2023年在即，在持續不斷的供應鏈問(wèn)題、通貨膨脹、全球性技能短缺（尤其是專(zhuān)業(yè)工程學(xué)科的技能短缺）以及能源不安全感等因素的影響下，全球經(jīng)濟正處于衰退的邊緣。與此同時(shí)，各國政府、制造企業(yè)及能源供應商也在紛紛竭力減少溫室氣體排放，以避免氣候危機產(chǎn)生的嚴重影響。

前幾次經(jīng)濟危機期間，即使研發(fā)預算遭到削減，工程仿真仍在刺激經(jīng)濟發(fā)展方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用，原因就在于它能夠促進(jìn)創(chuàng )新、縮短研發(fā)周期時(shí)間并提高生產(chǎn)效率。進(jìn)入2023年，工程仿真將依然重要。在下文中，我們總結了明年在工程仿真領(lǐng)域的五大關(guān)鍵趨勢。

1.（可執行）數字孿生

在 Gartner 發(fā)布的2018年技術(shù)成熟度曲線(xiàn)中，數字孿生占據了“期望膨脹期頂峰”（期望值最高狀態(tài)）的頂點(diǎn)。據技術(shù)成熟度曲線(xiàn)預測，達到這一頂點(diǎn)之后，新技術(shù)不可避免地陷入“泡沫破裂谷底期”（由于早期采用者未能實(shí)現期望潛能而導致興趣逐漸減弱），此后或有望進(jìn)入“生產(chǎn)成熟期”（主流采用階段）。彼時(shí) Gartner 預測，數字孿生將在5-10年后進(jìn)入成熟期。換言之，現在正當其時(shí)。

2023年，數字孿生將演變成更加成熟且極具實(shí)用性的概念，即可執行的數字孿生（xDT）。xDT 就是數字孿生芯片，xDT 使用從實(shí)體產(chǎn)品內置的少量傳感器得來(lái)的數據，利用降階模型執行實(shí)時(shí)仿真?；谶@些少量的傳感器，xDT 可以預測對象任何點(diǎn)位的物理狀態(tài)。

利用可執行數字孿生，工程師可以基于有限數量的傳感器點(diǎn)位，實(shí)時(shí)預測資產(chǎn)的整體性能。

利用 xDT，操作人員可以對資產(chǎn)整個(gè)生命周期的性能進(jìn)行監測。不僅如此，可執行數字孿生還能適應其環(huán)境并從中汲取知識。這樣一來(lái)，不僅資產(chǎn)可以根據不斷變化的操作條件而調整變化，操作人員甚至還能在問(wèn)題發(fā)生前便發(fā)現可能存在的問(wèn)題，進(jìn)而安排相應的維護工作。最終，在降低運營(yíng)成本的同時(shí)，提高產(chǎn)品的性能和穩健性。

2. 人工智能與機器學(xué)習

2023年，工程師將繼續擴大機器學(xué)習和人工智能的應用，擴充工程師個(gè)人的知識儲備，將累積的知識靈活運用于不同的項目。

例如，Simcenter 用戶(hù)開(kāi)始使用機器學(xué)習來(lái)掃描以前的仿真結果，訓練算法以識別能夠對產(chǎn)品性能產(chǎn)生顯著(zhù)影響的流動(dòng)特性（或應力集中等等）。更引人注目的是，機器學(xué)習訓練的算法甚至能夠識別有經(jīng)驗的工程師都有可能遺漏的情況，全面提高仿真生成數據的價(jià)值。再比如說(shuō)，人工智能和機器學(xué)習還被用來(lái)識別大型 CAD 裝配體中的各個(gè)零部件并對之進(jìn)行分類(lèi)，節省寶貴的工程時(shí)間。

