概述：新形勢下的研發(fā)自主之路

近期業(yè)界消息顯示，航空制造業(yè)的供應(yīng)鏈波動已成為全球性挑戰(zhàn)。以中國商飛C919客機為例，其交付進程因關(guān)鍵部件的國際供應(yīng)瓶頸而面臨調(diào)整。這一現(xiàn)實揭示了高端裝備研發(fā)的核心命題：要實現(xiàn)真正的自主可控，不僅需要突破產(chǎn)品設(shè)計，更必須掌控從設(shè)計、仿真到制造的全流程體系，并構(gòu)建堅韌的國產(chǎn)化供應(yīng)鏈生態(tài)。在此背景下，采用更智能、協(xié)同、自動化的研發(fā)平臺已不再是技術(shù)選項，而是關(guān)乎產(chǎn)業(yè)鏈安全與競爭能力的戰(zhàn)略必需。

“數(shù)字孿生”作為智能制造領(lǐng)域的核心概念，不僅指物理資產(chǎn)（產(chǎn)品、流程或其組成部分）的虛擬映射，更強調(diào)其與物理實體之間的實時交互與連接?；跀?shù)字孿生技術(shù)，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)對資產(chǎn)全生命周期的分析、監(jiān)控與性能優(yōu)化。理想情況下，每一物理資產(chǎn)都應(yīng)有其對應(yīng)的、動態(tài)聯(lián)通的數(shù)字孿生實例。在這一復(fù)雜過程中，智能化工具的作用至關(guān)重要——它們能夠處理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)、自動執(zhí)行仿真迭代、并在多個候選方案中做出最優(yōu)選擇，從而大幅降低對人工經(jīng)驗的依賴，提升決策的準確性與效率。

數(shù)字孿生實例可在資產(chǎn)建成后獨立創(chuàng)建，也可以由設(shè)計階段所使用的數(shù)字原型演化而來。數(shù)字原型借助CAD/CAE等模型與設(shè)計數(shù)據(jù)，集成諸如應(yīng)力疲勞分析、流體動力學仿真、熱分析等多類仿真模型，使工程師能夠在物理制造之前識別潛在問題、優(yōu)化設(shè)計方案，從而顯著縮短研發(fā)周期并降低成本。由此可見，數(shù)字孿生本身也具備完整的生命周期管理需求。

圖 1. 數(shù)字孿生和產(chǎn)品/流程生命周期的階段

PERA智能化云原生平臺作為企業(yè)級工程自動化解決方案，旨在推動以CAE為核心的傳統(tǒng)研發(fā)模式向智能化、協(xié)同化與云原生架構(gòu)轉(zhuǎn)型。其核心目標包括：第一，實現(xiàn)現(xiàn)有設(shè)計流程的正規(guī)化與整合，通過對接外部軟件與需求管理系統(tǒng)，消除跨部門數(shù)據(jù)傳遞錯誤，實現(xiàn)仿真數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化存儲與高效模擬；第二，降低詳細設(shè)計階段的重復(fù)性人力投入，將常規(guī)仿真任務(wù)前置給設(shè)計工程師，加速產(chǎn)品認證測試進程；第三，系統(tǒng)化組裝數(shù)字原型，為構(gòu)建高保真數(shù)字孿生奠定堅實基礎(chǔ)。平臺集成的Smart Selection智能代理建模技術(shù)，是達成上述目標的關(guān)鍵賦能器。它貫穿于設(shè)計、仿真與優(yōu)化全流程，能夠自動選擇訓(xùn)練策略、選擇最合適的近似模型技術(shù)，并自動調(diào)整參數(shù)，從而在保證精度的前提下極大減少人工試錯和計算資源消耗，為工程師提供高質(zhì)量、可解釋的代理模型，加速設(shè)計迭代和決策過程。

