物聯網行業工程仿真解決方案
一 仿真驅動物聯網創新
物聯網說到底包含三大要素：物、網絡或網關、云端。專家一致認為，通過分析從“物”采集到的數據，能夠完全實現物聯網的價值。舉例來說，渦輪機引擎的振動能提供關鍵信息，便于改進操作決策。GE和PTC等業界領先企業開發的平臺能連接到仿真工具，優化現場資產的性能，并驅動未來創新。
二 設計智能互聯產品所面臨的五大挑戰
從機械系統到電子系統的轉型，其中包括成百上千萬行軟件代碼的重寫，將大大增加復雜程度。不僅要求實現更高的可靠性、精確度、魯棒性和創新性，同時還要降低成本。
1、尺寸、質量、功耗與冷卻（SWAP-C）
無論是設計飛機、汽車還是智能手機，工程師都應該優化產品的尺寸、重量和能效性，否則產品就會落后于同類競爭解決方案。無所不在的互聯、感應等物聯網技術增加了電子組件的密度，也會帶來更多尺寸、重量、能耗和熱方面的挑戰。
2、感應和互聯
智能互聯設備之所以“智能”，是因為它可以感知環境，與其他電子設備通信，并產生決策判斷和結果。舉例來說，采用高級駕駛人員輔助系統（ADAS）的現代化汽車配備了一系列感應通信技術。自適應巡航控制功能采用保險杠上內嵌的雷達和激光傳感器，確保汽車在給定速度下與其它車輛保持安全距離。盲區監控器和車道偏離預警系統確保駕駛員在車道內安全行駛。汽車能監控并報告交通狀況，通知其他安裝GPS的車輛，并給出其他可選路線建議。
3、可靠性和安全性
汽車、航空航天和醫療等行業的許多產品都將在安全關鍵型環境下工作，并需要滿足相應的可靠性和安全性標準。這一點尤其適用于嵌入式控制和顯示軟件領域，它們對于物聯網中集成型機電產品的操作至關重要。就互聯汽車和飛機系統等最復雜的產品而言，驗證成百上千萬行安全關鍵型嵌入式軟件代碼是一種重要的方法。
4、集成
由于產品復雜性隨著時間推移不斷提升，工程師要將設計流程分解為較小的階段。這種組件級、自底向上的設計方法支持非常深入徹底的組件級驗證，但在組件被裝配成系統的后期階段可能產生很多問題。這種系統和子系統級的集成工作往往導致過度設計、成本過高，甚至會為了滿足產品發布時限要求而進行錯誤的設計權衡。
5、耐用性
物聯網的一大吸引力就是數萬億部傳感器和通信系統經過部署能支持全天候不間斷地采集和共享有用的信息。這些系統不僅要在預期的環境中可靠工作，還應在極端艱苦的條件下工作，而后者往往是難以提前定義的。雖然不是所有產品都要在極端條件下工作，但產品的耐用性都要通過測試檢驗。分析并確保各種工作條件下的性能是一項核心設計挑戰。
三 仿真驅動研發的平臺級解決方案
研究顯示，在統一平臺上整合仿真驅動產品研發功能的產品開發團隊與沒有這么做的團隊相比，滿足產品發布時限要求的概率能提升24%，縮短產品開發時間的概率能提升37%。優飛迪提供的離散工業應用仿真功能以及綜合平臺，能幫助交付集成型物聯網產品開發解決方案。
對于支持物聯網的互聯汽車而言，高級駕駛人員輔助系統（ADAS）是其發展進程中的一項關鍵技術挑戰。該系統的集成需要傳感器、安全關鍵型嵌入式軟件、數據處理和完整的系統工程視圖。此前上述元素被分隔在不同的工程領域，但系統高度耦合的行為需要集成型工程方法和仿真平臺，在組件和系統級從高級物理域支持整體解決方案。
△ 高級駕駛人員輔助系統中的復雜傳感器
