Рекламодатель: ЗАО «Топ Системы»

ИНН 7726601967 ОГРН 1087746953557

Рекламодатель: ООО «ЛС-Технологии»

ИНН 7807258360 ОГРН 1227800102375

Рекламодатель:
ООО «С3Д Лабс»

ИНН 7715938849 ОГРН 1127747049209

10 - 2023

Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников "Digital Twins" CML-Bench®. Часть 3

­

Алексей Боровков
Алексей Боровков
К.т.н., ФГАОУ ВО Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, проректор по цифровой трансформации, профессор, руководитель Передовой инженерной школы СПбПУ «Цифровой инжиниринг» (ПИШ СПбПУ), Научного центра мирового уровня «Передовые цифровые технологии», Центра компетенций НТИ СПбПУ «Новые производственные технологии», Инжинирингового центра «Центр компьютерного инжиниринга» (CompMechLab®) СПбПУ.
Иван Мартынов
Иван Мартынов
ФГАОУ ВО Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, научный сотрудник отдела разработки автомобилей и техники ПИШ СПбПУ.
Игорь Шандер
Игорь Шандер
ФГАОУ ВО Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, ведущий инженер отдела разработки автомобилей и техники ПИШ СПбПУ.
Юрий Горский
Юрий Горский
ФГАОУ ВО Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, инженер-исследователь отдела перспективных разработок в двигателестроении ПИШ СПбПУ.
Юрий Житков
Юрий Житков
К.т.н., ФГАОУ ВО Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, ведущий инженер, руководитель отдела системного инжиниринга ПИШ СПбПУ.
Александр Волков
Александр Волков
ФГАОУ ВО Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, ведущий инженер отдела системного инжиниринга ПИШ СПбПУ.
Екатерина Мартынец
Екатерина Мартынец
ФГАОУ ВО Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, ведущий специалист отдела технологического и промышленного форсайта ПИШ СПбПУ.

Третья часть статьи «Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников (Digital Twins) CML-Bench®»; первая часть опубликована в № 8, вторая часть — в № 9. Эта часть статьи посвящена описанию проектов в отрасли автомобилестроения, двигателестроения и железнодорожного машиностроения, в рамках которых для разработки изделий высокого уровня сложности использована цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников CML-Bench®, относящаяся к классу SPDM-систем. Кроме того, в ней освещены функциональные и технические возможности платформы, эффективное использование которых способствовало успешной реализации проектов в интересах высокотехнологичной промышленности.

Введение

CML-Bench® — цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников как высокотехнологичных промышленных изделий или продуктов, так и физико-механических процессов, а также технологических/производственных процессов изготовления [1]. На базе CML-Bench® разрабатываются проекты для высокотехнологичных отраслей промышленности: двигателестроение, авиастроение, автомобилестроение, энергомашиностроение, атомное, нефтегазовое, железнодорожное, тяжелое и специальное машиностроение, судостроение и кораблестроение, ракетная и космическая техника и др.

Проекты по разработке и применению цифровых двойников высокотехнологичных промышленных изделий на базе цифровой платформы CML-Bench® реализуются в соответствии с национальным стандартом Российской Федерации ГОСТ Р 57700.37–2021 «Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения» [2].

В этой части статьи рассмотрено три проекта, реализованных с использованием цифровой платформы CML-Bench®: проект по созданию отечественного автомобиля премиум-класса (проект «Кортеж»); проект по разработке цифрового двойника редуктора в составе морского газотурбинного двигателя; проект по разработке семейства тележек для локомотивов.

Единая модульная платформа для семейства автомобилей Aurus: проект «Кортеж», реализованный на цифровой платформе CML-Bench®

Впервые Инжиниринговый центр «Центр компьютерного инжиниринга» СПбПУ (ИЦ ЦКИ СПбПУ) применил цифровую платформу CML-Bench® при реализации проекта государственного значения по созданию отечественного автомобиля премиум-класса на основе разработки Единой модульной платформы для производства лимузина (рис. 1), седана, внедорожника, микроавтобуса для перевозки и сопровождения первых лиц государства (проект «Кортеж») [3]. Некоторое время спустя семейство разрабатываемых автомобилей пополнилось моделью кабриолета.

Рис. 1. «КАМА-1» (слева) и AURUS Senat, 2020 год (Источник: ИЦ ЦКИ СПбПУ [4])

Рис. 1. «КАМА-1» (слева) и AURUS Senat, 2020 год (Источник: ИЦ ЦКИ СПбПУ [4])

Проект государственного значения «Кортеж» был реализован в период 2014-2019 годов по заказам и в интересах ФГУП «НАМИ», который выступил головным исполнителем проекта. В зону ответственности Инжинирингового центра «Центр компьютерного инжиниринга» СПбПУ входила разработка кузовов автомобилей, а именно лимузина, седана, внедорожника, микроавтобуса и кабриолета. Отличительной чертой проекта стало формирование концепции конструкции кузова президентского лимузина и линейки автомобилей на единой платформе с высоким уровнем унификации кузовных деталей.

