汽車工程軟件

車輛性能與車輛的整體能力、效率和功能有關，包括加速、電池續航力、安全性、空氣動力學和水管理、先進駕駛輔助系統 (ADAS)、能源和熱管理、噪音、震動和嚴重性 (NVH) 以及聲學、強度和耐用性、車輛控制和車輛操控性。

汽車性能工程由業務需求驅動，並通過連續的虛擬測試和監控循環實現端對端系統最佳化。使用 左移策略汽車製造商和供應商旨在通過在開發週期早期發現潛在問題來提供更好的業務價值。通過在設計過程的早期使用模擬並虛擬測試產品是否符合要求，他們可以及早發現問題並在可理解的 digital twin 中糾正問題。此外，當更改設計更容易且不會干擾時，他們可以在設計階段早期探索設計替代方案。

多物理模擬是指分析系統或系統的多個同時物理現象以及它們之間的互動。由消費者需求和業務需求驅動，多物理汽車工程軟件旨在更快地設計安全、高效能的產品。它使人們能夠模型化複雜性，探索在真實環境下運行的產品的可能性，並在開發週期早期發現潛在問題。

舉例來說 汽車電池開發，設計和工程團隊需要整合電化學，電氣，熱和結構工程。執行針對這些不同屬性的獨立宣傳活動會產生多餘且有時會產生衝突的模型和資料集。相反，使用多合一的多物理方法可讓您準確了解組件在與其他組件整合時將如何運作，並確保即使是第一個原型也能按計劃運作。

在原型上執行汽車（系統）測試的時間已經過去了。如今，發展並不停在 V 週期的結束時。相反，它通過使用歷史數據，測試數據和使用中的車輛數據來創建基於測試的模型，以定義車輛特性和其性能之間的關係來繼續進行無限循環。

一個很好的例子是 基於模型的系統測試 （MBST）。MBST 是一個工程架構，採用三種關鍵解決方案：虛擬模型、虛擬實體系統和實體原型。它利用測試數據來構建、驗證和改進模擬模型，在各種情況中通過 XiL 識別互動，並使用實體原型的模擬模型增強測試數據。使用 MBST 的製造商更有效率、更快，並避免資料傳輸或後處理時發生錯誤。

另一個傑出的例子是 虛擬原型。虛擬原型製作是一種有效的測試方法，允許在構建實體原型之前探索車輛組裝替代品。它特別解決 NVH 效能，並使用基於元件的傳輸路徑分析 (TPA) 來快速評估各種設計，從而提早檢測和控制問題來節省成本。

傳統的設計和工程方法與當今複雜的工作流程相當困難。 利用人工智能 (AI) 與機器學習 (ML) 加速決策，提高工程團隊的生產力，並在更短的時間範圍內開發創新產品。Simcenter 適合開發週期中的任何階段，提供一個架構，用於應用人工智能，以利用歷史數據、避免錯誤、加快分析速度並自信地優化設計。

例如，在自動駕駛汽車系統中，AI 和 ML 用於將人類行為嵌入到機器感知中。雖然當前的自動駕駛汽車感知系統幾乎與人類感官能力相匹配，尤其是在標準條件下，但在極端天氣和複雜的情況下它們卻不足。西姆中心 場景創建過程 有助於為 OEM 和 AV 供應商產生關鍵情境，確保符合安全標準，例如預定功能的安全性（SOTIF）。

整合車輛系統的唯一可持續方法是將設計和工程視為一個完整的生態系統。這使製造商可以在需求變更時快速重新設計和重新使用工作流程，並在多個網域之間進行交換屬性。在流程層級上，滿足需求，同時保持與產品生命週期管理 (PLM) 系統保持聯繫，以確保在一個領域中所做的變更反映在整個系統中。一 基於模型的系統工程（MBSE）方法 在車輛開發中將系統工程與開發組織的其他部分聯繫起來，改善協作和決策。

以下例子 電動驅動工程。電動驅動器由電動機，變速箱和動力電子產品組成。來自不同領域的多位專家需要共同合作，以實現高效的整合式電動驅動。因此，將傳統開發孤島留在過去，並允許跨功能和跨領域的系統工程是至關重要的。只有透過 MBSE 和 digital twin 應用的整合式、可重複使用的工作流程，為製造商提供汽車工程軟體工具鏈，以管理電動汽車工程的複雜性，不僅是產品，還是開發過程。