Продвинутое симуляционное ПО улучшает дизайн продукта и производственную эффективность

Борясь со сложными задачами — сложностью продукта, облегчением, передовыми материалами и новыми производственными методами, — инженеры производства всё чаще используют высокоточные симуляции для визуализации решений. Новейшее симуляционное ПО даёт подсказки для улучшения дизайна и производительности с высокоуровневыми CAE-пакетами и NC-симуляцией, помогая определить не только лучшие дизайны, но и самые эффективные способы их достижения.

Новые производственные процессы вроде аддитивного производства (AM) создают другие проблемы, и симуляция может заранее определить лучшие решения. Многие пакеты симуляции теперь предлагают AM-специфичные симуляции, помогающие прояснить процессы слоёного построения, а также визуализировать, как сделать традиционные субтрактивные процессы более эффективными.

Решение проблемы сложности

В дискретном производстве инженеры разработки сталкиваются с огромными вызовами: от авто до авиа, огромных кораблей и тяжёлой техники — миллионы строк кода программируют системы с электроникой для IIoT.

«Крупные тренды — растущая сложность продуктов», — сказал Рави Шанкар, директор по глобальному маркетингу симуляционных продуктов Siemens PLM Software (Плано, Техас), отмечая растущий уровень электроники в механических компонентах. «Драйверами — цифровой двойник и моделирование на основе моделей».

Автономные авто и дроны — последние примеры сложных систем, требующих симуляционного ПО, сказал Шанкар. «Также фокус на топливной эффективности и эмиссиях авто, с ростом облегчения и генеративного дизайна», — добавил он.

Siemens недавно представила решение для беспилотных авто, включающее Simcenter с новой сенсорной технологией. На US Innovation Day в марте в Чикаго компания показала систему, использующую виртуальные сенсорные изображения Tass PreScan с платформой Mentor DRS360, автоматизирующей разработку алгоритмов для сенсорного фьюжена и обработки.

«Первый тренд: физико-основанные модели мира и сенсоры могут быть созданы», — сказал Мартейн Тайдеман, директор по продуктам Tass International (Стинховенвег, Нидерланды), приобретённой Siemens в прошлом году. «Эти модели генерируют высокоточную искусственную сенсорную информацию, как если бы она пришла от реальных камер, радаров и лидаров. Подавая эти данные в бортовой обработки, вроде DRS360, можно оценивать железо/софт без проезда ни мили».

Другой ключ — обеспечение работы симуляции автономного вождения на высокопроизводительных кластерах (HPC), сказал Тайдеман.

«Эти кластеры могут запускать много симуляций параллельно, ускоряя виртуальную оценку/валидацию. Хотите проехать миллион виртуальных миль за выходные».

«Симуляторы автономного вождения должны подключаться к широкому спектру других модулей — импортеры карт для генерации виртуальных дорожных сетей, инструменты динамики транспорта для корректного отклика на управляющие воздействия», — объяснил он. «Интерфейсы между симуляционными инструментами всё более стандартизируются», например, FMI/FMU (функциональный мок-ап интерфейс/юнит), добавил Тайдеман.

Разрушительная симуляция

Несколько ключевых технологий влияют на то, как симуляция применяется в производстве. «Пока множество технических разработок продолжают эволюционировать и улучшаться, горсть из них имеет потенциал фундаментально изменить, где, как и кем используются возможности симуляции», — сказал Сет А. Хиндман, старший менеджер по стратегии продукта в производстве, строительстве и производстве Autodesk Inc. (Сан-Рафаэль, Калифорния).

«Закон Мура продолжает выполняться дольше, чем большинство вообразили. С непрерывным ростом вычислительной мощи невероятно мощное железо доступно по очень низкой цене. В сочетании с развитием обширных волоконно-оптических сетей компании могут подключаться к внешним вычислительным ресурсам, превышающим скорости собственных интрасетей», — сказал Хиндман. «Всплывающая мощность, эластичные вычисления и конфигурируемые HPC позволяют компаниям фундаментально менять способ инженерии и производства, запуская достаточно анализов для истинного понимания того, как продукт будет выполняться в многочисленных приложениях и средах».

Производители также уходят от mesh-зависимого анализа, сказал Хиндман.

«Всепроникающая природа 3D-данных дизайна продолжает давить на спрос симуляционных инструментов, не зависящих от сетки и пользующихся ассоциативностью с нативными данными дизайна. Это не только повышает продуктивность общего workflow, но расширяет аудиторию, bénéfiting от симуляции. Естественное давление вниз — создавать решения более робастные, интуитивные и отходящие от традиционных требований CAE. Долгосрочный потенциал — упрощённое взаимодействие с решениями и автоматизация трудоёмких задач».

