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什么是数字样机?

数字样机是基于CAX/DFX技术的产品数字化模型,是对产品整机或具有独立功能的子系统的数字化描述。其核心在于通过几何、物理、行为及功能等多维度信息建模,实现对产品结构、功能、性能、运行逻辑等全维度数字化表达,满足从概念设计到运维服务的全生命周期应用。其原理与过程围绕“几何建模 → 多物理场行为建模 → 系统级虚拟验证”的路径展开。

传统物理样机 VS 数字样机

传统系统开发严重依赖物理样机制造与测试,导致问题滞后暴露,修复需改动实物重测,耗费大量资源。对汽车、飞机等复杂产品而言,代价尤为高昂。

复杂产品的物理样机通常需专机制造,使其在时间与资源上都无法支撑多方案验证。其迭代还受部门协作效率制约,存在沟通不及时导致制作出错的隐患。

传统测试难以模拟复杂环境,物理样机也无法安全进行高风险测试,导致复杂环境下的测试不充分,且整个过程造成材料浪费,不符合可持续发展要求。

数字样机通过虚拟化技术,能够替代实物进行测试,并在开发早期快速发现和解决问题,从而极大地降低开发和测试成本,大幅提升开发效率和产品质量。

借助数字样机,工程师能对多种设计方案并行测试,从而快速锁定最优方案,满足多场景需求。当产品发生迭代时,更新数据会动态同步,实现高效协同。

数字样机能突破物理限制,模拟各类复杂环境,从而显著提升复杂环境下的测试覆盖度与可靠性,也避免了材料浪费,有效推动绿色、可持续的工业发展。

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应用数字样机的好处

数字样机通过"虚拟集成 - 虚实闭环 - 实时交互"的技术路径,重塑产品研发模式,实现效率与质量的双重提升。

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高效软硬件协同

通过虚拟集成,软件和硬件团队可提前在统一数字平台上进行并行开发与测试,打破顺序作业瓶颈,大幅压缩开发周期,加快产品上市速度。
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全系统闭环验证

构建包含软件、硬件及多物理场的高保真虚拟环境,实现对复杂机电系统的一体化、全覆盖测试与验证,提前暴露深层问题,提升产品可靠性。
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显著降低研发成本

利用高精度数字样机替代多数实体样机进行反复测试与迭代,极大节约了物理物料成本、设备损耗及相关的制造与时间成本。
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赋能全生命周期管理

打通从设计、测试到运营维护的全过程数据,实现对产品运行状态的实时监控与深度分析,为预测性维护和产品优化提供核心数据驱动。

数字样机的技术路线

丰蕾科技采用基于虚拟化的数字样机技术路线,不仅能精准构建适配各类复杂场景的产品模型,更支持软件在虚拟芯片上真实运行,并与机械、电子实体部分实时互动。这让企业在开模制造前,即可完成软硬件协同工作的全面测试,助力产品一次试制成功,从根本上减少时间、人力与财力的无效投入。

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丰蕾科技采用基于虚拟化的数字样机技术路线,不仅能精准构建适配各类复杂场景的产品模型,更支持软件在虚拟芯片上真实运行,并与机械、电子实体部分实时互动。这让企业在开模制造前,即可完成软硬件协同工作的全面测试,助力产品一次试制成功,从根本上减少时间、人力与财力的无效投入。

01 基于参数化建模与基础力学的数字样机

以参数化几何建模和基础力学仿真为核心技术,使用CAD软件进行全参数化的三维几何建模,结合简单的静力学、运动学实现基础仿真,以评估产品基础结构强度和运动可行性。

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适用产品

  • 不含电子系统的纯机械设备
  • 通用机械零部件
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用户群体

  • 研发资源有限的中小型制造企业

  • 机械设计相关学科的教育与培训机构

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主要用途

  • 概念设计筛选
  • 零部件级的设计验证
  • 产品外观和装配检查
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技术不足

