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基于产品数据管理系统的汽车制动系统优化设计平台研究
摘要: 产品数据管理(productdatamanagement,PDM)系统将企业信息化进程从单元技术集成提升到面向过程的集成,实现了制造业企业知识的协同管理,提高了知识的复用和融合效率,从而在管理上为企业实现最快的上市时间、最好的质量、最低的成本、最优的服务及最清洁的环境创造了基本的条件。
Abstract:
Key words :

一、前言

 

  产品数据管理(product data management,PDM)系统将企业信息化进程从单元技术集成提升到面向过程的集成,实现了制造业企业知识的协同管理,提高了知识的复用和融合效率,从而在管理上为企业实现最快的上市时间、最好的质量、最低的成本、最优的服务及最清洁的环境创造了基本的条件。

  目前的商品化PDM系统一般提供集成开发框架和过程管理基本模块,通过工作流引擎技术实现企业的产品设计过程驱动与控制功能。但是商品化PDM系统仅能将开发过程中的人、数据、过程组合在一起;在过程控制上多数仍然停留在对工作流的控制上,不能智能地获取知识支撑企业的技术创新,因此PDM的应用并不能代表企业核心竞争力的提升。同时由于难以直接面向设计组织知识,使得PDM难以成为真正的协同设计平台" title="设计平台">设计平台,从而影响PDM的价值体现,甚至使其仅仅成为一个数据文件管理软件。

  作者基于PDM系统构建汽车制动系统" title="制动系统">制动系统优化设计" title="优化设计">优化设计平台。利用PDM提供的流程引擎技术和图像共享技术实现企业设计数据、工艺知识、试验数据,以及开发流程" title="开发流程">开发流程的协同。同时构建在PDM上的平台直接面向产品优化设计,实现智能化的知识互融,知识自更新以及自学习,支持制动系统设计" title="系统设计">系统设计循环优化,从而提升企业核心竞争力。

二、制动系统优化设计平台的研究

1.平台体系结构设计

  图1为基于PDM的汽车制动系统优化设计平台体系结构图。其中协同管理平台用于提供逻辑上的运行容器,为整个平台的运行提供服务,它由一系列的中间件系统、二次封装标准规范和与之相适应的封装工具集等组成;其底层框架为应用提供集成服务,是网络化设计平台的核心和重点,它独立于应用服务。协同管理平台保证了产品数据的唯一性、实时性以及版本的规范性;借助试验数据集成接口保证了试验数据的真实性,减少了企业产品、工艺、试验等数据的失真。
  顶层的设计开发系统是构建在协同管理平台之上的知识管理系统。实现知识的发掘、调用、推理及校验。根据制动系统设计特点,采用参量匹配的方法调用PDM级数据和平台级设计知识。因此本平台能够直接为制动系统优化设计提供相应的知识。


图1 基于PDM系统的优化设计平台体系结构

2.优化设计数据流程(图2)

  解决制动系统设计的关键模块是平台顶层的制动系统设计开发层,它包含了结构设计子系统和性能分析子系统,通过系统动力学性能匹配、结构模式匹配、零部件参数匹配、制动法规匹配以及校验规则匹配等一系列的知识匹配算法,驱动整个设计过程。
系统自动选择设计参量,通过同类产品数据借用设计,得到产品的CAD数模;通过性能分析子系统,调用CAE软件,实现产品性能预报。


图2 汽车制动系统优化设计数据流图

3.优化设计平台的特点设计平台具有以下的优点。

(1)PDM的基本服务层提供了上层对象模型和底层数据库之间的映射,根据面向对象的思想提供对数据库进行存取等各种操作,具有屏蔽异构数据库的特性,可以实现对数据的透明化操作,使得知识存取功能的开发相对简单,而且便于对知识搜索、维护和管理。
(2)应用PDM系统基于统一的全局管理模式,实现对设计和分析知识的权限控制,保证了数据的安全与统一。

(3)采用B/S模式,开发的基于Web的PDM系统架构以及实现技术,满足了企业内部不同技术部门之间,以及协作企业之间的协同开发。

三、设计算法的解析与更新

  优化设计平台的核心在于对设计开发流程的智能化支持。传统的产品设计系统主要针对定型的产品提供标准化的设计算法,因而算法、参量固定,基于设计知识的推理规则固定。而构建基于PDM系统与知识管理功能的优化设计平台的主要目标是:企业产品设计知识随着产品数据的变化而不断更新拓展。因此必须设计出一种能够融合产品设计全过程数据信息的知识管理策略,才能实现知识的深度发掘和有效利用。汽车制动系统开发设计平台的主要难点有:

(1)汽车制动系统的设计是一个多目标的复杂体系,需要考虑整车动力学性能、制动效能、空间结构、强度与疲劳、制动噪声、材料、成本以及制动法规等各种因素。

(2)设计经验公式和理论算法同样重要。因此系统必须给用户提供合适的设计算法操作界面,供用户动态地更新和拓展设计流程" title="设计流程">设计流程中的算法。

(3)设计过程中多目标寻优使得经验知识和同类设计在产品优化设计中具有重要的指导意义。因此平台应当能够进行案例知识的积累和发掘。
基于以上问题,提出了设计知识智能管理的实现策略,如图3所示。

将设计流程划分为节点,设计算法动态分配给具体的节点,组装成整个产品开发流程。通过算法解析器,将某一算法中对应的参量进行分类,将输入参量以及通过参量自动匹配的系统推荐初值动态映射到前台,形成用户操作界面。

图3 设计知识智能管理模块协作图

  用户通过算法维护模块提供的公式更新功能编辑新的计算公式,形成新的设计算法,然后调用公式分配模块,将算法提交给对应的节点。新的算法进入平台之后,借助公式解析器自动改变用户操作界面,形成新的设计算法。
 
  这样,相对固定的设计流程使得软件实现成为可能;同时基于公式解析与维护的算法解析和更新功能实现了设计算法的自动拓展。

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