Долгое время перспектива CAE — приносить симуляцию «вверх по потоку» — теперь заменяется идеей целевого анализа, добавил Хиндман. «Пока upfront симуляция мощна, она всё ещё опирается на традиционную конвенцию тестирования того, что спроектировано, против исследования дизайнов, удовлетворяющих заданные цели». Autodesk вводит генеративный дизайн на инженерный рынок, только что доступный в Fusion 360 Ultimate.

«Наша технология генеративного дизайна позволяет создавать целево-вдохновлённые дизайны системой, облегчая массовое исследование дизайн-пространства, позволяя инсайт-ориентированные компромиссы», — сказал Хиндман. «Главная задача инженеров исторически — создать работающий дизайн. С генеративным дизайном каждый результат успешно удовлетворяет базовое требование, значит, принятие решений и компромиссы поднимаются до уровня ключевых бизнес-инициатив».

Симуляция аддитивных процессов

Аддитивные разработки продолжают взволнованно возбуждать индустрию, и многие разработчики симуляции недавно выпустили новые или улучшенные AM-специфичные версии.

Например, 19 апреля Ansys Inc. (Кейнонсбург, Пенсильвания) выпустила новые Additive Print и Additive Suite для симуляции металлических AM-процессов. Решения позволяют печатать лёгкие сложные металлические детали и анализировать микроструктурные свойства и поведение. Ansys говорит, это снизит затраты AM за счёт ограничения дизайн-ограничений, уменьшения отходов и сокращения времени печати.

Полный аддитивный симуляционный workflow Ansys позволяет клиентам виртуально тестировать дизайны до печати детали. Софт включает симуляцию до печати, позволяя инженерам проектировать, тестировать и валидировать производительность детали на стадии дизайна и сильно снижая высокую стоимость физических проб и ошибок.

AM — гейм-чейнджер для производства, сказал Брент Стаккер, директор по AM Ansys. «Медицинские устройства могут производиться с пациенто-специфичными геометриями. Склады запчастей для многих компонентов станут прошлым, так как заменяющие детали могут производиться по заказу», — отметил Стаккер. «Продукты, работающие в экстремальных средах, как нефть и газ, могут производиться с новыми более долговечными гибридными материалами. Геометрическая сложность AM означает, что дюжины компонентов могут быть интегрированы в один — более лёгкий и высшей производительности».

Стаккер отметил, что в AM дизайнеры и операторы станков, обычно не пользовавшиеся инженерной симуляцией, теперь должны понимать сложный процесс печати.

«Видим, что операторы хотят больше, чем просто догадки при предсказании успешной печати детали», — сказал он. «Им нужно быстро понять, как конкретная настройка станка приведёт к деформации детали до и после снятия с опор, и может ли чрезмерная деформация вызвать удар лопастным механизмом порошка [blade crash]. Ситуация похожа с дизайнерами, делающими Design for AM [DfAM]. Они хотят знать, напечатается ли их деталь успешно, и если да — каковы будут свойства компонента».

«Симуляция даёт силу понимания аддитивного процесса в руки дизайнеров и операторов», — добавил он. «Поэтому мы разработали Ansys Additive Print как автономный инструмент предсказания процесса печати — чтобы не-инженер мог пользоваться инструментом за пару дней».

Пока симуляционное ПО успешно использовалось для обеспечения, что спроектированная структура выстоит в полевых условиях, оно постоянно вызывается сложными нагрузками, материалами и физикой, отметил Субхам Сетт, директор по стратегическим инициативам Simulia, Dassault Systèmes (Париж). «Симуляционное ПО теперь трендует к мультифизическим и мультимасштабным решениям, дающим предсказания для каждого аспекта для ускорения роста индустрии. Например, в автопроме симуляция решает мультифизические проблемы: мультибодийная динамика, шум и вибрация, крэшвортинес, неустановившийся поток, а также мультимасштабные: дизайн материалов, масштабирование материалов вверх/вниз, подструктуры».

Добавление способности предсказывать форму, получаемую из AM-процесса, — одно из самых захватывающих новых направлений в производственной симуляции, сказал Сетт. «Учитывая путь сканирования, свойства материала, станка и лазера, мы можем точно предсказать деформацию детали из-за тепла и гравитации во время печати».

Симуляция аддитивного процесса позволяет строителям точнее предсказывать и контролировать процесс, предотвращая ошибки в слоёном построении.

Шанкар из Siemens сказал, симуляция в аддитивных процессах, добавленная с модулем NX Additive в прошлом году, позволяет производителям предсказывать производственные результаты.

«Когда создаёте слои, нужно знать многое: сколько времени остывает? Каковы пустоты [пустые пространства или карманы] в детали? Симуляция помогает адресовать пустоты и остаточные напряжения в продукте», — сказал он. Симуляция также помогает знать, как стандартизировать процессы и понять, как продукт будет выполняться.

Siemens сейчас работает над аддитивными процессами с фазовыми переходами и остыванием деталей. В некоторых случаях используется HPC из-за вычислительной интенсивности. «Вычисления часто могут быть парализованы. Если решаете большие модели — [HPC] привлекательно», — сказал Шанкар.