该路线仅集中于结构、运动学领域,并未集成计算流体动力学、电磁场仿真、热力学分析等专业模块,无法模拟空气阻力、磁场分布、散热等真实物理效应。

02 基于多学科协同仿真的数字样机

基于多学科协同仿真技术,深度集成结构、流体、电磁等模型,从而对复杂系统进行多物理场仿真与分析,以预测其在真实工况下的功能符合性与综合性能。

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适用产品

  • 高科技集成产品
  • 精密电子设备
  • 能源与重型装备
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用户群体

  • 对软硬件交互要求低的复杂装备制造商

  • 追求产品性能和用户体验的消费电子公司

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主要用途

  • 复杂系统的综合性能预测与优化
  • 产品在极端工况下的可靠性分析
  • 高成本物理试验的虚拟测试和故障复现
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技术不足

该路线集成的结构、流体等多物理场仿真模块具有不同的数值算法与时间尺度,难以实现真正的实时协同,无法精准模拟真实软硬件交互。

03 基于虚拟化的数字样机

通过集成虚拟化、多物理场模型及硬件在环技术,模拟各种复杂物理环境,并精准地虚拟化整个软硬件系统,使得软件既能直接在虚拟硬件上运行,又能与物理硬件实时交互。

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适用产品

  • 工业自动化控制系统
  • 汽车辅助驾驶系统
  • 航空飞行控制系统
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用户群体

  • 专注于软硬件一体化的复杂装备制造商

  • 大型自动化系统工程与集成服务商

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主要用途

  • 复杂机电一体化系统的软硬件协同开发与测试
  • 对软硬件功能及多物理场环境的全系统闭环验证
  • 产品的预测性维护和全生命周期管理
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技术不足

该路线构建的高保真虚拟化系统,因其技术复杂度和跨学科特性,开发难度极大,需要依赖机械、电子、软件、计算机体系结构等多领域技术专家的力量。

01 基于参数化建模与基础力学的数字样机

以参数化几何建模和基础力学仿真为核心技术,使用CAD软件进行全参数化的三维几何建模,结合简单的静力学、运动学实现基础仿真,以评估产品基础结构强度和运动可行性。

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适用产品

  • 不含电子系统的纯机械设备
  • 通用机械零部件
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用户群体

  • 研发资源有限的中小型制造企业

  • 机械设计相关学科的教育与培训机构

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主要用途

  • 概念设计筛选
  • 零部件级的设计验证
  • 产品外观和装配检查
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技术不足

该路线仅集中于结构、运动学领域,并未集成计算流体动力学、电磁场仿真、热力学分析等专业模块,无法模拟空气阻力、磁场分布、散热等真实物理效应。

02 基于多学科协同仿真的数字样机

基于多学科协同仿真技术,深度集成结构、流体、电磁等模型,从而对复杂系统进行多物理场仿真与分析,以预测其在真实工况下的功能符合性与综合性能。

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适用产品

  • 高科技集成产品
  • 精密电子设备
  • 能源与重型装备
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用户群体

  • 对软硬件交互要求低的复杂装备制造商

  • 追求产品性能和用户体验的消费电子公司

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主要用途

  • 复杂系统的综合性能预测与优化
  • 产品在极端工况下的可靠性分析
  • 高成本物理试验的虚拟测试和故障复现
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技术不足

该路线集成的结构、流体等多物理场仿真模块具有不同的数值算法与时间尺度,难以实现真正的实时协同,无法精准模拟真实软硬件交互。

03 基于虚拟化的数字样机

通过集成虚拟化、多物理场模型及硬件在环技术,模拟各种复杂物理环境,并精准地虚拟化整个软硬件系统,使得软件既能直接在虚拟硬件上运行,又能与物理硬件实时交互。

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适用产品

  • 工业自动化控制系统
  • 汽车辅助驾驶系统
  • 航空飞行控制系统
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用户群体

  • 专注于软硬件一体化的复杂装备制造商

  • 大型自动化系统工程与集成服务商

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主要用途

  • 复杂机电一体化系统的软硬件协同开发与测试
  • 对软硬件功能及多物理场环境的全系统闭环验证
  • 产品的预测性维护和全生命周期管理
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技术不足

