本篇主要圍繞eVTOL仿真難點和趨勢，eVTOL仿真多學科解決方案和當下熱門的AI或者機器學習的方法在EVTOL中的應用展開。

eVTOL 研發難點

首先是eVTOL研發難點，區別于上個世紀70年代就已經構型穩定或者技術方法穩定的民航客機，eVTOL到今天尚未有經過市場驗證的成熟產品，可以說大家都是行業的開拓者，甚至是規則的制定者。

另外就是專業人才短缺，近期教育部對北航、西工大、南航等高校也是增設了低空技術與工程專業來彌補這一空缺。

eVTOL是高度復雜、高度集成的系統，在設計及仿真中面臨著各種挑戰，比如航程、載重、安全性之前的矛盾需要解決，尤其是電池問題，并且目前尚沒有革命性的技術去解決電池的問題。

對于仿真來說，首要難點就是復雜物理現象的模擬。比如復雜流場的計算，比如旋翼氣動噪聲，都是很難分析準確或者極其耗費計算資源的，還有滿足結構剛度強度下的結構輕量化要求，另外難點還包括不同學科專業復雜的多物理場耦合仿真，還有仿真替代試驗繞不開的模型驗證等。

我們進行仿真的目的，一個是輔助我們設計，還有一個是最終要替代掉我們一部分試驗，尤其是局方關注的一些工況，如果所有工況都去開展試驗驗證，那成本將極其昂貴。

尤其研發階段的試驗機還不是量產機型，考慮到模具成本，試驗機的造價會極其的高，所以我們盡可能使用仿真來替代試驗，所以就需要進行模型驗證，所以也是一個eVTOL仿真的難點。

eVTOL 關鍵技術與趨勢

很多eVTOL行業專家都提到UAM， UAM是城市公共交通概念，暢想一下像如今的新能源汽車行業一樣，未來eVTOL蓬勃發展，首先涉及到就是高效的空中調度和實時通信、通信間干擾等問題。還有目前發展的基本都是無人駕駛的eVTOL，需要有高度自主且智能的飛行控制，還有電池技術的革新以及電池的能源形式，目前太陽能或者氫能也有一些很前沿的研究。

另外就是高效的驅動電機、特種材料使用，以及結構的輕量化，電池重量、結構的重量、還有電機重量都是需要進行減重設計的，我們仿真技術可以輔助結構進行輕量化研究。

最后是我們現在被卡脖子的芯片技術，eVTOL芯片可能區別于我們傳統手機上或者汽車上的芯片，他有一個非常高的安全性要求，另外還受高空復雜環境及復雜電磁場的影響，eVTOL的芯片需要更強大的算力和更穩定的可靠性和抗環境和電磁干擾能力。

eVTOL研發體系，或者很多主機廠的專業的劃分，基本是這樣一個邏輯。包括總體、氣動、結構、強度，動力系統，還有飛控相關的電子控制及電子系統，在eVTOL就是三電：電池、電機和電控，另外還有制造與集成部門以及最后的試驗驗證和試飛。對于以上的全流程仿真，Altair 提供了從設計到制造，結構流體到電磁，一維到三維，零部件到系統全面的多物理場求解器。

我們研究一款飛機第一步肯定是進行初步概念設計階段快速外形設計迭代仿真，也就是飛機氣動外形設計，比如eVTOL旋翼要怎么設計怎么布置，如果有固定機翼的話，固定機翼的形狀布置設計。

開展快速仿真設計迭代，涉及到很多方案，并且需要通過仿真來驗證方案，傳統的仿真可能需要數天計算一個工況，它在時間上可能不滿足快速設計迭代這一需求，那我們需要一款計算速度極快，硬件資源占用較低，功能強大的空氣動力學求解器，Flightstrem是航空航天應用等領域早期快速設計迭代及深入空氣動力學研究的重要工具。能捕捉亞音速到高超音速的流動問題，氣動聲學問題，可以和Nastran或OptiStruct耦合進行氣彈問題仿真。

四旋翼無人機的運動控制

關于飛行器軌跡和姿態的控制，這里展示了一個簡單的例子，用四旋翼無人機的運動控制來解釋仿真中控制系統實現的過程，這個例子就是給定無人機目標飛行曲線，使用Altair MotionSolve多體動力學模塊和Altair Activate系統控制模塊進行機電一體化仿真來實現這個過程。