В ходе реализации проекта инженерами ИЦ ЦКИ СПбПУ совместно с инженерами НАМИ были решены следующие задачи:

  • разработана концепция единой модульной платформы для семейства автомобилей;
  • выполнена конструкторская документация на всех этапах проектирования;
  • разработаны компоновочные решения с целью обеспечения унификации кузовных деталей;
  • созданы цифровые (виртуальные) испытательные стенды и полигоны для прохождения «цифровой сертификации»;
  • реализована оптимизация узлов автомобилей по критерию снижения массы (двери, багажник, капот, опора раздаточной коробки передач и пр.);
  • проведены анализ технологичности производства и подготовка к производству;
  • выполнена валидация разработанных математических и компьютерных моделей по результатам проведения натурных испытаний прототипов.

Разработка автомобиля производилась на цифровой платформе CML-Bench® с применением технологии управления требованиями к изделиям — многоуровневой матрицы требований, целевых показателей и ресурсных ограничений, включающей суммарно более 125 тыс. характеристик [5; 6]. Матрица требований, целевых показателей и ресурсных ограничений как частный случай многоуровневой системы требований в соответствии с ГОСТ Р 57700.37–2021 — это главный атрибут цифрового двойника, позволяющий сформировать связи между различными характеристиками проектных решений и систематизировать их, а главное, сбалансировать противоречащие друг другу требования и целевые показатели, что необходимо для создания цифрового двойника [7].

Использование технологии разработки цифровых двойников изделий позволило создать шесть основных цифровых (виртуальных) испытательных полигонов (ВИП) для проведения испытаний семейства автомобилей:

  • ВИП «Прочность»;
  • ВИП «Долговечность»;
  • ВИП «Оптимизация компонентов»;
  • ВИП «Пассивная безопасность»;
  • ВИП «Безопасность пешеходов»;
  • ВИП «Виброакустический анализ».

Суммарно было проведено более 50 тыс. цифровых (виртуальных) испытаний [5].

К этапу создания прототипа седан из семейства автомобилей AURUS прошел «цифровую сертификацию» на платформе CML-Bench®. В ходе реализации проектов в отрасли автомобилестроения для прохождения «цифровой сертификации» изделий на платформе CML-Bench® применялись различные подходы и возможности платформы. На примере проекта «Кортеж», а также десятка других проектов по разработке автомобилей, реализованных на цифровой платформе CML-Bench®, можно продемонстрировать успешный опыт прохождения «цифровой сертификации» и решения абсолютного большинства задач, возникающих в автомобилестроительной отрасли.

«Цифровая сертификация» — специализированный бизнес-процесс, основанный на сотнях/тысячах/десятках тысяч цифровых (виртуальных) испытаний как отдельных компонентов, так и системы в целом на цифровых (виртуальных) испытательных стендах и полигонах, целью которого является прохождение с первого раза всего комплекса натурных, сертификационных и прочих испытаний [1; 8].

После производства прототипа был проведен ряд независимых натурных испытаний. Итерационный процесс цифровых испытаний позволил значительно снизить объемы натурных испытаний и в цифровом виде смоделировать нестационарное нелинейное поведение конструкции автомобиля во всех возможных ситуациях так, что изготовленный опытный образец автомобиля (седан) прошел с первого раза все необходимые натурные испытания (рис. 2).

Рис. 2. Валидация цифровых моделей, разработанных в ходе реализации проекта «Кортеж» (Источник: ФГУП «НАМИ» [9])

Рис. 2. Валидация цифровых моделей, разработанных в ходе реализации проекта «Кортеж» (Источник: ФГУП «НАМИ» [9])

Так, один из краш-тестов проводился в Московской области, на Дмитровском автополигоне Государственного научного центра Российской Федерации ФГУП «НАМИ», второй — в Германии, на полигоне компании Takata. В ходе натурных испытаний были проведены фронтальные удары, по которым получен высший балл по безопасности — пять звезд.

Натурный краш-тест является наиболее полной и сложной оценкой качества и безопасности автомобиля. Каждый автомобиль должен удовлетворять всем требованиям серии сертификационных и рейтинговых испытаний, чтобы обеспечить его глобальную конкурентоспособность на мировом рынке. Различия между результатами натурных испытаний и результатами цифровых испытаний седана составили около 3%, что говорит о высоком уровне адекватности разработанных математических, компьютерных и цифровых моделей.

