eng
Выпуск #2/2018
Е. Покатаева
Программное обеспечение цифрового предприятия. Обзор. Часть 1
Программное обеспечение цифрового предприятия. Обзор. Часть 1
Просмотры: 2047
Нынешние времена наверняка войдут в историю российской информатизации как период, когда оформился переход от эмоциональноописательных определений цифрового промышленного предприятия к инженерным. Этот переход, прежде всего, проявляется в специфических особенностях программных систем. Посмотрим, как изменяются программные продукты,
претендующие на то, чтобы стать ИТ инфраструктурой цифрового промышленного предприятия.
DOI: 10.22184/24999407.2018.11.02.70.79
УДК 004
претендующие на то, чтобы стать ИТ инфраструктурой цифрового промышленного предприятия.
DOI: 10.22184/24999407.2018.11.02.70.79
УДК 004
Теги: cad/cam/cae digital enterprise digital twin geometric kernel product life cycle геометрическое ядро жизненный цикл изделия (plm) сапр цифровое предприятие цифровой двойник
КАК ПРОЙТИ К ЦИФРОВОМУ ПРЕДПРИЯТИЮ?
Отрасль машиностроения интересна тем, что прообраз современного понятия «цифровое предприятие» появился еще в конце прошлого века под названием «цифровой двойник». Классические примеры – разработка и производство Boeing-777 и «Сухой СуперДжет». Мотивация авиапрома известна: формат работы цифрового предприятия необходим для ускорения разработок и снижения количества ошибок. Как рассказал Алексей Рыжов, генеральный директор Dassault Systиmes в России и СНГ, после внедрения технологии «цифрового двойника» при конструировании Boeing-777 оказалось, что процент ошибок в изделии составил всего 1% от объема ошибок при разработке предыдущей модели самолета, и этот результат демонстрирует, насколько существенны те отклонения от допусков и размеров, которых практически невозможно избежать при работе с бумажными чертежами. «Важно, что при этом радикально сокращается стоимость изменений в процессе проектирования и подготовки к производству, потому что большая их часть приходится на начальный этап, на котором цена изменений невысока, ‒ подчеркивает Алексей Рыжов. ‒ Это означает также серьезное снижение стоимости кастомизации разработки» (рис. 1).
Современный цифровой двойник ‒ это принципиально иная виртуальная сущность, которую нельзя свести к традиционным для автоматизированного проектирования 3D-модели изделия и кинематическим расчетам, поясняет Алексей Боровков, проректор по перспективным проектам Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ), руководитель Инжинирингового центра «Центр компьютерного инжиниринга» СПбПУ, лидер-соруководитель рабочей группы «Технет» Национальной технологической инициативы (НТИ), лидер мегапроекта «Фабрики будущего», член рабочей группы Экономического совета при Президенте РФ по направлению «Цифровая экономика»: «Сегодня следует говорить об «умном цифровом двойнике», который создается в результате численного моделирования и оптимизации». По сути, современный цифровой двойник ‒ это интеллектуальная модель процессов проектирования и производства изделия, которая предполагает разработку многоуровневой матрицы целевых показателей и ресурсных ограничений (временных, финансовых, технологических, производственных и других).
Такая матрица, как поясняет А. Боровков, содержит до 60 тыс. целевых показателей и требований, предъявляемых к продукту и его компонентам, а также ресурсных ограничений. Это дает возможность формировать цифрового двойника, который ведет себя так же, как и реальный объект на всех этапах жизненного цикла, включая этап эксплуатации, с высокой степенью адекватности реальному физическому объекту.
Сергей Гарбук, заместитель генерального директора Фонда перспективных исследований (ФПИ), согласен, что в России сегодня работают предприятия, у которых нынешний уровень цифровизации достаточно высок: «Предприятия просто вынуждены увеличивать присутствие цифровых производственных технологий в силу двух ключевых факторов: особо жесткой конкурентной среды на глобальных рынках (характерной для авиапрома) и массового серийного производства (автомобилестроение). В списке лидеров цифровизации следует упомянуть также КАМАЗ, «Вертолеты России» ‒ эти компании, в силу требований заказчиков, также вынуждены жить в цифровой парадигме». Но как повторить опыт лидера цифровизации всем предприятиям отрасли? Единства мнений по этому вопросу пока не наблюдается. Посмотрим далее, как отражается переход к цифровому предприятию в разработках поставщиков технологий.
CAD: ТРАНСФОРМАЦИИ НА УРОВНЕ ЯДРА
«Сердце» большинства современных систем автоматизированного проектирования ‒ геометрическое ядро, которое обеспечивает формирование цифровых моделей объектов проектирования: деталей, узлов и изделий в целом. Как правило, геометрическое ядро имеет вид набора библиотек с программным интерфейсом, с помощью которого можно пользоваться функциями математического моделирования.
Для целей практического использования имеет значение вариант реализации геометрического ядра: лицензируемый или доступный в исходном коде. Большая доля САПР, представленных на глобальном рынке, использует лицензированное ядро ACIS (Dassault Systиmes) или Parasolid (Siemens PLM Software), которые традиционно считаются самыми быстрыми, доступными для лицензирования. Такое ядро обеспечивает технологию для твердотельного моделирования, обобщенного ячеистого моделирования, интегрированные поверхности свободной формы и листовое моделирование.
Геометрические ядра, доступные в исходном коде, распространяются на принципах свободного программного обеспечения (СПО) open source. Наиболее известное СПО-ядро – Open CASCADE Technology. Это платформа для трехмерного моделирования (CAD/CAM/CAE), визуализации и обмена данными, вокруг которой сформировался набор геометрических и топологических библиотек, поддерживающих NURBS-сплайны (Non-Uniform Rational B-Spline, неоднородные рациональные B-сплайны) для моделирования трехмерных кривых и поверхностей.
