高科技行业为什么需要进行多物理场仿真？达索专家权威解答

在可穿戴设备、VR/AR、私有无线网络、5G乃至即将到来的6G等趋势的推动下，高科技行业正在迅猛发展并不断自我革新。制造商如果想要在这些趋势中保持领先地位与竞争力，就会面临巨大的挑战。我们对几位SIMULIA高科技行业专家进行了采访，与他们共同探讨了现代电子设计的挑战，以及采用一体化建模与仿真（MODSIM）的多物理场方法如何帮助行业领先的制造商应对这些挑战。

袖中乾坤的仿真难点——高科技行业面临的挑战

高科技行业的产品开发具有与生俱来的复杂性。小巧轻便的设备中需要实现日益多样化的功能与更强的性能。SIMULIA高科技行业流程总监Jonathan Oakley表示：“由于复杂性的增加，失败的风险也就更高。能够一次性地让首个原型成功工作变得至关重要。这比以往任何时候都更为关键，因为很多时候可能很难找出问题的根源所在，甚至难以解决问题。”

SIMULIA全球高科技行业流程专家Bryan Hurlbut指出：“从智能手表到虚拟现实（VR）和增强现实（AR）头显等可穿戴设备，正在给制造商带来特别大的压力，迫使他们寻找创新性的解决方案来最大限度地缩小尺寸和减轻重量。他以滑雪用智能手表为例指出，这款设备知道我在山上，它能分析出我的运动强度，并与每个缆车通信，告知我乘坐了多少次缆车，以及当天的垂直滑雪距离是多少。该款设备包含各类不同的天线：5G、蓝牙、GPS，它们与周遭环境交互为您提供所需的数据。将如此众多功能汇聚于一块手表上，还要确保它能够可靠地运行，这就是诸多挑战的根源所在。”

Bryan特别指出：“电池可能是设备中占用空间最大的单一组件，因此从物理尺寸和性能角度进行优化就极为必要。”

由于单个设备中包含非常多的组件，在不同的关键性能指标（KPI）之间找到最佳权衡取舍或将是一大难题。如果改善其中的一个子系统性能，这一变化很容易对另一个子系统产生负面影响，不同组件和子系统之间的相互作用也可能很难进行量化。而且，为了保持竞争力并加快产品的上市进程，迅速打造理想设计的压力便更加难以应对。

全球高科技行业流程专家David Johns补充道：“还有一项技术挑战就是设计能够处理超高速现代数据速率的组件。”

此外，复杂的设备需要复杂的全球供应链。地缘政治紧张局势和其它意外事件正在推高能源、运输和材料成本，这意味着制造商必须尽可能地降低成本。

什么是多物理场仿真？

仿真作为一种指导设计、优化性能、识别和解决问题的有效方法，在业界已经得到了广泛采用。通过仿真设备的虚拟孪生，工程师可以分析设计的性能，而无需承担与构建和测试物理原型相关的成本。

有许多不同类型的仿真涵盖了物理场的不同方面。其中包括：

结构仿真： 应力、应变、变形和断裂等结构方面。用例示例：确保设备能够承受跌落和冲击。

电磁仿真： 设备内部和周围的场和电流。用例示例：优化天线布局并减少干扰。

流体仿真： 空气或水等流体的行为，包括传热。用例示例：设计空气冷却系统。

振动声学仿真： 结构的振动行为和声音传播。用例示例：识别产生嗡嗡声的组件中的谐振现象。

许多场景都涉及到将不同的物理场领域耦合在一起：SIMULIA全球高科技行业高级专家Jingsong Wang举了另一个振动电容器的例子：“电容器以PCB的谐振频率振动，尽管它很安静，但您仍可以听到它的嗡嗡声。如果我们将谐振移动几赫兹，噪声就会停止。所以谐振频率对于消除噪声极为关键。要对此进行建模，我们必须仿真电容器的电磁和压电行为、PCB的谐振模式以及所辐射的声音。”

即便在专业学科之间没有直接联系，设计权衡取舍通常也涉及平衡多种不同类型分析的结果。David指出：“USB连接器是一个非常典型的示例，一个关键方面在于将连接器零部件插入时相互接触的引脚与簧片。它们涉及电磁设计方面的诸多考量，才能确保信号完整性，涵盖TDR、阻抗、S参数等。但也有插槽弹片的结构单元，这个力需要恰到好处，既能让簧片插入引脚，又能提供足够的夹持力。

如果您从结构角度更改某些东西，其可能会在电磁学层面产生非常大的影响，反之亦然。因此，在这种情况下，物理场不会进行耦合，但它们会独立地影响设计，并且也涉及到一些权衡取舍。”

通过虚拟认证加速监管审批

Jonathan解释道：“任何辐射设备都必须符合全球多个地区的法规要求，这一合规性必须在产品销售前通过认证来证明。”获得认证的传统方式涉及向监管机构提供来自原型的测量数据。然而，对于复杂的设备而言，测试方案可能既耗时又成本高昂，5G手机中常见的波束成形系统可能需要在数百或数千种不同的场景中进行测试，以确保在任何情况下都不会超过干扰和比吸收率（SAR）的限制。

Jonathan补充道：“监管机构现如今对仿真结果进行虚拟认证的接受度日益提升，这一方法有望取代实体测试的测量结果。为了获得受认证的真实结果，用户需要使用所有天线来仿真整个设备。”

