产品开发过程主要包括设计、仿真和试验三个阶段，每一阶段的工作均需要大量的知识经验、研发流程等，并产生大量数据。仿真数据比较复杂，常见的数据有：几何模型、网格模型、载荷工况、边界条件、脚本、计算结果、仿真报告等。而精确的工程问题仿真分析必须对大量的分析仿真数据进行综合评估。为此企业必须花费大量的精力来管理仿真分析数据、评估分析结果，这项工作的难度甚至超过了分析项目本身的实际技术问题。
目前市场上的仿真数据管理软件主要来源于两个方面，一方面是CAE软件自带的仿真数据管理模块，另一方面是PLM厂商所推出的仿真数据管理系统。
MSC:SimManager
MSC公司推出了MSC.SimManager——仿真数据管理解决方案，SimManager能够很好的帮助企业管理所有的数据与模型；
Altair：Altair Data Manager(ADM)
ADM在企业产品开发范畴内捕捉、组织并管理CAE和试验数据。通过其强大的数据分析功能，ADM能够为产品性能数据提供可视化的信息；
安世亚太：PERA 2009
PERA是安世亚太自主研发的企业级协同仿真平台，PERA通过对产品仿真业务的项目、技术、流程、数据和知识等关键对象进行系统有效的管理，来实现产品仿真过程中人与人的协同、技术与技术的协同、业务与业务的协同。PERA通过集成各类研发工具和数据接口实现数据与工具间的关联。
达索（ABAQUS）：SIMULIA SLM
仿真数据管理的首要任务是数据和流程管理。SLM借助达索在PLM领域的专长，同时融入了SIMULIA在仿真领域的深厚资源，使得SLM集仿真数据、流程管理和决策支持于一身；
西门子：Teamcenter for Simulation
Teamcenter for Simulation基于共用的开放式PLM 环境实现了仿真工具、数据、过程工作流程的实时可视化管理。Teamcenter for Simulation提供独特的仿真过程与数据管理能力。
PTC:Windchill
PTC有很多分析软件，其数据管理都是和PLM、 Windchill是结合在一起的，让每个设计师都要做分析做计算，把这个过程中产生的数据整合起来，并把分析的最终结果和产品研发的各个阶段管理起来。
PLM厂商的解决方案能否很好的介入到管理仿真数据中，CAE厂商自己的管理模块能否管理好仿真数据，在未来，相信两种仿真数据管理能够很好的融合到一起，共同管理仿真分析所产生的大量数据与流程。
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2009-06-30 17:41 杜凯 阅读(1634)
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