首先在多體動力學軟件里面建模，無人機有四個電機，定義四個電機的旋轉，電機的旋轉帶動旋翼的轉動，旋翼轉動產生升力。升力的計算，我們可以調用流體軟件去計算，當然也可以通過經驗公式解耦處理，有了升力可以算出加速度、速度和位移，也就得到了無人機的姿態。

然后進行控制模塊和多體模塊的聯合仿真，把目標飛行曲線輸入控制模塊，通過計算當下無人機的實時位置和目標曲線來計算出四個電機的轉速，然后實現軌跡的控制。

無網格快速設計仿真

結構在航空航天領域來說，結構不單稱為結構，稱之為結構強度，結構是結構設計，出結構設計圖，然后由強度來做設計驗證。傳統流程就是結構出圖強度驗證，然后來回迭代直到它滿足設計要求。

Altair SimSolid 軟件其實是去減少該流程迭代所花費的時間，我們強調的是讓結構設計師來做設計驗證， SimSolid 一款結構工程師能夠使用的一款非常簡單易用的軟件，功能強大，不需要畫網格，不需要進行復雜的幾何清理。

通過SimSolid ，結構設計工程師直接把設計的原生幾何格式導入到 SimSolid 進行工況分析，快速得到仿真結果，這個工作流程也在空客公司得到了高效的驗證。

通過視頻能看到 SimSolid 從導入模型開始只需要四分鐘就能裝配和求解出包含1600多零件的無人機的模態分析，大概三分鐘完成靜力工況的分析。

eVTOL結構領域涉及到多種仿真類型：

第一個是多體動力學的仿真，比如傾旋翼結構機械運動，它需要做整體機翼傾轉或者是旋翼的傾轉模擬，是一個復雜的機械系統的模擬，還有像飛機艙門的開關模擬，機翼的襟翼收放仿真等等。
第二個是NVH分析，包括分析模態、振動以及噪聲的問題。
第三個是疲勞耐久，疲勞問題是航空器無法避開的問題。
第四個是碰撞、迫降、沖擊這類顯示分析問題，比如說航空器鳥撞或者旋翼葉片脫落甩出產生的結構沖擊。
最后是熱的問題，包括熱傳導、熱對流等，eVTOL行業涉及到的電機電池的熱管理，以及熱導致的結構的熱應力等內容。

以上這些結構分析內容都可以作為一個專業來開展結構的減重優化，來達到最佳的性能狀態下的結構的輕量化。

以機翼支架設計為例演示全流程的仿真和優化過程。這是機翼上的副翼結構，通過作動器驅動副翼偏轉。我們工作流程先是通過多體動力學軟件提取副翼作動器上的載荷，將載荷施加到作動器支架上，然后設置優化的應力約束，開始優化得到優化設計結果，對優化后的結果在Inspire軟件中進行幾何的重構，將傳力路徑傳構造出來。再對重構模型做一次仿真驗證，驗證一下它的性能是否滿足我們期望目標。

后面是制造環節，包括3D打印零件的擺放和3D打印的仿真，最后實際制造出來的零件能看到零件性能的提升和整體質量的下降。

視頻里展示的設計概念就是快速仿真與設計優化，快速仿真設計優化一般在設計流程的早期進行，從設計從一開始就考慮結構優化的設計思想，例如無人機的結構設計，從原始CAD輸入，載荷和制造約束的引入，變形和應力的控制等，開展產品設計。借助仿真和優化實現更快的設計，更多的方案，提升設計生產力。

eVTOL結構輕量化的需求相比傳統的民機或軍機更為迫切。Altair 優化技術在航空航天領域有大量的成熟應用，圖示是波音飛機艙門鉸鏈臂的拓撲優化，簡而言之就是保留必要的傳力路徑上的材料，達到實現減重目的，當然這是零件級別，像A350后機身部段級優化，可以對框占位布置，框截面形狀，蒙皮厚度等開展優化，實現結構性能控制下的輕量化。

借助于優化技術，飛機制造商能夠實現近10%的零部件減重。

為了保障飛行安全，包括eVTOL等航空結構需要具備高度可靠的系統和足夠的冗余設計。

Altair 針對航空領域特有的破損安全優化技術，在優化過程中設計出多傳力路徑，保證飛機故障工況下的結構完整性。

得益于復合材料質量輕、強度大、抗腐蝕耐疲勞等特點，復合材料在航空器上的使用越來越高，商飛C929飛機復合材料使用率達到了50%以上，eVTOL對輕量化的要求更高，復合材料使用率將達到70%甚至更高。

