仿真驱动设计怎么平衡性能和成本效益

当下，是否该引入仿真驱动设计？

如今，仿真已不再只是产品验证的工具。从跨国企业到中小型企业（SME），许多组织通过采用仿真驱动设计方法，已收获显著效益。不过，仍有部分企业对这种方法持观望态度，原因各异：有的源于固化的企业文化，有的认为该方法成本高、操作复杂、精度不足，还有的觉得并非必需。

下面我们以具体案例展开分析：设计工程师可能不会对支架进行仿真，背后有哪些原因？而面对这些原因，又该提出哪些值得关注的后续问题？

而工程师们忽略的关键事实如下：

如今，若想让创新产品快速推向市场，在设计阶段就需重点聚焦三大核心目标：

• 性能：确保产品拥有最优的强度、重量、速度与质量；
• 可持续性：采用新型材料与工艺，优先考虑材料使用效率，注重可维修性设计，推动产品的重复使用与回收利用；
• 效益：合理控制产品成本、运维成本与保修成本，同时提升维修便捷性。

在设计流程的初始阶段，若要有效平衡这些往往相互矛盾的需求，Altair 的仿真驱动设计解决方案能为产品设计工程师提供有力支持。这一解决方案提供了易于操作的仿真工具与工作流程，即使用户不具备有限元分析（FEA）工程师等专业人员的知识储备，也能评估设计方案的性能与可制造性。通过在设计早期识别并解决潜在问题，可大幅缩短进入生产阶段前的测试与原型制作时间。

回到支架设计的案例：借助 Altair 全面集成的仿真驱动设计解决方案，可实现如下工作流程：

这是一个典型的优化工作流程示例，流程中充分考虑制造方法，最终输出可投入生产的零件方案。

可持续性

如今，所有组织都高度重视如何减少碳足迹，同时遵守日益严格的气候相关法规。供应商不断推出各类新型 “环保” 材料，这些材料的特性，可能与已使用多年、且有丰富技术经验支撑的传统替代材料存在差异。在这样的背景下，可靠的数据源成为设计成功的关键。

Altair 材料数据中心（Altair® Material Data Center™，AMDC）旨在成为 Altair HyperWorks® 平台中全面、统一的材料数据源。目前其数据规模仍在持续扩大 ，近期已新增沙特基础工业公司（SABIC）的全系列先进聚合物材料数据。这些数据可在 Inspire Mold 中直接调用，用于精准开展注塑成型仿真。依托可靠的行业级材料数据，沙特基础工业公司（SABIC）进一步优化了从设计到制造的工作流程。

AMDC不只是一个数据存储库：其专属材料数据结合了物理测试、材料建模与人工智能（AI）预测技术，不仅拓展了材料特性分析的维度、增强了仿真结果的可信度，还能为工程师提供经过验证的精准数据，助力优化产品性能。

效益

通过仿真驱动设计，既能优化设计以满足性能需求，又能减少材料用量、降低浪费，同时减少后续回收处理成本。将设计与制造过程仿真相集成，设计工程师可减少原型制作与物理测试环节，避免后续因工装修改产生高额成本。

对工作环境（如热效应、振动等）进行仿真，有助于确定产品的维护周期、预测早期故障，从而减少产品召回与保修索赔；而运动仿真则能提升产品维护的便捷性。试想，谁愿意为了更换一个汽车大灯灯泡，而拆解整个汽车前端呢？

不妨聊聊人工智能（AI）

人们对人工智能的看法呈现两极分化：有人认为它会取代人类工作，也有人将其视为能解决所有问题的 “万能钥匙”。但在面向制造的仿真驱动设计领域，人工智能的应用价值有着充分的依据支撑。

人工智能（AI）与机器学习（ML）已应用于新型材料研发：通过预测材料的特定特性与适用场景，满足当前需求（例如，电池材料、可持续聚合物材料的研发）。此外，人工智能 / 机器学习还能预测材料特性，填补传统测试标准未覆盖的数据空白。

在设定好规则后，借助人工智能探索设计方案的替代选项，不仅速度更快，还能得出具有创新性的解决方案。同样，人工智能也可用于优化制造过程参数，保障产品质量。

总体而言，人工智能是产品工程师工具箱中的又一实用工具，它能减少工程工作量、加快决策速度，同时推动可持续设计的发展。

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近期，Altair被全球工业软件指引者西门子收购，成为西门子数字化工业软件(Siemens Digital Industries Software)旗下成员，进一步巩固西门子在仿真和工业人工智能领域的全球指引者地位，其技术正与西门子Xcelerator解决方案进行深度整合。

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