近日,华中科技大学机械学院CAD中心陈立平教授撰文,针对我国工业软件技术创新与应用发展现状,做了深入的思考并提出了很有价值的建议,认为基于统一模型规范的全系统建模、分析、仿真优化及软件自动生成技术是国际智能系统与产品研发技术的重要创新方向,中国在该领域应有所作为,快速赶上。本文版权归作者所有,由陈立平教授授权《走向智能论坛》微信公号发布,转载请注明作者及出处。
关于中国工业软件技术创新与应用发展的思考
陈立平
科技部国家企业信息化应用支撑软件工程技术研究中心(武汉)
华中科技大学 机械学院 CAD中心
近一年来,随着中美贸易战的开启,特别是“中兴事件”的爆发,引发了国人对自主核心技术的广泛焦虑和深入思考。近期“走向智能论坛”、“知识自动化”等知名微信公众号曾连续发表了关于中国工业软件发展的历史思考与回顾的系列文章,引起了业界读者强烈反响。笔者作为从事自主可控数字化设计技术研究、开发及产业化推广长达26年的一线从业者更是感慨万千。谨以此文向关注、关心、思考、坚守中国工业软件的同仁表示最诚挚的敬意。
软件是智能的载体,是智能社会最重要的基础要素。运行于智能产品、工业装备与系统全生命周期活动中的先进软件是工业乃至社会发展水平的重要标志,是未来智能工业的重要基础支撑,是不能受制于人的关键核心技术。
工业软件不同于IT软件,是工业知识创新长期积累、积淀并在应用中迭代进化的工具产物,正如赵敏先生在《为工业软件正名》鲜明指出“工业软件是一个典型的高端工业品,它首先是由工业技术构成的!研制工业软件是一门集工业知识与“Know-how”大成于一身的专业学问。没有工业知识,没有制造业经验,只学过计算机软件的工程师,是设计不出先进的工业软件的!”。
工业软件是工业创新实践的技术溢出,是先进生产力的关键要素,只要工业技术创新不息,工业软件创生不止。林雪萍、赵敏先生在《工业软件黎明静悄悄|“失落的三十年”工业软件》对中国工业软件历史给出了“亲历的全景式”回望,彻腹的“哀其不幸、怒其不争”让人嘘唏不已。赵翰林、林雪萍先生在《仿真软件史就是大鱼吃小鱼的历史|工业软件史》总结了国际工业软件技术与产业发展,生动地描绘了国际工业软件“繁衍不断、生生不息”的蓬勃生态,虽然“大鱼吃小鱼”,但“池子里总有鱼”。
工业软件按照运行场景为两大类:
1、研发与管理工具类(off-line)
智能产品、装备与系统的研发、管理、维护活动中需要运用大量的软件工具,如CAD、CAE、CAM、PLM、ERP、MES、MRO等,形成产品全生命周期工具软件体系。工具软件通常具有一定的领域、行业、专业的通用性,作为工程师的辅助工具支撑智能装备与系统研发(off-line),已形成较完整的技术体系,在工业界得到广泛应用,此类技术国内有一定基础。
2、系统运行时类(on-line)
智能产品、装备与系统是典型的多学科集成的信息物理融合系统(CPS),其中嵌入越来越多的运行时类软件,此类软件是连接Cyber和Physical的重要设备,已成为智能产品重要的组成部分(on-line)。
在现有的产品全生命周期工具软件体系中缺乏跨领域、全系统建模及软件自动化工具,此类软件研制生产主要依赖人工编写,研发效率低、可信度低、可维护性差,面临生产效率和质量的双重矛盾。
随着复杂产品系统智能化(嵌入式应用软件)趋势的快速发展,相应的数字化设计方法和技术体系已成为制约因素。
以个人长期实践经验来看,导致中国工业软件落后的原因是多方面的:
1、 从文化层面看,我们长于“道、理”,短于“术、器”,“君子动口不动手”,热衷于新理念、新概念的玄究,所谓“玄而又玄,妙不可言”,轻视“术、器”的恒力打造,导致工业母机在内的高端生产工具普遍落后,工业软件更是如此。
2、 从历史发展层面看,改革开放40年中国从农业化向工业化转型的过程中,以“逆向工程”为主的技术发展方式导致我国工业软件自主发展缺乏足够的内在源动力。
3、 视集成为创新,加剧了基础、关键核心技术的空心化,我们一轮又一轮地引进、推广“XX化”的“道、理”,而在“术、器”方面鲜有作为,最终导致相关基础工具软件几乎被国外垄断,受制于人,国内相关技术研发力量严重萎缩,自主可控工业软件举步维艰。
不破不立。以创新引领发展,建设创新型国家,首先要摒弃“集成创新”,重视工业软件!
