现： 下降 11% • 设计发布时满足质量目标： 下降 10% • 产品收益目标实现： 下降 11% 工程师对于任何从事产品设计和交付 的公司的成功都发挥着至关重要的作 用，在这一领域人手不足或缺乏人才 可能会严重制约企业的成功。

由于产品越来越复杂，零部件干涉的可能性也加大，进而 威胁到系统的可靠性。此外，这些复杂产品的操作环境也 同样复杂，这就进一步加大了决策流程的复杂性，因为需 要深入了解各种环境。工程师需要一些方法来评估多项产 品设计在各种环境下的表现，并且不能为不断压缩的开发 计划增加额外时间。 但是，困难不仅仅来自实际产品或环境，内部问题也同样 会为产品设计造成难题。首先，资源有限经常会拖开发工 作的后腿（实际上，超过 60% 的受调查公司都感觉自己的 技术职位人手不足）。工程师对于任何从事产品设计和交 付的公司的成功都发挥着极其重要的作用，因此，必须想 尽一切办法以更少的人手来应对这一复杂性。公司需要寻 找新的方法来改变自己的业务模式，使其有限的设计资源 发挥更高效的作用。 定义一流产品开发者 为找到产品开发的最佳做法，Aberdeen 测量了参与者的以 下能力：如期发布产品、实现质量目标、实现成本目标、 实现收入目标，以及在开发中作出变更。Aberdeen 将参与 者分类为一流（前 20%）、行业平均水平（中间 50%）或落后（后 30%）。还有第四类：其他所有（行业平均水平 和落后兼而有之）。表 2 摘要介绍了每一类的综合表现。 很明显，一流公司对其产品的控制力要强得多，即使面临 上一节所述的诸多困难和障碍，这些公司仍然按预计时间 和低成本推出了高品质产品。此外，开发周期缩短 22% 在 一流公司的持续成功道路上发挥了重要作用，因为缩短开 发周期仍然是所有公司面临的最大压力。

表 2：表现最佳者荣获一流称号

“在设计周期内采用软件之前， 开发流程主要依靠的就是大胆猜 测、小心求证的理念。该软件的 实施大大加快了开发速度，并且 使我们能够探索多款可选设计， 可帮助比其他方式提前许多完成 设计优化。虽然对我来说是一款 全新的软件，但是通过咨询我们 的内部 CFD 专家，我在短期内就 学到了很多，这也帮助我在分析 的设定和解释方面树立了更大的 信心。” ~ Small A&D Company 产品开发/ 工程经理

这些全部都指向了相同的目标：尽早确定产品行为。如此看 来，在部署战略以改善这一流程方面，一流公司比竞争对手 的意愿性高出 122% 也就不足为奇了。但说来容易，做起来 却很难，这些成功公司到底是如何执行这一战略的呢？ NPDI 生命周期和仿真 将产品推向市场是一项复杂的活动。在整个 NPDI 生命周期 内，有许多内部和外部困难可能会导致产品发布失败。新 产品成功的一项关键因素就是有效的产品设计验证与确认 (V&V) 流程。在产品生命周期内不重视这一阶段的公司，在 产品发布时就会面临更大的风险（质量差、高代价的召 回、高成本的产品返工或产品发布意外延迟，甚至是更重 大的责任）。在优化产品的 V&V 方面，仿真工具可以发挥 强大的作用。在汽车或航天和国防等大型复杂行业中，对 产品行为进行仿真一直都是必不可少的一部分。仿真有助 于在测试之前就了解产品的表现，这一点所带来的诸多优 势使其正在被广泛行业内越来越多的中小企业所采用。 总体而言，设计师们采用了三种方法来预测产品性能： 1. 制造物理原型 2. 手工执行物理计算 3. 通过软件利用虚拟仿真（FEA、CFD 等）： 物理原型： 原型是指制造出来的产品早期模型，可用于测试某些约束 或参数。原型的制造通常都比较昂贵且耗时，有 65% 的受 访者表示这是物理原型的两大难题（图 2）。考虑到可能需要对原型进行多次迭代才能获得所寻求的结果，因此很容 易造成整体浪费增加。还存在物理约束：您必须制造实际 原型才能开始测试，这样会延长开发周期。