MODSIM，在设计的任何阶段都能获得结果

一体化建模与仿真（MODSIM）是一个将建模和仿真结合在一个共享数据模型上的概念。借助MODSIM方法，设计人员甚至在设计概念阶段就能获得仿真数据，从而在开发的最早期阶段就能对数据进行分析。

Jonathan解释道：“MODSIM可助力您从构思和需求一直到完整的虚拟原型阶段实现全流程支持。当然，它还能帮助用户开展互联物理场仿真，因为物理场仿真可采用同一数据集和相同的CAD几何图形开展工作。用户可以同时处理所有的物理场问题，确保达到最佳的权衡取舍。”

SIMULIA产品可以集成到3DEXPERIENCE平台上的MODSIM工作流程中。可为整个团队提供“统一真实数据源”。David阐述道：“这方面的一大挑战在于开发流程本身的低效率。如果企业在传统上使用非常手动化的流程，经常通过电子邮件传送文件，每位分析师可能会针对自己的用途开发不同的分析版本。这很快就会失控，尤其是在多次设计迭代的情况下，经常会对团队使用的模型版本产生混淆。”将所有模型和仿真数据都保存在同一位置，便可以确保所有人都使用相同的文件进行工作，并且模型的更新也可以自动传播到所有团队。此外，还可确保可追溯性，数字线程可提供模型文件和仿真数据之间的强大链接。

当前的一些全球化开发团队涉及到复杂的供应链，涵盖多家上下游企业，这样的团队也可以通过MODSIM无缝开展协作。可以限制对数据的访问以保护机密性和商业秘密，加密模型可在不泄露敏感几何图形信息的情况下用于共享集成分析的数据。

结语

要在快速发展的高科技行业中保持竞争力，制造商需要在降低开发成本和风险的同时更快地将创新性的产品推向市场。一体化的建模与仿真（MODSIM）通过在设计的最早期阶段为设计人员和工程师提供所需的数据来加速开发，帮助他们做出明智的决策。多物理场仿真可用于对涵盖多个物理学科的复杂系统行为进行建模，帮助工程师在相互冲突的设计需求之间找到最佳的权衡取舍。

通过在设计流程中实施MODSIM，制造商还可以优化设计流程，确保整个团队使用最新的文件开展工作，并自动传播对设计做出的任何更改。相关文件可以与合作伙伴进行共享，同时保持机密性并保护知识产权的敏感性。模型几何结构与仿真数据之间的可追溯性能够支持虚拟认证，可减少对物理测试的需求，提供更快、更低成本的监管合规路线。

了解有关SIMULIA仿真设计解决方案的更多信息，欢迎联系我们：400-100-9861

川观智库资讯生成式AI为高科技企业带来转型六大机遇

来源：【四川日报-川观新闻】

川观智库研究员 李媛莉 实习生 陈虹蒙 邱晴

近日，咨询公司埃森哲发布《生成式人工智能蕴育高科技行业机遇》的报告（以下简称《报告》），为生成式人工智能助力高科技行业转型，梳理出六大机遇。

高科技行业指的是以最新科学技术为基础，涉及研发、生产和销售高技术产品的行业。埃森哲在近期研究中发现，73%的高科技企业高管有意愿探索ChatGPT等应用程序在自然语言处理、文本生成和客户服务自动化等任务中的潜在使用。《报告》提出，高科技企业应用生成式人工智能实现由内而外的转型变革，有六大机遇领域。

第一，生成式AI可用于财务领域的场景建模，提高高科技企业应对财务风险的能力。场景建模是一种通过构建不同业务场景来评估潜在风险的方法。在财务领域，场景建模可以帮助企业预测市场变化对财务的影响。而运用生成式AI来场景建模，能够更大限度缩短生成报告的时间，使企业能够快速调整财务安排，以响应市场变化。

第二，在原材料采购方面，生成式AI能更好地为采购决策服务。生成式AI可以基于数据分析生成针对原材料供应商的调查报告，并充分考虑相关的风险，直接为采购决策提供准确的建议。在这种情况下，决策的效率得到了进一步提高。

第三，生成式AI还可以参与到产品质检环节，弥合人工质检的缺陷。目视检查常常是高科技企业用于初步评估产品状态的检查方法，但它存在一些明显的局限，比如目视检查的效率不高，并且目视检查依赖于检测人员的经验与主观判断，容易导致检测结果不稳定。而生成式AI可以辅助目视检查，快速处理大量检测数据，减少因人为疲惫或疏忽造成的错误，进一步提高检查的效率和准确性。

第四，生成式AI有利于高科技企业制定针对性的销售策略。生成式AI不仅能为企业提供根据客户行为偏好生成的定制化销售建议，帮助销售人员完成追加销售和交差销售的任务，并且还能通过分析客户数据自动创建营销内容，使个性化销售更上一个台阶。

第五，生成式AI可以通过富有感染力的阐述，为下游企业提供深刻指导。针对相关行业信息，生成式AI能够处理大量资料，生成专业的行业指导，并根据企业的要求，用具体案例对指导进行说明，为专业术语赋予生动的解释，使指导兼有专业的内容和易于接受的形式。

第六，生成式AI能为现场技术人员提供快速入门和减少错误的方法。生成式AI根据技术人员的具体情况提供辅助型技术知识，生成解决复杂技术问题的建议，在更大程度上降低了企业技术培训的成本，并有效提高了技术人员现场工作的表现。

本文来自【四川日报-川观新闻】，仅代表作者观点。全国党媒信息公共平台提供信息发布传播服务。

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