Два пути испытания авиадвигателя: за 1,1 млрд рублей и год или за 8 млн и два месяца

Оба показателя касаются одного и того же испытательного процесса двигателя ПД-8, а расхождение кроется лишь в локации проведения теста.

Испытания силовой установки ПД-8 на базе «ОДК-Сатурн». Натурные макетные испытания обошлись примерно в 1,1 млрд рублей и заняли порядка года с учётом создания прототипов, сборки и подготовки. Аналогичные изыскания на виртуальных комплексных моделях потребовали лишь 8 млн рублей и двух месяцев. Более того, цифровая среда позволила усовершенствовать геометрию мотора и улучшить его рабочие параметры.

Сокращение бюджета в 137 раз и временных затрат в шесть раз — заслуга не удачно приобретенного софта. Это результат проверки рабочей гипотезы до ее материализации в стали. Далее я подробно остановлюсь на том, почему подобный колоссальный разрыв носит системный, а не случайный характер.

Главное — не стоимость вычислений, а тайминг вложений

Компьютерное моделирование всегда преследовало одну фундаментальную цель — протестировать предположение до воплощения изделия в физическом носителе. Все прочие бонусы вроде ускорения проектирования, минимизации числа натурных тестов, удешевления пусконаладки и техобслуживания, а также прироста КПД и снижения массы при сохранении прочности выступают прямым следствием этой задачи.

Поэтому меня неизменно забавляют дискуссии о дороговизна продвинутого инженерного анализа. Вопрос не в ценнике за ПО, а в том, на каком этапе бизнес готов инвестировать средства.

Возьмем типичную конструкторскую погрешность. Устранение недочета на стадии чертежей обходится в символические 10 000 рублей, поскольку все операции выполняются на ПК. Традиционная ошибка на опытном образце выливается уже в миллионные убытки. Если же дефект просачивается в серийный выпуск, счет идет на миллионы долларов — именно так выглядят масштабные отзывные кампании автоконцернов.

Вычислительный анализ никогда не бывает дорогим. Дорого обходится его отсутствие.

Фокус индустрии сместился с CAD на CAE-решения. Если раньше предприятия в первую очередь внедряли системы автоматизированного проектирования, то сегодня эпицентр интереса сместился к инженерному анализу и автоматизации расчетов — данный сегмент демонстрирует двузначные темпы ежегодного роста.

К нам как к профильным консультантам по-прежнему обращаются с нетривиальными кейсами. Тем не менее стоит признать: за прошедшие годы отечественные компании существенно нарастили компетенции и справляются с большинством рутинных задач самостоятельно. Их актуальная повестка выглядит иначе:

— как ускорить расчетные процедуры;

— как перейти от локальных тестов отдельных компонентов к сквозному мультифизичному анализу изделия в сборе;

— как внедрить архитектурное проектирование и 1D-симуляции для выявления конструктивных промахов на концептуальном этапе;

— как синхронизировать работу конструкторских и расчетных бюро;

— как стандартизировать проверенные методики и автоматизировать вычислительные конвейеры;

— как организовать эффективный менеджмент расчетных массивов данных;

— как реализовать цифровую оптимизацию продуктов и построить их цифровых двойников;

— какие методологии системной инженерии (MBSE) демонстрируют реальную отдачу на производстве.

Все это — признаки зрелого, высокоразвитого рынка, что не может не радовать.

42 миллиона экономии ежегодно без капитальных вливаний

Второй кейс лежит в плоскости операционной эффективности, и он импонирует мне даже больше авиационной истории. Наиболее перспективный тренд сегодняшнего дня — синергия одномерных имитационных моделей с конвейерами аналитики и телеметрии. Такой тандем снабжает компанию динамическим цифровым отражением текущих процессов, формируя надежный фундамент для прогнозирования эффективности и принятия управленческих мер.

Один из наших клиентов задействовал эту концепцию и нашел способ снизить издержки технологической линии на 42 млн рублей в год. Примечательно, что линия не подвергалась модернизации, а аппаратная часть осталась прежней. Трансформировался лишь алгоритм перераспределения нагрузки, который теперь гибко настраивается гибридной платформой на базе точных симуляций.

