Программное обеспечение для автомобильной инженерии

Характеристики транспортного средства связаны с общими возможностями, эффективностью и функциональностью транспортного средства, включая такие аспекты, как ускорение, запас хода батареи, безопасность, аэродинамика и управление водными ресурсами, усовершенствованные системы помощи водителю (ADAS), управление энергопотреблением и температурой, шум, вибрация и жесткость (NVH) и акустика, прочность и долговечность, управление транспортным средством и управляемость транспортным средством.

Проектирование производительности автомобилей основано на бизнес-требованиях и обеспечивает комплексную оптимизацию системы с помощью непрерывного виртуального цикла тестирования и мониторинга. Использование стратегия сдвига влево, производители и поставщики автомобилей стремятся повысить рентабельность бизнеса за счет выявления потенциальных проблем на ранних этапах цикла разработки. Используя моделирование на ранних этапах проектирования и виртуально проверяя соответствие продукции требованиям, они могут выявлять проблемы на ранней стадии и устранять их с помощью понятного цифрового двойника. Кроме того, они могут изучить альтернативные варианты проектирования на более ранней стадии проектирования, когда изменение дизайна будет проще и менее вредно.

Мультифизическое моделирование — это анализ нескольких одновременных физических явлений системы или систем и взаимодействий между ними. Мультифизическое программное обеспечение для автомобильной инженерии, отвечающее требованиям потребителей и бизнеса, призвано быстрее разрабатывать безопасные и высокопроизводительные продукты. Это позволяет моделировать сложность, изучать возможности продуктов, работающих в реальных условиях, и выявлять потенциальные проблемы на ранних этапах цикла разработки.

Возьмем, к примеру разработка автомобильных аккумуляторов, проектным и инженерным группам необходимо объединить электрохимическую, электрическую, тепловую и структурную инженерию. Проведение отдельных кампаний, нацеленных на эти отдельные атрибуты, приведет к появлению избыточных, а иногда и противоречивых моделей и наборов данных. Вместо этого использование комплексного мультифизического подхода позволяет точно понять, как компоненты будут работать при интеграции с другими, и гарантирует, что даже первый прототип будет работать в соответствии с планом.

Время, когда автомобильные (системные) испытания прототипов проводились, давно прошло. Сегодня разработка не останавливается в конце V-цикла. Вместо этого мы продолжаем работать в бесконечном цикле, используя исторические данные, данные испытаний и данные транспортных средств, используемых для создания основанных на тестировании моделей, определяющих взаимосвязь между характеристиками транспортного средства и его характеристиками.

Хорошим примером является тестирование системы на основе моделей (МБИТ/С). MBST — это инженерная платформа, использующая три ключевых решения: виртуальные модели, виртуально-физические системы и физические прототипы. Он использует тестовые данные для создания, проверки и улучшения имитационных моделей, выявляет взаимодействия через XIL в различных сценариях и дополняет тестовые данные имитационными моделями для физических прототипов. Производители, использующие MBST, работают эффективнее, быстрее и избегают ошибок при передаче данных или последующей обработке.

Еще один выдающийся пример виртуальное прототипирование. Виртуальное прототипирование — это эффективный метод тестирования, позволяющий изучить альтернативные варианты сборки транспортных средств до создания физических прототипов. Он специально учитывает производительность NVH и использует компонентный анализ путей передачи (TPA) для быстрой оценки различных конструкций и экономии затрат за счет раннего выявления и устранения проблем.

Традиционные методы проектирования и проектирования не справляются с современными сложными рабочими процессами. Использование искусственного интеллекта (ИИ) а машинное обучение (ML) ускоряет процесс принятия решений, повышает производительность инженерных команд и разрабатывает инновационные продукты в более короткие сроки. Simcenter подходит для любого этапа цикла разработки и предлагает платформу для применения искусственного интеллекта для использования исторических данных, предотвращения ошибок, ускорения анализа и уверенной оптимизации проектов.

Например, в системах автономных транспортных средств искусственный интеллект и машинное обучение используются для внедрения человеческого поведения в машинное восприятие. Хотя современные системы восприятия автономных транспортных средств почти соответствуют сенсорным способностям человека, особенно в стандартных условиях, они не подходят для экстремальных погодных условий и сложных сценариев. Simcenter процесс создания сценария помогает создавать критические сценарии для OEM-производителей и поставщиков аудиовизуальных устройств, обеспечивая соответствие стандартам безопасности, таким как безопасность предполагаемой функциональности (SOTIF).

Единственный устойчивый способ интеграции автомобильных систем — это подход к проектированию и проектированию как к целостной экосистеме. Это позволяет производителям быстро перепроектировать и повторно использовать рабочий процесс по мере изменения требований и изменения атрибутов между несколькими доменами. На уровне процессов важно соблюдать требования и при этом оставаться на связи с системой управления жизненным циклом продукта (PLM), чтобы изменения, внесенные в одном домене, отражались во всей системе. A подход к проектированию систем на основе моделей (MBSE) в разработке транспортных средств связывает системную инженерию с остальной организацией, занимающейся разработкой, улучшая сотрудничество и принятие решений.

Возьмем пример техника электропривода. Электронный привод состоит из электродвигателя, коробки передач и силовой электроники. Многим экспертам из разных областей необходимо работать вместе, чтобы создать эффективный интегрированный электропривод. Поэтому важно оставить традиционную разрозненность разработки в прошлом и разрешить проектирование межфункциональных и междоменных систем. Только комплексный подход к проектированию с интегрированными и многократно используемыми рабочими процессами с использованием MBSE и цифрового двойника предоставляет производителям набор программных инструментов для автомобильной инженерии, позволяющий справляться с растущей сложностью проектирования электромобилей — не только продукта, но и процесса разработки.