車輛對雷達系統輸入的行為和反應，很大程度上取決于車輛內置的控制軟件。確認和驗證數十萬乃至數百萬行嵌入式軟件代碼、及其與物理組件的相互作用，是關鍵路徑設計工作的組成部分。優飛迪綜合仿真平臺支持ADAS的虛擬硬件在環測試，能自動生成安全關鍵型嵌入式軟件，并符合AUTOSAR和ISO 26262等業界標準要求。
△ 將雷達集成到車輛
ADAS是涵蓋整車的大型復雜系統的經典例子。為了虛擬驗證ADAS設計，所有其他主要汽車系統（如控制系統、人機界面、剎車和車輛動力系統等）都需要在綜合系統仿真中進行建模。隨后，應通過道路、建筑、行人等真實世界模型運行綜合車輛及ADAS模型，以測試仿真駕駛情境中ADAS的行為。優飛迪綜合平臺能模擬大多數元素，同時保持開放性和協作性，從而讓第三方合作伙伴軟件也能在ADAS仿真環的某些部分上運行。
△ 了解雷達系統在現實環境中的性能
因此，無論您在開發什么物聯網設備（可穿戴醫療設備到連接士兵的無人機），優飛迪都能提供仿真驅動的產品研發解決方案，幫助您實現綜合仿真平臺的優勢。
四 物聯網工程的七大關鍵應用
當然，像上述ADAS這樣在綜合仿真平臺上開發的集成型解決方案，只有在具備基本離散仿真應用的基礎上才能成功。
1、天線設計和布局
無線系統在真實環境的性能與在消聲室原型測試環境中的性能大相徑庭。多路徑信號傳播和衰減是復雜現實世界中建筑、移動乃至人體造成影響的結果。此外，現代產品采用多種不同的無線技術和頻帶，這就要求多種天線。因此，天線耦合和共址問題會降低性能，從而降低天線效率，提高功耗，并導致性能不可靠甚至失效。那么，工程師如何在工業環境中或者在汽車、飛機上抑或在手機中確保可靠的無線連接，而無需使用極為耗時的構建測試法呢？
采用優飛迪解決方案，工程師能進行近場分析，預測整個工業環境對天線和無線設備性能的影響。有限元域分解、3D力矩法、混合、射線跟蹤（SBR）等技術可用來快速求解電大尺寸和復雜的全波電磁模型。這種方法能提供更多信息，改進準確度，并提高可靠性。
2、芯片—封裝—系統設計
設計高速印刷電路板（PCB）和半導體集成電路（IC）需要考慮低工作電壓、電路密度和高數據速率等復雜要求，因此面臨巨大的挑戰。此外，許多物聯網產品設計團隊都需要解決尺寸、重量、功耗和冷卻等問題。
無論是設計PCB還是IC，工程師必須平衡電子、熱和機械性能等三大領域的要求，否則會影響產品可靠性。此外，工程師還應當仿真半導體晶片或IC、IC封裝和PCB之間的相互作用。電源完整性分析對于確保適當供電網絡必不可少，此外還需要進行信號完整性分析以最小化串擾，并提高設計魯棒性。為解決熱可靠性，需要通過仿真評估電路板的溫度和相關組件，確保設備在指定溫度范圍內可靠工作。為解決機械可靠性，需要通過熱應力仿真評估電路板的熱和機械應力，并分析電路板和組件之間的焊點。
除了執行單獨的物理仿真外，工程師還通過耦合信號完整性分析與熱仿真，以及結合熱仿真與結構分析，來考慮不同物理領域之間的相互作用，全面了解PCB設計的整體可靠性。
3、電源管理
經歷過智能手機電池耗盡的人都深知電源管理的重要性。但電源管理不僅僅限于智能手機或Wi-Fi。能量采集、無線功率傳輸和低功耗IC設計是許多物聯網產品的構建基礎。
機械運動、熱、壓電材料和電磁輻射等產生的能量也能被捕獲并直接轉化為電能。設計能量采集系統時，工程師要考慮多個參數，包括能量來源、換能器類型、電源效率、所需的功率級和能源儲存等。