此外，可在原型上执行的物理测试多种多样（声学/振动、 疲劳、应力、流体等），全部需要长短不等的时间来一一 完成。例如，由于材料及所用载荷类型的原因，疲劳测试 的执行就可能非常耗时。当公司受限于设计资源数量时， 您需要花更多时间来制造和测试原型，这可能会严重推迟 产品发布时间。 原型可用于降低设计无法达到预期效果的风险，但总的来 说，原型并不能消除所有风险。公司通常只会在 NPDI 结束 阶段制造一个原型，用于测试几个物理测例。此过程经常 只会在最关键的产品而不是所有产品上执行，进一步加大 了业务风险。另外还有一个事实经常会被忽略，就是原型 与最终产品存在差异，造成其与预期的产品最终性能匹配 的能力受到限制。原型与最终产品一般在三个方面存在差异：使用的材料和工艺以及设计精度。此外，在物理测试 中很难顾及到产品操作所在的大多数环境。由于需要大量 依赖设计师的经验和判断而不是执行量化的评估，导致原 型方法存在更大的风险。因此，物理原型制造通常是产品 生命周期中效率最低的环节。 手工计算 手动执行应力计算的方法已经使用了好几个世纪，大多数 工程师都已习惯了这一方法，特别是在仿真软件推出之 前，更多高级工程师都依赖于手动方法。继续使用手工计 算的人一般都安于现状，并且以为像仿真工具一样可靠和 准确，其实完全不是这样（图 3）。

“我们工作的发电厂很多都靠近大 海，随着时间的推移，空气中较高 的含盐浓度会加快腐蚀速度。您必 须能够模拟之后 15 年或更长时间的 操作条件。手工方法对这执行这一 分析而言过于繁琐，因此我们使用 了虚拟仿真。” ~ BES&T，项目经理 Alex Vadney

事实就是：手工计算是简单的机械公式，需要对多个因素 （几何、公差、载荷等）作出广泛的假定和简化。事实 上，根据数据显示，除了最简单的零件几何体之外，手工 计算在很大程度上只是对既定关心区域的粗略估计。它们 通常只是真实最大应力级别的近似值，但有时只是在平均 应力级别的范围之内，无法完整计算最高应力。此外，即 使计算可以预测出故障，也无法深入分析并指出故障将在 何处发生，而这是改进设计所需的关键信息。此外，手工 计算的存储和管理也是一大问题，因为大多数计算都是通 过内部 excel 电子表格完成，与公司内的其他设计师协作并 共享这些电子表格也存在困难。如果员工离职或设计师使 用过期的版本，则会进一步加大业务的风险。重新检查过 程可能需要较长时间，设计师一般都没有这个空闲。 电子表格或手工计算对最基本的产品也许有用，很少会产 生意外的结果。如果有较大的安全系数，则手工计算也就 足够了。但是由于产品安全性和合规性方面的强制要求不 断增加，适合采用手工计算的产品数量一直在减少。在高 科技、工业设备制造或生命科学等行业内，不断提高的产 品复杂性使手工方法继续保持有效变得不太现实了。

“在我们公司，过去一直都更依赖 于手工计算。这样的计算错误率较 高、假定的可靠性较低，通常可能 需要加大安全系数 (FOS)。转换到 虚拟仿真之后，我们现在可以优化 产品的成本、质量和性能” ~ 小型工业设备制造商，产品开发 人员 

