行业分享丨虚拟原型技术如何革新重型装备设计？

本文作者：Pär-Ola Jansell

Altair 副总裁兼重型机械、卡车与轨道交通全球技术负责人

重型装备行业长期以来主要依赖物理原型设计。在许多情况下，物理原型是法规要求的必要环节。毕竟，这些大型重型设备承受着巨大压力和磨损，必须确保操作人员和周围人员的安全。

1、虚拟原型技术的崛起

随着仿真技术（特别是有限元分析/FEA）在 20 世纪 90 年代的出现和发展，行业迎来了新的设计和测试范式，虚拟原型技术开始发挥更大作用。如今，该行业正在经历又一次范式转变：虚拟原型正从辅助验证工具发展成为设计、测试和认证过程中的核心能力与驱动因素。了解虚拟原型技术的发展历程，有助于我们认识它如何革新重型装备设计，并预见其未来发展方向。

2、工具生态的扩展

在 20 世纪 90 年代初虚拟原型工具问世前，重型装备设计相对保守。许多设计多年来甚至几十年都未发生重大变化。由于所有设计都必须进行物理测试，开发过程缓慢、繁琐且成本高昂，这抑制了创新尝试。

虽然行业普遍希望以更低成本制造更好的设备，但传统方法往往只能通过增加高应力区域的材料用量来提升强度和耐用性。FEA 技术改变了这一局面。90 年代，一些先驱企业推出了比以往更坚固耐用、同时更轻便灵活的机械设备。

数字化工具使制造商能够通过重新评估整个设计流程来解决问题，而不仅仅是增加材料。那些原本仅将 FEA 用于验证和测试的企业意识到，必须将其应用于包括优化和认证在内的全生命周期。快速有效采用新技术的企业将获得显著商业优势。

进入 21 世纪后，企业对虚拟原型工具的运用更加成熟，并将数据分析和散料模拟等新功能纳入技术体系。开发速度加快、成本降低，创新水平显著提升。例如，散料模拟技术为企业提供了优化性能、降低成本、减少物理测试风险和时间的高效方案。

更先进的工具使设计师能够在验证前优化 CAD 设计，减少迭代次数，精确模拟分析物料流动，改善设备的噪声、振动与声振粗糙度（NVH）等性能指标。

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随着计算技术的成熟与规模化应用，散料模拟的精度和效能显著提升，使工程团队能够精准模拟煤炭、矿石、土壤、纤维及谷物等多种物料的特性。

到 2010 年代末期，重型装备设计领域已焕然一新。尽管物理测试仍是关键环节，但设计、优化、验证与认证的全生命周期已全面转向仿真驱动模式。

展望 2030 年，行业即将迎来虚拟原型与设计技术的又一次革命性变革——人工智能（AI）、数字孪生及 AI 代理等前沿技术将成为核心驱动力。

3、人工智能与未来技术革新

人工智能、数据分析与仿真技术的融合——结合更高效、更强大的高性能计算（HPC）和云资源——将再次重塑重型装备行业。这些现代工具与平台已不再是未来概念或流行术语，而是正在切实推动数字化转型的现实力量。

例如，经过训练的 AI 几何深度学习工具，其预测速度可比传统求解器仿真快 1000 倍，将仿真运行时间从数小时缩短至秒级，假设研究周期从数月压缩至数天。更重要的是，这些工具能够学习企业积累数十年的历史数据，完全突破参数化研究的局限。

其他 AI 能力同样蓄势待发：现代数据分析平台可无缝集成 AI 实施工具的最佳功能，构建支持自然语言查询的企业级知识图谱，这些知识图谱使不同专业背景的用户都能对离散数据进行关联映射、可视化与分析。基于知识图谱的多样化 AI 代理可优化工作流程，在供应链管理、车队监控等领域提升决策质量与运营效率。

数字孪生平台通过整合 AI 仿真与物联网（IoT）技术，正在实现设备性能最大化与成本节约。借助降阶模型（ROMs），这些数字孪生能提供实时预测与洞察，显著减少停机时间与保修支出。

这仅仅是技术变革的开端。数据、AI 与数字孪生领域的创新速度令人瞩目，且将持续加速。随着更多企业掌握这些工具的部署与应用，其产生的复合效应将彻底改变行业格局。

4、迈向高效产业的新征程

尽管新技术的应用与发展始终伴随着挑战——无论对个人、企业还是整个行业——但历史证明，虚拟原型技术已为重型装备领域开创了更优质、更快速、更高效的新格局。如今工程团队能够：

• 以创新方式解决更复杂的工程难题

• 显著降低资源浪费、风险与成本

• 设计、仿真并优化更具突破性的结构

• 获得物理原型时代无法企及的实验自由度

最显著的优势在于，现代虚拟原型工具使团队能够全局掌控：不再局限于单一组件或系统的仿真，而是可以在统一的技术环境中，同步分析电子、机械与热力学性能的完整系统行为。

虚拟原型技术将持续推动重型装备向更强韧、更轻量、更经济、更可持续的方向发展。短短数十年间，行业已实现跨越式进步——而未来数十年的发展前景更令人充满期待。

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