自主cae软件产业的功亏得失——连载之二_cae_产品创新数字化(plm)_209

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1、自主CAE软件产业的功亏得失——连载之二_CAE_产品创新数字化(PLM)1.3聚焦工程研究完成生产方式转化过程的执行程序(程序)   科技创新的核心就是要促进科技成果向现实生产力转化。面对工程研究的需求,科研院校所掌握的技术需要经过实际使用和工程效益才能体现出价值,CAE技术需要利用编制程序才能实现科技成果转化的第一步。单个程序作为软件产品的一部分,经过需求分析、解决方法、程序编制和效益评测等一系列针对需求的研发,其本身也完成了软件项目的初步实现。1.3.1实现科研成果解决重大工程的实用意义和理论价值   在国民经

2、济急需的工业装备和国防工业众多领域,具有自主知识产权的先进技术在被“禁运”、“技术封锁”的严酷现实面前,以其炼就自主领先技术“金刚钻”的能力,揽下国民经济急需“瓷器活”的行动,在担当起民族振兴责任的同时也开拓了自身的生存空间。   以具有自主知识产权的CAE技术和软件推广为例。这些具有自主科技成果的转化大致经历了以下过程:   专业技术水平评判:专业先进技术是行业中具有国内自主知识产权的拥有者;   市场需求公开评估:技术经过类似研讨会或交流会后,确认在行业中具有领先水平;   企业反馈审核机制:直接交流后应确认技术

3、应用后可以帮助和提高企业的技术水准;   成果转化考评模式:以宣传科技成果转化所取得经济和科技实效来帮助技术推广;   正是与其相应的同期开展的工作也循序渐进,取得了理论研究成果和用户单位的认可:   “基于精细积分(最优)控制系统程序库”报告在“第二届上海国际航空航天技术与设备展览会”航空航天电子论坛得到了行业广泛关注,反响热烈;   “椭圆轨道卫星编队重构的均衡耗能最优控制方法”在“航空航天中力学与控制的挑战和机遇”研讨会上现场引起了与会代表的兴趣和重视,有单位表达了合作意向;   “高精度控制系统设计与仿真研究

4、技术”学术报告会在合作单位举行,来自大连理工大学的技术人员就基于精细积分的最优控制系统程序库及其应用作了详细讲解。    具有自主知识产权的应用软件技术学术交流和科技项目的验收会由中国工程院孟执中院士主持。实际工程效果得到“在更短的控制时间内,以更少的燃料消耗,达到更高的终端控制精度。”的认可;   以“发展CAE软件产业的战略对策”为主题的339次香山科学会议在北京举行。航天工程的专家学者对该课题研究成果表示了浓厚兴趣与关注;   上海市科协领导在宇航学会的工作研讨会上就课题“编队飞行控制技术”专题听取汇报后表示:

5、要创造条件,促进进入工程阶段,最终转化为社会经济效益。     在我国现有的众多科技成果中,不乏有可圈可点的值得细心呵护和培育的具有原创性知识成果。以基于精细积分的(最优)控制系统为例。该算法体系以最优控制和结构力学的模拟关系为基础,通过研究最优控制所导出的哈密顿系统边值问题,提出了对偶变量区段混合能的概念,进而将结构力学中基于变分原理的系统离散和计算方法用于最优控制问题中矩阵Riccati微分方程和代数等的求解。基于“程序库”提供的设计功能,结合具体的课题,可进行多方面应用领域控制软件的研发:   1)飞机的自动驾

6、驶控制问题。飞机在起飞/降落阶段的控制、在紧急情况下的机动飞行控制,巡航高度、速度的调整等,实质上都是在很短时间(或有限时间段)内将飞机的飞行状态(例如飞行速度,俯仰角,偏航角)从一个状态调整到另一个状态,这些控制性能要求,依靠传统工具箱的定常控制器设计难以实现,必须从时变控制器的设计出发进行设计,而且还要寻求节省燃料、控制输入峰值小的控制方案。   2)导弹的拦截与精确打击问题。使用时变控制器可以只需定常控制器约一半的时间达到系统期望状态,这对于精确制导有着重要意义。   3)机器臂的移动控制。机器臂的移动控制有着

7、多方面的应用,对于要求移动速度快,终端定位精确的控制要求,需要精确的算法保证。   4)分布式空间飞行器系统的控制问题,其基本特点是通过控制多个小卫星的有序排列和协同工作来完成单个大卫星的工作,单个大卫星的质量和体积是有上限的,但是由多个小卫星天线构成的虚拟大型天线理论上讲是没有上限的,且其分辨率将远远超过现有的和即将发射的单个巨型太空望远镜,并具有成本低,可靠性高等特点。在这类分布式系统控制问题中,分散控制,高精度的最优控制和鲁棒控制方案是其出发点,设计最小能量,最短时间等控制系统。   我国有许多具有领先水平的科

8、研成果在工程实践中得到应用,其自身学术价值和工程效果在推广中得到了肯定。由于因工程需要所编制的程序只是体现科研学术成果,以工具的形式给工程建设提供服务,尚不具备软件的完备性和商品化,后续发展仍有更多的工作要做。   参数化结构形状优化——煤及半煤岩巷道掘进:在考虑等价静力工况作用下结构的优化设计过程中,本次的两个优化模型给定的约束条件为紧约束,

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