Особое место на нашем рынке занимает геометрическое ядро C3D (разработка российской компании C3D Labs), поддерживающее набор возможностей для твердотельного и гибридного моделирования, 2D- и 3D-элементы геометрической модели, а также совместимость с различными популярными форматами данных, включая STEP, Parasolid, ACIS, IGES, STL, VRML. Начав свою деятельность в качестве проекта родительской компании АСКОН в интересах САПР КОМПАС-3D, к нынешнему времени продукт C3D обрел статус автономного коммерческого продукта, продаваемого, как сообщает руководство компании, в том числе и зарубежным заказчикам. В стартовой позиции находится еще одно отечественное геометрическое ядро – разработка компании «Топ Системы», основы которой были созданы при поддержке Минпромторга России, а существенная доработка – в рамках проекта ФПИ «Гербарий». Как рассказал С. Гарбук, ядро RGK – это современный инженерный движок, обеспечивающий возможность создания САПР «тяжелого» класса.
В сегодняшней классификации возможности 3D-моделирования и построения чертежей по 3D-моделям характеризуют САПР среднего класса, а «тяжелые» системы, помимо 3D-моделирования деталей, дают возможность проектировать технологии их изготовления, проводить разнообразные инженерные расчеты, разрабатывать управляющую программу для станков с ЧПУ. Денис Маринич, руководитель департамента САПР и ГИС группы компаний Softline, отмечает любопытную тенденцию: «Растет разрыв между продуктами разных уровней. Более продвинутые hi-end-платформы и системы все дальше уходят вперед, оставляя позади решения среднего и начального уровня. Если раньше границы классов систем («тяжелый», средний, «легкий») были достаточно размытыми по спектру решаемых задач, то наблюдаемый сегодня разрыв сделал эти границы менее проницаемыми. Для производителей, которые хотят создать решения классом выше, очевиден «эффект стеклянного потолка». Им остается искать и осваивать новые ниши в рамках своего класса решений – без особой надежды на повышение этого класса».
CAM: РАВНЕНИЕ НА «БЕЗЛЮДНОСТЬ»
В силу тесной связи ПО компьютерной подготовки производства (CAM) с проектированием (CAD) сфера CAM охватывает широкий спектр задач: от ПО, используемого технологами при подготовке управляющих программ для станков с ЧПУ, до поддержки всего процесса компьютеризированной подготовки производства. В результате, многие программные комплексы данного класса являются интегрированными системами: CAD/CAM, CAE/САМ, CAD/CAE/CAM. Соответственно, на рынке есть как CAM-системы, имеющие собственные средства моделирования, так и продукты, работающие исключительно в интерфейсе популярных CAD-систем.
Рынок CAM-систем, который, по сути, отражает динамику потребления станков с ЧПУ, пережил вместе с глобальной отраслью в 2014‒2015 годах мировой финансовый кризис, к которому добавились санкции и двукратный рост курса валют. Как отмечается в исследовании ресурса planetacam.ru, проведенном в 2017 году, падение бизнеса поставщиков станков с ЧПУ в нашей стране могло достигать 25–30%. Правда, лидеры отечественного рынка сумели добиться в 2016 году неплохого (15–20%) роста рублевой выручки. В исследовании отмечается рост продаж 4- и 5-осевых, а также многозадачных станков по отношению к простым 2- и 3-осевым станкам. Это положительный знак для разработчиков и поставщиков CAM-систем, так как их доход располагается в сфере технологически сложных задач.
Согласно данным исследования planetacam.ru, около 60% от общего числа проданных в нашей стране рабочих мест CAM-систем приходится на фрезерование. При этом предприятия стали активнее приобретать лицензии для «3 + 2» и полноценной 5-осевой обработки. Доля рабочих мест для токарной и токарно-фрезерной обработки выросла и достигла величины 25%. Рынок CAM для электроэрозионной обработки держится на уровне 3%, и 12% приходится на CAM для работы с промышленными роботами, газо-плазменным, дыропробивным, штамповочным, деревообрабатывающим и прочим специализированным оборудованием. В то же время около 57% всех УП создаются с использованием CAM, а 43% ‒ в форме так называемого цехового программирования (вручную или с помощью специального функционала станка).
Одна из существенных проблем современных CAM-систем – отсутствие стандартизации при формировании промежуточных файлов. Обычно пользователю предоставляется набор базовых постпроцессоров с редактируемыми переменными, работая с которыми, он может самостоятельно настроить постпроцессор для своего станка. Тесная зависимость CAM-системы от технологий геометрического проектирования, с одной стороны, и конкретных видов станков, с другой стороны, определяет широкий спектр систем CAM, имеющихся на рынке. В России активно работает более двух десятков поставщиков. Примечательно, что в пятерку лидеров по использованию на предприятиях РФ входит российская система SprutCAM, а вот самая инсталлируемая в мировой промышленности CAM-система Mastercam не достигает даже скромных 4%.
За лидерство в продажах традиционно сражаются Autodesk и Siemens PLM, российский SprutCAM борется за четвертое место. В целом, российские системы активно атакуют позиции зарубежных вендоров, отмечают исследователи planetacam.ru: SprutCAM и «Техтран» демонстрировали в 2016 году очень хороший рост выручки (свыше 30% в рублевом выражении), рост доходов от продаж систем ADEM, T-Flex и «Гемма-3D» составил 5–10%. В то же время дилеры американских и европейских CAM-систем сохранили или даже увеличили рублевую выручку, несмотря на некоторое сокращение количества продаж лицензий, ‒ отечественные предприятия продолжают охотно приобретать зарубежные CAM-системы.