В целях уменьшения массы конструкции, снижения себестоимости разработки, улучшения прочностных, вибрационных, акустических, эксплуатационных и других показателей в кузове автомобиля премиум-класса применялось около 200 различных материалов, среди которых — металлы, сплавы, полимеры, композиционные материалы, наконец, метаматериалы с оптимальной микроструктурой.

Конечно-элементные компьютерные модели в среднем насчитывали порядка 13-20 млн конечных элементов. В десятках миллионов узлов (~ 1-3·107) регулярно считывалось более 50 параметров, таких как компоненты векторов перемещений, скоростей, ускорений, компоненты тензоров деформаций, напряжений, интенсивности деформаций и напряжений и др. В итоге получается около 5·108 кривых, исчерпывающе описывающих нестационарное нелинейное поведение компьютерной модели [10]. Для этого в ходе реализации проекта за один месяц в среднем использовалось порядка 200 тыс. ядро-часов вычислительных ресурсов Суперкомпьютерного центра «Политехнический» и генерировалось несколько терабайт (Тбайт) содержательной информации (Smart Big Data).

Успешно выполненный проект «Кортеж» позволил значительно расширить функциональные возможности цифровой платформы CML-Bench® и разработать, проинтегрировать и апробировать множество имеющихся на цифровой платформе инструментов.

Например, в ходе проекта одновременно велись работы по нескольким направлениям разработки кузовов семейства автомобилей, что требовало значительного объема ресурсов на реализацию проекта и подготовку отчетной документации. С целью оптимизации работы команды инженеров использовались платформенные решения CML-Bench®, которые позволяют, в частности, автоматизировать процесс вывода запрашиваемой информации по тем или иным шаблонам в формате презентаций и отчетов (рис. 3).

Рис. 3. Автоматизированный процесс создания отчетов на цифровой платформе CML-Bench® (Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг»)

Рис. 3. Автоматизированный процесс создания отчетов на цифровой платформе CML-Bench® (Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг»)

По итогам проекта была разработана эскизная документация, которая использовалась для создания конструкторской документации и изготовления полнофункциональных прототипов семейства автомобилей, а также была успешно пройдена «цифровая сертификация» всех разработок семейства автомобилей на цифровой платформе CML-Bench®.

Кроме того, значимым результатом проекта стала разработка цифрового двойника семейства автомобилей на базе единой модульной платформы, за счет которого удалось путем десятков тысяч цифровых испытаний, в первую очередь на специализированных ВИС и ВИП, найти и обосновать компромиссные решения для удовлетворения всем требованиям и для достижения высоких целевых показателей, обоснованно снизить массу некоторых узлов автомобилей более чем в два раза и т.д.

Также на цифровой платформе CML-Bench® инженерами Инжинирингового центра CompMechLab® СПбПУ были реализованы и другие проекты в области автомобилестроения:

  • в кратчайшие по стандартам автомобилестроения сроки — всего за два года, «с нуля», без ДВС-предшественника, был разработан «умный» цифровой двойник электромобиля, на его основе изготовлен предсерийный образец первого российского малогабаритного городского электромобиля «КАМА-1» [11], а в январе 2021 года рабочая конструкторская документация и опытный образец электромобиля «КАМА-1» были переданы индустриальному партнеру проекта — ПАО «КАМАЗ»;
  • СПбПУ и малым инновационным предприятием ООО «Политех-Инжиниринг» в сотрудничестве с АО «Обуховский завод», входящим в концерн «Алмаз-Антей», в июне 2021 года была завершена разработка электрокроссовера E-Neva [12];
  • разработан внедорожник, один из самых легких в этом классе, для крупнейшей государственной автомобильной корпорации Китая BAIC Group [13] и многие другие проекты.

Проект по разработке цифрового двойника редуктора в составе морского газотурбинного двигателя, реализованный на цифровой платформе CML-Bench®

В 2021-2022 годах впервые в отрасли был разработан цифровой двойник редуктора для морского газотурбинного двигателя с использованием цифровой платформы по разработке и применению цифровых двойников CML-Bench®. Разработка инженеров ИЦ ЦКИ СПбПУ подтвердила целесообразность использования передовой технологии цифровых двойников для такого сложного изделия приводной техники, как редуктор.

