华望多学科集成设计与优化软件--打破学科壁垒的利刃

——从碎片化工具链到全流程自动化的研发范式变革

在高端装备研制迈向数字化、智能化的今天，复杂产品的研发早已超越单一学科的范畴。一架先进飞行器的功能设计需要气动、结构、热、控制、电磁等十余个学科的协同；一台新能源汽车驱动电机的性能优化涉及电磁、热、结构、噪声、控制等多个物理场的深度耦合。然而，当各学科的专业工具日益精进时，学科之间的壁垒却反而成为制约整体研发效率的瓶颈。

华望自主研发的多学科集成设计与优化软件M-InteG正是在这一背景下应运而生。它不是一款单一的仿真工具，而是一个将异构工具链、设计流程、知识资产、优化算法和协同机制融为一体的操作系统。

● 复杂产品研发的当前困境

1.碎片化的工具链

当前，产品研发可使用的工具链日益庞杂，例如CAD建模、网格前处理、CFD流体仿真、结构有限元分析、电磁仿真、热分析、控制算法仿真、后处理、报告生成等等。每一个环节需要使用一款甚至多款的专业软件，它们来自不同厂商、运行环境各异、数据格式互不兼容、接口标准千差万别。工程师在数据准备和模型处理上旺旺需要耗费大量的时间——几何转换、网格映射、输入文件生成、结果提取、报告整理，这些工作大量依赖手动操作，不仅效率低下而且极易出错。

以气动外形优化为例，从几何处理、网格建模到CFD仿真设置、执行、后处理和报告生成，一个完整循环可能需要数小时甚至数天才能跑完，而其中真正的“求解”工作往往只占据一小部分时间。当执行多工况、多参数设计的空间探索任务时，这种手动流程的成本将呈指数级增长。

图1  各学科在产品研发中的关系示意图

2. 困难的知识沉淀

在许多研发型企业中，设计经验和最佳实践高度依赖于资深工程师的个人能力。如何选择仿真参数、如何判断结果合理性、如何在多方案之间权衡、特定工况下的处理技巧等等，这些技巧往往以隐性知识的形式存在于人的头脑中，缺乏标准化的载体和持续积累的机制。

当团队的核心人员离职或转岗后，积累多年的经验也随之流失，企业不得不重新经历试错周期。与此同时，新员工的培养周期长，知识传递的质量也参差不齐。缺乏成熟软件平台得支撑、缺乏持续维护与发展的资源规划机制，使得专业技术体系始终在“重复建设”的怪圈中徘徊。

图2 知识软件化过程示意图

3.低效的多学科协同

复杂产品的研发需要多专业、多人员的协同。力学分析工程师需要产品结构的简化模型，结构工程师需要整体的专业产品设计参数。然而在传统模式下，项目管理（PM）或仿真数据管理（SPDM）中定义的任务流程与仿真工具之间是断裂的。不同专业间的数据交互主要依靠手动传输——导出文件、邮件传递、再导入另一款软件。此外，数据格式不一致导致转换损耗，版本控制缺失出现“用错数据”的风险，仿真验证数据缺乏追溯性使得问题定位困难。当一个学科的设计参数发生变更，相关的其他学科往往无法及时感知，导致各学科在不同的设计基线上自说自话，最终导致在集成时问题的全面爆发。

 图3 多学科协同研发关系示意图

4.与MBSE应用的脱节

在复杂产品的研发流程中，系统工程的模型处于设计链条的最前端，即：需求分析与方案设计的阶段。系统工程师基于产品定位和市场需求，在 SysML 模型中定义产品的指标体系，如功率密度、效率、重量、成本、可靠性等关键参数。然而，这些指标数据的设计高度依赖于历史产品的设计经验：一个新型号电机的功率密度指标定在多少合理、效率目标能否在现有材料体系下实现、重量约束是否与结构强度冲突。这些判断如果缺乏工程验证的支撑，往往只能依靠资深工程师的过往经验，或者参考已有型号做简单的参数缩放。

然而，指标验证的工作本质上需要多学科仿真分析来完成：功率密度需要电磁仿真核算、效率需要电磁 - 热耦合仿真评估、重量需要结构有限元验证、成本需要工艺与供应链模型测算。但在传统模式下，系统建模活动与专业领域的工程分析之间相互独立，即：系统模型中不包含工程实践产生的性能分析与评价结果，系统工程师与专业工程师采用的是不同的方法、工具和模型。