2023年，人工智能和機器學(xué)習可以幫助工程師執行更多的仿真，并從每一次仿真中提取更多有用的信息。此外，它們還將使得工程師能夠集中精力，依據仿真數據做出決策，而不是將時(shí)間花在重復、枯燥的任務(wù)上，同時(shí)提高生產(chǎn)效率和創(chuàng )新。

3. 基于模型的系統工程 （MBSE）

現如今，復雜的產(chǎn)品都是電子器件、軟件和機械部件的綜合體，造成復雜的跨產(chǎn)品交互，而對這些交互亟待管理?；谀Ｐ偷南到y工程（MBSE）是一種可幫助我們管理產(chǎn)品復雜度的工程方法，從而確保復雜的事物也不盡然就難以處理。

2020年1月，美國國家航空航天局（NASA）表示，MBSE 業(yè)已“被越來(lái)越多的行業(yè)和政府用作對系統復雜度進(jìn)行跟蹤的手段”， MBSE“使得工程師能夠在完整的計算機模型中進(jìn)行系統表達，進(jìn)而更好地進(jìn)行追溯和跟蹤，并提高信息一致性?！?/p>

通過(guò)幫助工程師理解系統之間的復雜交互并識別驅動(dòng)系統行為的關(guān)鍵因素，MBSE 可為決策流程提供支持。MBSE 將建模和仿真作為系統設計流程的核心環(huán)節。換言之，必須孤立地考慮各獨立組件和子系統的情況已不復存在，相反，用戶(hù)現在可以在考慮整個(gè)系統性能的情況下，進(jìn)行各獨立組件和子系統的設計和開(kāi)發(fā)。

4. 增材制造與創(chuàng )成式設計

幾年前，筆者有幸與仿真行業(yè)（包括FEA和CFD）早期的一些先行者們進(jìn)行交談。令人感到驚訝的是，在20世紀80年代初，他們預設制造而非產(chǎn)品設計將成為仿真的最佳用例，因為“在任何產(chǎn)品的生產(chǎn)成本中，設計約占10%，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)約占10%，而制造約占80%?！?023年，隨著(zhù)制造企業(yè)利用仿真來(lái)實(shí)施并優(yōu)化其增材制造流程，這一設想最終走向現實(shí)。

增材制造崛起的結果就是帶來(lái)了創(chuàng )成式設計。在創(chuàng )成式設計中，產(chǎn)品幾何體直接從仿真演變而來(lái)，而非出自 CAD 設計師之手。2023年，在擺脫了傳統流程之約束的增材制造的加持下，工程師可以制造出更佳的經(jīng)仿真優(yōu)化產(chǎn)品。

5. 優(yōu)化數字材料

材料科學(xué)領(lǐng)域的革命性發(fā)展推動(dòng)著(zhù)下一代技術(shù)的進(jìn)步。

作為工程師，我們總是傾向于以理所當然的態(tài)度看待材料。在大多數工程項目中，材料都是“給定項”，在設計流程一開(kāi)始就已確定，項目過(guò)程中鮮少有任何變化。工程師愿意隨時(shí)對每一個(gè)幾何參數進(jìn)行微調整，以尋求最優(yōu)工程解決方案，但卻總是將材料作為一項約束條件，而非能夠自由發(fā)揮的領(lǐng)域。

近來(lái)，可通過(guò)仿真進(jìn)行設計、分析和優(yōu)化的“數字材料”的發(fā)展改變了這一范式，開(kāi)啟技術(shù)和文化發(fā)展的無(wú)限可能。

Simcenter 可幫助工程師和材料科學(xué)家預測材料的微觀(guān)結構屬性將給其結構性能帶來(lái)何等影響。

2023年，數字材料將幫助材料科學(xué)家和產(chǎn)品設計工程師更好地協(xié)同，使他們每一次都能為相關(guān)應用程序研發(fā)適當的材料，材料發(fā)展將能與工程創(chuàng )新齊頭并進(jìn)，有些數字材料還將減少人類(lèi)社會(huì )對化石燃料的依賴(lài)。