西門子2019 Simcenter汽車測試技術周
——石銀明博士採訪錄
引言
2019 年 3 月 19 – 22 日，測試解決方案的行業領導者西門子工業軟件在北京理工大學成功舉辦了汽車及交通運輸行業2019年度的Simcenter測試技術周—— NVH&模態測試及疲勞技術專題研討會。
當前汽車產品正在朝著電氣化、智能化、輕量化進行技術變革，作為基於測試解決方案的行業領導者, Siemens PLM Software率先採用了諸多結構、耐久性、噪聲、振動與NVH測試方面的革命性技術。在仿真方面，Siemens PLM Software還開發了高性能的3D分析解決方案和將測試與仿真結合的集成式混合解決方案。Simcenter在汽車NVH、操縱穩定性、空氣動力學、耐久性等測試和預測性工程分析領域扮演著重要角色。
本次會議期間，技術鄰聯合汽車測試網等行業媒體參觀了北京理工大學的振動與噪聲控制實驗室，並對Siemens PLM Software仿真與測試解決方案大中華區技術總監石銀明博士進行了採訪。
石銀明博士有20多年振動測試行業的從業經驗，於2013年至今任西門子工業軟件中國區仿真與測試產品總監。石銀明博士長期負責機電仿真與測試技術在國內工程設計中的應用與推廣，參與了眾多工程項目，如ARJ21的起落架擺振分析，C919艙內噪聲的目標分解等。石銀明博士還是中國振動工程學會模態分會理事，中國汽車工程學會會員。
Siemens PLM Software仿真與測試解決方案大中華區技術總監石銀明博士
石銀明博士首先向大家介紹到，Simcenter仿真測試解決方案正在真正地把控制、模型、實物、環境結合在一起，而且在產品設計中加入了環境感知，比如目前很火的“無人駕駛”，需要考慮車和車之間的車距、斑馬線、紅綠燈、綠化帶，所以需要有非常好的環境感知軟件。石博士提到西門子智能製造成都創新中心，擁有非常好的駕駛模擬器，例如車的發動機、變速箱、ABS、ESP、EPS，都採用一維仿真建模，而輪胎、懸架、底盤應用三維仿真建模。駕駛模擬器裡面有一個真實的車的模型，PreScan作為視景，人、油門、方向盤、踏板是實物。將一個指令給到模型，模型可以算出車的運動姿態，運動姿態可以通過動畫的形式在視景裡面顯示。同時，車的轉向、制動等姿態可以通過臺架實現。這是非常典型的虛實結合、人機互聯和數據驅動的應用場景。
同時，石博士很自豪地介紹了西門子工業軟件的Simcenter技術團隊，團隊內所有的工程師都是取得了國家“985”、“211”大學的碩士以上學位的人才，還有很多海歸人才，共有將近20幾位博士，在國內有這麼強的技術團隊是非常有競爭力的。看得出來石博士對西門子工業軟件的仿真和測試產品、團隊和服務客戶的專業度是非常有信心的。以下是幾家媒體對石銀明博士的採訪部分節選。
以下是採訪內容：
技術鄰：
仿真和測試的聯合應用對準確做仿真非常有幫助，兩者聯合應用的主要難點在哪兒？仿真工程師如何和測試工程師進行配合，用好Simcenter？
石銀明：
對於仿真和測試聯合的難點，其實這個難點說難也不難，說不難也難。有些企業把仿真和測試隔開，變成兩個團隊。如此組織上的隔閡，導致工程師之間的溝通會存在一些問題，不能很開放地去解決問題。對於工程師本身來講，我們要把仿真跟測試結合，要做到虛擬仿真完美結合，也需要經驗積累。一個是工具層面的積累，例如要做一個車內噪聲，首先要有車結構的模型，車結構模型做準的話，需要非常好的材料特性的輸入，還要有阻尼特性。如果要非常快速地解決這個問題，最好是我們自己做過試驗得到的材料參數，而不是從一些規範文章裡面查到的材料參數，特別是複合材料。複合材料的特性分析準確以後，仿真才能做的比較準。如果測試工程師做了很多試驗並建立了經過驗證的材料庫，仿真工程師使用時，直接在庫裡調用這些比較可靠的數據，再做就會做的比較好。像這種應用，我的一個很好的建議是兩者之間多積累，擁有一些企業自己看家的材料庫、模型庫、實驗規範和仿真規範。每家的車型不一樣，市場定位不一樣。把這些基本功弄清楚之後，才能很完美地把虛擬仿真整合到流程中去。在研發中能夠產生效益的是把工程師和測試的數據用合理的流程串起來，這樣整體效率會比較高。我建議企業裡要花時間，把這幾塊做好。
造車網：
在汽車測試方面最終的標準是製作最安靜的車，這個標準是什麼樣的？
石銀明：
