多学科设计和优化 (MDO) 是一种可以改变游戏规则的航天器和飞机设计方法。它从数字主干上的单一事实来源开始,以连接所有设计团队,然后团队成员就可以利用配置驱动型多学科数字孪生。最后,行业领先的仿真工具有助于验证设计性能并进行更快的迭代优化。
为了在缩短周期时间的同时创建创新设计,航空航天和国防公司需要重新考虑其航空航天设计流程。打破孤岛并加强设计学科之间协作的多学科设计和优化框架可以带来强大的成效:
通过简化飞机开发流程,满足市场对增强飞机功能的需求。(Piper)
创建自动化飞机设计框架,缩短产品开发时间。(General Atomics Aeronautical Systems, Inc.)
推进设计流程自动化,将分析用时缩短 30% 到 50%。(诺斯罗普·格鲁曼公司)
通过多学科设计和优化方法在竞争中保持领先地位,从而简化产品开发、增强团队之间的协作、评估可制造性并优化整体设计。
探索我们的解决方案路径,将航空航天设计提升到一个新的水平:
通过在设计团队之间建立权威的单一事实来源,实现高效协作。当今的飞机和航天器越来越复杂,这使得团队有效沟通比以往任何时候都更加重要。打破电气、电子、机械和软件等各个学科之间的传统孤岛,使团队能够在流程的早期做出更好的设计决策。
在单一环境中管理完整的产品设计,使您能够创建配置驱动型多学科数字孪生。利用这种全面的数字孪生,您可以更快速、更轻松地迭代和发展动态设计,从而推动优化和创新。跨域探索设计,并更好地了解周围的子系统和组件。
利用迭代流程和强大的仿真技术,从静态设计转变为动态设计。进行这种转变可以帮助您更好地适应不断变化的要求并探索创新材料和技术,同时确认产品的可制造性。这对于通过更快地将优化设计推向市场来保持竞争力至关重要。
加强设计团队之间的协作,加快行动速度,并在设计流程的早期执行更详细的分析,以减少后期发现的问题。(General Atomics Aeronautical Systems, Inc.)
通过捕获飞机设计的所有部分并创建无缝的端到端流程,缩短产品开发时间,同时进行更多迭代。(Bye Aerospace)
通过平衡任务属性的多学科设计和优化方法加速航天器设计。(诺斯罗普·格鲁曼公司)
公司:诺思罗普·格鲁曼公司 (Northrop Grumman)
行业:航空航天及国防行业
位置:弗吉尼亚州福尔斯彻奇, United States
Siemens 软件:NX, Simcenter 3D Solutions, Teamcenter
在航空航天产品开发中采用数字化转型以保持竞争力。在单个通用环境中连接所有设计学科,以利用全面的数字孪生并推动设计创新。探索我们的资源,了解有关飞机和航天器设计的多学科方法的更多信息。
成功的飞机开发需要跨学科设计团队在开发产品时处理大量的变更流量。提高生产力是任何有竞争力的航空航天和国防公司必须具备的主要能力之一。然而,随着航空航天和国防 (A&D) 产品变得越来越复杂,成熟的航空航天设计工具已经为下一次迭代做好了准备。正因如此,Siemens Xcelerator 带来了一系列新的、更好的功能,以支持多学科团队的高性能设计流程。这些沉浸式关联设计方法可以通过 SaaS 部署实现高效交付。以这种方式推动自动化可确保无缝了解所有变化,涵盖上游和下游运营。因此,随着设计在开发周期中得到更全面的优化,所有利益相关者都能随时了解情况,并可以快速应对这些变化对其设计机构的潜在影响。
提高设计、制造、仿真和服务等关键领域的生产力可以降低使用寿命更长的产品(如航空航天和国防产品)的费用。多学科设计和优化方法为提高产品可靠性提供了机会,从而降低了制造商的生命周期成本。通过充分探索设计空间并模拟关键 A&D 产品类型的可制造性和真实的在役性能,产品发生故障的可能性或服务需求得以降低,从而减少了用于纠正问题的时间和劳动力。
在航空航天产品开发中创造竞争优势的一个重要因素,就是工程过程的速度。公司在开发周期中的发展速度与通过更快地引入新技术的市场领导地位密切相关。多学科设计和优化方法是这些目标的核心,它支持更快、更高效的 A&D 产品开发。我们的解决方案支持创建通过数字主线连接的数字孪生。数字孪生是设计、其制造流程或制造资源的高保真、可重用表示形式。在产品的整个生命周期中,它们可以快速创建、轻松管理和简单地修改。数字主线连接这些数字孪生,实现它们的重用和使用。该数字化框架实现了必要的协作和多学科优化活动的自动化,以便以目标成本快速开发高性能产品,从而增强竞争优势。
航空航天和国防工程师面临着一项艰巨的任务,即对复杂、高度工程化的产品做出明智的决策,并面临满足业务需求的挑战。西门子沉浸式工程通过多学科工程方法为这一困境提供了解决方案,该方法利用完全沉浸式工程流程来理解和协调设计选择对产品的装配、形式、功能和可制造性的影响。
在 A&D 产品的开发过程中,会产生成千上万的信息。这些信息必须通过多次修订设计来准确、完整地传递,以构建最终产品。为定义、交流这些信息而需要执行的任务往往既繁琐又复杂。在许多情况下,这些任务不是自动化的,但这些数据必须在一系列跨越电气、机械、软件、制造和其他团队之间学科界限的优化活动中有效地重用。
下一代 A&D 产品已经达到了需要更先进的自动化和优化来实现项目和性能目标并满足可持续性目标的复杂程度。西门子的数字化能力赋能多学科设计和优化活动,使这些复杂问题更易于处理和可持续。