在新材料研发和制造工艺优化领域，传统“试错法”面临周期长、成本高、数据碎片化等问题。达索系统（Dassault Systèmes）通过其材料仿真数据库与多尺度建模技术，为行业提供了数字化与智能化的解决方案，显著提升了研发效率和工艺可靠性。
一、技术框架：数据驱动与多尺度协同
达索系统的核心技术围绕两大支柱展开：
1. 材料仿真数据库（Material Simulation Database）
– 整合多源数据：集成实验数据、仿真结果、文献资料及企业历史数据，形成标准化、可追溯的材料知识库。
– AI辅助预测：基于机器学习模型，快速预测材料性能（如强度、耐腐蚀性），减少物理实验需求。
– 跨领域共享：支持跨部门、跨学科协作，避免重复研发，例如航空材料数据可复用至汽车轻量化设计。
2. 多尺度建模技术（Multiscale Modeling）
– 从原子到部件：结合微观（分子动力学）、介观（晶体结构）和宏观（连续介质力学）尺度的仿真，全面揭示材料行为。
– 跨尺度耦合：通过参数传递实现不同尺度模型的动态交互，例如纳米级缺陷对宏观疲劳寿命的影响分析。
– 工艺链仿真：覆盖材料合成、加工成型（如3D打印）、服役性能全流程，优化工艺参数（如温度、压力）。
二、赋能场景：从研发到制造的闭环优化
1. 新材料开发提速
– 虚拟筛选：通过仿真快速评估数千种材料配方的性能，聚焦最优候选（如高温合金、生物可降解塑料）。
– 失效机理分析：模拟极端环境下的材料失效过程（如航空发动机叶片热障涂层的剥落），指导成分优化。
2. 制造工艺精益化
– 工艺参数优化：例如在复合材料铺层过程中，通过多尺度模型预测树脂流动与固化变形，减少废品率。
– 数字化孪生应用：构建材料-工艺-设备的虚拟孪生体，实时监控并调整生产参数（如注塑成型中的冷却速率）。
3. 可持续性提升
– 轻量化设计：通过材料与结构协同优化，减少资源消耗（如新能源汽车电池箱的碳纤维替代方案）。
– 循环经济支持：仿真再生材料的性能衰减规律，推动废旧材料的高价值再利用。
三、行业应用案例
1. 航空航天：达索的“BIOVIA”平台帮助空客优化钛合金增材制造工艺，将部件成型时间缩短40%，同时降低孔隙率缺陷。
2. 汽车制造：某车企利用多尺度模型设计高强钢冲压工艺，避免开裂问题，模具调试成本降低60%。
3. 电子封装：通过原子级模拟半导体封装材料的界面热阻，指导散热结构设计，提升芯片可靠性。
四、未来趋势：从工具到生态
达索系统正将材料数字化能力嵌入其3DEXPERIENCE平台，构建“材料-工艺-产品”全生命周期管理生态。结合量子计算与生成式AI，未来有望实现：
– 自主材料设计：AI生成满足特定性能需求的新型材料分子结构。
– 实时工艺调控：基于物联网数据的动态仿真，实现制造过程的自适应优化。
总结
达索系统的技术方案将材料科学从经验驱动转向数据与模型驱动，解决了研发与制造中的“盲区”问题。通过跨尺度协同和全流程数字化，企业不仅能加速创新，还能在质量、成本和可持续性之间找到更优平衡点，最终推动产业向智能化与绿色化升级。