信息高度发达的后工业化社会的根本技术特征是信息物理系统CPS。新世纪以来,CPS引爆了以德国工业4.0革命为代表的新一轮工业革命。
德国工业4.0采用全新的语境:工业、系统、软件、模型、标准,强调软件是工业的未来,并指出未来的工业软件必须采用基于模型的理论、方法和工具,这就是“工业4.0组件参考架构模型(RAMI 4.0)”诞生的基本逻辑。从标准到模型,从模型到软件,从软件到系统,任何数字化工厂的构成,最终都需要由工业软件来实现。正在到来的新工业革命,实际上就是工业软件的革命,是软件的核心知识与开发手段的革命,为此必须创新发展新一代数字化设计技术,构建基于模型标准Modelica的知识自动化工业软件创成与应用技术体系。
知识自动化技术体系是中国工业系统数字化设计技术及软件创新发展的难得的历史性机遇。
当前众多单领域、单学科关键设计研发工具90%以上为国外掌控,各个软件工具在国外工业创新实践迭代中历经几十年积累,具备了先天的先发优势。而我国的自主可控数字化设计技术体系基本上只有后发劣势。
1、强于详细设计、弱于概念设计和系统设计
虽然产品的设计流程是从概念到物理自顶向下的展开的,但技术手段和工具发展是自底向上发展的,数控技术先于CAD技术、CAE技术先于CAD,详细设计技术先于系统设计技术等等。目前成熟的数字化设计与验证技术与工具体系只能支撑部分大回路设计验证。德国工业4.0强调需要建立基于模型的系统工程技术体系,实现全系统早期多回路设计验证。
系统设计与验证技术是中国数字化设计技术创新发展技术突破口。
2、单学科设计工具及其集成难以完备实现多学科融合
从工程角度,智能产品、装备和制造系统是多专业交联集成的复杂系统。产品研发过程中涉及机、电、液、热、控等多个不同学科,各学科之间相互耦合影响,需要多学科的集成。现有的设计研发软件工具缺乏全局观,以传统的软件编制工艺“分科而制”,目前基于单学科软件工具的多学科融合实际是多专业工具软件的信息集成,由于需要专业地部署集成众多学科软件工具实现多学科集成,增加了软件成本,也严重影响了设计师桌面快捷应用。
从科学角度,智能产品系统的每个物理学科均可以表征为在同一状态空间下的数学方程系统,从而完整反映系统的耦合性。传统多学科集成以相关异构单学科建模工具软件+计算流程的信息集成,人为地将完整的数学系统割裂成若干子系统,弱化系统耦合,不能完整地刻画系统的行为,因此基于信息集成的多学科集成具有不完备性。
3、具有CPS特征的智能产品研发需要高效、可靠的软硬件协同
从信息物理融合的角度,智能产品设计交付物不再像传统产品只有图纸,还有越来越多的与产品行为密切关联的运行时软件(嵌入式软件)。由于缺乏软件工程师和多专业物理工程师有效协同技术工具手段,导致嵌入式软件开发、测试、验证自动化程度低、周期长、成本高,因此软件与物理专业高效协同的技术手段是智能产品开发的技术瓶颈。
运行时类软件与系统特性与行为密切相关,具有多学科融合、软硬件高度契合、个性强、涉及面广、技术难度大等特点。目前此类软件研制生产主要依赖人工编写,研发效率低、置信度低、可维护性差,面临生产效率和质量的双重矛盾。以多学科全系统行为建模仿真分析以及模型驱动的代码自动生成技术实现“知识可重用、系统易重构”是提高此类软件置信度、研发效率和可维护性的有效技术途径。
抛开我们在各个单学科领域方向与国外软件几十年技术代差不谈,仅仅在研发方向和模式上,如果我们试图以传统的软件开发模式,在各个单学科领域方向孤立研制,可以说自主可控数字化设计技术体系机会寥寥。
其实,国际上软件研发技术的趋势和模式,已经开始变化和转型。
任何工业设计研发活动都离不开两个空间:几何空间和状态空间。