圖 2. ?PERA智能化云原生平臺及產(chǎn)品體系

在PERA智能化原生平臺中協(xié)作構(gòu)建數(shù)字原型

應(yīng)用背景

PERA智能化云原生平臺所提供的數(shù)字原型協(xié)同構(gòu)建方法尤其適用于如渦輪機械、航空航天等涉及復(fù)雜多物理場耦合的行業(yè)，以噴氣發(fā)動機研發(fā)為例。該類項目通常需多個團隊分工協(xié)作，分別負責發(fā)動機不同部件的仿真任務(wù)，且設(shè)計過程具有高度迭代性，需反復(fù)調(diào)整參數(shù)并執(zhí)行仿真計算，其職責分配如圖2所示。

圖3. 噴氣發(fā)動機研發(fā)中的責任分配

在此類協(xié)作中，各團隊所執(zhí)行的仿真研究既相互獨立又緊密關(guān)聯(lián)，傳統(tǒng)方式下數(shù)據(jù)傳遞效率低、易出錯。PERA平臺通過工作流技術(shù)，將每一獨立研究封裝為自動化子流程，并進一步通過主工作流整合其間依賴，從而在保障數(shù)據(jù)一致性的同時提升協(xié)同效率。PERA智能化解決方案中的Smart Selection能力在此發(fā)揮著核心作用。它可被嵌入到各個仿真模塊中，用于快速構(gòu)建關(guān)鍵輸入輸出之間的近似關(guān)系模型。這極大加速了多參數(shù)掃描、敏感性分析和方案比選的過程，使工程師能夠迅速洞察設(shè)計空間，識別高性能設(shè)計區(qū)域，從而顯著減少對昂貴高保真仿真的調(diào)用次數(shù)，在協(xié)同環(huán)境中實現(xiàn)高效的知識傳遞和設(shè)計優(yōu)化。

單個研究的工作流程

平臺支持為每項獨立研究構(gòu)建專屬自動化工作流。以壓縮機CFD分析為例，其工作流如圖4所示，由“CFXPre session”模塊啟始，該模塊基于預(yù)置模板與輸入?yún)?shù)生成CFX預(yù)處理會話文件，繼而由“CFXPre”模塊執(zhí)行預(yù)處理，“CFXSolver”觸發(fā)求解，“CFXPost”完成后處理。下面分別進行介紹。?

圖 4. 單個研究工作流程

工作流程從“CFXPre session”模塊開始，該模塊基于包含更新邊界條件值的模板文件準備新的預(yù)處理會話。在編輯模式下（圖5），用戶可以打開該模塊并上傳包含 Ansys CFX Pre 數(shù)據(jù)的文本文件模板。該模塊會自動讀取所有表達式和函數(shù)。在運行模式下，該模塊將使用模塊輸入端口接收到的數(shù)據(jù)，基于模板（由用戶在編輯模式下上傳）生成一個包含 Ansys CFX Pre 數(shù)據(jù)的新輸入文件。

圖 5.“CFXPre 會話”塊

之后，“CFX Pre”塊啟動預(yù)處理會話并為求解器生成輸入文件，然后由“CFX Solver”塊觸發(fā)求解過程，并由“CFX Post”塊啟動后處理會話。

為了讀取和輸出結(jié)果，我們使用了“CSV 圖表”模塊。在編輯模式下（圖 6），用戶可以打開該模塊并上傳從 Ansys CFX Post 獲取的 CSV 文件模板。該模塊會自動生成與 CSV 文件中的數(shù)據(jù)對應(yīng)的模塊輸出端口列表。

在運行模式下，該塊從研究期間生成的 CSV 文件中讀取數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)寫入該塊的輸出端口。

圖 6.“CSV 圖表”塊

通過使用特殊模塊（圖7），工作流程的構(gòu)建變得更加便捷。這些模塊與工程應(yīng)用程序（例如Ansys CFX）實現(xiàn)了無縫連接。這些模塊可以開發(fā)用于任何支持批處理執(zhí)行的軟件。