仿真软件 仿真软件是第三种也是最后一种预测产品行为的方法，这 是一流公司普遍采用的方法（下图 4）。

虚拟仿真是在虚拟环境中对产品行为执行的分析或仿真， 这样可创建产品设计的虚拟原型。在一流的公司中，有 53% 的公司比同行更倾向于在此虚拟环境下执行仿真。在 此基础上，只有 5% 的一流公司表示最终不会实施软件工 具，这一点与行业平均水平和落后公司完全不同。造成使 用率上升的原因在于，现在的虚拟仿真选项比以往时候都 更多。一开始，由于仿真工具的复杂性和成本问题，只有 大公司的专家才会使用这些工具，主要集中在航空和汽车 行业。其次的原因是，设计师和工程师只能选择执行基本 线性静态应力分析。但在最近几年，仿真工具在易用性、 直观性和功能深度（包括非线性静态应力、动态应力（振 动）、流体、传热以及基于 FEA 的应力和运动分析）方面取得了长足的进步。这些功能还可以结合使用，用于执行 涉及多物理场景的分析。 转为使用软件允许一流公司开发虚拟原型，可用于在构建 物理原型之前预测整个系统的性能。虚拟仿真提供了一种 独特的能力，可整体了解系统并发现之前可能未预见到的 问题。由于虚拟原型的生成和测试速度要大大快于物理原 型，因此可实质缩短将产品推向市场所需的时间。设计师 还可以快速探索各种设计可选方案的性能，而无需投入时 间和金钱来制造物理原型或执行各种手工计算。这种快节 奏分析多个可选方案的能力允许实现一项重要的活动：优 化设计。此外，探索各种设计可选方案的能力还允许一流 公司将精力集中在卓越设计 (DFX) 理念上，并在可制造性、 可维修性或可配置性等特性上实现优化。要获得成功，仅 仅生产出性能达到预期效果的产品是不够的。您必须始终 寻找可以不断改进的领域，产品优化就是一个绝佳的突破 口。如果需要缩短产品上市时间，并对产品进行优化以提 高性能和可靠性级别，虚拟仿真就是最佳选择。 对虚拟仿真可靠性或准确性持怀疑态度的工程师们又怎样 呢？ 始终可以选择使用手工计算来验证结果。但是，已采 用仿真工具的设计师们一旦掌握了使用方法，就很少需要 质疑结果。实际上，Aberdeen 要求使用虚拟仿真的受访者 假设自己无法再使用这些工具时，选择对他们最大的两点 影响（下表 3）。

“转为使用仿真软件之后，通过避 免经验化原型制造，我们已经大大 缩短了开发时间。基础性而非表面 化的开发工作正成为可能，这是近 期收购 HPC（高性能计算）的主要 推动力。” ~ SRA Developments Ltd.，高级项目 工程师 James Slipszenko

虚拟仿真和物理原型

虚拟仿真用户被要求指出仿真 对其使用的物理原型数量所产 生的影响（虚拟仿真受访者百 分比）： 没有变化 – 14% 减少了物理原型的数量 – 48% 增加了局部原型数量，减少了 完整原型数量 – 29% 完全不需要物理原型了 – 9%

很明显，这些设计工程师认识到在其改善 NPDI 的过程中， 虚拟仿真工具发挥着多么重要的作用。但最有说服力的事 实在于：在使用虚拟仿真的 299 位受访者当中，只有极少 数（9 人）不相信它能创造价值。此外，2% 受访者对虚拟 仿真不满意的原因可能完全是因为其他因素：虚拟仿真本 身就具有最佳做法，但可能并未遵守。培训不当、公司结 构不合理或缺乏对仿真结果的集中式访问，这些都是在转 向使用虚拟仿真时必须克服的障碍。但是由于仿真工具所 具备的灵活性，这些难题并不一定能妨碍工具的有效性。 鉴于对 NPDI 的诸多优势，转向虚拟仿真是一流公司的必经 之路，但是影响的程度有多大呢？

“凭借虚拟仿真，我们一直都能产 生更多创意和测试概念。现在，产 品开发机会越来越多，创新型产品 的开发流程也越来越快了。” ~ Pentair Environmental Systems， 研究和应用工程师 Nicholas Findanis

指标与性能分解 实际上，成为一流公司绝不能仅仅依靠使用的技术工具。 Aberdeen 研究一直都表明，需要的是人才、高效流程和技 术的正确组合。即使一流公司更有可能转为使用软件进行 仿真，但是仿真也不一定会成为出色业绩的催化剂。好在 借助庞大的受访者群体，我们能够对三种预测产品行为的 方法进行调查并从指标的角度了解每一种方法的表现。图 5 清晰表明，使用虚拟仿真可带来更多成功产品。 图 5：您是否能实现自己的产品目标？

