Programska oprema za avtomobilski inženiring

Zmogljivost vozila je povezana s splošnimi zmogljivostmi, učinkovitostjo in funkcionalnostjo vozila in zajema vidike, kot so pospeševanje, doseg akumulatorja, varnost, aerodinamika in upravljanje vode, napredni sistemi za pomoč vozniku (ADAS), upravljanje energije in toplote, hrup, vibracije in ostrina (NVH) ter akustika, trdnost in vzdržljivost, nadzor vozila in upravljanje vozila.

Inženiring avtomobilske zmogljivosti temelji na poslovnih zahtevah in zagotavlja celovito optimizacijo sistema z nenehno virtualno zanko testiranja in spremljanja. Uporaba strategija premik levo, proizvajalci in dobavitelji avtomobilov si prizadevajo zagotoviti boljšo poslovno vrednost z odkrivanjem potencialnih težav na začetku razvojnega cikla. Z uporabo simulacije na začetku načrtovanja in virtualnim testiranjem, ali izdelki izpolnjujejo zahteve, lahko zgodaj odkrijejo težave in jih odpravijo v razumljivem digital twin. Poleg tega lahko raziščejo alternative oblikovanja že prej v fazi načrtovanja, ko je spreminjanje modelov lažja in manj moteča.

Multifizikalna simulacija se nanaša na analizo več, hkratnih fizikalnih pojavov sistema ali sistemov in interakcij med njimi. Na podlagi zahtev potrošnikov in poslovnih zahtev je večfizična programska oprema za avtomobilsko inženirstvo namenjena hitrejšemu oblikovanju varnih, visoko zmogljivih izdelkov. Omogoča modeliranje kompleksnosti, raziskovanje možnosti izdelkov, ki delujejo v resničnih razmerah, in odkrivanje potencialnih težav na začetku razvojnega cikla.

Vzemimo za primer razvoj akumulatorjev vozil, oblikovalske in inženirske ekipe morajo vključiti elektrokemični, električni, toplotni in konstrukcijski inženiring. Izvajanje osamljenih oglaševalskih akcij, usmerjenih na te ločene atribute, bo ustvarilo odvečne in včasih nasprotujoče si modele in nabore podatkov. Namesto tega vam uporaba večfizičnega pristopa vse v enem omogoča, da natančno razumete, kako bodo komponente delovale, ko bodo integrirane z drugimi, in zagotavlja, da tudi prvi prototip deluje po načrtih.

Čas, ko je bilo avtomobilsko (sistemsko) testiranje na prototipih, je že zdavnaj minil. Danes se razvoj ne ustavi na koncu V-cikla. Namesto tega se nadaljuje v neskončni zanki z uporabo preteklih podatkov, preskusnih podatkov in podatkov iz vozil, ki se uporabljajo, za ustvarjanje modelov, ki temeljijo na testiranju, ki opredeljujejo razmerje med značilnostmi vozila in njegovo zmogljivostjo.

Dober primer je testiranje sistema, ki temelji na modelu (MBST). MBST je inženirski okvir, ki uporablja tri ključne rešitve: virtualne modele, virtualno-fizične sisteme in fizične prototipe. Uporablja testne podatke za izdelavo, potrjevanje in izboljšanje simulacijskih modelov, identificira interakcije prek Xil v različnih scenarijih in izboljša testne podatke s simulacijskimi modeli za fizične prototipe. Proizvajalci, ki uporabljajo MBST, so učinkovitejši, hitrejši in se izogibajo napakam pri prenosu podatkov ali naknadni obdelavi.

Drug izjemen primer je virtualna izdelava prototipov. Navidezna izdelava prototipov je učinkovita metoda testiranja, ki omogoča raziskovanje alternativ sestavljanja vozil, preden se izdelajo fizični prototipi. Posebej obravnava zmogljivost NVH in uporablja analizo prenosnih poti na osnovi komponent (TPA) za hitro oceno različnih modelov, s čimer prihrani stroške z zgodnjim odkrivanjem in nadzorom težav.

Tradicionalne metode oblikovanja in inženiringa se borijo z današnjimi zapletenimi postopki dela. Izkoriščanje umetne inteligence (AI) strojno učenje (ML) pospešuje odločanje, povečuje produktivnost inženirskih ekip in razvija inovativne izdelke v krajšem časovnem okviru. Simcenter, ki ustreza kateri koli fazi razvojnega cikla, ponuja okvir za uporabo umetne inteligence za izkoriščanje zgodovinskih podatkov, izogibanje napakam, pospešitev analize in zanesljivo optimizacijo modelov.

Na primer, v avtonomnih sistemih vozil se AI in ML uporabljata za vgradnjo človeškega vedenja v strojno zaznavanje. Medtem ko se trenutni sistemi avtonomnega zaznavanja vozil skoraj ujemajo s človeškimi senzoričnimi sposobnostmi, zlasti v standardnih pogojih, v ekstremnih vremenskih in zapletenih scenarijih ne uspevajo. Simcentri proces ustvarjanja scenarijev pomaga ustvariti kritične scenarije za proizvajalce originalne opreme in dobavitelje AV ter zagotavlja skladnost z varnostnimi standardi, kot je varnost predvidene funkcionalnosti (SOTIF).

Edini trajnostni način integracije sistemov vozil je pristop k načrtovanju in inženiringu kot celovitemu ecosystem. To proizvajalcem omogoča hitro preoblikovanje in ponovno uporabo poteka dela, saj se zahteve spreminjajo in zamenjajo atribute med več domenami. Na ravni procesa je ključnega pomena izpolnjevanje zahtev in ohranjanje povezanosti s sistemom upravljanja življenjskega cikla izdelka (PLM), da se zagotovi, da se spremembe v eni domeni odražajo v celotnem sistemu. A pristop sistemskega inženiringa, ki temelji na modelih (MBSE) v razvoju vozil povezuje sistemski inženiring s preostalo razvojno organizacijo, izboljšuje sodelovanje in odločanje.

Vzemite primer inženiring električnih pogonov. E-pogon je sestavljen iz elektromotorja, menjalnika in močne elektronike. Več strokovnjakov z različnih področij mora sodelovati pri doseganju učinkovitega, integriranega električnega pogona. Zato je nujno, da tradicionalne razvojne silose zapustimo v preteklosti in omogočimo navzkrižno funkcionalno in meddomensko sistemsko inženirstvo. Samo povezan inženirski pristop z integriranimi postopki dela za večkratno uporabo prek uporabe MBSE in digitalnega dvojčka proizvajalcem zagotavlja verigo orodij programske opreme za avtomobilski inženiring za obvladovanje spiralne kompleksnosti inženiringa električnih vozil — ne samo izdelka, ampak tudi razvojnega procesa.