在知乎上看到某前辈所写的国内CAE仿真的现状的回答，觉得其将国内企业CAE仿真的作用和特点分析的很到位，询问可以转发之后，就转发到自己的博客中，希望也能给刚从事CAE仿真的同行一点帮助。
知乎原文链接聊一聊国内CAE领域的现状吧？ - 知乎 (zhihu.com) 作者：路山烟雨
1、CAE的作用
在企业中承担CAE仿真分析任务的工程师一般称为CAE工程师，关于CAE工程师的角色和定位，网上也有诸多讨论。个人认为，CAE最根本目的和任务是以解决企业中的工程实际问题为导向（也可能同时肩负部分前沿技术研究），服务于产品研发中的一线项目，这个项目是指具体到某一个产品、服务或成果。这也正是CAE的价值体现所在。具体的表现形式可分为五个层次：
1）解决有无CAE报告的问题，这仅仅为了满足开发流程化方面的需求，而设计工程师并不太关注报告的质量。
因为随着科技的进步和社会的发展，产品的复杂程度也越来越高，产品设计对CAE的需求呈现出逐年递进增的趋势，从经验设计到CAE仿真需求在行业层面的横向和纵向均有全面扩大的态势。例如如果把时间倒回十年前，某些整车企业并不会要求零部件供应商提供对应的CAE仿真报告，经验设计足以应付开发流程。但经过5年发展后零部件供应商必须提供此类报告才能使得整车开发的流程进行下去，如果在某个节点没有显示设计合格的CAE报告存在，开发流程就在此节点被卡住，无法进行。行业纵向来看不同的领域也有先后，例如本人从事的零部件行业最早只是对光学方面提出CAE要求，后面逐步扩大到了热学领域，其后又在力学领域也开始要求提供仿真报告。早期本人做的力学报告也是直接被设计上传系统，他们也根本不会看里面内容具体是指哪些性能。国外汽车品牌经过了百年经验积累和沉淀，发展规划上相对成熟，在哪一年要提供哪些领域报告也都早有规划。如果某个零部件企业没有这方面的CAE仿真能力，甚至直接失去进入初赛资格，在竞标阶段即被淘汰出局。在其他行业中本人也遇过某些不知CAE为何物的中小企业为了拿到竞标资格而到处寻求CAE报告的情况，按他们说法，以往客户都没设此条件，今年不知为何突然增加了这个东西，你们看看能否提供，要花多少钱。所以从某种程度上看，这些外资企业的要求也间接推导了CAE在中国的发展。
2）在前期的设计阶段和后期的实验验证阶段为设计工程师解决潜在的或已发生的风险提供建设性意见。
在研发实力较强的企业中，此种形式也是CAE工程师的重头戏。对CAE工程师的个人素养要求极高：首先，所提供的仿真结果准确性如何，基于此结果得出的结论是否会误导设计，如果结果显示性能不合格，那导致不合格的原因是什么，至少要能达到自圆其说；其次，针对设计上存在的问题是否能够提出合理的建设性意见，所谓“建设性”意见，是指优化、整改方案的可操作、可落地、可实施、结果可验证，不能是理论化、理想化，尤其是开模后各种整改方案会受很多因素限制，不像开模前那样设计可以发挥的空间巨大。例如该方案实施后模具是否做的出来，产线上装配时是否会有干涉现象，整改的周期和成本是否可以接受，是否会影响其他如外观、光学、热学性能等等；最后，所提的方案最好是容易被设计工程师忽略或设计工程师想不到的方案。以本人所在企业为例，主设计都是机械专业毕业，一些基本的机械基础知识还是有的，如果遇到CAE仿真强度不足的情况，一些基本措施如增加倒圆角、增加壁厚等措施根本无需CAE工程师提出了他们才会去改。