圖 7. 工作流程中使用的塊列表

負責噴氣發(fā)動機特定部件的每個團隊都可以組裝這樣的工作流程。在每個工作流程的關(guān)鍵節(jié)點，PERA的智能化解決方案提供了內(nèi)置的Smart Selection功能。例如，在CFD后處理環(huán)節(jié)，它可以自動分析大量仿真數(shù)據(jù)點，快速構(gòu)建出反映氣動性能與幾何/工況參數(shù)之間映射關(guān)系的高精度代理模型。這使設(shè)計工程師無需等待耗時的高保真仿真，就能實時預(yù)測新設(shè)計方案的性能，大幅壓縮了設(shè)計迭代周期。

主工作流集成與多仿真聯(lián)動

在整機仿真中，常需根據(jù)上游仿真結(jié)果動態(tài)設(shè)定下游仿真的邊界條件。PERA平臺支持通過主工作流整合這些獨立子工作流。其中，“工作流程引用”塊可關(guān)聯(lián)至如“壓縮機”研究等現(xiàn)有工作流的最新版本，使得各團隊可并行更新維護所屬模塊，而主工作流保持同步更新，極大提升了復(fù)雜項目管理的靈活性與可維護性。具體包括以下內(nèi)容。

在對噴氣發(fā)動機進行整體研究的過程中，需要根據(jù)不同模擬的結(jié)果來設(shè)置特定模擬輸入的邊界條件。因此，考慮的數(shù)據(jù)傳輸如圖 8 所示。

圖 8. 噴氣發(fā)動機研究期間的數(shù)據(jù)傳輸

相應(yīng)的主工作流程可以在 PERA智能化云原生平臺中組裝（圖 9）。工作流程中使用一種特殊類型的塊 - ?工作流程引用? 。它創(chuàng)建對現(xiàn)有工作流程最新版本的引用，例如，“壓縮機”引用圖 4 中的工作流程。這種類型的塊使不同部門和負責維護主工作流程的人員能夠同時工作，并使流程保持最新狀態(tài)。

圖 9. 噴氣發(fā)動機研究的掌握工作流程

在主工作流層面，Smart Selection的價值進一步提升。通過集成來自各學科（氣動、結(jié)構(gòu)、熱）的代理模型，模擬整個發(fā)動機系統(tǒng)在不同工況下的性能表現(xiàn)，并在執(zhí)行多學科優(yōu)化（MDO）、尋找全局最優(yōu)解，或進行海量的可靠性分析和穩(wěn)健性設(shè)計過程中高效選擇最優(yōu)算法。這種基于智能代理模型的智能優(yōu)化，是連接各個高保真學科仿真、實現(xiàn)高效數(shù)字孿生的核心紐帶。

結(jié)論

在所述方法中，數(shù)字原型是一個主工作流，它引用由不同企業(yè)團隊創(chuàng)建和維護的單個研究工作流。引用單個研究工作流使企業(yè)能夠靈活地組成完整的工作流，同時提供獨立編輯和運行單個研究工作流的能力，以及通過從多個工作流中引用某個工作流來重用該工作流的能力。

以多個相互關(guān)聯(lián)的工作流程形式實施項目，可以確保知識、專業(yè)知識、實踐和設(shè)計方法的保存，并重復(fù)利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)和計算實驗。每個單獨的工作流程都可以由獨立的專家團隊創(chuàng)建和維護，而所有工作流程共同構(gòu)成一個完整的多學科研究。貫穿始終的Smart Selection智能建模和優(yōu)化策略，確保了知識和數(shù)據(jù)的高效復(fù)用與增值。它將專家經(jīng)驗與仿真數(shù)據(jù)相結(jié)合，轉(zhuǎn)化為可隨時調(diào)用、自動演化的智能模型資產(chǎn)，成為企業(yè)核心知識庫的重要組成部分。

