Automotive engineering software

Køretøjets ydeevne vedrører køretøjets overordnede kapacitet, effektivitet og funktionalitet, der omfatter aspekter som acceleration, batterirækkevidde, sikkerhed, aerodynamik og vandstyring, avancerede førerassistentsystemer (ADAS), energi- og termisk styring, støj, vibrationer og hårdhed (NVH) og akustik, styrke og holdbarhed, køretøjskontrol og køretøjshåndtering.

Automotive performance engineering er drevet af forretningskrav og leverer end-to-end-systemoptimering gennem en kontinuerlig virtuel test- og overvågningssløjfe. Brug af en skift-venstre strategi, bilproducenter og leverandører sigter mod at give bedre forretningsværdi ved at opdage potentielle problemer tidligt i udviklingscyklussen. Ved at bruge simulering tidligt i designprocessen og virtuelt teste, om produkterne opfylder kravene, kan de opdage problemer tidligt og rette op på dem i en forståelig digital twin. Derudover kan de udforske designalternativer tidligere i designfasen, når det er lettere og mindre forstyrrende at ændre design.

En multifysiksimulering refererer til analysen af flere, samtidige fysiske fænomener i et system eller systemer og interaktionerne mellem dem. Drevet af forbrugernes krav og forretningskrav sigter multifysikksoftware til bilteknik mod at designe sikre, højtydende produkter hurtigere. Det gør det muligt for en at modellere kompleksiteten, udforske mulighederne for produkter, der fungerer under virkelige forhold og opdage potentielle problemer tidligt i udviklingscyklussen.

Tag for eksempel udvikling af køretøjsbatteri, design- og ingeniørteams skal integrere elektrokemisk, elektrisk, termisk og konstruktionsteknik. Hvis du kører isolerede kampagner, der er målrettet mod disse separate attributter, genereres overflødige og undertiden modstridende modeller og datasæt. I stedet giver brug af en alt-i-en multifysiktilgang dig mulighed for at forstå nøjagtigt, hvordan komponenter vil fungere, når de integreres med andre, og sikrer, at selv den første prototype fungerer som planlagt.

Den tid, hvor biltest (system) blev udført på prototyper, er for længst væk. I dag stopper udviklingen ikke ved slutningen af V-cyklussen. I stedet fortsætter den i en uendelig sløjfe ved at bruge historiske data, testdata og data fra køretøjer i brug til at skabe testbaserede modeller, der definerer forholdet mellem køretøjets egenskaber og dets ydeevne.

Et godt eksempel er modelbaseret systemtest (MBST). MBST er en ingeniørramme, der anvender tre nøgleløsninger: virtuelle modeller, virtuelle-fysiske systemer og fysiske prototyper. Det bruger testdata til at opbygge, validere og forbedre simuleringsmodeller, identificerer interaktioner gennem XiL i forskellige scenarier og forbedrer testdata med simuleringsmodeller til fysiske prototyper. Producenter, der bruger MBST, er mere effektive, hurtigere og undgår fejl i dataoverførsel eller efterbehandling.

Et andet fremragende eksempel er virtuel prototyping. Virtuel prototyping er en effektiv testmetode, der gør det muligt at udforske alternativer til køretøjsmontering, før fysiske prototyper bygges. Det adresserer specifikt NVH-ydeevne og bruger komponentbaseret overførselsvejanalyse (TPA) til hurtigt at evaluere forskellige designs, hvilket sparer omkostninger ved at opdage og kontrollere problemer tidligt.

Traditionelle design- og ingeniørmetoder kæmper med nutidens komplekse arbejdsgange. Udnyttelse af kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) fremskynder beslutningstagningen, forbedrer ingeniørteamets produktivitet og udvikler innovative produkter inden for kortere tidsrammer. Simcenter passer til ethvert trin i udviklingscyklussen og tilbyder en ramme for anvendelse af kunstig intelligens til at udnytte historiske data, undgå fejl, fremskynde analysen og optimere design med tillid.

For eksempel bruges AI og ML i autonome køretøjssystemer til at integrere menneskelig adfærd i maskinopfattelse. Mens nuværende autonome køretøjsopfattelsessystemer næsten matcher menneskelige sensoriske evner, især under standardforhold, kommer de til kort i ekstremt vejr og komplekse scenarier. Simcenter's proces til oprettelse af scenarier hjælper med at generere kritiske scenarier for OEM'er og AV-leverandører, hvilket sikrer overholdelse af sikkerhedsstandarder som sikkerheden ved den tilsigtede funktionalitet (SOTIF).

Den eneste bæredygtige måde at integrere køretøjssystemer på er at nærme sig design og konstruktion som et komplet økosystem. Dette gør det muligt for producenterne hurtigt at redesigne og genbruge arbejdsgangen, efterhånden som kravene ændres, og afveksle attributter mellem flere domæner. På procesniveau er det vigtigt at opfylde kravene, mens du forbliver forbundet med PLM-systemet (Product Lifecycle Management) for at sikre, at ændringer foretaget i ét domæne afspejles på tværs af hele systemet. EN modelbaseret systemteknik (MBSE) tilgang i køretøjsudvikling forbinder systemteknik med resten af udviklingsorganisationen, hvilket forbedrer samarbejde og beslutningstagning.

Tag eksemplet med elektrisk drevteknik. Et e-drev består af en elektrisk motor, en gearkasse og kraftelektronik. Flere eksperter fra forskellige domæner skal arbejde sammen for at opnå et effektivt, integreret elektrisk drev. Det er derfor vigtigt at forlade de traditionelle udviklingssiloer i fortiden og tillade tværfunktionel og tværfaglig systemteknik. Kun en forbundet ingeniørtilgang, med integrerede, genanvendelige arbejdsgange gennem anvendelse af MBSE og en digital twin, giver producenterne softwareværktøjskæden til bilindustrien til at styre den spiralformede kompleksitet i elkøretøjsteknik - ikke kun af produktet, men også af udviklingsprocessen.