Современная промышленная CAM-система обладает следующими возможностями:
Ф импорт трехмерной геометрии ‒ важнейший элемент для многих ситуаций, когда геометрия детали создается в CAD-системе, которая не является «родной» для САМ-системы;
Ф возможность создания вспомогательной геометрии;
Ф библиотеки режимов резания, материалов, станков и инструмента;
Ф наличие стратегий для 2.5D, 3D, 4- и 5-координатной фрезерной, токарной, токарно-фрезерной, электроэрозионной обработки с гибкой настройкой параметров;
Ф возможность симуляции (моделирования) процесса обработки;
Ф средства для контроля траекторий на зарезы, недоработки и столкновения;
Ф функционал постпроцессирования и генерации постпроцессоров ‒ сегодня разработать программы для 5-координатного фрезерного станка без CAM-системы не представляется возможным.
Одна из специфических веток развития CAM-систем ‒ так называемое shop-floor programming, при котором визуальные средства программирования доступны непосредственно со стойки станка. Пример ‒ ShopTurn и ShopMill компании Siemens. Такие системы обладают меньшей гибкостью, однако обычно проще в использовании, обладают большей совместимостью с конкретной системой ЧПУ и станком, а следовательно, надежностью программ и при производстве несложных типовых изделий позволяют перенести функции программиста ЧПУ на квалифицированного оператора станка.
CAM-системы развиваются по следующим основным направлениям:
Ф высокоскоростная обработка и методы оптимизации траекторий;
Ф 5-осевая обработка;
Ф распознавание и обработка элементов детали;
Ф повышение уровня автоматизации программирования;
Ф повышение простоты использования системы;
Ф более глубокая интеграция с CAD/CAE/CAPP и прочими производственными системами.
Развитие технологий CAM оборачивается новыми вызовами информатизации. Так, вне зависимости от количества управляемых координат, может быть применен один из методов (стратегий) формирования траектории движения инструмента либо их комбинация. Однако пока не существует интеллектуальных программ, которые могли бы автоматически выбирать комбинацию стратегий для той или иной детали ‒ это остается прерогативой пользователя.
Серьезная задача для современных CAD/CAM-систем – формирование наилучшей траектории движения инструмента в рабочей зоне станка. Применяя к детали те или иные стратегии формирования траектории, можно получать различные управляющие программы, причем, время обработки и качество получаемой поверхности будут также отличаться. Иными словами, применение правильной стратегии механообработки – важнейшая вещь, она способна существенно влиять на снижение производственных затрат. В этой части появилось перспективное направление объемной обработки (его развивает, в частности, российская компания PureLogic).
Появление нового оборудования и оснастки — быстрорежущих станков и сверхтвердого инструмента ‒ внесло ряд корректив в методы формирования траекторий движения. На первый план вышли проблемы вибропрочности дорогостоящего режущего инструмента.
Один из современных подходов ‒ зонная обработка, способ изготовления деталей с дискретной сменой ориентации детали в пространстве. Так как зонная обработка в первую очередь обеспечивает оптимальный доступ к различным элементам детали, то нередко возникает вопрос о рациональном распределении элементов по зонам. Если на многих корпусных деталях технолог не встречает трудностей в решении этой задачи, то на сложных обводообразующих изделиях ему необходима помощь со стороны CAD/CAM-системы.
Таким образом, несмотря на широкие возможности и высокий уровень автоматизации подготовки управляющих программ, CAM-система не может полностью заменить труд человека. Особенно остро ощущается потребность в опыте квалифицированного технолога при оптимизации программ в соответствии с требованиями массового производства, а также при производстве изделий с высокими требованиями к точности и качеству поверхностей. Даже при разработке программ для изготовления типовых корпусных 2.5D-деталей с использованием технологии FBM (Feature Based Machining), что сегодня является образцом высокой степени автоматизации, требуется предварительная настройка, адаптация к существующим производственным условиям, которую сможет выполнить только человек.
CAE: НАУКОЕМКОСТЬ НАРАСТАЕТ
САЕ-системы (Computer-Aided Engineering ‒ системы инженерного анализа) представляют собой обширный класс систем: от расчетов на прочность, анализа и моделирования тепловых процессов до расчетов гидравлических систем и машин, расчетов процессов литья, стресс-анализа компонентов и узлов на основе метода конечных элементов и·оптимизации продуктов или процессов. CAE-программы являются важной составной частью средств управления жизненным циклом изделия (Product Lifecycle Management, PLM) и используют трехмерную модель изделия, созданную в CAD-системе.
САЕ системы можно условно разделить на три большие группы:
1. Системы полнофункционального инженерного анализа: обладают мощными средствами, большими хранилищами типов для сеток МКЭ (метода конечных элементов), а также всевозможных физических процессов. Обладают собственными средствами моделирования геометрии, а также обеспечивают импорт через промышленные стандарты геометрического ядра Parasolid, ACIS. Наиболее известны системы ANSYS/Multiphysics, AI*NASTRAN, MSC.NASTRAN.
2. Системы инженерного анализа, встроенные в «тяжелые» САПР: имеют менее мощные средства анализа, однако тесно интегрированы с геометрическим ядром, что дает возможность детально отслеживать любые изменения модели. Расчетные данные структурированы и интегрированы в общую систему проектирования САПР. Примеры: Pro/MECHANICA для Pro/ENGINEER, Unigraphics NX CAE для Unigraphics NX, Extensive Digital Validation (CAE) для I-deas, Catia CAE для CATIA.
3. Системы инженерного анализа среднего уровня: не имеют мощных расчетных возможностей и хранят данные в собственных форматах. Некоторые их них имеют встраиваемый интерфейс в CAD-системы, другие считывают геометрию из CAD. К первым относятся COSMOS/Works, COSMOS/Motion, COSMOS/FloWorks для SolidWorks, ко вторым — visualNastran, Procision.