PERA平臺所能實現(xiàn)的數(shù)字原型是一個由主工作流統(tǒng)籌、引用多個獨立研究工作流所構(gòu)成的協(xié)同仿真體系。該架構(gòu)既保障了各團隊可獨立開發(fā)、運行與復(fù)用專屬工作流，又通過主工作流集成為統(tǒng)一的多學科數(shù)字原型。它不僅有效保存和重用企業(yè)知識資產(chǎn)與計算實踐，更可以提升了復(fù)雜工程研發(fā)的效率與準確性。其內(nèi)置的智能化解決方案通過Smart Selection等技術(shù)，將傳統(tǒng)依賴經(jīng)驗的試錯過程轉(zhuǎn)變?yōu)橛蓴?shù)據(jù)與算法驅(qū)動的精準探索，為研發(fā)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了核心動力。

在PERA智能化原生平臺中自動構(gòu)建壓縮機性能圖

應(yīng)用背景

壓縮機性能圖，也稱為壓縮機特性圖或簡稱壓縮機圖，是表征壓縮機在不同工況下性能的關(guān)鍵工具。它通常以二維圖形表示，橫軸表示質(zhì)量流量，縱軸表示壓力比（壓縮機出口壓力與入口壓力之比）。

圖 10. 壓縮機性能圖示例

壓縮機性能圖顯示了壓縮機在其運行范圍內(nèi)的效率、壓力比和喘振極限。效率以等高線表示，線條越靠近，效率越高。壓力比通常以一系列曲線（分支）表示，每條曲線對應(yīng)不同的轉(zhuǎn)速（如圖10所示）。

當各級組成燃氣輪機時，可能的運行條件范圍取決于燃氣輪機整體的平衡狀態(tài)。平衡點也可以繪制在壓縮機圖上，形成運行線。有時可能需要計算所選分支與運行線的交點。

喘振極限是指壓縮機無法維持穩(wěn)定流量并開始喘振或失速的點。它在壓縮機曲線圖上顯示為一條線，代表壓縮機運行范圍的上限。喘振點只能大致確定，因此，根據(jù)所需的公差，在構(gòu)建曲線圖后可能需要進一步細化。

壓縮機圖是壓縮機設(shè)計師和工程師的重要工具，因為它可以幫助他們分析和優(yōu)化壓縮機在不同運行條件下的性能。

構(gòu)建壓縮機曲線圖的一種方法是運行一系列 CFD 模擬。在這種情況下，曲線圖中的每個點都對應(yīng)一次模擬，并通過對邊界條件的多個值進行手動迭代來確保喘振線的高質(zhì)量。顯然，這種方法需要模擬工程師進行大量的手動工作。此外，在設(shè)計階段，多個參數(shù)可能會發(fā)生變化：葉片的幾何形狀、控制程序（葉片方向與轉(zhuǎn)速之間的依賴關(guān)系）、CFD 模擬模型等。因此，隨著設(shè)計參數(shù)的變化，可能需要多次重建曲線圖。

接下來將介紹如何使用 PERA智能化云原生平臺自動構(gòu)建壓縮機曲線圖，并介紹該方法的優(yōu)勢。文中所使用的 CAD 和 CAE 軟件僅為示例，其他任何適合此類任務(wù)的軟件均可替代。

壓縮機性能圖構(gòu)建過程

傳統(tǒng)的壓縮機圖構(gòu)建流程如圖11所示，涵蓋從CAD幾何建模、網(wǎng)格生成、CFD仿真到結(jié)果提取與喘振邊界辨識等步驟，全程需人工介入數(shù)據(jù)傳遞與迭代控制。

圖11 壓縮機圖構(gòu)建過程

建造過程首先在 CAD 軟件中構(gòu)建各級葉片的幾何模型。然后，將這些模型導(dǎo)入到現(xiàn)有的網(wǎng)格生成器項目中，以創(chuàng)建新的網(wǎng)格。由于葉片方向角取決于分支的轉(zhuǎn)速，因此每個新分支都會重復(fù)此過程。

之后，使用新生成的網(wǎng)格進行一系列 CFD 模擬。每個分支都是通過遞增邊界條件的值來構(gòu)建的，直到解變得數(shù)值不穩(wěn)定（即達到喘振極限）。完成此循環(huán)后，可以進一步細化喘振邊界或計算與工作線的交點。

