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数字认证管理 - Siemens PLM
适航性超越了设计，并贯穿于维护和维修阶段。 数字线程将飞机设计、制造、维护和维修的各个方面放在一个单一的集成流程中，可以闭环故障报告、分析和纠正措施系统 (FRACAS)。这种集成的数字流程有助于识别预测的故障点，并为所需活动提供反馈，以确保飞机的安全性和可靠性。借助该系统的功能性数字孪生 3，所有者运营商可以从现场资产中获取数据，并确定飞机或部件是否保持其可靠性目标。如果没有，则进行进一步分析并更改维护计划。
plm：面板数据的线性模型
描述一组模型和（稳健）协方差矩阵的估计量，以及面板数据计量经济学的检验，包括内/固定效应、随机效应、间效应、一阶差分、嵌套随机效应以及工具变量（IV）和豪斯曼-泰勒式模型、面板广义矩法（GMM）和一般 FGLS 模型、均值组（MG）、平均 MG、共同相关效应（CCEMG）和具有共同因子、变量系数和有限因变量模型的合并（CCEP）估计量。测试函数包括模型规范、序列相关、横截面相关性、面板单位根和面板 Granger（非）因果关系。典型的参考文献是一般计量经济学教科书，例如 Baltagi (2021)，《面板数据的计量经济学分析》(< doi:10.1007/978-3-030-53953-5 >)、Hsiao (2014)，《面板数据分析》(< doi:10.1017/CBO9781139839327 >) 以及 Croisant 和 Millo (2018)，《使用 R 的面板数据计量经济学》(< doi:10.1002/9781119504641 >)。
Simcenter 测试解决方案 - Siemens PLM
如今的消费者希望获得越来越智能、高效和定制化的产品，并能及时交付。我们看到，在令人瞩目的创新浪潮的推动下，各行各业都出现了新一代产品，包括日益增长的机电一体化、新型轻量化材料以及云和物联网 (IoT) 等数字技术。这种额外的复杂性在传统的以验证为中心的开发过程中已无法管理，因此制造商正在部署新方法，使他们能够在整个生命周期（包括所有多物理场）中预测单个产品的行为。测试部门正在感受到这种演变对其工作的影响，无论是在数量上还是在技术内容上。他们比以往任何时候都更需要创新的测试解决方案来帮助他们实现最高生产力。
产品生命周期管理 - PLM 会议
本卷包含 PLM11（第 8 届产品生命周期管理国际会议）的论文集。产品生命周期管理 (PLM) 起源于 20 世纪 80 年代末，是一种用于组织产品数据和提高工程效率的软件工具。如今，它已发展成为“一种 IT 驱动的业务方法，旨在提高产品的社会绩效，将产品从构思到处置的所有生命周期阶段都考虑在内”。事实上，PLM 已从软件供应商的简单商业机会发展成为行业商业模式彻底变革的驱动力。在过去的一个世纪里，新产品的开发是由技术可能性和一般市场感知需求驱动的。目标是以盈利的方式销售产品，之后发生的事情对制造商来说并不是真正的问题。产品的社会影响，如污染、资源浪费、公共健康甚至客户满意度，在产品设计中几乎从未考虑过。现在，PLM 承诺能够设计新产品，使其在整个生命周期内实现最佳社会效益。这一承诺的灵感来自可以集成到任何产品或服务系统中的廉价计算能力，以及可以在全球任何两个地方之间交换几乎无限量信息的宽带移动通信系统的出现。这带来了在整个产品生命周期内监控产品行为的可能性，reg
航空航天业的 PLM 解决方案 - CIMdata
Siemens PLM Software 为程序生命周期中的元素提供强大的配置管理，无论是需求、模型、分析、流程规划、物料清单工具还是技术出版物，以确保所有元素保持一致和协调 - 这是持续实现卓越程序执行的关键要素。整个生命周期中的需求可追溯性是我们需求管理能力的基石。甚至“我们为什么要这样做？”的答案也可以通过跟踪链接轻松找到答案。在开发过程中做到这一点的能力很重要，但更重要的是能够在 10、15、20 年后，当做出决策的人员不再参与程序时回答同样的问题。通过需求可追溯性获取知识可确保持续实现卓越程序执行。
达索系统的立场：“PLM 将改变方式...