首先，標準一定是動態的。汽車剛開始發展的時候只要求車能動起來，第二代對安全性能有更高的要求，第三代的要求則是噪聲的舒適性。一般對於車外的噪聲，即通過噪聲，國家有非常嚴格的標準，國內、美國和歐盟的噪聲標準要求也都在不斷提高。對於車內噪聲，雖然國家沒有標準，但是這涉及市場競爭，所以標準一直在提高，我們也一直緊跟這個標準。另外，現在要求噪聲帶有品牌效應，所以對噪聲的要求越來越高，從噪聲的舒適性到噪聲變成一個品牌，需要通過仿真與測試去設計噪聲。特別是純電動汽車，沒有發動機就等於失去了最大聲源，整車很安靜，而這對行人來說很危險。所以還是要製造出一些噪聲，既能提示行人注意安全，又要滿足國家標準。噪聲是無處不在的，或者說聲學是無處不在的，你可以利用聲學做很多事情。
汽車測試網：
現在行業裡都提到主動聲控制和智能化控制，西門子工業軟件在這方面有什麼樣的解決方案和應用？
石銀明：
一般要解決振動的問題，很多人會被動地改結構的剛度、重量，上面鋪阻力材料增加一些隔聲去減振降噪，這是被動的辦法。我們以前為什麼被動地做振動降噪？是因為當時的環境感知，就是傳感器這部分比較弱，此外實時的處理能力也比較弱。如果我們要算一個一秒鐘的事件，仿真的時候可能需要一個小時。那個時候沒有辦法進行實時控制。而現在我們有很強大的中央處理器單元，它可以把環境感知、信息融合技術很快地生成控制指令，得到非常合適的控制策略，傳給作動器進行消聲。
還有一些主動消聲的方式，比如說我在這兒說話，整個室內有聲場，如果此時有很好的傳感器可以檢測到聲場，它會生成一些高級控制算法，給另外一些揚聲器發出指令，讓揚聲器發出來的聲音和我說話的聲音相位相反，互相抵消，實現主動消聲。很多人都在朝這個方向努力，但是真正發展起來也就是最近十年左右。目前來說一個是環境感知能力，一個是芯片計算能力，可以實時去做控制策略的優化，這是未來發展非常大的趨勢。
飛機起降的時候噪聲是特別大的，讓耳膜很難受。有一款耳機戴上去之後就能生成相位相反的聲音，讓人很舒服，這是主動消聲商品化。但是因為耳機只是一個點，很容易生成相位相反；如果是一個場，比如說在車裡面，要考慮的就不僅僅是國家標準，還要考慮一些主觀指標，例如語音清晰度、聲音陡峭度及聲音響度，跟心理聲學相關，要實現主動消聲難度會大一些，因為它是一個場，但是很多地方都在朝這個方向努力。
另外，汽車裡直流電通過逆變器變成交流電，交流電給很多的電機供電，這些都是非常大的噪聲源。例如之前有一款車，我們被動地改噪聲源的結構，效果很差，後來轉而改變逆變器的控制策略。因為逆變器的控制策略算法不完美，導致三相交流電相位抖動，引起電機工作不穩定，產生噪聲，所以最後我們調整了逆變器的算法。這是非常典型的一個案例：很多結構在開模之後，到了後期沒有辦法修改，或者修改的成本非常高的時候，可以考慮修改控制策略、控制參數，考慮主動降聲的辦法，會得到很好的效果，這絕對是一個大趨勢。
汽車測試網：
這個跟5G技術是不是也很相關？
石銀明：
非常相關。5G會解決兩個瓶頸問題，大家在實驗室看到的採集過程包含傳感器技術，把一些有物理意義的噪聲振動信號變成電信號或是數字信號。通過ADDA的轉換變成數字信號，這個技術發展也很快。5G應用後會解決傳輸的問題，將來主動減振降噪、數據傳輸的速度越高，後面的技術發展會越好，前景也會更好。
AI汽車製造業：
跟國外相比，國內模擬測試處於什麼階段？瓶頸是什麼？越來越多的OEM都關注效率和結果，他們將很多試驗交給模擬仿真處理，解決實測問題。但是因為這樣又產生了很多產品和技術，導致試驗變的非常多，這個過程請談一下。
石銀明：
回到2004年、2005年的時候，國內的振動噪聲是相當落後的。無論是從設備、軟件，還是人的經驗或是做事的流程，都嚴重缺乏。我一直認為做振動噪聲的研發或是廣義的研發，一定要有“PPT”。第一個P是要有優秀的人，人很重要。第二個P就是流程，把這個事有邏輯清晰地推進下去，流程很重要。第三個T是工具，軟件、硬件、實驗室、臺架，都是廣義的工具。在15年之前，國內在這方面存在巨大的差距。但是經過這麼多年之後進步是非常快的，經過多年發展後，像很多大型汽車廠都擁有上千通道的測試系統。所以就工具而言國內進步是非常大的。
這麼多年，我們做了很多工程諮詢。一般與客戶合作的模式有兩種，一是流程轉讓，幫客戶解決問題，然後對員工進行培訓，為流程轉讓。二是可以對客戶進行流程審查，最後幫客戶繼續優化流程。通過這些服務就解決了流程（第二個P）的問題。