随着产品结构越来越复杂，零件数量越来越多，凭经验直观判断风险点的难度也越来越来大，但是借助模态振型结果可以更容易的发现潜在的风险点，如安装点布置的太远、数量太少导致某些位置刚度不足，根据位移云图可以快速地发现这些地方就容易产生大变形。如果没有模态分析的结果做参考，至少可以说是很难全面发现总体设计方案的重大风险点（大的方向性错误）。所以从早期的仿真报告无人问津，到逐渐有人抱怨精度太差，再到有设计会主动找上门来寻求解决方案，这个发展过程也从侧面见证了个人与企业的共同进步与发展。
3）在各自的专业领域内形成设计规范，使得CAE走在CAD之前。
传统的CAD、CAE 配合方式是首先由设计做出一版CAD数据，然后CAE工程师基于此版CAD做一轮CAE分析，以此评估判断是否合格，如果OK皆大欢喜，否则再次优化修改CAD。但事实证明，CAE完全可以走在CAD之前，即CAE工程师基于以往项目经验或系统的分析研究，在“术业有专攻的”领域内的明确规定设计时应该遵从哪些规则、要求，并将此要求写进《设计手册》中，经评审和发布后要求设计工程师共同遵守。
本人在做仿真期间也曾发布过马达模块的安装方式方面的设计要求，所得结论经过实验和仿真的验证后总结成明确的设计规则，指明在什么情况下需要横向安装，什么情况下必须要垂向安装，对于中间推导过程和依据其实和设计工程师并无关系。也曾见到过到某家日本车企在图纸上标明了一个经验公式，如果设计的尺寸、重量和重心坐标不符合经验公式的结论，即判定设计不通过。当然他们的经验公式是否由CAE工程师提出就不得而知了。完善的《设计手册》也属于标准化、规范化开发的重要一环，虽然不能保证所有性能都能顺利通过实验，但完全可以在前期设计阶段就过滤掉大部分重大风险隐患，避免推翻总体方案重来或者重开模具的情况发生。
4）在保证仿真结果准确性的基础上通过软硬件的二次开发和系统集成手段进一步缩短仿真周期，降低仿真成本。
对于研发实力强大的企业而已经不满足于CAE指导设计，开始致力于提高仿真效率。例如原来1个分析工程加3个网格工程师要做3天的任务如何实现1天完成，节约时间成本；或者实现1个分析加3个网格同时开展3个项目的分析任务；或者让设计工程师自己来完成CAE分析验证（并非简单的工作转移，而是做友好界面，复杂计算隐藏在后台自动执行，尽量少的人工干预），节约人力成本。关于二次开发的类型和表现形式也因企业和产品特点、复杂程度而异，其重点在于如何选择最适合自己的模式，关于此部分内容将在二次开发方面详细阐述。
5）CAE历史数据的再利用：整合各类输入数据、参数和仿真结果，形成数据库，借助大数据、AI、数据挖掘等数据分析技术建立输入参数和输出结果之间的近似数学关系，就可以快速为设计工程师在设计前期做决策支持。如此一来，并非所有的设计都要完整地做一遍CAE仿真验证，只要设计工程师将与之对应的参数如重量、类型、尺寸等变量输入，搭建的数据模型就可以快速计算出一个拟合结果，无需CAE工程师的介入即可完成验证，这种方式比建立CAE模型的速度更快，更适合于早期的概念设计阶段。
随着仿真效率的提升，企业内部产生的仿真数据积累的速度也越来越快，必然导致数据量的大幅增长。这些大量数据具备巨大的潜在价值。要达到这种层次相比前4种门槛最高，难度最大。其中最大的障碍之一就是如何将分散在各位CAE工程师的数据源统一收集、清理与集成起来，即不增加CAE工程师额外负担的前提下实现有效的CAE数据管理。个人认为，解决方案之一就是建立一种“懂”CAE的信息管理系统，以“随风潜入夜，润物细无声”的方式在后台悄悄收集各类数据，毕竟CAE数据复杂程度较高，因为涉及的软件种类多、数据格式繁杂、存在多版本、物理量和专业名词多、专业性强等特点，和普通的数据管理类软件有较大区别。关于CAE数据管理方面的话题也将在二次开发专题详细阐述。
