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美國航空航天中的產(chǎn)品研發(fā)和質(zhì)量管理

2008/12/17 15:47:25 |  4006次閱讀 |  來源:網(wǎng)友轉(zhuǎn)載   【已有0條評論】發(fā)表評論


"我們的每一個產(chǎn)品(導彈,戰(zhàn)斗機等),其突破性進展都是在JMP的幫助下實現(xiàn)的。"——Dimitri Mavris 宇航系統(tǒng)研發(fā)實驗室(ASDL) 喬治亞科技中心總監(jiān)

通過交互分析找到關(guān)鍵因素(Exploring options interactively)

在NASA, 一些基于物理學的計算方法還不錯,但是那些方法一來運行費用很昂貴,二來沒法在實時環(huán)境里面運行。然而高效的研發(fā)要求人們必須工具實時(檢驗或者生產(chǎn))建模的結(jié)果作出快速決策。 那么Mavris的挑戰(zhàn)就是,他的團隊如何通過交互分析找到關(guān)鍵因素呢?尤其當運行一個設計假設需要好幾個小時的時候? 答案是:Surrogate Modeling(替代建模). 正如字面所揭示的那樣,替代建??梢悦枋霭嘿F的物理建模、專有數(shù)學模型以及高強度的模擬仿真。

替代建模實際上已經(jīng)成為ASDL在大型項目、保密項目中的標準溝通語言。如果工程師分析所有實時參數(shù),那么所有供應商和研發(fā)合作機構(gòu)就不得不彼此分享他們的專利/產(chǎn)權(quán)信息:而這些是大多數(shù)公司所不愿意提供的。這樣的背景下,替代建模是一個安全的共享信息的方法,同時又不必擔心關(guān)鍵信息泄漏:因為這些模型沒法被反向破解。

想象一下一個大型開發(fā)項目,政府投入了巨額資金,但是好多年過去了仍然沒有成品……這樣的研發(fā)最頭疼。 工程師不應該被目前的參數(shù)所限制,而且,這些“當前參數(shù)”很容易被生產(chǎn)線迅速更新,而變成“過期參數(shù)”。研發(fā)人員應該更多使用變量而非常量去對產(chǎn)品的特性進行考察。因此,變量的多少和變量的代表性對產(chǎn)品研發(fā)大有影響。 Mavris說,“通常我們需要處理的變量非常多。大量變量組成了巨大的數(shù)據(jù)集。JMP的替代建模方法可以輕易處理大批量數(shù)據(jù),找到規(guī)律性的模型,大大加速了數(shù)據(jù)分析的效率”

采用過濾型蒙特卡洛(Filtered Monte Carlo in action)

ASDL的另一種重要的建模方式:過濾型蒙特卡洛。高級研究員Pat Biltgen演示了將JMP應用于包括空襲飛行器和防空掩護在內(nèi)的軍事目標模擬。這樣做的目的是了解武器系統(tǒng)是如何瞄準目標,成功系統(tǒng)的特質(zhì)又是如何。此項研究的技術(shù)核心問題是需要快速地執(zhí)行概率分析和將復雜的大型分析結(jié)果可視化可視化。

在替代建模的理念指導下,應用基于物理學高度近似的設計工具能夠迅速地創(chuàng)建出要點設計方案。替代建模還能夠使高速運作的蒙特卡洛模擬幾乎同步進行。這兩項技術(shù)的整合使基于能力的設計和技術(shù)探索成為可能。使用子系統(tǒng)層面的輸入?yún)?shù)的均勻分布,使得計劃設計方案在整個系統(tǒng)層面上的效率可以得到快速評估。 然后,通過添加最高層面的限制條件和識別系統(tǒng)、子系統(tǒng)等各層面的遺留方案,過濾型蒙特卡洛技術(shù)被用于“過濾”或減少成百上千的解決方案的數(shù)量。

現(xiàn)在,這個工作已從探索一個復雜的多維數(shù)學空間轉(zhuǎn)變?yōu)楸憬菘焖俚哪M數(shù)據(jù)庫查詢。即使存在數(shù)十萬級的點,工程師們也可以從各個方向用圖形的方式,如散點圖矩陣,觀察到所有的可能性。之后,他們開始處理這些點,選中合適的,排除不合適的,直到圈定點所組成的機會空間滿足他們的要求。

普通的描述一般至多只能在同一時刻展示三維變量,而過濾型蒙特卡洛展示了更多維度的機會。每一個點就象一個探針,沒有被現(xiàn)有限制條件排斥在外的各個保留點都會有進一步的定義機會。這正是ASDL研發(fā)工程師們所追尋的功能。數(shù)據(jù)優(yōu)化只能找到一種解決方案,但過濾型蒙特卡洛會找到高度可行的整合方案。它會提供多種選擇,因為畢竟存在多種方式去實現(xiàn)目標。

在這類研究中的另一項技術(shù)是曲面刻畫特征,它能夠生成一個三維“立方體”,演繹由替代模型捕獲的參數(shù)曲面。談起在空軍模擬中團隊所展現(xiàn)的64種離散

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