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象其它复杂产品一样，铁路机车车辆产品的设计过程是复杂的，它由若干子系统组成，每个子系统的设计必须集成到系统级，这是一个分解与集成的互动过程。集成过程中，系统级发现的问题不仅要返回到子系统中去寻找答案，同时还要辨认系统级的问题是否是子系统间互相影响所致。以噪声治理为例，当高速车结构噪声超出设计规范要求时，噪声传播路径上的每一个子系统都有可能在噪声设计上存在缺陷。当前，某些车辆的噪声之所以难以治理，其中一个主要原因就是在设计初期，各子系统顾此失彼，例如，转向架子系统关心的是动力学性能，车体结构系统关心的是轻量化，牵引动力子系统关心的是牵引效率，即使这些子系统也曾关心过振动品质，其重点也往往不在结构噪声上。
在环境工程中，一条河流的上游一旦被污染，下游的治理不仅困难而且代价也是相当大的。
类似的，产品设计的初期一旦留下隐患，后期的治理不仅困难，而且代价也是相当大的，有时甚至束手无策，象前面提到的噪声治理就是这样一个典型的例子。因此产品的开发初期，投入足够的CAE技术以设法避免或减少这种类型的“上游污染”是明智的。
图1－1给出了产品设计的一般流程。在这个流程中，CAE技术恰在产品设计的上游位置上，CAE技术之所以日受重视，也与它所在的位置是分不开的。
图1-1 CAE技术在产品设计过程中的位置
事实上，CAE技术不是绝对的，自身也需要在需求中完善与发展。有时，在某些复杂工程问题中，期望CAE技术获得理想的仿真结果也是很困难的。但是，这不应成为轻视或排斥CAE的理由。客观地说，CAE和实验一样，都是服务于产品设计过程的一种辅助手段，只不过前者是一种计算机内的数值实验，后者是一种以具体的设计对象为载体的物理试验。前者是抽象的，后者是具体的。首先，由于仿真计算模型是计算对象的抽象，因此，抽象得到的仿真计算模型不可能，有时也不必要（关于这一点，本书后面将有较详细讨论）与计算对象完全吻合。其次，CAE所需的边界条件，例如计算传热问题时的三类边界条件，在没有物理样机或者可借用的数据支持下是很难精确获得的，所以，期望CAE技术数值仿真的绝对准确是不科学的。科学的态度应该是：
不否认CAE的数值计算结果与理论上应该得到（假设可以得到）的理论解有差距，也不否认CAE数值计算结果与物理样机的实验（假设实验可靠）结果有差距，甚至有时差距还不小，但是当追求相对比较时，这些绝对意义上的差距就不那么重要了，而这一点恰是CAE技术在产品设计过程中不可替代的最大优势所在。
（1） 一旦获得了基本可靠的CAE仿真模型，该模型就可以用于方案比较，该模型就是“财富”；
（2） 一旦进入设计方案的相对比较，比较的结果就为方案选优提供了定量的科学数据；
（3） 这种比较不仅科学、深刻，而且也是经济成本最低的。
除了用于方案对比，CAE技术另一个非常有价值的潜能是它可以对复杂过程“分解识别”。利用“分解识别”，可以实现复杂过程相对“清晰化”。 |
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发表于 2010-10-31 16:04:39
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