Где теряется доверие к виртуальным моделям

Меня часто спрашивают о зонах риска возникновения ошибок. Отвечу бескомпромиссно: они возможны на любом этапе. На этапе подготовки данных — трудности с консолидацией, очисткой и трактовкой статистики. На этапе вычислений — скрытые эмпирические коэффициенты, заложенные вендорами софта и нерелевантные для вашей специфики. На этапе постобработки — неверные выводы из полученных графиков. На этапе редукции и сопряжения с телеметрией — сбои в потоках данных и некорректная статистика.

Источников погрешностей масса, а итог один — скомпрометированная модель, заслуживающая нулевого доверия. Ее прогнозы ведут к финансовым потерям, кассовым разрывам и даже авариям.

Как минимизировать эти риски:

1. Просчитывать один проект в нескольких независимых CAE-пакетах с последующей сверкой. Сходство результатов сводит вероятность архитектурного сбоя к минимуму.

2. Формализовать проверенные на практике алгоритмы. Автоматизированные цепочки расчетов защищают специалиста от человеческого фактора и произвольных допущений.

3. Не отказываться от натурных экспериментов окончательно. Исключительно дорогостоящие физические испытания гарантируют соответствие спецификациям, однако моделирование позволяет сократить количество опытных образцов до минимума, достаточного для калибровки виртуальной среды.

Вся правда об импортозамещении

Отечественные решения для инженерного анализа пока отстают от мировых флагманов вроде ANSYS. В ряде ниш мы уже добились успеха, в других — еще догоняем. Это не приговор, а объективная констатация факта.

Именно поэтому мы рекомендуем предприятиям прагматичную гибридную стратегию в CAE-сегменте. Там, где российский софт демонстрирует требуемую скорость и точность, необходима плавная замена зарубежных аналогов — мы помогаем выявить такие зоны. В остальных областях разумнее сохранить имеющееся западное ПО ради стабильности процессов проектирования. Мы обеспечиваем полноценную техническую поддержку этих систем вопреки уходу иностранных вендоров с рынка.

С инженерной точки зрения других рациональных путей в текущих реалиях не существует. Волевые управленческие решения, лишенные технического базиса, обходятся слишком дорого.

Расчет как инструмент проектирования, а не финальная инспекция

Раньше симуляции выполняли роль контрольной точки: конструкция создана — давайте ее проверим. Сегодня набирает силу парадигма глубокой интеграции расчетов в проектный контур с момента зарождения идеи и проработки архитектуры. Компания ANSYS метко охарактеризовала этот подход как «проектирование, управляемое расчетами». Анализ перестает быть пассивным арбитром, трансформируясь в ключевой созидательный инструмент, что требует теснейшей смычки расчетчиков и конструкторов.

Цифровые двойники сквозь призму здравого смысла

О цифровых двойниках сегодня рассуждают все подряд, поэтому обозначу позицию безапелляционно. Цифровой двойник — это виртуальная копия, имеющая двустороннюю цифровую репликацию с физическим активом, будь то отдельный станок или целое предприятие. Любая модель — это лишь инструмент. Если у этого инструмента есть четкие бизнес-цели по SMART, а окупаемость вписывается в горизонт 3–5 лет, такой проект имеет право на жизнь.

Нельзя заявить, будто какая-то отрасль критически нуждается в цифровых двойниках, а другая абсолютно нет. Разница лишь в том, насколько тщательно на предприятии умеют считать деньги.

Преимущества технологии очевидны. Производителю она сулит снижение себестоимости и массы изделий при росте надежности. Заказчику эксплуатации — гарантию ресурса, улучшенные технические показатели, непрерывный мониторинг и адаптацию режимов работы онлайн.

Что нас ждет в перспективе? Наиболее захватывающим трендом станет конвергенция искусственного интеллекта и классических средств автоматизированного проектирования. Автоматически разворачиваемые схемы автоматизации, самостоятельные конвейеры очистки массивов данных и бесшовная интеграция с расчетными ядрами.

Это освободит инженера от роли простого оператора ПК, превратив его в инноватора, способного парой запросов тестировать сотни сценариев и находить нестандартные пути оптимизации техники. Если сегодня инженер-расчетчик параллельно просчитывает 4–5 гипотез, то новые инструменты позволят обрабатывать сотни вариантов единовременно. Именно в этой плоскости произойдет следующий качественный технологический сдвиг.

 

Источник