施工過程需要在多個應(yīng)用程序之間手動傳輸數(shù)據(jù)。因此，該過程需要仿真工程師的持續(xù)關(guān)注。無法簡單地運行模擬然后在完成后獲取結(jié)果。

PERA智能化云原生平臺中的流程自動化

PERA智能化云原生平臺可將上述流程封裝為自動化工作流（圖12），其由“主驅(qū)動器”控制整體迭代，“單分支”塊計算指定轉(zhuǎn)速下性能曲線，“單點”塊計算與運行線交點。以下分別進行介紹。

圖 12. 性能圖構(gòu)建工作流程

工作流程由三個主要部分組成：

? “主驅(qū)動器”塊控制分支和交叉口的計算周期。

? 復(fù)合塊“單分支”計算壓縮機圖的一個分支（用于單一轉(zhuǎn)速）。

? 復(fù)合塊“單點”計算操作線與壓縮機圖的一個分支的交點。

“單分支”塊的嵌套結(jié)構(gòu)如圖13所示。

圖 13.“單分支”塊的結(jié)構(gòu)

圖 13 中的“文件解析”塊讀取控制程序和每個階段的葉片數(shù)量信息，之后“geomTurbo 生成器”塊運行一個循環(huán)，根據(jù) NX 中葉片輪廓的文本文件為網(wǎng)格生成器創(chuàng)建輸入文件。

“cgns generator” 模塊負責在 Numeca 中生成壓縮機流動部分的網(wǎng)格?！癈ondition” 模塊檢查是否需要計算分支，如果是，則觸發(fā)“Exit”模塊的執(zhí)行以退出迭代，或者啟動包含喘振線細化的分支構(gòu)建循環(huán)。

“單點”塊的嵌套結(jié)構(gòu)如圖14所示。

圖14.“單點”塊結(jié)構(gòu)

圖 14 中的“文件管理”塊在給定點復(fù)制用于 Ansys CFX 研究的文件，搜索所需的初始近似文件，然后“CFX Pre 1”和“CCL 修改”塊讀取有關(guān) Ansys CFX 模板項目結(jié)構(gòu)的信息，并使用新的邊界條件和旋轉(zhuǎn)速度對其進行更新。

“CFX Pre 2”模塊會為求解器生成一個包含更新后的網(wǎng)格、邊界條件和轉(zhuǎn)速的輸入文件。“CFX Solver”模塊會觸發(fā)模擬。如果運行成功，則“CFX Mondata”和“Parse CSV”模塊會將找到的值添加到分支中。如果遇到數(shù)值不穩(wěn)定性，“Return NaN”模塊會發(fā)送已達到喘振線的消息。

通過使用特殊模塊（圖15），工作流程的構(gòu)建變得更加便捷。這些模塊與工程應(yīng)用程序（NX、Numeca、Ansys CFX）實現(xiàn)了無縫連接。此類模塊可以開發(fā)用于任何類型的軟件，并支持批量執(zhí)行。

圖 15. 工作流程中使用的塊列表

在工作流程開始時，所有構(gòu)建性能圖所需的文件都必須按照預(yù)先約定的規(guī)則放置在資源管理器面板的“Files”文件夾中。工作流程成功完成后，所有生成的文件都可以在同一個資源管理器面板上找到（如圖16所示）。

圖 16. 工作流文件管理

在此全自動化流程中，PERA的智能化解決方案發(fā)揮著“智能引擎”的作用。傳統(tǒng)的“運行－后處理－判斷”循環(huán)通過Smart Selection技術(shù)得到增強。例如，在構(gòu)建單個轉(zhuǎn)速的性能分支時，平臺可以利用已計算的CFD點，通過Smart Selection智能算法實時構(gòu)建該轉(zhuǎn)速下性能參數(shù)的代理模型。此模型能智能預(yù)測未計算工況點的性能，并指導(dǎo)下一次最有效率的CFD計算點選擇，從而用更少的仿真次數(shù)快速、精確地定位喘振邊界，極大減少了構(gòu)建整張性能圖所需的總仿真量和時間。

