汽車數字化仿真自動化應用綜述

王煒杰 馮大龍 曹正林 張金

（1.中國第一汽車股份有限公司 研發總院，長春130013；2.汽車振動噪聲與安全控制綜合技術國家重點實驗室，長春130013）

主題詞：CAE 數字化 仿真工具 仿真流程 自動化 智能化

1 前言

CAE 技術經過多年的積累和發展，在汽車、航空、船舶、軌道交通等行業中得到廣泛應用，提升了產品開發效率，節約試驗成本，是產品開發和分析中必不可少的工具。

在汽車開發過程中，需要對很多結構、系統進行多輪次的CAE 仿真分析。傳統CAE 分析方法有很多局限。首先，傳統方法存在大量的重復工作，分析周期長，要求工程師有足夠的力學知識和分析經驗。其次，每當模型做出調整時，都需工程師重新進行所有的分析步驟，過程繁瑣且容易出錯。另外，分析流程因人而異，沒有統一的規范，通常不同分析人員得到的分析結果有所差異。現今汽車市場競爭日趨激烈，縮短產品開發周期，是企業提升競爭力的重要方式之一。這種傳統CAE 分析方式已經不能滿足企業產品開發需求，如何規范CAE分析流程，提高自動化程度，避免工程師重復勞動，提高CAE 分析效率是企業需要解決的重要問題。

對汽車研發中CAE 仿真工作進行數字化開發，可以大大提高CAE 仿真效率，降低研發成本，縮短產品研發周期。目前業內對CAE 仿真數字化開發可以分為3個階段。

(1)CAE仿真工具自動化開發；

(2)CAE仿真流程自動化開發；

(3)CAE仿真智能化開發。

2 CAE仿真工具自動化開發

CAE 仿真工具自動化開發是CAE 仿真數字化開發的基礎，針對CAE 仿真分析流程中操作繁瑣、耗時耗力的某個或某幾個點，通過軟件開發或二次開發的方式，實現自動化執行，代替人工操作。這種方法雖然自動化程度有限，但已經能解決很多仿真工作的痛點，對提高CAE仿真效率，減輕CAE工程師負荷，對縮短研發周期具有重要意義。

東風本田汽車有限公司基于Cruise 仿真軟件采用C＃與數據庫結合的編程方法，建立動力經濟性仿真自動化平臺[1]，在整車概念設計階段快速、準確、有效地預測整車動力性和經濟性。

廈門金龍旅行車有限公司利用Tcl/Tk 語言二次開發基于HyperMesh 前處理軟件的自動化工具[2]，能夠極大地提升客車CAE 前處理效率，減少工作中的人為錯誤。

湖北汽車工業學院應用Tcl/Tk 程序設計技術，基于HyperWorks 軟件對客車側翻仿真前處理進行自動化設計[3]。主要開發了客車模型的自動網格劃分、自動裝配的功能。利用設計的功能模塊（如圖1），對某純電動客車進行了側翻仿真分析的前處理，并在Ls-Dyna軟件中完成了仿真分析求解，建模效率提升效果如圖2所示。

圖1 客車及輪胎部件有限元模型[3]

奇瑞汽車股份有限公司發明了一種用于CAE 仿真的整車自動化建模方法[4]。

比亞迪汽車工業有限公司基于Hypermesh軟件二次開發，編寫客車側翻分析的自動化程序[5]，達到快速建模效果，縮短了仿真分析周期。

圖2 前處理建模效率提升[3]

重慶理工大學以某項目中某一款座椅為例，運用TCL 語言，對汽車座椅安全帶固定點強度分析的前、后處理進行二次開發[6]。實際應用表明:基于二次開發程序不僅提高了工作的效率和仿真的規范性，也減少了工作中由人為疏忽和遺漏產生的不當操作。

廣州工業大學設計一種基于ADAMS 的虛擬試驗場自動化仿真系統[7]。通過分析虛擬試驗場的應用難點，實現批量化、自動化和可視化的處理，多路況仿真效率顯著提升。

Benaouali 等開發了一種用于CAD/CAE 集成的自動化程序[8]，該程序用于飛機機翼結構的參數設計和結構分析。程序基于軟件二次開發以及模型數據交換，通過預先引入的參數來控制幾何和數值模型，可自動生成各種可能的設計案例。

Feng Qingqing 等開發了一種自動化方法[9]，用于為CAE 仿真生成簡化和理想化的幾何模型，該方法包括混合模型簡化標準、基于特征的模型簡化和基于仿真驅動的幾何修改。

中國第一汽車集團有限公司研發總院基于Hyperworks、Oasys 等軟件二次開發，建立了CAE 自動化仿真系統。圍繞整車安全、車身底盤耐久等性能開發仿真自動化工具，完成功能模塊113 個，建立6 大CAE 仿真自動化平臺，整體仿真效率提升41.9%，如表1 所示。以車身料厚靈敏度CAE 分析建模自動化為例，分析周期由原來的36 h 縮短至3 min，極大地縮短了分析時間。