В России активно работают, как глобальные вендоры CAE-решений (ANSYS, MSC Software, Dassault Systиmes, LMS International, UGS), так и отечественные. Например, компания «Фидесис» занимается разработкой ПО в области механики деформируемого твердого тела и прочности, НИЦ «Стадио» ‒ расчетами прочности и надежности конструкций и сооружений, ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ» ‒ системами имитационного моделирования сложных физических процессов. Решения НТЦ АПМ охватывают моделирование широкого спектра физических процессов: теплопередача, электромагнитные взаимодействия, течение жидкости, газа и др., включая проведение мультифизических расчетов, которые сочетают анализ физических явлений и механической прочности конструкций. Разработчики инжиниринговой компании «ТЕСИС» сосредоточили свои усилия на развитии специализированных решений, предназначенных для расчетов трехмерных течений жидкости и газа, решении сложных мультидисциплинарных задач по взаимодействию жидкости и конструкции. Разработки компании в области интеллектуальной трансляции CAD-моделей между различными прикладными системами, включая верификацию и валидацию этих моделей, а также автоматизированные средства работы с PMI (Product Manufacturing Information), дают основания причислять компанию «ТЕСИС» к поставщикам специализированных PLM-решений.
Новые направления развития CAE-систем связаны с бурным ростом аддитивных технологий и сферы виртуального прототипирования. Так, в аддитивных технологиях появились новые понятия: 4D- и 5D-печать.
Технологии 4D-печати предполагают, что к трем координатам прибавляется четвертая – время, то есть напечатанные трехмерные изделия в будущем могут изменяться под влиянием тех или иных внешних факторов, например, температуры, влажности, солнечного света или иного облучения. В частности, в лаборатории Self-Assembly Lab Массачусетского технологического института идут исследования в области автономной сборки и создания материалов с программируемыми свойствами. Первыми результатами стали работы по созданию полимеров, способных запоминать исходную форму. Они могут найти применение для точечной доставки лекарственных препаратов и при создании медицинских имплантатов.
В технологии 5D-печати (по пяти осям) формируемый предмет может вращаться вдоль двух осей, и на напыляемый порошок оказывается управляющее воздействие тоже по двум осям. Результаты исследований, проведенных в Mitsubishi Electric Research Labs, показывают, что даже при использовании простейшей технологии с наплавлением пластика в оболочке образуется структура, увеличивающая ее прочность во много раз. Так, оболочка, выполненная по технологии 5D, оказалась в 40 раз прочнее оболочки с обычными горизонтальными слоями.
Достижения аддитивных технологий обусловливают высокий спрос на решения топологической оптимизации, включая одновременную оптимизацию для различных вариантов параметров нагружений/граничных условий. Сюда же примыкают весьма перспективные задачи сферы бионического дизайна, который рассматривается, как попытка не повторить, а воссоздать «мышление» природы при решении всевозможных задач из области прочности, оптимальной геометрии, механики и т. п.
Быстрое изготовление виртуальных прототипов становится важнейшей частью CAD/CAM-процесса, ведь они предельно сокращают этап верификации данных CAD-системы и время перехода к физическому производству. Так, компания ESI, специализирующаяся на задачах создания виртуальных прототипов, предлагает программные средства, позволяющие виртуально моделировать процесс производства, сборки, тестирования изделий в различных средах, а также проходить предварительную сертификацию. Иными словами, концепции виртуального прототипирования пересекаются с концепциями поддержки жизненного цикла изделий (PLM), а виртуальный прототип изделия превращается в полноценный цифровой двойник изделия.
Дополнительным стимулом быстрого роста CAE-решений стало мощное наращивание вычислительной мощности компьютеров, а также снижение барьера доступности высокопроизводительных вычислений. Григорий Абаев из «Би Питрон» перечисляет, какие типы данных, свойственных цифровому двойнику, загружают компьютерные ресурсы:
Ф данные, полученные путем проведения виртуальных экспериментов (CAE) и функционального моделирования поведения систем (MATLAB/Simulink, Dymola/Modelica);
Ф данные о функционировании системы, полученные с датчиков в реальном времени;
Ф данные о результатах функционирования системы (например, в случае производственной системы, данные о браке).
В результате, не будет ошибкой сказать, что развитие CAE-сегмента сегодня подталкивает рост традиционного рынка PLM. Сдерживающий фактор, по сути, один ‒ сложность внедрения наукоемких СAE-систем, которое предполагает не только закупку специализированных CAE-технологий и, возможно, высокопроизводительных вычислительных систем, но и экспертную поддержку этих технологий. Дело в том, что, несмотря на все успехи, наблюдается некоторый разрыв между CAD-моделью и расчетной схемой на эту модель, а ликвидация этого разрыва зависит от профессионализма конструктора, владеющего расчетными методами.
«Сегодня явно прослеживается тренд на демократизацию технологий. Он заключается в том, чтобы сделать высокотехнологичное программное обеспечение и высокопроизводительные вычислительные системы доступными для большего числа людей, сократить или скрыть от пользователя всю сложность использования инструментов,‒ говорит А. Боровков, проректор по перспективным проектам СПбПУ. ‒ Однако, несмотря на упрощение программного обеспечения в использовании, понимание сути инженерных проблем по-прежнему необходимо, поскольку профессиональная интерпретация результатов является неотъемлемой частью работы в данной области».
В этой связи следует упомянуть программы семейства CADfix британской компании International TechneGroup ‒ они предназначены для передачи геометрии между CAD/CAM/СAE системами и «лечения» геометрических проблем. По утверждению вендора, CADfix решает практически все существующие проблемы, связанные с обменом данными 3D-моделей и повторным использованием между двумя различными инженерными приложениями.
Таким образом, можно выделить два основных направления развития CAE-систем:
Ф развитие методов решения междисциплинарных задач моделирования, в том числе связанных с разработкой и расширением возможностей платформ для интеграции различных САЕ-систем при решении междисциплинарных задач;
Ф улучшение интероперабельности САЕ- и CAD-систем, а также интеграция CAE-систем в PLM-решения.
