Automobilių inžinerijos programinė įranga

Transporto priemonės veikimas susijęs su bendromis transporto priemonės galimybėmis, efektyvumu ir funkcionalumu, apimančiu tokius aspektus kaip pagreitis, akumuliatoriaus diapazonas, sauga, aerodinamika ir vandens valdymas, pažangios pagalbos vairuotojui sistemos (ADAS), energijos ir šilumos valdymas, triukšmas, vibracija ir atšiaurumas (NVH) ir akustika, stiprumas ir ilgaamžiškumas, transporto priemonės valdymas ir transporto priemonės valdymas.

Automobilių eksploatacinių savybių inžineriją lemia verslo reikalavimai ir užtikrina visapusišką sistemos optimizavimą per nuolatinį virtualų testavimo ir stebėjimo ciklą. Naudojant a “Shift-left” strategija, automobilių gamintojai ir tiekėjai siekia suteikti geresnę verslo vertę, ankstyvoje plėtros ciklo stadijoje atrasdami potencialias problemas. Naudodami modeliavimą ankstyvoje projektavimo proceso pradžioje ir praktiškai išbandydami, ar produktai atitinka reikalavimus, jie gali anksti aptikti problemas ir jas ištaisyti suprantamame skaitmeniniame dvynyje. Be to, jie gali ištirti dizaino alternatyvas anksčiau projektavimo etape, kai dizaino keitimas yra lengvesnis ir mažiau trikdantis.

Multifizikos modeliavimas reiškia daugybinių, vienu metu veikiančių sistemos ar sistemų fizikinių reiškinių analizę ir jų tarpusavio sąveiką. Atsižvelgiant į vartotojų poreikius ir verslo reikalavimus, multifizikos automobilių inžinerijos programinė įranga siekia greičiau kurti saugius, didelio našumo produktus. Tai leidžia modeliuoti sudėtingumą, ištirti produktų, veikiančių realiomis sąlygomis, galimybes ir atrasti potencialias problemas ankstyvoje kūrimo ciklo pradžioje.

Paimkite, pavyzdžiui transporto priemonių akumuliatorių kūrimas, projektavimo ir inžinerijos komandos turi integruoti elektrocheminę, elektros, šiluminę ir struktūrinę inžineriją. Vykdant atskiras kampanijas, nukreiptas į šiuos atskirus atributus, bus sukurti nereikalingi ir kartais prieštaringi modeliai ir duomenų rinkiniai. Vietoj to, naudojant “viskas viename” multifizikos metodą, galite tiksliai suprasti, kaip komponentai veiks, kai jie bus integruoti su kitais, ir užtikrina, kad net pirmasis prototipas veikia taip, kaip planuota.

Laikas, kai buvo atlikti automobilių (sistemos) bandymai su prototipais, jau seniai praėjo. Šiandien plėtra nesibaigia pasibaigus V ciklui. Vietoj to, jis tęsiasi begalybės cikle, naudodamas istorinius duomenis, bandymų duomenis ir naudojamų transporto priemonių duomenis, kad sukurtų bandymais pagrįstus modelius, apibrėžiančius transporto priemonės charakteristikų ir jos eksploatacinių savybių ryšį.

Geras pavyzdys yra modeliu pagrįstas sistemos testavimas (MBST). MBST yra inžinerinė sistema, kurioje naudojami trys pagrindiniai sprendimai: virtualūs modeliai, virtualios-fizinės sistemos ir fiziniai prototipai. Jis naudoja bandymų duomenis modeliavimo modeliams kurti, patvirtinti ir tobulinti, identifikuoja sąveiką per Xil įvairiais scenarijais ir pagerina bandymų duomenis naudojant fizinių prototipų modeliavimo modelius. Gamintojai, naudojantys MBST, yra efektyvesni, greitesni ir išvengia duomenų perdavimo ar po apdorojimo klaidų.

Kitas puikus pavyzdys yra virtualus prototipų kūrimas. Virtualus prototipų kūrimas yra efektyvus bandymo metodas, leidžiantis ištirti transporto priemonių surinkimo alternatyvas prieš kuriant fizinius prototipus. Jame konkrečiai kalbama apie NVH našumą ir naudoja komponentais pagrįstą perdavimo kelio analizę (TPA), kad būtų galima greitai įvertinti įvairius dizainus, taupant išlaidas anksti nustatant ir kontroliuojant problemas.

Tradiciniai projektavimo ir inžinerijos metodai kovoja su šiandienos sudėtingomis darbo eigomis. Dirbtinio intelekto (AI) panaudojimas ir mašininis mokymasis (ML) pagreitina sprendimų priėmimą, didina inžinierių komandų produktyvumą ir kuria novatoriškus produktus per trumpesnius laikotarpius. Taikant bet kurį kūrimo ciklo etapą, “Simcenter” siūlo dirbtinio intelekto taikymo sistemą, kad būtų galima panaudoti istorinius duomenis, išvengti klaidų, pagreitinti analizę ir patikimai optimizuoti dizainą.

Pavyzdžiui, autonominėse transporto priemonių sistemose AI ir ML naudojami žmogaus elgesiui įterpti į mašinos suvokimą. Nors dabartinės autonominės transporto priemonių suvokimo sistemos beveik atitinka žmogaus jutimo gebėjimus, ypač standartinėmis sąlygomis, ekstremaliomis oro sąlygomis ir sudėtingais scenarijais jų trūksta. “Simcenter” scenarijų kūrimo procesas padeda sukurti svarbius scenarijus OEM ir AV tiekėjams, užtikrinant, kad būtų laikomasi saugos standartų, pvz., numatyto funkcionalumo saugos (SOTIF).

Vienintelis tvarus būdas integruoti transporto priemonių sistemas yra požiūris į projektavimą ir inžineriją kaip į visišką ecosystem. Tai leidžia gamintojams greitai pertvarkyti ir pakartotinai naudoti darbo eigą, nes keičiasi reikalavimai ir prekiauja atributais tarp kelių domenų. Proceso lygmeniu labai svarbu atitikti reikalavimus ir palaikyti ryšį su produkto gyvavimo ciklo valdymo (PLM) sistema, siekiant užtikrinti, kad vienoje srityje atlikti pakeitimai atsispindėtų visoje sistemoje. A modeliais pagrįstas sistemų inžinerijos (MBSE) metodas transporto priemonių kūrime jungia sistemų inžineriją su poilsio plėtros organizacija, gerinant bendradarbiavimą ir sprendimų priėmimą.

Paimkite pavyzdį elektros pavaros inžinerija. E-pavarą sudaro elektros variklis, pavarų dėžė ir galios elektronika. Keli ekspertai iš skirtingų sričių turi dirbti kartu, kad pasiektų efektyvią, integruotą elektrinę pavarą. Todėl labai svarbu palikti tradicinius plėtros silosus praeityje ir leisti kryžminių funkcinių ir tarpdomenų sistemų inžineriją. Tik sujungtas inžinerijos metodas su integruotomis, daugkartinio naudojimo darbo eigomis taikant MBSE ir skaitmeninį dvynį, suteikia gamintojams automobilių inžinerijos programinės įrangos įrankių grandinę, leidžiančią valdyti spiralinį elektromobilių inžinerijos sudėtingumą - ne tik produkto, bet ir kūrimo procesą.