在几何空间,计算机辅助设计(CAD)自上世纪六十年代初以来,发展了计算机辅助几何设计技术CAGD,为产品结构设计提供了卓越的空间设计工具。事实上直到上世纪80年代初出现非均匀有理B样条技术NURBS之前,CAGD缺乏统一的标准技术体系,严重的影响了CAD技术在工业界的普及推广,NURBS“横扫六合、总齐八荒”,将CAD技术推进了大规模应用创新的时代。
但是,在状态空间,迄今为止,针对产品系统行为、功能及性能,围绕状态空间建模、分析及仿真活动,由于缺乏统一的知识模型表达标准,形成了纷繁的单学科领域仿真软件工具,致使建模与仿真(M&S)远未及CAGD,在工业界达到普及深入标准化的应用推广。
直到基于统一模型规范Modelica的出现,才改变了这种状况。作为全系统建模、分析、仿真优化及软件自动生成技术,Modelica已成为国际智能系统与产品设计研发技术的重要创新方向,是继计算机辅助几何设计CAGD之后,工业软件技术的重要创新,是新一轮工业革命的设计技术制高点,欧美发达国家正籍此构筑新的技术壁垒,对此,我们必须有所为。
任何复杂工业品的开发,都是基于统一模型表达的跨领域模型以端到端的方式构建全系统模型,实现多专业、多学科的流程协同与无缝集成的实践活动。多领域物理统一建模技术研究正在不断推动知识自动化技术体系的发展,通过系统模型的数学自动映射,实现基于数学的模型集成,建立更具完备性的系统行为模型;通过对数学系统的自动分析和推理,结合基础数学算法,实现全系统功能样机的仿真分析;实现模型驱动的计算代码自动生成技术,提升嵌入式软件开发流程(模型在环、软件在环、硬件在环和快速控制原型)的自动化水平,为软件与物理工程师有效协同提供技术支撑。
随着复杂产品系统智能化(嵌入式应用软件)趋势的快速发展,相应的数字化研发方法和技术体系已成为制约因素。
国际传统CAD\CAE\自动化技术厂商纷纷并购系统建模及软件自动化技术,着力打造设计分析仿真优化及软件自动生成一体化技术。
多学科复杂产品研发技术创新一直是国际上的研究热点。
1997年鉴于IC领域硬件描述语言在支撑IC复杂系统产品开发方面取得的巨大成功,欧盟在《下一代多电飞机》研究项目中提出研究、设计工业领域普适的多领域物理统一建模语言Modelica,为欧洲工业的智能协同提供模型标准;
2006年6月国际产品全生命软件巨头法国达索系统公司认定“Modelica是未来工业知识的表达标准”。
2006年欧盟为推动Modelica技术体系研究和应用,启动了欧洲系统模型库项目EUROSYSLIB。
2011年美国国防部先进研究项目局公布了《自适应运载器MAKE》计划,提出统一模型标准(包括Modelica),采用基于模型的系统工程方法,在一个技术体系下快速研发、部署海陆空天运载器,效率提高5倍,实现“构造即正确”。
2013年4月发布的德国工业4.0认为软件是工业的未来,未来的工业软件应基于模型的理论、方法和工具自动产生,建立全系统模型必须建立跨领域的模型标准,Modelica是工业领域重要的模型表达与互联标准。可以看出,德国工业4.0,力图以工业、系统、软件、模型及标准为热频语义,勾画未来更加智能的工业及社会。
2006年6月国际著名CAD厂商达索系统DS宣布Modelica是未来工业知识表达标准,并宣布了“基于Modelica的嵌入式开放战略”,以此全面打造工业系统解决方案。
2004年以来传统的自动化技术巨头西门子公司先后收购了三维CAD公司UGS、2015年收购了工业系统测试技术公司LMS、电子设计自动化公司Mentor等,开启了全面的工业软件与服务的战略转型。
2016以国际著名CAE公司ANSYS收购模型驱动的软件生成系统SCADA为典型。
