公差分析进入智能化与模型驱动新时代!
随着智能制造和数字孪生的快速发展,公差分析已不再是单一的仿真分析工具,而是贯穿设计、制造与测量的关键数据纽带。基于MBD的新一代研发模式对公差分析提出了更高要求:在设计阶段可以进行快速公差设计并预判装配风险、在制造与检测环节可以实现基于实测数据的质量预警和装配工艺优化、设计公差优化,完成装配质量和性能的持续性闭环迭代。
蜂巢诚智鹏正式发布的3DCC V6.5,正是在这一背景下的重要迭代。新版本不仅在AI智能化、MBD模型驱动方面实现重大突破,还在虚拟点建模、复杂机构仿真、点云处理、大模型导入等领域全面升级,既满足企业多行业场景的标准化需求,又针对汽车行业特色场景,推出差异化创新,助力研发迈向新高度。
01 AI驱动:从自动标注到智能装配
3DCC V6.5 最大的亮点之一,是将AI技术深度嵌入公差分析核心流程,让公差处理真正迈向智能化:
■ 公差设计智能化:基于AI智能标注技术,结合公差库与标注方案,系统可自动识别并生成关键公差,减少繁琐的重复操作,帮助工程师聚焦于功能逻辑而非机械性建模。
■ 装配仿真智能化:依托深度学习算法,AI能够自动生成装配约束,简化复杂模型下的操作流程,大幅降低公差仿真的门槛,同时显著提升效率与准确性。
■ 数据与规则驱动:通过融合KAG技术,系统可自动生成PMI信息,并识别公差设计规则,实现从设计到仿真再到制造的统一语义和标准化传递,确保整个流程的数据一致性与可追溯性。
AI的引入,使公差分析从“人工驱动”转变为“智能决策”,在多个行业的研发流程中释放出前所未有的效率与价值。
02 虚拟点与MBD的平滑过渡:新一代汽车研发
V6.5版本的最大创新之处,是基于MBD模式扩展支持虚拟点建模,以兼容汽车行业的现状、降低转型成本,并帮助企业顺利迈向未来的全面MBD化。
在汽车行业的研发过程中,虚拟点建模长期以来被广泛使用,尤其在概要设计阶段,即便缺少完整三维模型或PMI信息,工程师也能通过虚拟点快速建立尺寸链,完成装配可行性验证。然而,随着研发进入验证与量产阶段,主机厂越来越希望依托MBD提供的标准化、全语义模型来实现跨部门、跨流程的高效传递。
3DCC V6.5在坚持MBD核心模式的基础上,扩展了虚拟点建模功能,从而实现两者的平滑衔接:
■ 虚拟特征创建:工程师可直接创建虚拟零件、虚拟点、面、孔轴、槽等特征,并可批量定义点列表,同时赋予几何公差与基准信息;所有虚拟特征均支持在模型树中管理与编辑,确保分析过程具有完整的可追溯性。
■ 虚拟装配约束:软件支持基于模型原有特征与虚拟特征的装配约束建立,约束类型丰富、操作简便,大幅降低尺寸链构建难度;同时完全兼容传统尺寸链计算,保障现有方法与MBD方法的连续性。
这种“双轨并行”的模式,既满足车企在早期方案阶段的敏捷验证,又保证分析结果可无缝衔接到MBD体系,实现从传统“虚拟点”到“MBD标准”的渐进式升级。

03 更强大的仿真与数据处理能力
除了AI和汽车特色功能,3DCC V6.5在仿真性能与数据集成方面也实现了跨行业的显著提升:
■ 大模型导入与PMI直读:新版本实现了与UG、CATIA、CREO、SW等主流三维CAD软件的原文件直读,整体模型操作流畅不卡顿,PMI信息可自动识别并直接用于公差仿真,无需繁琐的重构。

■ 齿轮传动精度设计:通过智能识别齿轮啮合关系,3DCC能够对直齿、锥齿、变位齿轮等复杂场景下的侧隙、端面倾斜、回转误差与传动误差进行全面仿真,为动力总成设计提供有力支持。

■ 运动机构公差仿真:软件支持运动学仿真与瞬时公差分析,使公差分析不仅停留在静态尺寸链计算,而是深入到运动过程中的实际偏差表现。

■ 基于点云的特征与装配分析:通过点云空间配准、表面形貌色谱分析与点云装配仿真,3DCC可实现检测数据与设计模型的深度融合,为整车精益制造提供闭环能力。

这些能力不仅覆盖汽车研发,也广泛适用于航空航天、电子电工、高端装备等行业,帮助客户实现“设计-制造-检测”的贯通。
04 向新一代研发水平迈进
蜂巢诚智鹏3DCC V6.5的发布,不仅是汽车公差分析的一次换代升级,更标志着AI在公差分析场景的深度落地。AI的融入,使公差分析从传统的手工驱动迈向智能决策;虚拟点建模的扩展,为汽车企业向MBD规范化过渡提供了平滑路径;而在大模型处理、齿轮精度仿真、运动机构分析、点云集成等能力上的全面提升,更让3DCC成为新一代制造研发的重要支撑。
尤其是对于正在经历新能源、智能化浪潮的汽车产业而言,公差分析能力的升级,意味着产品能更快走向市场,质量更有保障。作为行业领先的公差分析解决方案,3DCC V6.5将继续助力汽车企业实现从“可装配”到“优质装配”的跨越,迈向新一代研发水平。
蜂巢互联
龚淑娟
李峥
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作者:姚海棠 张汝峰
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