多学科设计与优化 (MDO) 是一种改变航天器和飞机设计的颠覆性方法。它从数字主干网上的单一事实来源开始,连接所有设计团队,然后他们利用配置驱动的多学科数字孪生。最后,行业领先的仿真工具有助于验证设计性能,并加快迭代优化速度。
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。一个多学科的设计和优化框架可以打破孤岛,增加设计学科之间的协作,从而产生强大的结果:
通过简化的飞机开发流程,满足市场对增强飞机能力的需求。(Piper)
创建自动化飞机设计框架,缩短产品开发时间。(通用原子航空系统公司)
自动执行设计流程,将分析时间缩短 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,该方法可简化产品开发,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,将您的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。如今的飞机和航天器变得越来越复杂,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 配置驱动的多学科数字孪生。利用这种全面的数字孪生,您可以更快、更轻松地迭代和发展动态设计,从而推动优化和创新。通过更好地了解周围子系统和组件的背景,跨领域探索您的设计。
利用迭代过程和强大的仿真技术,从静态设计转变为动态设计。做出这种转变可以帮助您更好地适应不断变化的需求,并探索创新的材料和技术,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,并在设计过程的早期执行更详细的分析,以减少后期发现的问题。(通用原子航空系统公司)
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)
采用多学科的设计和优化方法,平衡任务属性,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拥抱数字化转型,以保持竞争力。在单一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。浏览我们的资源,了解更多关于飞机和航天器设计的多学科方法的信息。
成功的飞机开发需要跨学科的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的主要能力之一。然而,随着A&D产品变得越来越复杂,用于航空航天设计的既定工具已经为下一次迭代做好了准备。正是在这里, Siemens Xcelerator 带来了一系列新的、更好的功能,这些能力是支持多学科团队高性能设计流程所必需的。这些身临其境的情境化设计方法可以通过 SaaS 部署有效地交付。以这种方式推动自动化可以确保无缝了解所有变化,包括上游和下游运营。因此,随着设计在整个开发周期中得到更充分的优化,所有利益相关者都可以随时了解情况,并可以迅速解决对其设计权限领域的潜在影响。
提高设计、制造、仿真和服务等关键领域的生产力可以降低航空航天和国防产品等使用寿命更长的产品的开支。多学科设计和优化方法提供了一个机会,可以提高产品的可靠性,从而降低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,产品故障或服务需求的可能性降低,从而减少花费在解决问题上的时间和劳动力。
在航空航天产品开发中创造竞争优势的一个关键因素是工程过程的速度。一家公司在发展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对于这些目标至关重要,因为它支持A&D中更快,更高效的产品开发。我们的解决方案支持创建由数字主线连接的数字孪生。数字孪生是设计、其制造过程或制造资源的高保真、可重复使用的表示。它们可以在产品的生命周期中快速创建、轻松管理并简单地进行修改。数字主线将这些数字孪生连接起来,使它们能够重用和使用。这种数字化框架使必要的协作和多学科优化活动自动化,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对复杂、高度工程化的产品做出明智决策的艰巨任务,以及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的工程流程来理解和协调设计选择对产品贴合度、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。这些信息必须通过对设计的多次修订来准确、完整地提供,以构建最终产品。通常,定义和传达此信息所需的任务既繁琐又复杂。在许多情况下,它们不是自动化的,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产品已经达到了一定程度的复杂性,需要更先进的自动化和优化来实现项目和性能目标,并实现可持续发展目标。西门子的数字化能力使多学科设计和优化活动成为可能,使这些复杂问题更易于处理和可持续。