面向CPS的智能产品系统建模与仿真技术体系主要由两部分组成:模型驱动的建模仿真与代码生成软件系统(Matlib、LabView、SCADA、Dymola、SimulationX、AVL.Cruse、…..)+实时计算设备(DSPACE、NI、RT-LAB、……)。国外相关软件与硬件厂商以形成类似Wintel联盟,几乎掌控了复杂系统产品的高端开发技术体系和手段,以汽车电控领域为例,欧洲汽车研发咨询商AVL,以其汽车系统设计分析软件+实时计算设备DSPACE全面垄断了中国汽车电控正向设计研发技术体系,特别需要说明的是DSPACE在10年前已对中国军工领域全面禁运。
国际多领域物理统一建模语言Modelica规范及技术发展重要事件
时间 |
事件 |
备注 |
1997年9月 |
Modelica规范发布 |
MA |
2006年9月 |
法国达索系统公司收购瑞典Dymola软件,采用Modelica作为CATIA V6核心 |
法国工业软件 |
2008年2月 |
美国MathWorks公司在Matlab中仿Modelica推出SimScape模块,支持多领域统一建模 |
世界三大数学软件之一 |
2008年12月 |
加拿大MapleSoft公司发布基于Modelica的工程仿真软件MapleSim |
世界三大数学软件之一 |
2008年12月 |
中国苏州同元软控发布MWorks 1.6 版本,全面支持Modelica2.2 |
中国工业软件 |
2009年9月 |
美国Altair公司收购Scilab/Scicos软件,初步支持Modelica |
美国工业软件 |
2011年3月 |
美国Wolfram Research公司收购瑞典MathModelica软件,其后发布SystemModeler |
世界三大数学软件之一 |
2012年11月 |
西门子收购了比利时LMS International公司,其包含的AMESim软件,支持Modelica |
德国工业软件 |
2013年10月 |
法国ESI集团收购美国CyDesign Labs,支持基于Modelica的系统建模 |
法国工业软件 |
2014年9月 |
ANSYS与Modelon合作支持Modelica,提供1维系统模型与3维有限元模型集成 |
美国工业软件 |
2015年4月 |
法国达索收购德国Modelon公司,提升系统建模能力,支持Modelica与三维模型集成 |
法国工业软件 |
2016年1月 |
法国ESI集团收购德国Modelica工具商ITI公司,进一步强化其系统与三维集成战略 |
法国工业软件 |
2016年6月 |
美国Altair公司采用MapleSim内核,提供Modelica完整建模支持 |
美国工业软件 |
2018年6月 |
中国苏州同元软控发布MWorks 2018,从系统仿真工具升级为系统智能设计与验证平台 |
中国工业软件 |
1、思想理念的创新
工业软件是工业技术工具,应当用工业(物理的)方式而非IT算法方式去创造;工业思想方法即机理、本构、模块化、端到端集成及画图等等;工业软件的应用者也是工业品的创造者,新的创新辅助设计技术应当支撑设计师在设计物理系统的同时,同步创成相关的计算分析程序;新一代工业软件应当具有模型可复用、系统易重构的技术特征,以适应复杂多变的工业个性化需求。
2、原理与技术创新
为了完备地实现多学科融合,须建立统御各单学科原理的工程物理系统原理。
工程物理系统集成是以组件端口连接集组而成,端口连接的作用机理可归纳为能量流、物质流、信息流,“三流合一”是工程物理系统的基本原理。
对于集中参数多学科集成系统,可以建立基于模型的数学自动演绎体系,以端到端的模式实现系统数学体系的自动建立,进而自动生成系统计算程序,形成知识自动化技术体系。如此,基于统一模型的知识自动化技术体系以工业的、物理的方式(绘制系统构型)实现了“画出系统构型,生成计算程序,体验系统性能”的工业软件创造与应用的新模式,以“一画两得”支撑“两化融合”,画出原理模型,即可自动生成代码,编出软件程序。
