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图6-3 Imagine.Lab AMESim提供高效的开发环境
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4.Imagine.Lab Synthesis——配置管理、系统集成和架构管理的专用工具
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系统工程是基于自上而下的方法：根据产品需求定义功能，这些功能通过具体的机械和控制子系统来实现。机械和控制子系统可以通过仿真来验证所选架构是否符合最初的需求。Imagine.Lab System Syntheis为这种自上而下的开发流程提供了一个平台，通过该平台可以在一个用于仿真的完整系统逻辑视图中对模型和控制进行配置与集成。系统集成设计工程师可以编著最符合逻辑的视图，然后进行配置并把所需要的不同模型集成进去进行系统仿真。
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通过Imagine.Lab System Synthesis，系统工程师和架构工程师可以使用来自多个不同的模型编著工具，例如Imagine.Lab AMESim、Simulink和Modelica的数据及模型，无缝地结合在一起进行概念设计和系统架构设计、集成和验证。它支持系统装配的工作，最终生成一个可执行的系统模型，用于不同工况的验证以及完整系统方案的优化。
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Systems Synthesis是一个支持机电系统架构驱动开发的开放“中立工具”环境。架构驱动开发流程是一个自上而下的设计方法，从创建或输入来自中立工具的架构模型，应用物理模型、控制模型或库（从AMESim、Simulink、C代码或其他程序中创建）进行配置，到在目标求解平台中进行仿真。通过正确接口定义的架构，Imagine.Lab System Synthesis支持各种类型的“自上而下”仿真流程的系统建模。
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工业4.0实战：装备制造业数字化之道 [:1704005745]
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工业4.0实战：装备制造业数字化之道 6.3 价值定位
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通过LMS Imagine.Lab AMESim功能驱动设计的理念，用户可以在早期开发阶段分析智能系统的功能特性；在样机测试前，优化机械、液压、气动、热和电子/电气系统间的复杂交互作用；同时，支持工程师对关键功能的主动设计，以提高产品的整体性能和品质；避免主要设计缺陷，探索创新设计，加速产品开发。
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通过LMS Imagine.Lab AMESim，用户可以在产品开发周期早期的智能系统仿真中发挥重要作用，从而真正实现通过关键功能品质设计来驱动新产品开发。
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工业4.0实战：装备制造业数字化之道 [:1704005747]
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工业4.0实战：装备制造业数字化之道 第7章 基于模型的验证管理解决方案
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7.1 验证管理的业务挑战
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产品复杂度不断增加是科学进步的重要标志，以汽车为例，产品复杂度增加表现在集成了电气化、传动系统、底盘、安全性等子系统后其控制系统的复杂性会显著增长，需要在精密性上有重要的改进，因此需要致力于在研发过程中管控机电集成化系统。这不仅仅带来了设计上的机电一体化要求，同时还要求开展多物理场的综合仿真模拟，比如要进行电气学、液压学、热力学和机构运动学的仿真。基于模型系统驱动的研发手段能够帮助研发团队充分理解产品的复杂性，复杂需求是如何影响不同系统、子系统和部件的，以及相互依存的关系在系统、子系统和部件中是如何演绎的。图7-1中的基于模块的框架便于企业充分理解在整体中的跨部门的相互依赖关系，并提供一个兼顾需求、设计、部门验证的整体性的业务管理模式。
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图7-1 基于系统工程V模型的需求、验证与设计闭环
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需求、设计以及验证所构成的闭环，要求采用基于验证的方式证明设计是满足需求的。这意味着在开发的各个阶段即可进行验证并开展模拟和测试活动，以便早期就能够验证系统架构。基于模型的系统工程活动包含设置子系统和组件性能要求，并且与对应的设计活动以及验证目标对应起来，从而形成有机的系统组织形式的产品研发活动，满足基于MBE的研发目标与流程。
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验证管理（Verification Management）的管理对象包括虚拟的1D系统行为仿真&3D基于几何的CAE（含CFD）仿真分析，以及物理样机测试试验这两个重要的组成部分。仿真数据和流程管理通常被简称为SDM（Simulation Data Management），试验数据管理通常被称为TDM（Test Data Management），两者的管理对象不同，但在业务活动中其实是密不可分的，面对的也是共同的需求，相互之间需要保证非常紧密的关联性，以保证可以溯源到正确的关联对象。尤其是对于复杂的产品，验证过程是漫长而复杂的，产品的需求管理着成千上万的要求与变化，在产品的整个生命周期里，多种配置的产品以及对应仿真或者试验活动需要经过精确的方式进行管理，这些复杂业务对象的关联关系，是验证管理所必不可少的管理内容。
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在基于系统工程驱动的研发体系下，验证管理与产品的需求紧密相关，通过虚拟和实物的验证来实现对需求的验证，从而贯彻实现系统工程的能力的分解与落实，按照系统的性能分解会和后续的仿真与试验对应起来，更便于追踪系统的性能，利用性能样机的组织方式来管理后续的性能评估、仿真与试验业务活动。此类业务需求更是促进了各种验证工具和方法的蓬勃发展。目前大型制造企业的仿真工具少则几十种，多则达上千种，试验室的建设规模也日益扩大，试验工程师使用各种试验测试仪器、设备对产品进行测试。
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随着产品的复杂性增加以及按照可配置化设计的方式，造成下游的仿真和试验业务也需要按照可配置化的方式组织数据，以提高对子模型的利用，减少大规模的盲目建模和时间浪费，以快速验证多种设计和配置方案。多元化的企业组织结构，以及全球化的分工，也带来异地协同的必要性。大规模验证工具的使用带来了更多数据和流程的管理挑战。无论是仿真分析数据还是试验样机都是与设计数据、流程高度相关的，不能单独看待这部分业务的数据与流程，而是需要考虑仿真分析使用的设计数据版本、试验数据等，不同岗位的业务人员都需要保证使用的数据是单一数据源的，以便减少数据的误用。因此基于同一数据平台查询不同数据的关联性就显得尤为必要。
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在企业建立PLM管理平台的初期是以PDM的建设为首，PDM所管理的CAD数据信息和设计流程是企业开展仿真业务的数据输入，也是制造产品、试验产品的数据输入。传统的PDM管理的仅仅是CAD的数据以及与设计任务高度相关的文档，如果借用目前的PDM产品去管理种类繁多的仿真和试验数据，这意味着将对原有系统做大量的二次开发或定制种类繁多的集成方案。如果采用与PDM孤立的系统去管理仿真分析或者试验业务的数据和流程，又会带来另外的问题，比如无法和设计版本的信息与需求关联、项目管理片段式、带来不易分享的仿真或者试验结果。
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因此需要一体化的PLM平台满足客户设计、仿真、制造、试验等的一体化要求，以对采用统一的需求、项目管理实现对企业研发生产流程的统一管理。保证引用单一的数据源，管理不同设计阶段数据的全生命周期变化，满足设计、仿真、制造、试验等业务的高迭代的过程。
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