2、CAE的特点及CAE工程师必备素质
要想让CAE真正发挥出应有的作用，实现CAE工程师存在价值，结合CAE的特点，本人认为CAE工程师们也要努力符合一定的标准条件，总结如下几点：
1）足够了解所做的产品特点。这是做CAE分析的前提，虽然未必达到产品设计工程师那样全面程度，但至少和自己从事的专业领域有关的方面还是要重点关注。只有这样在建模设置参数尤其是边界条件时才能有的放矢。以本人从事的振动力学仿真为例，当实验发生断裂现象时，就代表设计存在缺陷吗？未必，因为造成断裂的原因除了设计强度不足以外，还有可能是焊接不到位、注塑存在残余应力（变形）、安装时遗漏螺钉（现实发生过）、工装刚性不足、实验安装方式不对、外购的标准件缺陷、尺寸公差配合错误、实验参数设置错误等等。只有足够了解这些过程信息，在排查原因时才有思路逐一应对。
如果所在企业的技术管理制度较为完善（外资企业在此方面有先天优势）那么恭喜你，你的排查范围可以大幅缩小，甚至不去调查直接改就完了。否则，CAE的准确性和可信度就要被这些外围因素所制约，CAE工程师可能背了别人的锅，毕竟CAE并非万能之物，验证设计合理性并不能验证工艺是否OK。如果条件允许，到一线生产车间去看看产品的装配过程总是没有坏处。在这方面本人却足够幸运，技术中心对面就有本地的生产工厂距离很近（外省市的工厂很多，没去过），偶尔也会随同设计一起到生产车间转一圈亲自调查样件制作的过程。
再如，为了使强度合格，可以对散热器减重，但散热性能会下降，可能导致热性能不合格；降低温度的措施也可能导致光学性能不合格，因此ACE工程师在提优化建议时这些因素都要做再三考量，发现这些相互制约的因素来自于对产品的认识程度。
2）注重基础理论的学习和积累，使用专业软件而不依赖于软件。强如西门子、ANSYS、Altair等老牌软件厂商开发的商业软件功能越来越强大、全面、而操作使用上越来越趋于傻瓜式。这个特点可以让新手上路更快，但也带来了一定的负面影响，就是容易让使用者忽略背后的运行机理过多地依赖于软件解决问题。须知，对于这些商业软件的使用者—CAE的工程师来说，这些软件仅仅是解决问题的一个工具而已，工具的形式可能是软件，也可能是经验公式，也可能是某些论文中推导的数学公式，或者自己总结的经验。和解决工程实际问题所具备的能力并不能画等号。所以精通Abaqus\LS-DYNA\ANSYS等说法只能说明使用上熟练而已。
基础理论的重要性不言而喻，主要基于两个方面原因：
a.并非所有的问题都有机会去做CAE仿真验证，只能凭借个人分析快速给出定性的结论。例如设计可能过来问，这有3个整改方案，哪个最好？哪个最差？此方案执行下去后会不会有用，如果有用是变得更差还是变好？宽度和厚度修改哪个尺寸影响最大？是否可以通过制作快速手工样件来间接验证这个结论?回答这些问题时并没有仿真结果做参考，如果没有一定的理论知识，如何有底气的回答呢？毕竟比较直观的问题设计也不会过来寻求CAE的帮助。总不至于事前拍脑袋、事中拍胸脯、事后拍大腿吧。为了应对这类挑战，本人也是频繁查看单自由度频率响应的计算公式和悬臂梁弯曲应力和挠度的计算公式，大致地定性分析还是足够的。