为了实现系统模型与专业模型之间的数据传递，往往需要做特定的开发和大量的人工操作：系统工程师把指标参数手动导出给专业工程师，专业工程师在各自的仿真软件中建模验证后，再把结果手动反馈给系统工程师。这个循环周期长、效率低、追溯性差，造成多学科工程的分析模型不能有效应用于系统工程的需求分析和方案设计阶段。此外，产品指标的设计缺乏仿真验证的支撑，缺乏 MBSE 所提供的系统可追溯性，从而使得指标设计阶段的科学性和可行性大打折扣，MBSE 的价值也未能获得充分体现。

图4  MBSE模型与学科仿真关系示意图

●  华望多学科集成设计与优化软件的介绍

针对上述四重困境，单点工具的升级已无法从根本上解决问题，亟需一个站在系统层面、贯通全流程的集成平台。华望自主研发的多学科集成设计与优化软件M-InteG正是这样一款产品——它基于MOF（元对象设施）框架构建，以标准化的元模型为中心，打通需求-架构-仿真过程中模型集成、方案权衡与需求验证的全流程。

1.工具集成与流程自动化

（1）丰富的工具集成组件库

M-InteG平台提供了丰富的工具集成组件库，采用软件集成组件的方式，对不同软件进行脚本驱动、接口调用、模型解析、文本读写等操作。目前已支持与MATLAB、Excel、Python、CATIA、ANSYS、ABAQUS等主流工程软件的无缝对接，以及与支持自研工具的集成。无论是商业CAD/CAE软件，还是华望自有的专用软件，都能以标准化组件的形式统一接入平台，实现异构工具链的“即插即用”。

（2）可视化的流程编排

M-InteG平台支持以可视化拖拽的方式灵活搭建多学科设计仿真流程。用户将集成组件拖拽至流程画布，通过控制流（蓝色虚线）定义组件执行顺序，通过数据流（黑色实线）定义组件间的数据传递关系。配合IF判断、Switch分支、Parallel并行、And/Or逻辑、For循环等逻辑控制组件，能够搭建出任意复杂度的产品研发设计流程。

这种“搭积木”式的流程构建方式，使得不具备编程背景的工程师也能快速完成复杂工作流的定义。流程一旦定义即可重复执行，彻底告别手动操作的繁琐与易错。

（3）优化算法与代理模型的深度融合

M-InteG平台集成了丰富的优化和分析算法集，涵盖优化、敏感性分析、实验设计（DOE）、代理建模等完整的分析类型。在工具集成和流程自动化的基础上，用户可以将仿真流程直接作为优化的“黑盒函数”，并结合多目标优化算法，可自动探索设计空间、寻找产品设计的最优解。

2.知识显性化、资产化、工具化

M-InteG平台提供了知识封装与发布能力，可实现对产品设计过程中经验、方法、流程的固化封装，将无形的知识资产工具化。工程师在完成一次设计仿真流程后，可以将其封装为流程模板，并纳入工程模板中心进行统一的管理。模板中心支持分类管理、搜索、统计、发布、版本管理、权限管理和评价服务，形成企业级的流程模板库。

发布的流程模板可以在团队内共享复用，新员工不需要从零开始搭建流程，直接调用已验证的模板即可开展工作。这不仅大幅缩短了新人的上手周期，更将个人经验转化为组织资产，实现了知识的持续积累和代际传承。随着知识组件的不断积累，企业可以逐步构建以知识组件为载体的研发工具体系，实现设计仿真知识的共享和重用。

3.协作流程与工具流程的贯通

M-InteG平台将多学科工具集成流程与协同设计流程进行关联，可实现多专业多人员的协同设计。基于华望自主研发的M-PLM软件（产品生命周期管理）的协同框架，不同专业的用户可以在统一的平台上调用仿真执行任务、下载数据、工具集成调用、提交数据，仿真结果统一入库至仿真数据中心。

在协同模式下，热分析、CFD仿真、结构分析等任务可以由不同专业的工程师并行推进，数据通过平台自动流转，不再依赖手动传递。平台可支持仿真验证数据的追溯与版本控制，每一次仿真过程的输入参数、模型版本、计算结果都有完整的记录，当出现问题时可以快速定位到具体的设计基线。