針對人才（即第一個P），國內與國外相比有兩個差距，一是振動噪聲的從業人數還不夠，這是巨大的差距。以前企業內只有幾個人負責振動噪聲，而現在振動噪聲細化到輪胎、懸架、底盤、變速箱都各有一個團隊，把整車零部件細化到每一個部件都有對應的團隊解決噪聲問題，意味著需要更多的人。國家的法規越嚴格，意味著振動噪聲研究越細，每一個零部件都是振動噪聲考慮的範圍，都需要一個團隊做到非常極致，人才的缺乏還是很明顯的。
另外，國內做振動噪聲還缺少機制，這是我個人的想法。現在在OEM裡面做振動噪聲的團隊基本圍繞工程、車型來進行，實際上很多新技術、新方向、新手段和新工具，往往不直接產生經濟效應。例如新能源汽車，涉及很多新的東西，需要有一個專門做研發的團隊，這個團隊並不一定馬上對車型有幫助，但是長期來講對企業非常重要，這一部分國內相對薄弱。很多基礎研究或是新技術、新方向的研究，都依賴於工程師的業餘時間或寄託於高校教授，跟國外比還是有很大差距的。
我個人認為一個機構裡面至少要有一個做新技術、新方向研究的團隊。一方面仰望星空，一方面腳踏實地。
數字化企業網：
Simcenter品牌發佈以來，在技術上對西門子原有的CAE產品進行整合，目前進行到哪個階段？
石銀明：
西門子從2007年到現在收購了很多仿真和測試產品。這些收購不是簡單的收購，其中很重要的目的是要進行整合。我們希望把CAD設計和CAE仿真這堵牆打掉，這是第一個整合。這類整合體現於西門子工業軟件，大家知道UGS本身有CAD的基因，NX CAD裡面有非常強的同步建模技術，包括非常好的CAD引擎。
第二個整合是如何將CAE和CAT進行整合。CAE仿真和試驗的整合體現在兩個層面，第一個層面是怎麼樣把試驗結果間接地用到仿真環境中，去校準3維仿真模型，1維仿真模型，校準CFD的模型，讓模型更準確。利用校準以後的模型去做大量的虛擬工況、危險工況、極端工況、重複工況，以及那些非常昂貴的工況，這是間接地利用測試信息。
第二各層面是直接利用測試信息。舉個例子，在做發動機實驗的時候，只有發動機，變速箱、離合器、車身系統都用模型，可以做虛實結合的試驗，也可以在發動機上佈置很多傳感器做試驗。類似這種在一個虛擬整車環境裡面做的發動機實物試驗，比孤零零地做一個發動機的試驗更準確、更有意義。沒有的那部分，用模型或用仿真，這是仿真和虛擬直接相結合的。
我們還有一個技術優勢——仿真指導測試。Simcenter裡專門有一個軟件叫PreTest，在真正做實物測試之前，可以在模型裡優化傳感器的佈置方案，確保用最少的傳感器測出儘可能多的模態。傳感器合理佈置以後，感興趣的頻帶範圍裡模態一個不漏的都測出來。很多年之前這些都是靠工程師的經驗，現在完全可以通過仿真去指導、優化。優化以後生成一個文件格式，這個文件直接可以導到Simcenter Testlab測試系統裡，之後傳感器、激振器的佈置方案就同步進去了，而且座標位置XYZ，也不需要手動輸入，都會自動出現在測試系統裡，這是CAE到CAT的整合。
再回到CAE本身仿真這部分，我們也做了很多整合，其中一個整合是多學科的耦合。回憶很多年之前，做強度的單獨做強度，做噪聲的單獨做噪聲，做燃油經濟性的單獨做燃油經濟性，經過發展，整個系統之間都是交聯在一起的。我經常跟大家講如果是一個機械系統或者是一個機電產品，可以大致認為是線性系統，這個線性系統可以拆開各做各的，沒有問題。而現在我們把車定義為移動智能終端，已經是緊緊耦合在一起的非線性系統，無法拆開。這意味著我們做仿真要考慮到機電的耦合、流固的耦合、熱疲勞的耦合、聲疲勞的耦合、聲固的耦合，包括控制和作動、被控對象等的耦合。剛才講到駕駛模擬器，其中實際包含控制的部分。作動後給到被控對象，被控對象由虛擬傳感器回到策略控制器裡，它們之間的聯合要求越來越高，仿真這部分也進行了整合。
通過這次採訪，筆者身臨其境地領略了西門子工業軟件Simcenter強大的振動噪聲測試解決方案，期待在西門子5月20-22日即將舉辦的2019年大中華區Realize LIVE用戶大會上能看到更多Simcenter仿真與測試前瞻性解決方案。
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