Иными словами, ключевой тренд отрасли – углубление интеграционных способностей CAE-систем и общего уровня интеграции различных этапов жизненного цикла конструирования и производства новых изделий. В частности, тенденции усиления интеграции отдельных функциональных модулей CAM/CAM/CAE соответствует развитие систем EPD (Electronic Product Definition), поддерживающих концепцию полного электронного описания объекта. Кроме того, эволюционный тренд технологической интеграции получает мощный стимул со стороны других глубинных трансформаций, происходящих в недрах промышленной информатизации. О них читайте в продолжении обзора в следующем номере.
ПОКАТАЕВА Елена Николаевна –
обозреватель журнала «СТАНКОИНСТРУМЕНТ»
Отрасль машиностроения интересна тем, что прообраз современного понятия «цифровое предприятие» появился еще в конце прошлого века под названием «цифровой двойник». Классические примеры – разработка и производство Boeing-777 и «Сухой СуперДжет». Мотивация авиапрома известна: формат работы цифрового предприятия необходим для ускорения разработок и снижения количества ошибок. Как рассказал Алексей Рыжов, генеральный директор Dassault Systиmes в России и СНГ, после внедрения технологии «цифрового двойника» при конструировании Boeing-777 оказалось, что процент ошибок в изделии составил всего 1% от объема ошибок при разработке предыдущей модели самолета, и этот результат демонстрирует, насколько существенны те отклонения от допусков и размеров, которых практически невозможно избежать при работе с бумажными чертежами. «Важно, что при этом радикально сокращается стоимость изменений в процессе проектирования и подготовки к производству, потому что большая их часть приходится на начальный этап, на котором цена изменений невысока, ‒ подчеркивает Алексей Рыжов. ‒ Это означает также серьезное снижение стоимости кастомизации разработки» (рис. 1).
Современный цифровой двойник ‒ это принципиально иная виртуальная сущность, которую нельзя свести к традиционным для автоматизированного проектирования 3D-модели изделия и кинематическим расчетам, поясняет Алексей Боровков, проректор по перспективным проектам Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ), руководитель Инжинирингового центра «Центр компьютерного инжиниринга» СПбПУ, лидер-соруководитель рабочей группы «Технет» Национальной технологической инициативы (НТИ), лидер мегапроекта «Фабрики будущего», член рабочей группы Экономического совета при Президенте РФ по направлению «Цифровая экономика»: «Сегодня следует говорить об «умном цифровом двойнике», который создается в результате численного моделирования и оптимизации». По сути, современный цифровой двойник ‒ это интеллектуальная модель процессов проектирования и производства изделия, которая предполагает разработку многоуровневой матрицы целевых показателей и ресурсных ограничений (временных, финансовых, технологических, производственных и других).
Такая матрица, как поясняет А. Боровков, содержит до 60 тыс. целевых показателей и требований, предъявляемых к продукту и его компонентам, а также ресурсных ограничений. Это дает возможность формировать цифрового двойника, который ведет себя так же, как и реальный объект на всех этапах жизненного цикла, включая этап эксплуатации, с высокой степенью адекватности реальному физическому объекту.
Сергей Гарбук, заместитель генерального директора Фонда перспективных исследований (ФПИ), согласен, что в России сегодня работают предприятия, у которых нынешний уровень цифровизации достаточно высок: «Предприятия просто вынуждены увеличивать присутствие цифровых производственных технологий в силу двух ключевых факторов: особо жесткой конкурентной среды на глобальных рынках (характерной для авиапрома) и массового серийного производства (автомобилестроение). В списке лидеров цифровизации следует упомянуть также КАМАЗ, «Вертолеты России» ‒ эти компании, в силу требований заказчиков, также вынуждены жить в цифровой парадигме». Но как повторить опыт лидера цифровизации всем предприятиям отрасли? Единства мнений по этому вопросу пока не наблюдается. Посмотрим далее, как отражается переход к цифровому предприятию в разработках поставщиков технологий.
CAD: ТРАНСФОРМАЦИИ НА УРОВНЕ ЯДРА
«Сердце» большинства современных систем автоматизированного проектирования ‒ геометрическое ядро, которое обеспечивает формирование цифровых моделей объектов проектирования: деталей, узлов и изделий в целом. Как правило, геометрическое ядро имеет вид набора библиотек с программным интерфейсом, с помощью которого можно пользоваться функциями математического моделирования.
Для целей практического использования имеет значение вариант реализации геометрического ядра: лицензируемый или доступный в исходном коде. Большая доля САПР, представленных на глобальном рынке, использует лицензированное ядро ACIS (Dassault Systиmes) или Parasolid (Siemens PLM Software), которые традиционно считаются самыми быстрыми, доступными для лицензирования. Такое ядро обеспечивает технологию для твердотельного моделирования, обобщенного ячеистого моделирования, интегрированные поверхности свободной формы и листовое моделирование.
Геометрические ядра, доступные в исходном коде, распространяются на принципах свободного программного обеспечения (СПО) open source. Наиболее известное СПО-ядро – Open CASCADE Technology. Это платформа для трехмерного моделирования (CAD/CAM/CAE), визуализации и обмена данными, вокруг которой сформировался набор геометрических и топологических библиотек, поддерживающих NURBS-сплайны (Non-Uniform Rational B-Spline, неоднородные рациональные B-сплайны) для моделирования трехмерных кривых и поверхностей.
Особое место на нашем рынке занимает геометрическое ядро C3D (разработка российской компании C3D Labs), поддерживающее набор возможностей для твердотельного и гибридного моделирования, 2D- и 3D-элементы геометрической модели, а также совместимость с различными популярными форматами данных, включая STEP, Parasolid, ACIS, IGES, STL, VRML. Начав свою деятельность в качестве проекта родительской компании АСКОН в интересах САПР КОМПАС-3D, к нынешнему времени продукт C3D обрел статус автономного коммерческого продукта, продаваемого, как сообщает руководство компании, в том числе и зарубежным заказчикам. В стартовой позиции находится еще одно отечественное геометрическое ядро – разработка компании «Топ Системы», основы которой были созданы при поддержке Минпромторга России, а существенная доработка – в рамках проекта ФПИ «Гербарий». Как рассказал С. Гарбук, ядро RGK – это современный инженерный движок, обеспечивающий возможность создания САПР «тяжелого» класса.