在能力中心——我们的技术人员，他们的主要任务是支持我们的业务合作伙伴和客户实施和设置我们的 PLM 解决方案。我们技术团队的另一个重要作用是为我们的业务合作伙伴提供坚实的教育计划，这是我们现在关注的重点。由于我们的产品发展非常迅速，每年两次随着软件发布，新功能都会出现在市场上。只要 DS 致力于将几款新产品推向俄罗斯市场，我们的技术团队就面临着获得最新技能的挑战，并将这些知识传递给我们的业务合作伙伴和客户并为他们提供支持。但我想指出我们业务合作伙伴的首要作用，即成为我们客户的第一个 PLM 焦点。他们将涵盖俄罗斯代表的整个 DS 解决方案组合，从 CATIA、ENOVIA 开始，以及将 DELMIA 引入俄罗斯市场。我想说这些是今年发展的主要轴心。当然，我们不会止步于此，未来几年我们还会继续成长。
Simcenter 3D 解决方案指南 - Siemens PLM
- SOL 101 – 线性静力学 - SOL 103 – 正常模式 - SOL 105 – 屈曲 - SOL 106 – 非线性和线性静力学 - SOL 107 – 直接复特征值 - SOL 108 – 直接频率响应 - SOL 109 – 直接瞬态响应 - SOL 110 – 模态复特征值 - SOL 111 – 模态频率响应 - SOL 112 – 模态瞬态响应 - SOL 129 – 非线性和线性瞬态响应 - SOL 153 – 静态结构和/或稳态传热分析，选项为：线性或非线性分析 - SOL 159 – 瞬态结构和/或瞬态传热分析，选项为：线性或非线性分析 - SOL 200 – 仅具有灵敏度分析选项的设计优化 - SOL 401 – 多步骤结构解决方案，支持静态（线性或非线性）子工况和模态（实特征值）子工况 - SOL 402 – 多步骤结构解决方案，支持子工况类型组合（静态线性、静态非线性、非线性动态、预载、模态、傅立叶、屈曲）并支持大旋转运动学 - SOL 601/106 – 高级非线性和线性静力学 - SOL 601/129 – 高级非线性和线性瞬态响应 - SOL 701 – 显式非线性
语义模型驱动的 PLM 数据互操作性 - Hal-Inria
摘要。基于模型的系统工程 (MBSE) 和产品生命周期管理 (PLM) 的最新发展在航空工业的发展中发挥着作用。尽管该领域不愿意接受在生产过程中引入技术飞跃（主要是出于安全原因），但飞机制造商正在慢慢转向新的数字工厂概念。可以利用具有生态设计标准的飞机地面功能测试 PLM 工具的部署来提高装配线的可持续性和端到端地面系统测试过程的效率，但是，异构数据互操作性是该框架的主要挑战之一。本文提出的基于本体的解决方案解决了这一挑战，从而展示了如何利用语义来简化整个 PLM 数字平台的数据管道。
Siemens PLM LMS 航空工程解决方案
为什么现在需要向基于模型的系统工程转型？从机电一体化系统仿真和测试的角度来看，在飞机项目的早期阶段就技术选择和系统集成做出可靠而准确的决策非常重要。工程师必须能够分析相互冲突的需求和各种交互场景，以便从一开始就预测任何系统级集成挑战。他们还需要提高模拟的真实性和生产力。他们需要能够结合模拟和测试来预先加载子系统验证。机电一体化系统的传播使得必须将控制工程任务预先加载到包含系统或子系统的开发程序中。行业需要一个涵盖所有这些的流程，而基于模型的系统工程就是解决方案。
更快地发现更好的设计 - Siemens PLM
因此，海洋工业面临着一项艰巨的任务：生产比以往更多的船舶（更多船舶、更大容量），同时大幅减少对环境的影响（减少排放、提高效率）。传统的“设计-测试-建造”方法，即使用简化的势流模拟工具设计船体，并在拖曳水池中使用缩放的物理模型进行测试，其响应速度和准确性不足以实现实现长期环境目标所需的性能改进。这些方法也无法准确预测船舶在实际操作条件下的表现，例如在波涛汹涌的大海中进行自航操纵。