Потребность в применении передовых цифровых и производственных технологий, в первую очередь технологии цифровых двойников в рамках проекта объясняется тем, что большая часть редукторов общепромышленного назначения разрабатывается с использованием традиционных инженерных методик, не позволяющих детально учитывать специфические особенности нестационарного нелинейного поведения редуктора на всех эксплуатационных режимах, а потому принципиально не позволяющих существенно сократить себестоимость и сроки разработки, увеличить эффективность разработки сложных высокотехнологичных изделий. Цифровые двойники, в свою очередь, позволяют эффективно реализовывать проекты по оптимизации и модернизации существующих изделий, разрабатывать новые типы редукторов и повышать качество продукции.

Разработку цифрового двойника редуктора специалисты Инжинирингового центра «Центр компьютерного инжиниринга» (CompMechLab®) СПбПУ осуществили за рекордные 17 месяцев. Инженеры СПбПУ впервые разработали и взаимоувязали на единой цифровой платформе CML-Bench® систему сложных мультидисциплинарных компьютерных моделей, включающих десятки миллионов конечных элементов и конечных объемов, описывающих как детальные особенности конструкции редуктора, происходящие во время эксплуатации физико-механические процессы, так и технологические процессы изготовления. Наличие взаимосвязей между компьютерными моделями позволило оперативно оценивать влияние изменений узлов конструкции и режимов работы на характеристики редуктора в целом.

Для этого в рамках проекта была разработана матрица требований, целевых показателей и ресурсных ограничений (рис. 4), включающая общие требования к кинематической системе редуктора, к прочности и ресурсу валов, подшипников, зубчатых передач, к моментным характеристикам гидравлических муфт; требования к другим важным системам редуктора (гидравлической, электрической, пневматической, системам смазки и охлаждения); позволяющая эффективно контролировать целевые показатели: температуры, перемещения, деформации, напряжения, вибрационные и шумовые характеристики (ВШХ), а также расходы и давление в контрольных точках и многое другое.

Рис. 4. Матрица требований, целевых показателей и ресурсных ограничений редуктора верхнего уровня в виде графа-дерева (Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг»)

Рис. 4. Матрица требований, целевых показателей и ресурсных ограничений редуктора верхнего уровня в виде графа-дерева (Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг»)

В ходе проекта по созданию цифрового двойника редуктора специалисты Инжинирингового центра CompMechLab® СПбПУ выполнили ряд задач:

  • создали компьютерные модели общей кинематической схемы редуктора, валов, подшипников и зубчатых передач, что позволяет в автоматизированном режиме получать информацию о прочности зубчатых передач, валов и подшипников при изменении режима или условий работы установки;
  • разработали одномерные модели гидравлической системы для проведения цифровых испытаний системы смазки редуктора, системы пневматики и электрической системы с управляющими сигналами;
  • создали трехмерные модели системы охлаждения редуктора, включающие каналы охлаждения подшипников, спрейеры различных типов и другие узлы. Для каждого участка системы определялись поля температур, давлений, скоростей, а также перепады давлений на отдельных участках канала. Полученные данные применялись для создания одномерной модели гидравлической системы и расчета системы смазки;
  • разработали компьютерные модели механизмов включения редуктора и переходных режимов его работы, при проведении цифровых испытаний определили кинематические характеристики зубчатых колес и усилий в подшипниковых опорах валов редуктора при старте и реверсировании;
  • создали компьютерные модели и провели цифровые испытания конструкции редуктора в части определения вибрационных и шумовых характеристик (ВШХ), включая определение уровня шума во внешней среде редуктора;
  • разработали компьютерные модели и провели цифровые испытания работы гидравлических и фрикционных муфт для анализа и настройки процесса безударного зацепления звеньев муфты при переключениях режимов работы (передний и задний ход);
  • создали модель системы вентиляции для воспроизведения многофазной среды во внутреннем объеме редуктора и анализа распределения долей частиц масла в газовой среде на различных режимах работы;
  • разработали компьютерные модели технологических процессов производства деталей редуктора, таких как процессы литья, термообработки зубчатых зацеплений, сварки корпуса; полученные модели позволили оценить образование дефектов в теле отливки и подготовить рекомендации по доработке конструкции на основе результатов компьютерного моделирования.

Анализ распределения фракции масла во внутреннем пространстве редуктора предполагает моделирование многофазной среды на основе взаимодействия сплошной (воздух) и дисперсионной (масло) фазы. Размерность моделей достигает сотен миллионов конечных объемов. Решение задач такого класса стало возможным благодаря использованию высокопроизводительных ресурсов Суперкомпьютерного центра «Политехнический».

Помимо этого, в ходе проекта были созданы компьютерные модели узлов редуктора, описывающие его поведение на различных режимах работы и технологические процессы его изготовления, а также предложены варианты оптимизации конструкции редуктора по результатам цифровых испытаний. В частности, в ходе реализации проекта была разработана система компьютерных моделей и механизмы передачи данных между связанными расчетами, разработаны шаблоны передачи данных и полностью автоматизированные расчетные цепочки, охватывающие множество этапов жизненного цикла изделия.