Altair 提供完整的復合材料一站式解決方案，從建模到后處理，從微觀材料到宏觀材料、從優化設計到強度校核全流程仿真平臺。

這里展示的是飛機翼身整流罩復合材料的優化案例，那專業上我們叫復材優化三部曲。復合材料建模完成后，第一步進行自由尺寸的優化，得到復材鋪層形狀；第二步尺寸優化，優化出來每個鋪層的厚度；

最后一步就是鋪層堆疊順序優化，不同的鋪層順序也會影響復材的性能，通過復材優化三部曲就實現了性能的最佳。

eVTOL 電磁應用

再來看電磁，電磁在eVTOL中主要是低頻電機仿真，還有高頻的天線和雷達的仿真應用。

對于電機相關的仿真分析，主要是電機電磁仿真、電機結構強度、電機NVH結構振動、電機熱管理以及多物理場耦合等等。

高頻電磁主要用來協助進行天線設計和布置，電磁EMC兼容，還有波的傳播和無線電規劃等。

Altair高頻電磁解決方案在航空航天領域有大量的應用，空客直升機公司借助Altair Feko快速高效的開發機載天線，通過對復合材料的電磁仿真，提高直升機通信系統的頻率。

還有天線布局的應用，比如所展示的A380這種大型的固定翼飛機和這種小型旋翼無人機的應用，主要仿真內容包括天線布局、天線耦合、干擾分析和場強分布。

高頻電磁應用還包括機載定向天線對地面覆蓋，比如說eVTOL在城市或山地環境下飛行時，需要計算機載定向天線在不同的地形下對地面的覆蓋，還有復雜場景下機載天線與地面系統天線的收發性能分析等等。

機器學習和AI的仿真應用

最后介紹當下比較熱門的機器學習和AI技術在仿真領域的應用，人工智能（AI）和機器學習也就是數據科學業務，是 Altair 三大主營業務之一，其在仿真領域的應用流程包括數據準備，利用數據開展機器學習，然后驗證模型以評估模型的準確性，最后將生成的模型部署后進行具體的應用。

以上展示的是我們RapidMiner數據平臺的工作流程，RapidMiner是一個零代碼、端到端、面向大眾的數據科學和AI平臺，AI工具的主要目的就是高效使用數據，讓數據產生更高的價值，并幫助決策、助力創新。

因為我們從事的是仿真行業，需要AI工具跟工程緊密結合，比如physicsAI，因為直接跟工程相關，所以直接集成在HyperMesh里。

它主要功能是進行云圖實時預測，因為一般做仿真分析主要也就看云圖。PhysicsAI一個無參的AI工具，也就是不需要進行復雜的參數化，它基于的原理是幾何深度學習模型，基于幾何特征關聯結果數據。

PhysicsAI 工作過程

結合這個航空支架剛度預測案例來詳細說明PhysicsAI的工作過程。首先就是數據，例如已經開展了很多種方案的支架設計，相對應對應的已經拿到了很多仿真分析的結果，將這些歷史數據中的一部分創建數據集加載到PhysicsAI進行機器學習訓練，一部分用來進行PhysicsAI模型測試以驗證訓練得到的模型的準確性。預測結果的時候，只需要輸入新的支架設計方案，PhysicsAI基于新的設計預測結果并顯示云圖。

PhysicsAI學科中立且不需要定義設計變量，尤其適用于極其耗費計算和時間資源的仿真，基本上在輸入幾何或有限元模型的同時就能得到預測的仿真結果。

eVTOL作為航空器，其研發過程涉及到物理現象多且復雜，包括像流體這樣非常耗費計算資源的仿真，甚至還有目前還不能實現數值模擬的物理現象。建議行業用戶可以到physicsAI來找找思路，利用我們已經有的一些歷史仿真數據和試驗數據來實現產品性能的預測。

Altair在CAE仿真的各個階段引入AI ，包括前處理shapeAI，可以自動識別重用零件，自動映射網格；求解及優化過程中的AI工具，比如剛才講到的Rapidminder、PhysicsAI等；還有后處理AI工具，ExpertAI，它可以通過行業專家模式進行聚類分析。

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關于 Altair 澳汰爾

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