b.在建模过程中需要依据这些基础理论做决策。例如，在不输入材料密度的情况下做线性静力分析可正常计算得结果，但做模态分析时却报错，为什么呢？如果翻翻教材看了模态频率的计算过程会发现有个质量矩阵的概念存在，你就知道要做模态分析就必须输入材料密度，而不是等到软件报错了告诉你“密度数据不存在”才去输入密度数值。再如在显式分析类型中shell单元算法有几十种（缩减积分、全积分等），沙漏能的控制方法也有多种，这些算法有什么优缺点，在什么情况下选用什么算法合适，也是需要CAE工程师根据具体问题来做判断的。
要做振动分析，高等数学、线性代数、计算方法、有限元法基础、弹塑性力学、理论力学、材料力学、机械振动这些都只是打底的。迫于这些压力，本人也将尘封多年的各科教材又重新捡回来翻了一遍，感觉上和在学校里应付考试截然不同，对这些公式不再那么陌生。
3）注重实验结果的准确性评估。在CAE行业中流行一句话“CAE报告只有做CAE的人自己信，其他人都不信；实验报告其他人都相信，只有做实验的不信”，这句话有一定的道理，毕竟CAE结果都是虚的，看得见却摸不着；而实验结果都是看得见摸得着，大部分人都愿意信这个，但只有做实验的人知道，影响实验结果的因素的太多，任一因素稍微变一变结果就不一样。这个情况造成了就是大部分人更愿意相信实验而不相信CAE。如果企业的管理制度足够完善，实验结果的准确性自有管理制度来管控，是可以相信的；但如果企业的流程制度没有那么完美，伟大领袖毛主席教导我们，没有调查研究就没有发言权。CAE工程师就必须到现场去做各种因素调查研究，发现问题并向管理层提出可行的应对措施。“实践是检验真理的唯一标准”，前提是这个“实践”要正确才能拿去检验“真理”。
以本人经历为例，经过了太多的质疑之后有意去详细调查每个可能产生问题的环节，结果发现使用的工装夹具刚性严重不足、实验安装的方式有问题、控制点的设置方法也有影响、注塑工艺上也存在缺陷等等现象，这些种种不规范问题必然导致实验结果的一致性较差，而且是严重的过实验，也就不难解释为什么仿真结果显示OK，但实验总是各种异常现象：同批次4只样件做出了3种截然不同的结果，有时结构未做任何改变的情况下不同批次的样件结果迥异。如此一来，甚至本人做对标都不知道该以哪个实验结果为准，更谈不上让别人相信自己的CAE结果了。因此，特意申请了以内部立项方式进行系统性研究，幸运的是，由于本人所在企业的实验室管理层由原CAE业务转调，都相信协助CAE提升精度有助于减轻他们实验室的工作压力，所以对于本人的实验需求都是有求必应、无条件支持，实验室一线兄弟也足够给力，保证了实验资源的充足供应。对于实验室各位工程师提供的大力支持，本人也心存感激，感谢他们的那份信任与期望。
经过系统性的仿真和实验验证后得出了一些重要结论（所有验证工作均用一线开发项目），并制定了对应整改措施，先后经过高层评审后发布了《工装夹具验收标准》，更新了《实验操作指导书》等，进一步缩小不确定性因素的范围，唯有工艺方面的规范化问题由于涉及跨部门原因没有成功，只能半途而废。个人认为CAE基层管理人员的职责除了保证满足一线项目仿真需求之外，也要把跨部门协调资源和沟通作为自身职责的重要部分。
4）持续不断的学习和实验对标。此部分纯属CAE工程师的内功修炼过程，随着科技的进步和时代的发展，产品不断更新换代、与之同步的可能有新材料的出现、新工艺的应用、新技术的加入等等因素都可能导致原来的仿真建模方法不再适用或者结果准确性打折扣。这就要求我们必须想办法应对新挑战解决新问题，一味地依赖于当前能力安于现状则可能面临“时代抛弃你，连声招呼都不打”。