結(jié)論

PERA智能化云原生平臺的主要優(yōu)勢在于提升效率并節(jié)省時間。這通過自動化重復(fù)的手動操作實現(xiàn)，例如構(gòu)建幾何模型、生成網(wǎng)格、結(jié)果后處理以及不同軟件之間的數(shù)據(jù)交換。這種方法可應(yīng)用于各種可標準化且需要大量重復(fù)使用的任務(wù)。其集成的Smart Selection的智能代理建模能力，將自動化從“流程自動化”提升到了“決策智能化”的新高度，是應(yīng)對設(shè)計空間探索、不確定性分析和多目標優(yōu)化等復(fù)雜任務(wù)的強大工具。

通過開發(fā)特殊的用戶界面 (UI）可以實現(xiàn)更高級別的自動化。UI 示例如圖 17 所示。借助這樣的 UI，工作流程可以用作AppsHub（PERA智能化云原生平臺中的應(yīng)用程序?qū)Ｓ脦欤┲械?Web 應(yīng)用程序。這種方法簡化了提供輸入數(shù)據(jù)和配置構(gòu)建性能圖任務(wù)的過程，使不熟悉案例的普通用戶也能開展研究，而用戶只需準備輸入數(shù)據(jù)即可。

圖 17. PERA智能化云原生平臺中具有自定義用戶界面的 Web 應(yīng)用示例

客戶價值

安世亞太的PERA智能化云原生平臺，以數(shù)字孿生和協(xié)同仿真為核心，為高端裝備制造企業(yè)提供了一套體系化、自動化和智能化的研發(fā)解決方案。平臺通過將傳統(tǒng)CAE技術(shù)與云原生架構(gòu)、自動化工作流和跨學科協(xié)同深度融合，切實解決了企業(yè)在復(fù)雜產(chǎn)品研發(fā)中面臨的多團隊協(xié)作效率低、數(shù)據(jù)傳遞一致性差、知識復(fù)用困難等核心痛點。平臺所具有的Smart Selection等智能化能力，確保了研發(fā)過程不僅“自動化”更能“智能化”，將專家知識沉淀為可復(fù)用的模型資產(chǎn)，降低對特定個體經(jīng)驗的依賴，提升整體研發(fā)體系的韌性和成熟度。

例如，在本文提到的航空航天領(lǐng)域針對噴氣發(fā)動機的研發(fā)中，平臺實現(xiàn)了多學科仿真流程的標準化封裝和自動連接，使氣動、結(jié)構(gòu)、熱管理等不同團隊能夠在統(tǒng)一環(huán)境中并行開展仿真工作，并通過主工作流自動集成數(shù)據(jù)依賴，大幅減少了人工干預(yù)和迭代周期，保證了數(shù)據(jù)傳遞的準確性與一致性。同時，平臺支持以低代碼方式將專業(yè)仿真流程轉(zhuǎn)化為可復(fù)用的自動化任務(wù)模塊，顯著降低了重復(fù)性操作的人力成本，使專家經(jīng)驗得以沉淀和重用。在壓縮機性能圖自動生成等典型應(yīng)用中，平臺實現(xiàn)了從幾何生成、網(wǎng)格劃分、CFD求解到后處理的全流程自動化，不僅將原本耗時數(shù)周的手工操作壓縮至數(shù)小時，更通過標準化流程避免了人為差錯，提高了仿真結(jié)果的可靠性與可比性。

最終，PERA平臺幫助企業(yè)構(gòu)建起可繼承、可演化、支持多學科優(yōu)化的數(shù)字原型系統(tǒng)，為未來實現(xiàn)高保真數(shù)字孿生奠定了堅實基礎(chǔ)，從而可以推動企業(yè)研發(fā)模式從傳統(tǒng)單點仿真向智能化、協(xié)同化和全生命周期管理的全面轉(zhuǎn)型。