Автоматизированные расчетные цепочки могут как охватывать полный набор представленных на схеме расчетных блоков (рис. 5), так и представлять несколько операций передачи данных и расчетных блоков. Для каждого проводимого типа цифровых испытаний на цифровой платформе CML-Bench® создается расчетная цепочка, включающая необходимые подсистемы инженерного ПО, программные модули предобработки расчетных моделей (препроцессинг), программные модули постобработки результатов расчетов (постпроцессинг). Для выполнения в автоматизированном режиме расчетных цепочек на цифровой платформе CML-Bench® реализован механизм, осуществляющий передачу выходных данных одних расчетных подсистем в качестве граничных и начальных условий для последующего применения в других расчетных подсистемах [14]. Расчетные цепочки позволяют автоматизировать процесс расчетов в ходе разработки изделий, исключить человеческий фактор и типичные интерфейсные ошибки, значительно сократить время на проведение цифровых испытаний за счет оптимизации процессов, связанных с передачей данных и проведением параллельных вычислений.

Рис. 5. Схема передачи данных между расчетными подсистемами/компьютерными моделями редуктора на цифровой платформе CML-Bench® (Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг»)

Рис. 5. Схема передачи данных между расчетными подсистемами/компьютерными моделями редуктора на цифровой платформе CML-Bench® (Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг»)

Полная расчетная цепочка для моделирования установившегося режима работы редуктора от двигателя внутреннего сгорания или газотурбинного двигателя состоит из связки шести программных продуктов конечно-объемного и конечно-элементного анализа, одномерного (1D) моделирования, а также программных модулей пре- и постпроцессинга, требуемых для бесшовной передачи больших объемов данных без участия инженеров. Расчетная цепочка позволяет увязать между собой математические и компьютерные модели систем редуктора: модели гидравлической системы, кинематические модели валов и зубчатых передач, модели расчета прочности корпуса, гидродинамические модели вентиляции внутреннего объема, модели вибрационного и акустического анализа и другие модели.

Приведенные в расчетной цепочке программные системы выступают «лучшими в классе» (best-in-class) технологиями мирового уровня. При этом в 2022 году ряд программных продуктов оказался недоступен и возникли потребности в импортозамещении инженерного ПО, в первую очередь CAD/CAE/PLM-систем. Принципиально важно понимать, что интегрированные в цифровую платформу CML-Bench® зарубежные программные системы и модули выступают «эталонными решателями» (бенчмарками), с которыми можно и необходимо проводить сравнительный анализ отечественного инженерного ПО в различных классах задач (фактически, кросс-продуктовая верификация программных систем) и на которые можно ориентироваться для повышения уровня функциональных возможностей отечественного инженерного ПО, в первую очередь CAE-систем. Таким образом, в настоящее время одной из приоритетных задач развития цифровой платформы CML-Bench® выступает формирование автоматизированных расчетных цепочек, включающих отечественные CAE-решения, отвечающие требованиям разработки конкурентоспособных высокотехнологичных изделий.

Для валидации разработанных математических и компьютерных моделей, а также результатов цифровых испытаний были проведены натурные испытания физико-механических свойств применяемого в гидравлической системе масла, определены температурные зависимости плотности, динамической вязкости, а также поверхностного натяжения. Проведенные испытания послужили основой для обеспечения высокого уровня адекватности компьютерных моделей гидравлических муфт, системы вентиляции и гидравлической системы в целом. Также в ходе проекта проведена валидация компьютерных моделей гидравлических элементов по данным, полученным в результате заводских испытаний.

Проведение цифровых испытаний на цифровой платформе CML-Bench® позволяет сосредоточить основную долю временных и финансовых затрат на этапе проектирования и сократить количество натурных испытаний, необходимых для доводки высокотехнологичного изделия до требуемых характеристик, тем самым значительно снижая себестоимость и сроки разработки изделия. На стадии производства использование цифрового двойника позволяет учесть технологические особенности производства и на их основе обоснованно сформировать оптимальные решения по изготовлению компонентов и деталей изделия. В процессе эксплуатации цифровой двойник дает возможность анализировать техническое состояние объекта и на основании генерируемых данных принимать решения о необходимости его ремонта и обслуживания по состоянию.