“通过及早使用仿真软件、结合更 多物理结构以及鼓励协作，我们的 开发成本得以降低。同时，初始原 型的性能也得到了提升。因此，我 们的产品可靠性和耐用性也得到了 更强有力的保证。” ~ Sechan Electronics，Inc.，首席机 械工程师 James Smith

在一流公司赖以成名的所有产品目标方面，虚拟仿真轻松 达到最佳表现。最近以来，材料价格上升成为一大忧虑 点。但是由于安全性因素，常常会出现一些过度设计的情 况。使用虚拟仿真可以将设计优化为保证质量所需的坚固 程度，同时避免设计过程中的任何浪费现象（降低成 本），从而将设计时使用的材料量降至最低。还可以快速 评估多种材料的性能，将开发周期控制在最小范围。

制造和测试原型也会在整体时间中占用相当一部分，并且 使产品难以如期发布。但是由于软件允许对设计进行虚拟 测试，从而降低了对物理原型的依赖性（图 6）。越少的原 型就意味着越节省时间，这样有助于使产品更快上市。除 了节省开发时间之外，使用仿真软件验证您的设计还意味 着能够大幅降低制造和测试物理原型所需的成本。 图 6：仿真软件减少原型制造

“模型越详细，我们越能更好地了 解虚拟原型。我们可以预估产品的 灵敏性，并相应定义制造公差。这 样不仅在产品开发期间帮助很大， 在量产阶段也很有作用。” ~ GRANTE Antenna Development and Production Corporation，产品 开发经理 Peter Benko

实际上，在某些情况下，虚拟原型可能还优于物理测试， 因为高应力区域经常会被低应力区域所掩盖。物理原型可 能会成功通过一次载荷测试，但在反复加载时就会失效。 在确定产品是否可安全使用方面，虚拟原型是最有效的方 法。手工计算需要经过假定和简化，其直接结果就是导致 原型数量的增加。手工方法很难计算真实的产品几何体， 例如压力容器上的喷嘴，或是焊接点。这样会导致仿真不 准确，并且需要增加原型来纠正设计中的错误。 事实证明，虚拟仿真经手工计算或原型制造更加可靠、准 确，这就是产品出自设计师之手后的结果。虚拟仿真用户发现工程变更单 (ECO) 减少了 10%，而依赖于手工计算时 的 ECO 则增加了 8%。这意味着使用仿真软件的公司可以在 投产之前纠正其设计，而利用手动方法的公司则只能在投 产之后来修修补补了（图 7）。

返工率降低有助于大幅降低产品成本。除此之外还有在成 本/质量/性能方面经过优化的设计，需要的测试更少，这就 使得虚拟仿真用户反映成本降低 13% 毫不令人意外了。更 快验证产品、更少原型制造以及减少的 ECO，所有这些优 势加在一起，大大缩短了虚拟仿真用户的整体开发时间。 过去两年内开发时间缩短 16%，以极佳方式减轻了当今设 计师所面临的总体压力，进一步压缩了开发窗口。开发时 间方面的差异也从侧面证明一个事实，那就是未采用虚拟 仿真的公司在 NPDI 期间存在遇到瓶颈的风险。正如最近的 Aberdeen 研究中所强调的，率先在市场上推出新产品在整 体成功方面发挥着重大作用。设想的虚拟软件价值得到了各项指标的证明，从手工计算和物理原型转为使用软件的 公司都实现了出色业绩。

您为什么不使用仿真 软件？

未使用仿真软件的受访者被要求 选择他们不使用的前三大理由： • 仿真软件解决方案的成 本 - 51% • 对仿真准确性缺乏信 心 - 46% • 不确定如何正确地对行 为建模 - 46% • 缺少可执行仿真的熟练 员工 - 40% • 模型的分析准备耗时太 长 - 23%

掌握正确工具的重要性 从指标中可以清晰看出，虚拟仿真使性能得到了提高。但 是软件本身也存在局限性，例如用户可能不知道如何有效 地利用，或者软件可能没有必需的功能。重要的是认识到 设计工程师发现哪些功能是至关重要的（图 8）。