表1 CAE自動化仿真系統各專業效率提升

3 CAE仿真流程自動化開發

CAE 仿真流程自動化開發是在CAE 仿真工具自動化開發的基礎上，以軟件開發或二次開發的方式打通CAE 仿真分析流程各個環節，做到前處理、求解到后處理、評價報告整個有限元分析流程的全自動化，目前在業內已經有越來越多的開發和應用案例。

泛亞汽車技術中心有限公司采用B/S架構設計開發了整車進排氣系統仿真自動化分析平臺[10]。該平臺基礎架構如圖3 所示，可以通過網頁界面與服務器進行信息交互，實現虛擬仿真全過程的自動化，包括前后處理、數據存儲，報告生成和對比等。平臺全自動仿真和手動仿真的計算結果完全一致，且能節約55%的人力資源。

圖3 進排氣系統仿真自動化分析平臺基本框架[10]

北京汽車股份有限公司、吉林大學建立了汽車底盤件結構耐久分析流程自動化系統[11]。解決了分析中存在的效率低、一致性差的問題，如表2、3，載荷分解效率提高了91%，有限元分析效率提高47%，大幅縮短工作周期，規范了分析流程，實現了分析結果的一致性。

表2 載荷分解自動化系統效果[12]

表3 有限元分析自動化系統效果[12]

華南理工大學機械與汽車工程學院開發了一種副車架自動CAE 分析系統[12]。如圖4 所示，結合模型幾何特征的轉換、保存、提取、獲取，實現了從前處理、求解到后處理整個有限元分析流程的全自動化，極大地縮短了分析時間，降低分析難度和提高分析效率。

圖4 自動CAE分析系統框架[13]

中國第一汽車集團有限公司研發總院基于Adams 軟件二次開發，建立了乘用車準靜態載荷分解自動化系統，實現了從前處理、求解、后處理到分析報告生成整個分析流程的全自動化。目前正在進行CAE 仿真流程數字化開發，針對96 個分析項，除網格劃分外，實現從前處理、求解、后處理到分析報告生成整個有限元分析流程的全自動化，建立CAE 仿真流程自動化平臺。

華中科技大學基于HyperWorks二次開發，開發一種CAE 自動化分析系統[13]。解決了傳統CAE 分析存在較多重復工作和較強經驗性的問題，該系統可以讀取CAD 模型和分析參數文件，自動建立有限元模型、調用求解器、提取結果，極大減少重復工作、縮短分析周期。

上海汽車集團股份有限公司技術中心開發了一種基于CATIA 的汽車底盤設計分析系統[14]（圖5），該系統主要模塊分為模型和數據處理、分析模型創建、計算、報告生成，通過將企業經驗轉化為標準分析流程，提高了分析效率，提升了設計水平。

圖5 底盤設計分析系統的功能集成[14]

4 CAE仿真智能化開發

人工智能（AI）的浪潮正在席卷全球，機器學習（ML）作為實現人工智能的手段之一，是指通過數據訓練出能完成一定功能的模型，也是目前最主流的人工智能實現方法。當前，CAE 仿真面臨的巨大挑戰有準確性和實時性。人工智能領域的機器學習和CAE仿真結合，可以幫助CAE 仿真提高準確性，徹底解決實時性，從而真正讓CAE仿真智能化。

青島大學建立了用于城市客車車架輕量化設計的組合近似模型[15]，該近似模型由響應面、徑向基神經網絡等4 種近似模型加權疊加組成，實現了車架輕量化設計，提高了車架強度。

重慶大學建立了一種汽車碰撞代理模型[16]，以某皮卡車三維有限元實體模型為研究對象，采用BP 神經網絡機器學習算法，快速預測汽車對剛性墻碰撞的力-位移曲線。

南京理工大學、東風汽車技術中心應用徑向基函數神經網絡近似模型和多目標遺傳算法對某型車防護組件進行優化設計（圖6）[17]。

圖6 向基函數神經網絡近似模型的位移響應面[17]

Liu Z 等提出了1 個基于過程建模、材料均質化、機器學習和并行多尺度仿真的集成數據驅動建模框架[18]。

Pushkar Wadagbalkar 等通過訓練神經網絡和決策樹回歸模型，開發并測試了一種有效的智能化工具[19]，用于實時預測彈丸對板的穿透力。

5 結論及啟示

（1）數字化仿真的開發和應用是提高CAE 仿真效率、縮短產品開發周期的重要手段，已經在車企研發過程中廣泛使用。其中，CAE 仿真工具自動化開發和CAE 仿真流程自動化開發是數字化仿真的基礎，也是CAE 仿真智能化開發的重要條件。CAE 仿真自動化，在大幅提高仿真效率的同時，也快速積累了仿真數據，支撐最終的智能化仿真。

（2）CAE 仿真智能化開發目前主要處于探索性研究階段，在產品開發中的應用案例比較少見。以機器學習為代表的人工智能手段一般對數據量和數據質量有一定要求，目前的CAE 仿真數據在這2 方面還有所欠缺。但隨著CAE 仿真自動化技術的發展和應用，CAE 仿真數據越來越規范化標準化，數據量也迅速提升。

可以預見，隨著越來越多的CAE 仿真智能化方面的研究，CAE 仿真智能化技術將逐漸成熟，最終應用于產品研發，引發CAE仿真行業重大變革。