В сегодняшней классификации возможности 3D-моделирования и построения чертежей по 3D-моделям характеризуют САПР среднего класса, а «тяжелые» системы, помимо 3D-моделирования деталей, дают возможность проектировать технологии их изготовления, проводить разнообразные инженерные расчеты, разрабатывать управляющую программу для станков с ЧПУ. Денис Маринич, руководитель департамента САПР и ГИС группы компаний Softline, отмечает любопытную тенденцию: «Растет разрыв между продуктами разных уровней. Более продвинутые hi-end-платформы и системы все дальше уходят вперед, оставляя позади решения среднего и начального уровня. Если раньше границы классов систем («тяжелый», средний, «легкий») были достаточно размытыми по спектру решаемых задач, то наблюдаемый сегодня разрыв сделал эти границы менее проницаемыми. Для производителей, которые хотят создать решения классом выше, очевиден «эффект стеклянного потолка». Им остается искать и осваивать новые ниши в рамках своего класса решений – без особой надежды на повышение этого класса».
CAM: РАВНЕНИЕ НА «БЕЗЛЮДНОСТЬ»
В силу тесной связи ПО компьютерной подготовки производства (CAM) с проектированием (CAD) сфера CAM охватывает широкий спектр задач: от ПО, используемого технологами при подготовке управляющих программ для станков с ЧПУ, до поддержки всего процесса компьютеризированной подготовки производства. В результате, многие программные комплексы данного класса являются интегрированными системами: CAD/CAM, CAE/САМ, CAD/CAE/CAM. Соответственно, на рынке есть как CAM-системы, имеющие собственные средства моделирования, так и продукты, работающие исключительно в интерфейсе популярных CAD-систем.
Рынок CAM-систем, который, по сути, отражает динамику потребления станков с ЧПУ, пережил вместе с глобальной отраслью в 2014‒2015 годах мировой финансовый кризис, к которому добавились санкции и двукратный рост курса валют. Как отмечается в исследовании ресурса planetacam.ru, проведенном в 2017 году, падение бизнеса поставщиков станков с ЧПУ в нашей стране могло достигать 25–30%. Правда, лидеры отечественного рынка сумели добиться в 2016 году неплохого (15–20%) роста рублевой выручки. В исследовании отмечается рост продаж 4- и 5-осевых, а также многозадачных станков по отношению к простым 2- и 3-осевым станкам. Это положительный знак для разработчиков и поставщиков CAM-систем, так как их доход располагается в сфере технологически сложных задач.
Согласно данным исследования planetacam.ru, около 60% от общего числа проданных в нашей стране рабочих мест CAM-систем приходится на фрезерование. При этом предприятия стали активнее приобретать лицензии для «3 + 2» и полноценной 5-осевой обработки. Доля рабочих мест для токарной и токарно-фрезерной обработки выросла и достигла величины 25%. Рынок CAM для электроэрозионной обработки держится на уровне 3%, и 12% приходится на CAM для работы с промышленными роботами, газо-плазменным, дыропробивным, штамповочным, деревообрабатывающим и прочим специализированным оборудованием. В то же время около 57% всех УП создаются с использованием CAM, а 43% ‒ в форме так называемого цехового программирования (вручную или с помощью специального функционала станка).
Одна из существенных проблем современных CAM-систем – отсутствие стандартизации при формировании промежуточных файлов. Обычно пользователю предоставляется набор базовых постпроцессоров с редактируемыми переменными, работая с которыми, он может самостоятельно настроить постпроцессор для своего станка. Тесная зависимость CAM-системы от технологий геометрического проектирования, с одной стороны, и конкретных видов станков, с другой стороны, определяет широкий спектр систем CAM, имеющихся на рынке. В России активно работает более двух десятков поставщиков. Примечательно, что в пятерку лидеров по использованию на предприятиях РФ входит российская система SprutCAM, а вот самая инсталлируемая в мировой промышленности CAM-система Mastercam не достигает даже скромных 4%.
За лидерство в продажах традиционно сражаются Autodesk и Siemens PLM, российский SprutCAM борется за четвертое место. В целом, российские системы активно атакуют позиции зарубежных вендоров, отмечают исследователи planetacam.ru: SprutCAM и «Техтран» демонстрировали в 2016 году очень хороший рост выручки (свыше 30% в рублевом выражении), рост доходов от продаж систем ADEM, T-Flex и «Гемма-3D» составил 5–10%. В то же время дилеры американских и европейских CAM-систем сохранили или даже увеличили рублевую выручку, несмотря на некоторое сокращение количества продаж лицензий, ‒ отечественные предприятия продолжают охотно приобретать зарубежные CAM-системы.
Современная промышленная CAM-система обладает следующими возможностями:
Ф импорт трехмерной геометрии ‒ важнейший элемент для многих ситуаций, когда геометрия детали создается в CAD-системе, которая не является «родной» для САМ-системы;
Ф возможность создания вспомогательной геометрии;
Ф библиотеки режимов резания, материалов, станков и инструмента;
Ф наличие стратегий для 2.5D, 3D, 4- и 5-координатной фрезерной, токарной, токарно-фрезерной, электроэрозионной обработки с гибкой настройкой параметров;
Ф возможность симуляции (моделирования) процесса обработки;
Ф средства для контроля траекторий на зарезы, недоработки и столкновения;
Ф функционал постпроцессирования и генерации постпроцессоров ‒ сегодня разработать программы для 5-координатного фрезерного станка без CAM-системы не представляется возможным.