По аддитиву Autodesk продолжает расширять портфель, сказал Хиндман. «Новейшее дополнение к портфелю Netfabb — включение возможностей генеративного дизайна Autodesk. Как упоминал, генеративный дизайн позволяет создавать целево-вдохновлённые дизайны системой для массового исследования дизайн-пространства. Ключевой ингредиент — мы научили его быть aware аддитивного процесса, так что он генерирует результаты, оптимизированные для 3D-печати».

С мартовским релизом Netfabb Ultimate Autodesk представила интегрированные возможности процессной симуляции в дополнение к существующему автономному Netfabb Local Simulation. Хиндман сказал, что обе версии теперь включают: улучшенные предсказания эффектов вроде застрявшего порошка, горячих точек/обжига и нехватки плавления; дополнительную эмуляцию процесса вроде EDM удаления детали и влияния термообработки; улучшенную производительность в опциональном эластичном вычислительном сервисе; введение возможностей анализа процесса в Netfabb Ultimate; и упрощённую способность подменять симуляционно-компенсированные преформы деталей на оригинальную геометрию.

Autodesk также запустила поддержку процесса прямого энергетического наложения (DED) в партнерстве с Netfabb и PowerMill (PowerMill Ultimate) для использования экспертизы в мультиосевом робототехническом управлении.

«Это добавляет способность предсказывать потенциально исключительно большие деформации и отказы при высокоскоростном наложении», — сказал Хиндман. «Когда компании принимают металлическое аддитивное производство, есть общие опасности, с которыми нужно столкнуться и преодолеть». Он добавил, что частые вызовы при эксплуатации металлического порошково-сплавного принтера: деформация детали, варпейдж (деталь неприемлема, может повредить рекоутер); термически-индуцированные отказы/переломы (деталь ломается во время печати, может повредить рекоутер); отказы опор (столько напряжения, что ломается связь с билд-плейтом, деталь неприемлема, возможно столкновение рекоутера); и варьирующиеся свойства материалов (видимые дефекты или несоответствие ожиданиям).

Визуализация NC-процессов

Для NC-симуляции и верификации AM остаётся ключевой областью разработки для систем вроде Vericut NC simulation от CGTech (Ирвайне, Калифорния), недавно добавившей модуль Vericut Additive. «Аддитивное производство остаётся одним из самых горячих трендов, так что симуляционное ПО старается 따라잡вать», — сказал Джин Граната, менеджер по продукту Vericut CGTech.

«Использование симуляционного ПО, способного симулировать те же NC-коды, что будут управлять станками — лучший способ защитить ЧПУ-оборудование и создать качественную деталь с первого раза в цехе».

В композитах два последних тренда — фокус на графическом дисплее и точное представление заготовки, отметил Граната. «Хотя улучшение графики может казаться косметическим, есть реальные инженерные преимущества от точного предсказания и визуализации нетто-формы композитной детали. Производители начинают больше полагаться на софт для предсказания финальной формы и качества детали», — сказал он. «С высокорезолюционным дисплеем готовой заготовки инженеры могут начинать допрашивать наиболее волнующие фичи с большей точностью».

Симуляционное ПО даёт важные инструменты оценки и оптимизации процесса, повышающие продуктивность цеха, добавил он. «Новые выборы для создания «эффективных» траекторий появляются регулярно, но насколько хорошо они работают? Симуляционное ПО — управляемое пост-процессированными G-кодами — раскрывает «правду» в машиненных времени», — сказал Граната. «Это помогает NC-программистам и инженерам производства судить разные методы обработки для окончательного выбора самых эффективных».

Автоматизация, оптимизация обработки и гибкость станков — ключевые области, которые Spring Technologies (Кеймбридж, Массачусетс), разработчик NCSimul и Optitool, продвигает в разработке симуляционного ПО, сказал Силвер Произи, гендиректор Spring Technologies.

По мере роста спроса на автоматизированные процессы, NCSimul развивает больше автоматизации. «Из данных, присланных CAM-софтом в NCSimul, автоматически верифицируется, и результат симуляции доставляется как финальный отчёт программисту через email. Пользователям не нужно взаимодействовать с софтом; всё может работать на удалённом сервере».

Оптимизация ЧПУ с Optitool улучшена, сказал он. «Теперь предлагает два уровня оптимизации: один — снижение воздушных ходов, оптимизация всех входных и выходных движений без изменения подач в материале; второй — learning-mode оптимизация, регулирующая подачи резания материала на основе девяти параметров резания, вроде толщины стружки или потока стружки, без компромисса с оригинальными подачами и скоростями».

Гибкость станка — третий фокус разработки с опцией NCSimul 4CAM. «Дать производственной компании возможность сменить задание с одного станка на другое за несколько минут без перепрограммирования детали в CAM — это мы называем революцией», — сказал Произи. «Оно читает исходный G-код и автоматически переписывает новый код».