该路线构建的高保真虚拟化系统,因其技术复杂度和跨学科特性,开发难度极大,需要依赖机械、电子、软件、计算机体系结构等多领域技术专家的力量。

具体实施流程

STEP 1

多领域统一建模与参数化定义

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STEP 2

虚拟化与实时仿真环境构建

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STEP 3

软硬件单元协同测试

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STEP 4

全系统闭环验证与性能优化

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STEP 5

全生命周期管理与智能运维

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本阶段旨在为物理系统的各个组成部分构建高保真的数学模型,以低成本、低风险的方式实现物理系统的设计优化。具体实施步骤如下:

明确系统边界,并将系统整体分解为机械、电子、软件等独立的子系统,清晰定义各子系统间的功能与信号接口。
为每个子系统选用或开发最合适的多物理场模型,例如为结构部分建立动力学模型,为热管理系统建立流体模型。
对模型的关键属性(如质量、刚度、控制参数)进行参数化定义,并利用已有数据或基础测试对模型进行初步校准,确保其能准确反映物理特性。
多领域统一建模与参数化定义
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本阶段旨在将分散的子系统模型集成为一个有机的整体,并构建一个能够实时运行的虚拟测试环境,为软硬件协同测试提供可重复、可扩展的数字试验场。具体实施步骤如下:

在统一仿真平台中,依据定义的接口连接机械、电气与控制等模型,形成闭环系统。
对高保真模型进行必要的简化和编译,确保能在实时操作系统上以固定步长稳定运行。
配置与物理硬件通信的接口(如CAN、EtherCAT),完成硬件在环测试环境的搭建。
虚拟化与实时仿真环境构建
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本阶段通过虚实结合的软硬件单元协同测试,旨在提前暴露和解决软硬件单元的设计缺陷,大幅减少对物理原型的依赖,降低开发风险和成本。具体实施步骤如下:

进行软件在环测试,将嵌入式代码在PC端与虚拟模型对接,验证算法逻辑的正确性。
开展硬件在环测试,将真实控制器接入实时仿真机,由其运行虚拟被控对象模型。
设计并执行极端场景、故障异常等各类临界测试用例,安全校验软硬件在极限工况下的交互状态与运行行为。
软硬件单元协同测试
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本阶段旨在对集成后的整个系统进行功能、性能及可靠性的全面验证与深度优化,确保系统级设计指标在所有预期工况下均能得到满足。具体实施步骤如下:

基于虚拟集成环境,执行海量仿真测试,覆盖功能、性能、安全性和鲁棒性等维度。
收集并分析系统在各种工况下的性能数据,识别性能瓶颈与耦合问题。
将验证结果反馈至设计端,迭代优化控制参数、硬件逻辑或系统架构,实现设计闭环。
全系统闭环验证与性能优化
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本阶段将数字样机的价值从设计开发延伸至产品服役全过程,通过数据驱动实现状态预测与健康管理,并为下一代产品设计提供创新思路和数据支撑。具体实施步骤如下:

收集物理产品在真实运行中的状态、性能与故障数据。
利用实时数据持续校准和更新数字样机,提升其预测保真度,构建数字孪生体。
基于高保真模型模拟未来状态演变,预测关键部件寿命,实现预测性维护与智能运维。
全生命周期管理与智能运维
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借助数字样机实现开发转型

航空航天<br/><span style="margin-top: 8px; display: inline-block;">飞机研发数字化转型</span>
航空航天
飞机研发数字化转型

本案例聚焦于某飞机设计研究院在大飞机设计研发中基于数字样机的数字化转型实践的详细介绍。

汽车交通<br/><span style="margin-top: 8px; display: inline-block;">某知名汽车集团数字化发展进程</span>
汽车交通
某知名汽车集团数字化发展进程

本案例聚焦某知名汽车集团在汽车研发过程中对数字样机技术的深入应用。作为汽车工业的领先者,某知名汽车集团将数字样机作为新一代车辆开发的核心手段。

风电能源<br/><span style="margin-top: 8px; display: inline-block;">能源互联网“双子星”</span>
风电能源
能源互联网“双子星”

本案例来源于风电行业数字化转型的实践,展示了数字样机技术在风电场运营和风机研发制造中的深度应用,针对风电设备面临的成本控制与效率提升需求。

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