工业设备建模与仿真（MODSIM）——数字化时代的工业革命引擎

一、现代工业背景下的MODSIM战略价值

1.1 引言

现代工业环境因多重因素的叠加而复杂性加剧。全球竞争迫使企业持续创新并提升效率，快速技术革新要求组织具备敏捷性与适应性。此外，对可持续性问题的关注和不断演变的监管要求，进一步增加了产品开发和运营流程的复杂性。在此背景下，凯思软件作为达索金牌核心伙伴，所代理的建模与仿真（MODSIM）成为应对这些挑战的核心工具。它通过创建真实系统的数字化模型，并对其行为进行动态模拟，助力工程师和决策者优化设计、降低成本并加速创新。MODSIM通过统一建模（CAD）与仿真（CAE）的数据模型，打破传统壁垒，成为缩短产品开发周期、减少物理原型依赖的关键技术。

1.2 MODSIM的核心定义

建模与仿真的集成系统（Modeling and Simulation, MODSIM）通过三大技术支柱构建数字解决方案如图1所示：

系统架构:

图1 ModSim系统框架

技术特征：

· 统一数据模型（CAD/CAE融合）

· 全流程覆盖（需求分析→产品运维）

· 多物理场耦合能力

关键能力矩阵:

二、跨行业解决方案图谱

2.1 典型行业应用场景

· 航空航天：飞行器气动仿真、虚拟副驾驶系统开发、军事作战模拟。

· 汽车：碰撞安全性评估、动力总成耐久性虚拟测试、电动化转型设计。

· 制造业：产线瓶颈诊断（如半导体封装优化）、工厂布局模拟、机器人离线编程。

· 能源与基建：电网稳定性分析、可再生能源系统建模、交通流量优化。

· 医疗：手术VR训练、药物分子动力学模拟、医院资源调度数字孪生。

· 建筑：施工过程冲突检测、BIM协同设计、建材供应链仿真

2.2 行业效益对比

三、全生命周期赋能路径

· 概念阶段：通过虚拟原型验证技术可行性（如需求生成与架构设计）。

· 设计阶段：多物理场耦合仿真驱动设计迭代（如热-结构-流体联合分析）。

· 验证阶段：替代高成本实体测试（如汽车NCAP标准虚拟达标）。

· 生产阶段：虚拟调试优化产线（如柔性制造系统配置验证）。

· 运维阶段：数字孪生支持预测性维护（如风电叶片健康状态监控）

四、技术演进路线图

3.1 关键技术融合趋势

AI增强仿真:
➤ 物理信息神经网络（PINN）加速求解器➤ 主动学习驱动自适应网格生成➤ 生成式设计（Autodesk Dreamcatcher）

云边端协同:

图2 云边协同示意图

3.2 2030年技术预见

1. 范式变革：从”模型驱动”转向”数据-物理融合驱动”，数字孪生体实现μs级响应

2. 技术融合：集成区块链确保仿真数据可信性，构建工业元宇宙认证体系

3. 产业重构：催生仿真即服务（SIMaaS）新模式，到2030年30%工业企业采用云仿真

结语
当工业复杂度突破人类直觉边界，MODSIM已从辅助工具演进为决策核心，掌握建模仿真能力的企业将重构产业竞争格局。凯思软件基于多年来在MODSIM的最佳实践，具备精湛的实施落地优势：其一，凯思软件深度融合行业Know-How，针对高复杂结构分析领域提供定制化建模与仿真方案，精准匹配多物理场耦合及非线性分析需求；其二，凯思软件自主研发自动化脚本与智能优化工具，显著提升仿真效率，助力企业研发周期；其三，凯思软件全流程伴随式服务体系，从模型搭建、算法调优到结果解读，由资深CAE专家团队提供本地化深度支持，确保复杂工程问题的高效闭环解决，有效降低客户技术转化门槛。