Одна из специфических веток развития CAM-систем ‒ так называемое shop-floor programming, при котором визуальные средства программирования доступны непосредственно со стойки станка. Пример ‒ ShopTurn и ShopMill компании Siemens. Такие системы обладают меньшей гибкостью, однако обычно проще в использовании, обладают большей совместимостью с конкретной системой ЧПУ и станком, а следовательно, надежностью программ и при производстве несложных типовых изделий позволяют перенести функции программиста ЧПУ на квалифицированного оператора станка.
CAM-системы развиваются по следующим основным направлениям:
Ф высокоскоростная обработка и методы оптимизации траекторий;
Ф 5-осевая обработка;
Ф распознавание и обработка элементов детали;
Ф повышение уровня автоматизации программирования;
Ф повышение простоты использования системы;
Ф более глубокая интеграция с CAD/CAE/CAPP и прочими производственными системами.
Развитие технологий CAM оборачивается новыми вызовами информатизации. Так, вне зависимости от количества управляемых координат, может быть применен один из методов (стратегий) формирования траектории движения инструмента либо их комбинация. Однако пока не существует интеллектуальных программ, которые могли бы автоматически выбирать комбинацию стратегий для той или иной детали ‒ это остается прерогативой пользователя.
Серьезная задача для современных CAD/CAM-систем – формирование наилучшей траектории движения инструмента в рабочей зоне станка. Применяя к детали те или иные стратегии формирования траектории, можно получать различные управляющие программы, причем, время обработки и качество получаемой поверхности будут также отличаться. Иными словами, применение правильной стратегии механообработки – важнейшая вещь, она способна существенно влиять на снижение производственных затрат. В этой части появилось перспективное направление объемной обработки (его развивает, в частности, российская компания PureLogic).
Появление нового оборудования и оснастки — быстрорежущих станков и сверхтвердого инструмента ‒ внесло ряд корректив в методы формирования траекторий движения. На первый план вышли проблемы вибропрочности дорогостоящего режущего инструмента.
Один из современных подходов ‒ зонная обработка, способ изготовления деталей с дискретной сменой ориентации детали в пространстве. Так как зонная обработка в первую очередь обеспечивает оптимальный доступ к различным элементам детали, то нередко возникает вопрос о рациональном распределении элементов по зонам. Если на многих корпусных деталях технолог не встречает трудностей в решении этой задачи, то на сложных обводообразующих изделиях ему необходима помощь со стороны CAD/CAM-системы.
Таким образом, несмотря на широкие возможности и высокий уровень автоматизации подготовки управляющих программ, CAM-система не может полностью заменить труд человека. Особенно остро ощущается потребность в опыте квалифицированного технолога при оптимизации программ в соответствии с требованиями массового производства, а также при производстве изделий с высокими требованиями к точности и качеству поверхностей. Даже при разработке программ для изготовления типовых корпусных 2.5D-деталей с использованием технологии FBM (Feature Based Machining), что сегодня является образцом высокой степени автоматизации, требуется предварительная настройка, адаптация к существующим производственным условиям, которую сможет выполнить только человек.
CAE: НАУКОЕМКОСТЬ НАРАСТАЕТ
САЕ-системы (Computer-Aided Engineering ‒ системы инженерного анализа) представляют собой обширный класс систем: от расчетов на прочность, анализа и моделирования тепловых процессов до расчетов гидравлических систем и машин, расчетов процессов литья, стресс-анализа компонентов и узлов на основе метода конечных элементов и·оптимизации продуктов или процессов. CAE-программы являются важной составной частью средств управления жизненным циклом изделия (Product Lifecycle Management, PLM) и используют трехмерную модель изделия, созданную в CAD-системе.
САЕ системы можно условно разделить на три большие группы:
1. Системы полнофункционального инженерного анализа: обладают мощными средствами, большими хранилищами типов для сеток МКЭ (метода конечных элементов), а также всевозможных физических процессов. Обладают собственными средствами моделирования геометрии, а также обеспечивают импорт через промышленные стандарты геометрического ядра Parasolid, ACIS. Наиболее известны системы ANSYS/Multiphysics, AI*NASTRAN, MSC.NASTRAN.
2. Системы инженерного анализа, встроенные в «тяжелые» САПР: имеют менее мощные средства анализа, однако тесно интегрированы с геометрическим ядром, что дает возможность детально отслеживать любые изменения модели. Расчетные данные структурированы и интегрированы в общую систему проектирования САПР. Примеры: Pro/MECHANICA для Pro/ENGINEER, Unigraphics NX CAE для Unigraphics NX, Extensive Digital Validation (CAE) для I-deas, Catia CAE для CATIA.
3. Системы инженерного анализа среднего уровня: не имеют мощных расчетных возможностей и хранят данные в собственных форматах. Некоторые их них имеют встраиваемый интерфейс в CAD-системы, другие считывают геометрию из CAD. К первым относятся COSMOS/Works, COSMOS/Motion, COSMOS/FloWorks для SolidWorks, ко вторым — visualNastran, Procision.
В России активно работают, как глобальные вендоры CAE-решений (ANSYS, MSC Software, Dassault Systиmes, LMS International, UGS), так и отечественные. Например, компания «Фидесис» занимается разработкой ПО в области механики деформируемого твердого тела и прочности, НИЦ «Стадио» ‒ расчетами прочности и надежности конструкций и сооружений, ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ» ‒ системами имитационного моделирования сложных физических процессов. Решения НТЦ АПМ охватывают моделирование широкого спектра физических процессов: теплопередача, электромагнитные взаимодействия, течение жидкости, газа и др., включая проведение мультифизических расчетов, которые сочетают анализ физических явлений и механической прочности конструкций. Разработчики инжиниринговой компании «ТЕСИС» сосредоточили свои усилия на развитии специализированных решений, предназначенных для расчетов трехмерных течений жидкости и газа, решении сложных мультидисциплинарных задач по взаимодействию жидкости и конструкции. Разработки компании в области интеллектуальной трансляции CAD-моделей между различными прикладными системами, включая верификацию и валидацию этих моделей, а также автоматизированные средства работы с PMI (Product Manufacturing Information), дают основания причислять компанию «ТЕСИС» к поставщикам специализированных PLM-решений.
