埃斯特科用户探索数字工程时代的过程空白

工程专业人士希望通过ESTECO解决方案将学科与分析,HPC和数据输出联系起来。

埃斯特科 来自世界各地的仿真过程自动化软件用户5月23日至24日聚集在风景如画的意大利的里雅斯特,探索数据管理领域的新兴趋势。似乎新领域正在探索学科之间的差距。

“优化处于裂缝之间,”鲍勃·泰克尔(Bob Tickel) 电机和发电制造商康明斯的结构和动力分析总监。 “我们过多地关注特定学科;我们必须努力将工作流程优化方面的学科统一起来。”

康明斯的一张图表显示了HPC资源和使用小时数的稳定增长。图片由Randall Newton提供。 康明斯的一张图表显示了HPC资源和使用小时数的稳定增长。 

在整个1990年代,康明斯的分析都是关于组件级测试的。泰克尔说,这是一个被动的过程,而不是主动的过程。 “我们建立了'建造,测试它的成功历史。” 2001年的经济衰退是导致康明斯寻求改善其分析过程的几个因素之一。该公司启动了一项名为分析主导设计的计划,首先关注技术生产率。

Tickel说,这是自上而下的计划,它推动了分析技术的使用加速。工程师被告知要在运行物理测试之前等待分析结果,然后尽可能使用分析结果来减少或最小化测试。该公司通过在印度浦那成立新的部门来扩大其分析团队。如今,浦那拥有500名工程师,从事设计计算流体力学(CFD)和结构分析的工作。人们将新的重点放在了衡量生产率上,以引入额外的可衡量责任制。

优化驱动设计

如今,康明斯的仿真和分析重点在于预测分析和优化驱动的设计。 Tickel说:“我们仍然主要进行以设计为主导的分析,但目标是以分析为主导的设计。” 埃斯特科软件以及其他CAE产品的大部分工作都是在高性能计算(HPC)集群上完成的。公司创始人的昵称后,主集群称为“ Clessie”。 高性能计算能够以很高的速度研磨数字,导致康明斯以进化的方式探索多学科的优化。 2011年,大约有10位工程师进行了分析,重点是应用力学。 高性能计算资源的使用最少。到2015年,康明斯雇用了约25名工程师,致力于基于HPC的长期解决物理问题分析。由于康明斯将资源用于增加HPC的使用,因此2016年分析工程师的数量增加了一倍。如今,有100多名HPC分析工程师并行运行数百个工作,正在分析多达50,000个设计点。

Tickel说,随着HPC的使用增长,该公司意识到工程仍然是针对运行高级数字仿真但手动报告数据的小组。因此,Tickel和他的团队开始着手整合多学科优化,以将各种基于学科的分析项目整合到一个工作流程中。提克尔对与会者说:“这是一种不同的思维方式。” “我们需要新的培训,有时我们需要新的人。过去,我们对物理越来越深入。但是最好先了解设计空间,然后再从物理上了解零。”内部多年的汽车专家以其多年的默契知识,在优化计划中获得了更大的知名度,以量化他们对发电物理和过程的定性理解。

康明斯可能以卡车发动机而闻名,但它也提供各种发电和配电产品,包括英国的备用设备。图片由康明斯提供。 康明斯可能以卡车发动机而闻名,但它也提供各种发电和配电产品,包括英国的备用设备。 图片由康明斯提供。

如果没有HPC计算,康明斯的多学科设计优化计划将无济于事。 Tickel说:“我们现在通常在一两天内完成50,000个设计点。” Tickel说,员工工程师对此印象深刻,但“现在我们需要标准化决策方法。”

他说,改变很难。 “我们现在可以帮助客户深入思考10个层次,而不是两个层次。这具有变革性。”他补充说。为了编纂该过程,康明斯引入了开发周期优化策略。分为四个步骤:

  1. 概念架构开发,用于选择正确的架构。
  2. 稳定的概念架构作为系统优化的基础。
  3. 稳定的系统架构是设计优化的基础。
  4. 稳定的系统设计,可以执行价值包信息(VPI)。

更新用户体验

改进的VPI体验是今年ESTECO系列更新的核心,其中包括对modeFRONTIER(工程设计优化)和VOLTA(基于Web的流程自动化和仿真数据管理平台)的更新。

埃斯特科产品经理Matteo Nicolich提供了该公司计划的详细信息,以帮助客户优化其数字工程流程。图片由ESTECO提供。 埃斯特科产品经理Matteo Nicolich提供了该公司计划的详细信息,以帮助客户优化其数字工程流程。 图片由ESTECO提供。

添加了人工智能(AI)算法,以实现更好的预测分析。可以说,modeFRONTIER已进行了改头换面,它具有旨在改善协作使用的新用户界面。 VOLTA是ESTECO的新企业分析协作中心。 2018版提供了新的My Teams数据中心,团队可以在其中集中精力执行特定的设计任务。

“没有一个专家可以完成整个模拟; 埃斯特科产品经理Matteo Nicolich说。 “我们使用协作为模拟专家提供了一种构建流程并与PLM应用程序连接的方法,并为流程中的管理人员和其他人员提供可视性,以提供他们的专业知识。”

与工具和流程的民主化相反,工程数据的民主化是关键。 Nicolich补充说:“总体上来说,合作并不容易。 “它不是免费的,但是随着您降低成本,更多的用户会合作。人们直接负责分享。但是我们支持企业级别的结构,因此公司拥有自己的标准。”

埃斯特科希望支持将遗留行为转移到数字工作流程中以进行设计优化。 Nicolich说,这些变化包括在多个方面从模拟转换为数字:

  • 从瀑布,异步流程到敏捷的实时协作;
  • 从垂直整合到可扩展的可重用过程;
  • 从作为工程过程的猜测和直觉到驱动所有过程的数字设计数据;和
  • 从手动工作流程到AI驱动的工程经验。

Nicolich说:“应该有一个(分析)平台”,它将多个现有领域结合在一起,例如仿真数据管理,执行计划,可靠性管理和其他学科。

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关于作者

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兰德尔·牛顿

Randall S. Newton是Consilia Vektor的首席分析师,涉及工程技术。自1985年以来,他以各种角色进入计算机图形行业。

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