Разработанный специалистами Инжинирингового центра CompMechLab® СПбПУ цифровой двойник редуктора позволяет проводить испытания в цифровой (виртуальной) среде, минимизируя количество натурных испытаний. Разработанный цифровой двойник редуктора и лежащие в его основе методики проведения цифровых испытаний на цифровой платформе CML-Bench® являются фундаментальной основой для разработки аналогичных сложных высокотехнологичных изделий или отдельных технических систем, а также, естественно, методологической основой для подготовки системных инженеров — разработчиков высокотехнологичных изделий новой формации. В процессе эксплуатации изделия его цифровой двойник может быть использован для диагностики и прогнозирования неисправностей при сборе данных с датчиков во время работы изделия.

Таким образом, реализованный на цифровой платформе CML-Bench® проект по разработке цифрового двойника редуктора для морского газотурбинного двигателя иллюстрирует, как с помощью передовых цифровых технологий можно в кратчайшие сроки создать конструкцию редуктора, удовлетворяющую всем предъявляемым требованиям по конкурентоспособности.

Проект по разработке цифрового двойника экипажной части локомотива, реализованный на цифровой платформе CML-Bench®

Проект по разработке цифрового двойника экипажной части локомотива был реализован в 2020-2022 годах. Целью проекта являлось расчетное сопровождение разработки семейства тележек для локомотивов. Применение технологии разработки цифровых двойников в ходе реализации проекта позволило проанализировать большое количество вариантов конструкции и их комбинаций, а также использовать новые подходы к вычислению показателей прочности и долговечности элементов конструкции.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

  • подготовлена матрица требований, целевых показателей и ресурсных ограничений, включающая требования к составным элементам экипажной части локомотива;
  • разработана структура цифрового двойника экипажной части локомотива (рис. 6);
  • разработаны компьютерные модели составных частей тележек;
  • созданы программные модули обмена данными между компьютерными моделями;
  • проведены цифровые испытания на основе разработанных валидированных компьютерных моделей для подтверждения соответствия разрабатываемых тележек требованиям;
  • разработан цифровой двойник экипажной части локомотива;
  • созданы трехмерные компьютерные модели тележек, соответствующие требованиям;
  • подготовлена электронная конструкторская документация с применением аннотаций PMI, позволяющих получить визуализацию продукта в 3D-формате, экспортировать данные в различные форматы, организовать прямой доступ к CAM-системам и автоматизировать процессы создания управляющих программ для оборудования с ЧПУ.

Рис. 6. Структура цифрового двойника экипажной части локомотива (Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг»)

Рис. 6. Структура цифрового двойника экипажной части локомотива (Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг»)

Проект выполнен на цифровой платформе по разработке и применению цифровых двойников CML-Bench®, которая позволила комплексно подойти к решению поставленных задач, сформировать структуру цифрового двойника и матрицу требований к изделию, создать математические и компьютерные модели, сформировать связи между моделями и информацией из баз данных, автоматизировать запуск цепочек взаимосвязанных многовариантных расчетов и обработку их результатов.

Для перехода от верхнеуровневого представления цифрового двойника (рис. 6) к описанию его структуры была выбрана нотация IDEF0 (Integrated DEFinition). Описание архитектуры цифровой модели, входящей в состав цифрового двойника экипажной части локомотива, представлено в виде уровней иерархии на рис. 7.

Рис. 7. Общий вид архитектуры цифровой модели экипажной части локомотива (Источник: [15])

Рис. 7. Общий вид архитектуры цифровой модели экипажной части локомотива (Источник: [15])

Каждый блок серого цвета (см. рис. 7) архитектуры цифровой модели является функцией в соответствии с методологией IDEF0. Все блоки архитектуры взаимосвязаны между собой за счет передачи информационных потоков по заранее определенному маршруту. Как правило, в такую иерархию цифровой модели включаются блоки хранения данных, компьютерные и математические модели, модели для обработки и управления информационными потоками.

Далее в ходе проекта была проведена декомпозиция требований к экипажной части (рис. 8), в частности, были сформированы требования к динамическим качествам изделия, воздействию на железнодорожный путь, к прочности и ресурсу составных частей тележки, торможению, металлоемкости, а также требования, позволяющие соответствовать габаритным ограничениям составных частей.

Рис. 8. Декомпозиция требований к экипажной части локомотива (Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг»)

Рис. 8. Декомпозиция требований к экипажной части локомотива (Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг»)

Далее была подготовлена таблица расчетов для элементов экипажной части локомотива (рис.9), содержащая в столбцах составные элементы экипажной части локомотива, а в строках — перечень характеристик, по которым необходимо провести расчеты для проверки соответствия. Зеленым цветом в таблице отмечено, для каких составных элементов экипажной части локомотива необходимо провести тот или иной тип расчета.