Новые направления развития CAE-систем связаны с бурным ростом аддитивных технологий и сферы виртуального прототипирования. Так, в аддитивных технологиях появились новые понятия: 4D- и 5D-печать.
Технологии 4D-печати предполагают, что к трем координатам прибавляется четвертая – время, то есть напечатанные трехмерные изделия в будущем могут изменяться под влиянием тех или иных внешних факторов, например, температуры, влажности, солнечного света или иного облучения. В частности, в лаборатории Self-Assembly Lab Массачусетского технологического института идут исследования в области автономной сборки и создания материалов с программируемыми свойствами. Первыми результатами стали работы по созданию полимеров, способных запоминать исходную форму. Они могут найти применение для точечной доставки лекарственных препаратов и при создании медицинских имплантатов.
В технологии 5D-печати (по пяти осям) формируемый предмет может вращаться вдоль двух осей, и на напыляемый порошок оказывается управляющее воздействие тоже по двум осям. Результаты исследований, проведенных в Mitsubishi Electric Research Labs, показывают, что даже при использовании простейшей технологии с наплавлением пластика в оболочке образуется структура, увеличивающая ее прочность во много раз. Так, оболочка, выполненная по технологии 5D, оказалась в 40 раз прочнее оболочки с обычными горизонтальными слоями.
Достижения аддитивных технологий обусловливают высокий спрос на решения топологической оптимизации, включая одновременную оптимизацию для различных вариантов параметров нагружений/граничных условий. Сюда же примыкают весьма перспективные задачи сферы бионического дизайна, который рассматривается, как попытка не повторить, а воссоздать «мышление» природы при решении всевозможных задач из области прочности, оптимальной геометрии, механики и т. п.
Быстрое изготовление виртуальных прототипов становится важнейшей частью CAD/CAM-процесса, ведь они предельно сокращают этап верификации данных CAD-системы и время перехода к физическому производству. Так, компания ESI, специализирующаяся на задачах создания виртуальных прототипов, предлагает программные средства, позволяющие виртуально моделировать процесс производства, сборки, тестирования изделий в различных средах, а также проходить предварительную сертификацию. Иными словами, концепции виртуального прототипирования пересекаются с концепциями поддержки жизненного цикла изделий (PLM), а виртуальный прототип изделия превращается в полноценный цифровой двойник изделия.
Дополнительным стимулом быстрого роста CAE-решений стало мощное наращивание вычислительной мощности компьютеров, а также снижение барьера доступности высокопроизводительных вычислений. Григорий Абаев из «Би Питрон» перечисляет, какие типы данных, свойственных цифровому двойнику, загружают компьютерные ресурсы:
Ф данные, полученные путем проведения виртуальных экспериментов (CAE) и функционального моделирования поведения систем (MATLAB/Simulink, Dymola/Modelica);
Ф данные о функционировании системы, полученные с датчиков в реальном времени;
Ф данные о результатах функционирования системы (например, в случае производственной системы, данные о браке).
В результате, не будет ошибкой сказать, что развитие CAE-сегмента сегодня подталкивает рост традиционного рынка PLM. Сдерживающий фактор, по сути, один ‒ сложность внедрения наукоемких СAE-систем, которое предполагает не только закупку специализированных CAE-технологий и, возможно, высокопроизводительных вычислительных систем, но и экспертную поддержку этих технологий. Дело в том, что, несмотря на все успехи, наблюдается некоторый разрыв между CAD-моделью и расчетной схемой на эту модель, а ликвидация этого разрыва зависит от профессионализма конструктора, владеющего расчетными методами.
«Сегодня явно прослеживается тренд на демократизацию технологий. Он заключается в том, чтобы сделать высокотехнологичное программное обеспечение и высокопроизводительные вычислительные системы доступными для большего числа людей, сократить или скрыть от пользователя всю сложность использования инструментов,‒ говорит А. Боровков, проректор по перспективным проектам СПбПУ. ‒ Однако, несмотря на упрощение программного обеспечения в использовании, понимание сути инженерных проблем по-прежнему необходимо, поскольку профессиональная интерпретация результатов является неотъемлемой частью работы в данной области».
В этой связи следует упомянуть программы семейства CADfix британской компании International TechneGroup ‒ они предназначены для передачи геометрии между CAD/CAM/СAE системами и «лечения» геометрических проблем. По утверждению вендора, CADfix решает практически все существующие проблемы, связанные с обменом данными 3D-моделей и повторным использованием между двумя различными инженерными приложениями.
Таким образом, можно выделить два основных направления развития CAE-систем:
Ф развитие методов решения междисциплинарных задач моделирования, в том числе связанных с разработкой и расширением возможностей платформ для интеграции различных САЕ-систем при решении междисциплинарных задач;
Ф улучшение интероперабельности САЕ- и CAD-систем, а также интеграция CAE-систем в PLM-решения.
Иными словами, ключевой тренд отрасли – углубление интеграционных способностей CAE-систем и общего уровня интеграции различных этапов жизненного цикла конструирования и производства новых изделий. В частности, тенденции усиления интеграции отдельных функциональных модулей CAM/CAM/CAE соответствует развитие систем EPD (Electronic Product Definition), поддерживающих концепцию полного электронного описания объекта. Кроме того, эволюционный тренд технологической интеграции получает мощный стимул со стороны других глубинных трансформаций, происходящих в недрах промышленной информатизации. О них читайте в продолжении обзора в следующем номере.
ПОКАТАЕВА Елена Николаевна –
обозреватель журнала «СТАНКОИНСТРУМЕНТ»
Отзывы читателей
