物理系统仿真可以在降低设计和运营成本方面产生重大影响，同时加快新产品的上市时间。物理系统仿真是一个难以捉摸的概念——但在您虚拟化产品设计过程的过程中，没有办法绕过它。那么物理系统仿真是什么？可以用来做什么呢？赞奇云工作站为你科普一下吧。

物理系统仿真为系统级决策提供了正确的保真度

在仿真世界中，人们总是在模型中的细节和计算时间之间进行权衡。模型或多或少是对物理世界的详细描述，需要模拟的细节越多，任务的计算成本就越高。计算昂贵的模型将需要很长时间来模拟，虽然在某些情况下这可能是必要的，但包含适量的细节以实现更快的模拟结果通常是一种更好的方法。更快的仿真结果意味着工程师可以更频繁地更新设计（以及随后的模型），然后在整个产品设计周期中更快地进行试验和迭代。

一些模拟方法允许您捕获高级别的细节，但计算量相对较高。它们通常用于 2D 或 3D 中的组件级仿真，并且通常仅限于一个或两个物理域的交互。计算流体动力学和有限元分析是通常属于此类的方法。计算流体动力学只关注流体流动，可能与化学或热物理域的相互作用。但是，对于模拟系统，这些方法的计算成本过高。相反，对于系统仿真，重点主要放在 0D 或 1D 效果上。

对于系统仿真，并在系统级别上获得有意义且及时的工程洞察力，问题就变成了：模型中应包含哪些细节或物理现象？

物理系统仿真专注于表示系统，因此牺牲了组件细节以换取更快的性能和捕获完整系统的能力。这并不意味着系统模拟的准确性或预测性较差——所有范例都需要在参数化、校准和验证方面进行尽职调查。相反，这意味着系统仿真专注于捕获与系统级别相关的物理现象。

例如，在图 1 中，液化空气储能系统模型包括与整个系统分析相关的正确详细程度。该模型可以根据流体在每个组件中经历的转变，跟踪每个循环组件改变流体的热力学状态。因此，可以在系统级别上做出决策。

图 1：物理系统仿真使您能够通过利用具有中等保真度的预测组件模型并分析它们的相互作用，在系统级别做出决策。

使用物理系统仿真的预测能力

物理系统仿真提供了准确描述物理的功能。当工程师需要找到对她/他的物理系统的正确描述时，使用方便地表示“物理”的模拟范式至关重要。由于物理系统建模的两个关键功能，这种物理描述是可能的：

第一性原理方程是支配我们物理世界的基本定律，例如质量、能量和动量守恒。这些定律也支配物理系统模型的行为。
经验关系描述了压力损失、传热和摩擦等现象，这些现象无法在系统级别使用第一原理方便地建模。这些经验关系由实验研究和参数拟合实践确定。

这两者的结合使物理系统仿真具有预测能力，并且与纯粹基于数据的物理系统仿真方法相比具有优势。该基础允许构建准确表示各种物理领域的模型，例如机械、流体、热传递、电、化学和/或磁物理现象。从而捕捉领域的相互作用——多物理系统模型的创建。

一个好的物理系统仿真工具将带来与仿真物理系统相关的特性，而不是任何系统。这些功能包括使用物理量、组量和模型的单位、重用第一原理以及方便地选择相关经验关系的能力。复杂性呈指数级增长，这些特征对于模型的处理变得至关重要。相比之下，使用成熟的通用或科学脚本语言来表示物理系统会迅速为模型的描述增加不必要的复杂性。复杂性不利于产品开发周期的速度和质量。设计工程师容易出现人为错误，

图 2 中的模型显示了物理系统仿真，该仿真侧重于系统级飞机的预测物理现象，涵盖与每个飞机子系统相关的各种物理域。每个子系统的行为由第一性原理方程和经验关系控制。Modelon 库内容提供了一组数值稳健、高性能且可重复使用的第一原理方程和经验关系，并打包在文档化的组件模型中。不必自己描述物理场在基于模型的设计过程中会显着增加时间和成本。

图 2：该模型代表了飞机真正的多物理系统（从左到右）：机身（机械）、动力装置（传统上是机械-热流体系统）和辅助系统（流体、电气、 ETC。）。

面向物理系统仿真的技术带来了适当的保真度，可以对系统做出有意义的工程决策，并使用有助于管理模型复杂性的物理语言。在系统的同一模型中，可以毫不费力地描述机械、流体、热传递、电、化学和/或磁物理现象。

物理系统仿真与系统工程

物理系统仿真可以与系统工程进行对比。系统工程是一种范式，主要关注不同的子系统和组件如何交互，而不必对每个组件或子系统的行为具有任何预测能力，因此关注成功交互的要求。

结论

虽然对于给定的模拟场景，没有关于使用任何模拟范式的严格准则，并且存在许多极端情况；每个范例都延伸到一个权衡复杂性和工程师任务的范围。对模型中给定的细节数量没有固有的偏好，而是希望为每个任务选择正确的建模范式和模型复杂性。

物理系统仿真对于在设计过程的早期做出设计决策至关重要，以支持架构和优化；稍后验证验证任务。物理系统模拟也是资产运营改进和开发数字孪生的绝佳候选者。请留意更多物理系统仿真内容，包括何时使用物理系统仿真、它适合您的设计流程的位置等。

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