Рис. 9.Таблица расчетов для элементов экипажной части локомотива (Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг»)

Рис. 9.Таблица расчетов для элементов экипажной части локомотива (Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг»)

В ходе проекта на цифровой платформе CML-Bench® разработана динамическая компьютерная модель локомотива, которая учитывает режимы работы тягового двигателя, макрогеометрию и неровности путей, движение по прямым и кривым участкам пути разного радиуса вперед и назад (всего более 12 тыс. расчетных случаев), а также конечно-элементные модели составных частей тележки, учитывающие различные материалы, их термо-упруго-пластичное поведение.

В результате были разработаны один ВИП и более 40 ВИС. Цифровой (виртуальный) испытательный полигон, включающий компьютерные модели и программное обеспечение для передачи, обработки и хранения информации, позволил провести цифровые испытания динамических качеств цифровой модели экипажной части локомотива с формированием истории нагружений ее компонентов. Преобразование истории нагружений использовалось в качестве исходных данных для аналитических и конечно-элементных моделей при проведении цифровых испытаний на цифровых (виртуальных) испытательных стендах (ВИС).

Рис. 10 иллюстрирует пример балансировки части матрицы требований, целевых показателей и ресурсных ограничений в процессе разработки цифрового двойника экипажной части локомотива — на рисунке визуализирована матрица с цветовой индикацией степени соответствия показателей требуемым интервалам значений.

Рис. 10. Балансировка матрицы требований, целевых показателей и ресурсных ограничений в части показателей прочности колесной пары локомотива на платформе CML-Bench® (Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг»)

Рис. 10. Балансировка матрицы требований, целевых показателей и ресурсных ограничений в части показателей прочности колесной пары локомотива на платформе CML-Bench® (Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг»)

В строках матрицы представлены наименования расчетов для проверки соответствия полученных значений рассчитываемых параметров целевым значениям, в столбцах матрицы указаны значения коэффициентов запаса прочности одного из элементов конструкции экипажной части.

Для проведения многовариантных цифровых испытаний использовались высокопроизводительные ресурсы Суперкомпьютерного центра «Политехнический», интегрированные с цифровой платформой CML-Bench®. Длительность расчетов составила около 50 суток при 600 суток общей продолжительности вычислений, для чего необходимо 230 тыс. ядро-часов. На рис. 11 представлены характеристики проведенных цифровых испытаний для оценки прочности силовой конструкции тележки.

Рис. 11. Пример характеристик цифровых испытаний оценки прочности силовой конструкции тележки (Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг»)

Рис. 11. Пример характеристик цифровых испытаний оценки прочности силовой конструкции тележки (Источник: ПИШ СПбПУ «Цифровой инжиниринг»)

По результатам множества итераций цифровых испытаний были сформированы конструкторские решения и подготовлен комплект конструкторской документации, включающий более 25 сборок и более 4 тыс. деталей, оформленный в виде аннотирования по технологии PMI.

По итогам реализации проекта на цифровой платформе CML-Bench® накоплено около 100 Гбайт информации с обработанными результатами цифровых испытаний и полученными конструкторскими решениями. По результатам проведения цифровых испытаний были сформированы отчеты в количестве 21 книги на 790 страниц. Приложения к отчетам формировались в автоматизированном режиме с помощью встроенных функциональных возможностей цифровой платформы CML-Bench®.

С помощью встроенного в CML-Bench® инструментария проводилась постобработка полученных промежуточных и конечных результатов расчетов, анализ данных, анализ полученных значений различных показателей на соответствие требованиям, представленным в матрице требований, целевых показателей и ресурсных ограничений. Благодаря цифровой платформе CML-Bench® удалось эффективно применить многоитерационный подход к исследованию различных вариантов конструкторских решений, отвечающих всем установленным требованиям.

Для обеспечения выполнения задач проекта были усовершенствованы модули передачи данных между компьютерными моделями, разработан модуль преобразования истории нагружений, полученных в результате проведенных цифровых испытаний. Также в цифровую платформу CML-Bench® было интегрировано современное российское инженерное ПО, в частности программный комплекс «Универсальный механизм».

В результате проекта по созданию цифрового двойника экипажной части локомотива была разработана и сбалансирована матрица требований, целевых показателей и ресурсных ограничений, разработаны и взаимоувязаны математические и компьютерные модели экипажной части локомотива, подсистем и их компонентов, составляющие цифровой двойник экипажной части локомотива, а также программные модули обмена данными между компьютерными моделями. Кроме того, были проведены инженерные расчеты и цифровые испытания, позволяющие исследовать и анализировать различные варианты конструкции тележки.

Использование цифровой платформы по разработке и применению цифровых двойников CML-Bench® позволило существенно сократить финансовые затраты и сроки проведения многовариантного моделирования для выбора конструкторских решений тележки локомотива.