面对包含仿真软件 14 项特点的列表，设计工程师们表示： 与 CAD 集成、可靠性和准确性是他们最看重的因素。这一 点也不奇怪：如果设计师不信任仿真结果，也就不会继续 使用该工具了。紧随其后的是软件方便非专家用户使用的 能力，对任何正在寻找仿真软件的公司而言，允许非专家 用户轻松执行所需的分析至关重要。多年以来，设计工程 师们一直依靠手工计算，在转为使用虚拟产品时需要克服 的最大一项障碍就是工具的普及率。所有这些特点的重要 性在评级中甚至超过成本。这也强调了一点：设计工程师 们最关注的是轻松执行能可靠预测产品性能的真实仿真。 仿真软件带来的洞察力可以指导设计师在整个开发周期内 作出正确的决策。 此外，还可以在整个 NPDI 流程内更早、更经常地执行仿真 （参见侧边栏）。为发挥您的最高工作效率，应该在物理 原型制造之前就使用仿真软件来分析零部件和系统级别行 为以及子系统交互。尽早仿真可确保从一开始就对设计进 行验证，从而节省时间和金钱。有了正确的软件，仿真现 在就可以成为设计流程必不可少的一部分，而不是使用自 有工具和流程所附带的一些单独功能。 关键因素和建议 每家公司都在寻找改进业务模式的方法。以 NPDI 流程为目 标的公司顺理成章地在成功之路上占据了有利位置，因为 新产品最有可能令一家公司获得回报。但是，NPDI 同样会 带来不小的风险，改进也从来不是一件轻松的事。巨大的 成功取决于公司在产品开发期间平衡创新性、成本、时间 和质量的能力。随着周期紧缩、复杂性加大以及工程资源 不足，这种平衡可能会变成一项艰苦的任务。要实现有效的平衡，组织就必须尽快改善他们对产品行为的了解。但 也有好消息：从已经在这一挑战性环境中取得成功的公司 身上，我们可以吸取一些经验。转为使用虚拟仿真的原因 非常简单：  产品复杂性每天都在上升，手工方法无法跟上新产 品的步伐。随着复杂性的上升，预测产品行为的难 度也在加大。有了更好的替代方案，就不应再依赖 于手工计算的粗略估计。  制造商面临资源不足的窘境，因此需要为设计师提 供工具以尽量提高其工作效率。大多数公司都面临 着开发资源有限但需求过大的窘境，随着更多的老 一辈接近退休，这一问题只会愈加严重。一流公司 认识到，必须作出努力来提高设计师的工作效率。  虚拟仿真的诸多优势不容忽视；手工计算存在太多 局限性，无法优化设计。各项指标成功地支持使用 软件。虚拟仿真用户更容易达到其产品目标，使用 的原型更少，同时还降低了总体成本并缩短了开发 时间。  准确、可靠并与 CAD 集成的仿真平台非常重要，但 是也不能忽略方便非专家用户使用的能力。如果公 司投资的解决方案只有仿真专家能使用，那么这样 的公司终将失败。大多数公司都有文化摩擦需要克 服，大多数工程师对放弃自己目前使用的工具和流 程感到不安。非专家用户很快就会产生挫败感，然 后转回到自己惯常使用的仿真方法。这样会大大削 弱虚拟仿真为组织带来的总体效益。仅仅依靠手工计算和物理原型的设计方法已不再可行。虚 拟仿真的优势已远远超过了传统设计方法；作为一种可最 大程度提高产品开发工作效率的工具，软件的作用已不容 再忽视。一流公司已开始依赖这一利器，从而以低成本按 时发布高品质产品。

尽早仿真，经常仿真

一流公司不仅在利用仿真软件方面 走在前列，同时也更倾向于利用仿 真来验证产品流程的每个步骤。 在哪里使用仿真？ （一流公司 %） 零部件级别详细设计： 90% 的受访者 子系统设计： 81% 的受访者 定义系统架构： 73% 的受访者 验证和测试： 72% 的受访者 后期制造故障分析： 69% 的受访者 扩大生产时的故障排除: 51% 的受访者 制造： 41% 的受访者 

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