更重要的是，在設計無線系統時，安全性是一個重要的考慮因素。相關標準和監管機構對釋放到生命組織的電磁能量大小進行了限制。包括人體模型在內的仿真工具可用來設計和分析各種不同供電系統及其對人體的影響。
4、傳感器和MEMS設計
傳感器和MEMS（微機電系統）設計人員在設計出色產品、進行原型構建和制造工作時面臨嚴峻的商業和科技挑戰，這些挑戰甚至能夠決定工作的成敗。為了獲得競爭優勢，傳感器制造商應盡可能快速高效地開發產品。
MEMS和傳感器十分復雜，因為其功能特殊，尺寸非常小，而且生產工藝極具挑戰性。MEMS非常小，因此性能檢測設備也會影響器件功能，從而難以得到可靠的性能數據。仿真技術能準確了解這些器件的性能，超出物理原型所能實現的范圍。
5、嵌入式軟件開發
現代化轎車可能包含5000萬到一億行代碼。自動駕駛車輛即將出現，我們預計軟件內容會快速增加。不過，嵌入式軟件并不僅僅面向汽車：在工業設備、機器人、飛機和無人機等物聯網產品中添加豐富內容和智能功能是一項必不可少的工作。由于許多產品和系統（比如說汽車和飛機的制動系統）都是安全或任務關鍵型，因此控制軟件必須毫無差錯地工作。如果系統發生故障，必須是可預測的，以便將損害降至最低。
軟件開發不再只是編寫代碼這么簡單：它還涉及了確認和驗證工作。對于每一行實現代碼，軟件工程師往往發現他們要編寫很多行確認代碼。盡管工作量大大增加，但軟件代碼故障仍持續存在，這就會造成安全召回、違反安全規則，有時甚至會造成悲劇性后果。
6、面向惡劣環境的設計
物聯網產品必須在嚴苛的現實世界中工作。無人機、可穿戴設備、自動駕駛汽車和智能工業設備等快速增長的應用必須能夠在惡劣環境中可靠運行，而它們在這些環境里可能會受到振動和物理沖擊。盡管存在這些條件，IoT設備必須穩健可靠，能夠在沒有維護的情況下保持長期、遠距離運行。故障有可能造成任務失敗、巨額的系統維修或更換投資，甚至危及人類生命。
無論是用于工業、航空航天還是消費類應用領域，物聯網設備都要承受振動、沖擊和疲勞等惡劣的工作條件。NASA指出，第一天發生的航天器電子故障有45%是由于發射時的振動和應力造成的。SquareTrade指出，摔落到地上的iPhone導致美國消費者在近年來損失了60億美元。
工程師在開發階段早期就必須考慮到潛在的嚴苛環境，這時做出設計選擇的成本最低，而且能盡量減小對項目進度的影響。由于許多顯而易見的原因，物理原型有時是根本不可行的方案。考慮到時間、預算、位置和資源的局限性，不僅難以打造所有可能的測試情境，而且檢測結果也存在很大差異，缺乏物聯網和許多其他關鍵應用所需的保真度。
7、虛擬系統原型設計
隨著產品復雜性增大，對更強大仿真功能的需求也在增大。系統中的復雜性來自不同組件之間的互聯，要確保各個組件能按照設計一樣協同工作。
公司綜合考慮產品物理屬性以及系統和嵌入式軟件，能夠最大限度減少集成問題，降低成本，提高首次通過的可能性，并確保產品性能符合預期。
雖然我們很容易了解物聯網單個設備或組件的情況，比方說智能手機、恒溫計或風力渦輪機的情況，但連接這些設備的復雜隱形網絡、以及存儲和按需交付數據的云端則要求復雜的建模和仿真技術。舉例來說，智能風力渦輪機需要根據風向、電網能量和其他智能風力渦輪機的行為來進行自我調節。
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