Заключение

Таким образом, в ходе выполненных проектов с применением цифровой платформы CML-Bench® достигнуты значительные результаты по снижению стоимости разработки изделий, уменьшению длительности стадии разработки, улучшению технических характеристик, увеличению ресурса, технологичности и качества изделий. Применяемая в проектах технология цифровых двойников изделий способствует разработке сложных высокотехнологичных изделий высокого уровня конкурентоспособности, что обеспечивает реализацию программ импортозамещения и импортоопережения на государственном уровне, достижение технологического суверенитета России.

Список литературы:

  1.  Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников (Digital Twins) CML-Bench® (часть 1) / А.И. Боровков [и др.] // САПР и графика. № 8. С. 42-51.
  2.  ГОСТ Р 57700.37—2021 «Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения»: Национальный стандарт Российской Федерации. М., 2021. URL: http://protect.gost.ru/v.aspx?control=7&id=241313 (дата обращения: 06.10.2023).
  3.  Цифровые двойники и цифровая трансформация предприятий ОПК / А.И. Боровков, Ю.А. Рябов, К.В. Кукушкин // Вестник Восточно-Сибирской открытой академии. 2019. № 32. С. 1-39.
  4.  Создание «умного» цифрового двойника и экспериментального образца малогабаритного городского электромобиля с системой ADAS 3-4 уровня. Инжиниринговый центр «Центр компьютерного инжиниринга» (CompMechLab®) СПбПУ, 2020. URL: https://fea.ru/article/umnyj-cifrovoj-dvojnik-malogabaritnogo-gorodskogo-elektromobilya (дата обращения: 02.10.2023).
  5.  Алексей Боровков: Кортеж прошел 50 тысяч виртуальных краш-тестов: Статья. РИА Новости, 2020. URL: https://ria.ru/20180529/1521551521.html (дата обращения: 26.09.2023).
  6.  Прыжок в пространство возможностей: интервью А.И. Боровкова для журнала «Новый оборонный заказ. Стратегии»: Новости. Официальный сайт Центра НТИ СПбПУ, 2020. URL: http://nticenter.spbstu.ru/news/7271 (дата обращения: 01.10.2023).
  7.  Цифровые двойники в высокотехнологичной промышленности: монография / А.И. Боровков [и др.]; ред. А.И. Боровков. СПб: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2022. 492 с.
  8.  Цифровые двойники: определение, подходы и методы разработки / А.И. Боровков, Ю.А. Рябов // Цифровая трансформация экономики и промышленности: сборник трудов научно-практической конференции с зарубежным участием. 2019. С. 234-245.
  9.  Проект Кортеж: безопасность | ФГУП «НАМИ». URL: https://nami.ru/news/project-motorcade-safety-second-persons (дата обращения: 11.10.2023).
  10. Новая парадигма цифрового проектирования и моделирования глобально конкурентоспособной продукции нового поколения / А.И. Боровков, Ю.А. Рябов, В.М. Марусева // Цифровое производство: методы, экосистемы, технологии. МШУ СКОЛКОВО, 2018. С. 24-44.
  11. КАМА-1 — первый российский электромобиль, разработанный на основе технологии цифровых двойников. Официальный сайт Центра НТИ СПбПУ, 2020. URL: https://nticenter.spbstu.ru/article/kama-1 (дата обращения: 12.09.2023).
  12. Представлен российский электрический кроссовер E-Neva: Статья / TAdviser. 2021. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Продукт:Алмаз-Антей_E-Neva_(электромобиль) (дата обращения: 13.09.2023).
  13. Сотрудники Центра НТИ СПбПУ оптимизировали внедорожник BAIC. URL: https://www.spbstu.ru/media/news/nauka_i_innovatsii/csti-spbpu-optimized-baic-suv/ (дата обращения: 10.10.2023).
  14. Цифровая платформа по разработке и применению цифровых двойников (Digital Twins) CML-Bench® (часть 2) / А.И. Боровков, В.В. Бураков // САПР и графика. 2023. № 9. С. 54-64.
  15. Подход к описанию архитектуры цифровой модели, входящей в состав цифрового двойника экипажной части локомотива / Ю.Б. Житков // Управление качеством продукции на основе передовых производственных технологий: сборник тезисов докладов IV Международного форума «Передовые производственные технологии» под ред. Ю.Я. Болдырева, Ю.С. Клочкова. 2023.
    С. 81-87.

Регистрация | Войти

Мы в телеграм:

Рекламодатель:
ООО «Нанософт разработка»

ИНН 7751031421 ОГРН 5167746333838

Рекламодатель: ЗАО «Топ Системы»

ИНН 7726601967 ОГРН 1087746953557