十一.五以来,科技部863先进制造领域及时把握了国际数字化设计领域技术创新发展趋势,及时布局开展了多领域物理统一建模语言Modelica基础理论和共性技术研究,在基础理论方法及使能技术方面取得较全面的突破,形成的研究成果在航空航天等领域的重点型号工程,如中国空间站全系统功能样机、嫦娥5号电总体设计及仿真、航天液体动力系统、大型民用飞机着陆及飞控系统仿真等,得到初步验证。
由于国家及时布局,我国目前已成为全面掌握多领域物理统一建模语言Modelica规范及技术体系的原创国,在基于模型的基础理论方法和软件实现方面目前处于国际先进水平(从跟跑进入并跑),但在形成全面的工业能力方面危机与机遇并存。
基于统一模型规范的全系统建模、分析、仿真优化及软件自动生成技术是国际智能系统与产品研发技术的重要创新方向。中国必须有所作为。
目前商用的“分科而制”单领域建模分析软件工具90%以上为国外掌控,其发展积淀长达数十年,如果我们仍然以传统方式追赶,可以说中国工业应用软件机会渺茫。
多领域物理统一建模理论方法与技术所创造的知识自动化技术体系创新了工业软件生成方式,在技术上形成了后发优势,可形成“一张白纸可以画出最新、最美的图画”的态势,是我国自主可控的高端分析建模技术和工业应用软件创新发展难得的机遇。
谁掌控了多领域物理统一建模技术,谁就掌握了未来复杂工业软件技术的发展权和主动权,如果我们迟疑、懈怠,必将丧失掌控高端工业软件基础核心技术发展权,导致不堪的后果。
经过十一五、十二五科技部前期工作,中国已经突破了国际多领域物理统一建模核心技术,从技术“跟跑”进入“并跑”阶段,我们应当抓住中国创新的历史机遇,大力推动中国多领域物理统一建模技术体系研究和应用推广,完全有可能在系统建模分析软件领域全面突破,在技术上“并跑”保持第一梯队,在应用上实现“领跑”。
为此需要重视一下几方面工作:
1、深入持续的开展工业知识(模型)的表达与互联研究,建立完整的基于模型驱动的知识自动化技术体系,以知识自动化为技术手段,以设计智能化技术使命,与工业应用深度融合,逐步推进体系建设。
2、建立模型标准研究、领域模型创造与重用、基于模型的知识自动化系统软件以及模型应用的协作机制和体系,营造工业领域基于模型知识的新生态,开创中国工业系统智能协同新局面。
3、重视工业软件研究、开发、应用的人才培养,特别是在新工科教育中强化工业软件的基础作用。
3、针对面向CPS的智能产品系统建模与仿真技术体系,国家应当倡导自主可控,打通相关专项单点技术和资源(软件、硬件研发与工业应用联动),融入中国创新,强化应用迭代,为此组织力量(产、研、用)在重大创新工程中设立专题技术指标,形成技术创新联盟,在创新实践中迭代实现自主技术的可持续发展。
4、制定相关产业联动政策,鼓励工业界采用国产替代技术,结合中国创新工程,整合现有成果和资源,明确技术和应用指标,在本领域实现全面的可持续创新能力,掌握新一代工业软件技术体系可期可待。
作者简介:
陈立平——科技部国家企业信息化应用支撑软件工程技术研究中心(武汉)、华中科技大学机械学院 CAD中心教授,苏州同元软控信息技术有限公司、武汉天喻软件股份有限公司执行董事。
陈立平教授在多领域物理建模理论方面进行了深入研究,在国内率先研究了多领域物理建模规范语言Modelica,承担2006年863目标导向项目《基于多领域物理建模的复杂产品协同仿真平台》、十一五863重点课题《机械系统CAE平台》、十二五863重点课题《基于MODELICA技术体系的复杂产品分析仿真软件研发》,组织研发多领域物理建模与仿真系统MWorks,并在航空、航天领域取得了诸多的应用成果。在国内外重要学刊上发表论文100余篇。
编审:
赵敏——走向智能研究院执行院长
声 明
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