从价值流、任务流、工作流、工具流到操作步骤，M-InteG平台实现了从项目管理到协同设计再到技术集成的全层级贯通。组织之间、人与人之间的协作流程与工具流程进行深度融合，真正实现了多学科研发的“同频共振”。

4.MBSE从建模走向验证

M-InteG平台通过将华望MBSE建模工具与多学科流程集成与优化分析工具进行集成，使得系统设计师或系统分析人员能够应用更加精细的分析模型来评估系统设计方案。系统设计方案与需求的追溯和验证关系，也可以与多学科仿真分析结果进行关联，从而完成需求满足性的自动验证。

M-InteG平台的该项能力打通了“系统需实现的功能→系统将如何实现这些功能→功能将如何验证”的完整链路。系统模型不再是“画完即止”的静态文档，而是与工程仿真深度联动的动态基线。专业学科的分析结果可以反馈到系统模型中，支撑系统级的方案权衡和决策。MBSE的价值由此从“规范表达”提升到“验证闭环”，真正实现了基于仿真的需求验证。

● 核心价值

1.研发效率的量级提升

通过流程的自动化，过去需要数天手动完成的多学科仿真循环可以在M-InteG平台上压缩至数小时甚至更短。以典型的电机多学科优化为例，电磁仿真、热分析、结构强度计算、噪声评估的手动串联可能需要2-3天才能完成一个方案的评估；而在M-InteG平台上，流程自动执行、数据自动传递，一个方案的完整评估可以在数小时内完成。当需要评估上百个方案时，M-InteG平台带来的效率提升将是数量级的。

2.设计质量的整体保障

M-InteG平台的自动化流程消除了手动操作中参数输错、文件版本混淆、数据传递遗漏等常见问题。标准化的流程模板确保了在不同工程师和不同项目之间仿真方法的一致性，避免结果出现人为偏差。优化算法的引入，则确保了设计方案不是可行解而是较优解甚至最优解，产品性能的提升有了方法论的保障。

3.知识资产的持续积累

每一个被封装为模板的流程，都是企业知识资产的一次沉淀。随着模板库的丰富，企业的研发能力不再依赖少数技术专家，而是建立在可复用、可传承的知识资产之上。新员工可以站在“巨人的肩膀”上快速产出，资深工程师则可以从重复性的工作中解放出来，聚焦于更具创造性的设计与决策，人员流动带来知识流失的风险被大幅降低。

4.协同能力的本质飞跃

多学科协同从“邮件+文件”的原始模式升级为“平台+数据”的现代化模式。M-InteG平台上数据自动流转、版本自动管理、结果自动追溯，专业间的协作壁垒被彻底打破。设计变更的影响可以通过平台快速传导至相关学科，各学科始终在统一的设计基线上协同工作。

5.决策过程的数据支撑

M-InteG平台产生的优化设计结果可为管理层的方案决策提供定量的数据支撑。决策过程不再是凭经验拍板，而是基于完整设计空间探索进行的科学权衡。M-InteG平台中系统模型的需求满足性验证功能，使得系统级的决策可以追溯到具体的仿真结果，从而大幅提升决策的可信度和可辩护性。

●  总结

华望的多学科集成设计与优化软件M-InteG的价值绝非把几款软件串联起来，它代表的是一种研发范式的深刻变革——以工具为中心的碎片化模式转向以流程为中心的集成化模式；以经验为驱动的主观模式转向以数据为驱动的客观模式；以学科为边界的串行模式转向以系统为目标的协同模式。

在高端装备研制竞争日益激烈的当下，研发效率和产品性能的比拼，本质上是研发体系能力的比拼。谁能更快地完成多学科方案的评估与优化、谁能更有效地沉淀和复用经验知识、谁能更紧密地协同多专业团队作业，谁就能在竞争中占据制高点。华望的多学科集成设计与优化软件M-InteG正是构建这种体系能力的核心基础设施。

在不久的未来，随着与MBSE的深度融合、与AI技术的持续交汇、与数字孪生/数字主线的无缝衔接，M-InteG平台将进一步演进为覆盖产品全生命周期的智能研发中枢。它不仅是工具的集成者，更是知识的管理者、流程的驱动者、数据的汇聚者和决策的支撑者。