Otomotiv mühendisliği yazılımı

Araç performansı, hızlanma, akü menzili, güvenlik, aerodinamik ve su yönetimi, gelişmiş sürücü yardım sistemleri (ADAS), enerji ve termal yönetim, gürültü, titreşim ve sertlik (NVH) ve akustik, güç ve dayanıklılık, araç kontrolleri ve araç kullanımı gibi yönleri kapsayan bir aracın genel yetenekleri, verimliliği ve işlevselliği ile ilgilidir.

Otomotiv performans mühendisliği, iş gereksinimleri tarafından yönlendirilir ve sürekli bir sanal test ve izleme döngüsü aracılığıyla uçtan uca sistem optimizasyonu sağlar. Kullanmak kayma-sol stratejisi, otomobil üreticileri ve tedarikçileri, geliştirme döngüsünün başlarında potansiyel sorunları keşfederek daha iyi iş değeri sağlamayı amaçlamaktadır. Tasarım sürecinin başlarında simülasyonu kullanarak ve ürünlerin gereksinimleri karşılayıp karşılamadığını sanal olarak test ederek, sorunları erken tespit edebilir ve anlaşılır bir digital twin ile düzeltebilirler. Ek olarak, tasarımları değiştirmek daha kolay ve daha az yıkıcı olduğunda tasarım aşamasında daha erken tasarım alternatiflerini keşfedebilirler.

Bir çoklu fizik simülasyonu, bir sistemin veya sistemlerin çoklu, eşzamanlı fiziksel fenomenlerinin ve aralarındaki etkileşimlerin analizini ifade eder. Tüketici talepleri ve iş gereksinimleri tarafından yönlendirilen multiphysics otomotiv mühendisliği yazılımı, güvenli, yüksek performanslı ürünleri daha hızlı tasarlamayı amaçlamaktadır. Karmaşıklığı modellemeyi, gerçek dünya koşullarında çalışan ürünlerin olanaklarını keşfetmesini ve geliştirme döngüsünün başlarında potansiyel sorunları keşfetmesini sağlar.

Örneğin ele alalım araç aküsü geliştirme, tasarım ve mühendislik ekiplerinin elektrokimyasal, elektrik, termal ve yapısal mühendisliği entegre etmesi gerekir. Bu ayrı nitelikleri hedefleyen izole kampanyalar yürütmek, gereksiz ve bazen çakışan modeller ve veri kümeleri oluşturacaktır. Bunun yerine, hepsi bir arada bir çoklu fizik yaklaşımı kullanmak, bileşenlerin diğerleriyle entegre edildiğinde tam olarak nasıl performans göstereceğini anlamanıza olanak tanır ve ilk prototipin bile planlandığı gibi çalışmasını sağlar.

Otomotiv (sistem) testlerinin prototipler üzerinde yapıldığı zaman çoktan geride kaldı. Bugün, gelişme V döngüsünün sonunda durmuyor. Bunun yerine, araç özellikleri ile performansı arasındaki ilişkiyi tanımlayan test tabanlı modeller oluşturmak için geçmiş verileri, test verilerini ve kullanılan araçlardan gelen verileri kullanarak sonsuzluk döngüsü içinde devam eder.

İyi bir örnek model tabanlı sistem testi (MBST). MBST üç temel çözüm kullanan bir mühendislik çerçevesidir: sanal modeller, sanal-fiziksel sistemler ve fiziksel prototipler. Simülasyon modellerini oluşturmak, doğrulamak ve geliştirmek için test verilerini kullanır, çeşitli senaryolarda xIL aracılığıyla etkileşimleri tanımlar ve fiziksel prototipler için simülasyon modelleri ile test verilerini geliştirir. MBST kullanan üreticiler daha verimli, daha hızlıdır ve veri aktarımı veya işlem sonrası hatalardan kaçınırlar.

Bir diğer önemli örnek sanal prototipleme. Sanal prototipleme, fiziksel prototipler oluşturulmadan önce araç montaj alternatiflerinin araştırılmasına olanak tanıyan etkili bir test yöntemidir. Özellikle NVH performansını ele alır ve çeşitli tasarımları hızlı bir şekilde değerlendirmek için bileşen tabanlı aktarım yolu analizi (TPA) kullanır, sorunları erken tespit edip kontrol ederek maliyetlerden tasarruf sağlar.

Geleneksel tasarım ve mühendislik yöntemleri günümüzün karmaşık iş akışlarıyla mücadele ediyor. Yapay zekadan (AI) yararlanma ve makine öğrenimi (ML) karar vermeyi hızlandırır, mühendislik ekiplerinin üretkenliğini artırır ve daha kısa zaman dilimlerinde yenilikçi ürünler geliştirir. Geliştirme döngüsünün herhangi bir aşamasına uyan Simcenter, geçmiş verilerden yararlanmak, hataları önlemek, analizi hızlandırmak ve tasarımları güvenle optimize etmek için yapay zekayı uygulamak için bir çerçeve sunar.

Örneğin, otonom araç sistemlerinde, insan davranışını makine algısına yerleştirmek için AI ve ML kullanılır. Mevcut otonom araç algılama sistemleri, özellikle standart koşullarda insan duyusal yetenekleriyle neredeyse eşleşirken, aşırı hava koşullarında ve karmaşık senaryolarda yetersiz kalıyorlar. Simcenter'ın senaryo oluşturma süreci OEM'ler ve AV tedarikçileri için kritik senaryolar oluşturmaya yardımcı olur ve amaçlanan işlevselliğin güvenliği (SOTIF) gibi güvenlik standartlarına uygunluğu sağlar.

Araç sistemlerini entegre etmenin tek sürdürülebilir yolu, tasarım ve mühendisliğe eksiksiz bir ekosistem olarak yaklaşmaktır. Bu, üreticilerin gereksinimler değiştikçe iş akışını hızla yeniden tasarlamasına ve yeniden kullanmasına ve birden çok etki alanı arasındaki nitelikleri değiştirmesine olanak tanır. Süreç düzeyinde, tek bir alanda yapılan değişikliklerin tüm sisteme yansıtılmasını sağlamak için ürün yaşam döngüsü yönetimi (PLM) sistemine bağlı kalırken gereksinimleri karşılamak çok önemlidir. BİR model tabanlı sistem mühendisliği (MBSE) yaklaşımı Araç geliştirmede sistem mühendisliğini geliştirme organizasyonunun geri kalanıyla birleştirir, işbirliğini ve karar vermeyi geliştirir.

Örneğini ele alalım elektrik tahrik mühendisliği. Bir e-sürücü bir elektrik motoru, bir şanzıman ve güç elektroniğinden oluşur. Verimli, entegre bir elektrikli sürücü elde etmek için farklı alanlardan birden fazla uzmanın birlikte çalışması gerekir. Bu nedenle, geleneksel geliştirme silolarını geçmişte bırakmak ve işlevler arası ve alanlar arası sistem mühendisliğine izin vermek önemlidir. Yalnızca MBSE ve bir digital twin uygulaması aracılığıyla entegre, yeniden kullanılabilir iş akışlarıyla bağlantılı bir mühendislik yaklaşımı, üreticilere elektrikli araç mühendisliğinin sarmal karmaşıklığını yönetmek için otomotiv mühendisliği yazılım araç zincirini sağlar - yalnızca ürün için değil, aynı zamanda geliştirme sürecinde de.