Софтуер за автомобилно инженерство

Ефективността на автомобила е свързана с цялостните възможности, ефективност и функционалност на автомобила, обхващащи аспекти като ускорение, обхват на батерията, безопасност, аеродинамика и управление на водата, модерни системи за подпомагане на водача (ADAS), управление на енергията и топлината, шум, вибрации и суровост (NVH) и акустика, здравина и издръжливост, управление на превозното средство и управление на превозното средство.

Инженерингът на автомобилната производителност се ръководи от бизнес изискванията и осигурява цялостна оптимизация на системата чрез непрекъснат виртуален цикъл за тестване и мониторинг. Използване на Стратегия смяна наляво, производителите и доставчиците на автомобили имат за цел да осигурят по-добра бизнес стойност чрез откриване на потенциални проблеми в началото на цикъла на развитие. Чрез използване на симулация в началото на процеса на проектиране и практически тестване дали продуктите отговарят на изискванията, те могат да открият проблеми рано и да ги коригират в разбираем digital twin. Освен това те могат да изследват алтернативи за дизайн по-рано във фазата на проектиране, когато промяната на дизайна е по-лесна и по-малко разрушителна.

Мултифизичната симулация се отнася до анализа на множество, едновременни физически явления на система или системи и взаимодействията между тях. Воден от потребителските изисквания и бизнес изискванията, мултифизичният софтуер за автомобилно инженерство има за цел да проектира безопасни и високопроизводителни продукти по-бързо. Тя дава възможност за моделиране на сложността, изследване на възможностите на продуктите, работещи в реални условия и откриване на потенциални проблеми в началото на цикъла на разработка.

Вземете например разработване на акумулатори на автомоб, проектантските и инженерните екипи трябва да интегрират електрохимичното, електрическото, топлинното и структурното инженерство. Провеждането на изолирани кампании, насочени към тези отделни атрибути, ще генерира излишни и понякога противоречиви модели и набори от данни. Вместо това използването на многофизичен подход „всичко в едно“ ви позволява да разберете точно как ще се представят компонентите, когато са интегрирани с други и гарантира, че дори първият прототип работи по план.

Времето, през което автомобилното (системно) тестване е извършено на прототипи, отдавна е отминало. Днес развитието не спира в края на V-цикъла. Вместо това той продължава в безкраен цикъл, като използва исторически данни, данни от тестове и данни от използваните превозни средства, за да създаде модели, базирани на тестове, които определят връзката между характеристиките на превозното средство и неговите характеристики.

Добър пример е тестване на системи, базирани на модели (МБСТ). MBST е инженерна рамка, използваща три ключови решения: виртуални модели, виртуално-физически системи и физически прототипи. Той използва тестови данни за изграждане, валидиране и подобряване на симулационни модели, идентифицира взаимодействия чрез Xil в различни сценарии и подобрява тестовите данни със симулационни модели за физически прототипи. Производителите, използващи MBST, са по-ефективни, по-бързи и избягват грешки при прехвърляне на данни или последваща обработка.

Друг изключителен пример е виртуално прототипиране. Виртуалното прототипиране е ефективен метод за тестване, който позволява изследването на алтернативи за сглобяване на превозни средства преди изграждането на физически прототипи. Той конкретно се занимава с производителността на NVH и използва базиран на компоненти анализ на трансферния път (TPA) за бърза оценка на различни дизайни, спестявайки разходи чрез ранно откриване и контрол на проблемите.

Традиционните методи за проектиране и инженерство се борят със съвременните сложни работни процеси. Използване на изкуствен интелект (AI) и машинното обучение (ML) ускорява вземането на решения, повишава производителността на инженерните екипи и разработва иновативни продукти в по-кратки времеви рамки. Подходящ за всеки етап от цикъла на разработка, Simcenter предлага рамка за прилагане на изкуствен интелект за използване на исторически данни, избягване на грешки, ускоряване на анализа и оптимизиране на дизайна с увереност.

Например в системите за автономни превозни средства AI и ML се използват за вграждане на човешкото поведение в машинното възприятие. Докато настоящите системи за възприемане на автономни превозни средства почти съвпадат с човешките сензорни способности, особено при стандартни условия, те не достигат при екстремни метеорологични условия и сложни сценарии. Симцентърс процес на създаване на сценарии спомага за генерирането на критични сценарии за доставчиците на OEM и AV доставчиците, като гарантира спазването на стандартите за безопасност като безопасността на предвидената функционалност (SOTIF).

Единственият устойчив начин за интегриране на системите за превозни средства е да се подходи към проектирането и инженерството като цялостна ecosystem. Това позволява на производителите бързо да препроектират и използват повторно работния процес, тъй като изискванията се променят и разменят атрибутите между множество домейни. На ниво процес е от ключово значение да се изпълнят изискванията, като същевременно се поддържа връзка със системата за управление на жизнения цикъл на продукта (PLM), за да се гарантира, че промените, направени в един домейн, се отразяват в цялата система. А подход, базиран на модели системно инженерство (MBSE) в разработването на превозни средства свързва системното инженерство с останалата част от организацията за развитие, подобрявайки сътрудничеството и вземането на решения.

Вземете примера на Електрическо задвижване. Електронното задвижване се състои от електродвигател, скоростна кутия и силова електроника. Множество експерти от различни области трябва да работят заедно, за да постигнат ефективно, интегрирано електрическо задвижване. Следователно е от съществено значение да се оставят традиционните силози за развитие в миналото и да се позволи кръстосано функционално и кръстосано системно инженерство. Само свързан инженерен подход, с интегрирани работни процеси за многократна употреба чрез приложението на MBSE и дигитален близнак, предоставя на производителите софтуерната верига инструменти за автомобилно инженерство, за да управляват спираловидната сложност на инженерството на електрическите превозни средства - не само на продукта, но и на процеса на разработване.