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电气时代车辆性能工程的演变

作者 Els Verlinden
新技术需要新流程。了解车辆性能工程的驱动力,并探索如何转变开发流程以适应未来发展。

向自动驾驶和电动汽车的过渡给汽车行业和性能工程带来了新的挑战。过去,制造商习惯于每年开发两到三种新车型。现在,如何在电气化时代跟上不断增长的需求并保持竞争力?以丰田为例,该制造商的目标是到 2030 年开发 30 款新电动汽车车型。

在某些方面,电动发动机比内燃机要简单得多。运动部件要少得多。您只需将电机与电池和逆变器组合在一起,就大功告成了。

为了提高电动汽车的效率和性能,逆变器、电机和变速箱通常都放在同一容器中。以前,来自不同专业领域的工程师完全独立开展工作。但是现在,他们必须携手合作,以确保他们的部件能够完全互补。首先,需要电子、电磁和机械方面的工程师。然后,还要有软件工程师负责对所有部件的控制。

那么,如何让所有这些背景和技能各异的人携手合作呢?如何优化车辆性能并应对相较以往开发出更多模型的挑战?

由我们的性能工程专家来回答这些问题

鉴于此,国际自动机工程师学会近期举办了一场网络研讨会。由三位西门子专家解释了如何转变车辆开发流程以适应未来发展: 

Simcenter 专家分享了他们对汽车仿真和测试如何帮助确保车辆开发流程适应未来发展的看法
Simcenter 专家分享了他们对如何确保车辆开发流程适应未来发展的看法

卡特里恩·维卡尔特 (Katrien Wyckaert)史蒂文·多姆 (Steven Dom)弗雷德·罗斯 (Fred Ross) 回答了观众的问题,例如:

  • 仿真在基于模型的系统工程 (MBSE) 的趋势中的作用发生了怎样的演变?
  • 企业如何与其现有工具集实现集成,以及他们的开发流程在未来几年将如何转变?
  • 通过什么方式可以将 CAD 数据与仿真共享?
  • 要开发的最简单、最复杂的子系统是什么?
  • Simcenter 是否能够使用真实的驱动程序使用反馈来验证测试模型并帮助开发?
  • NHTSA 或 FAA 等管理机构是否会鼓励或推动向 MBSE 工具的转变?

协同和集成

网络研讨会结束后,卢克采访了史蒂文·多姆。他们讨论了西门子如何帮助制造商应对自动驾驶和电动汽车性能工程所面临的新挑战。

史蒂文解释了仿真如何推动车辆设计的发展、如何从初始阶段就实现更全面的车辆开发视角:

“通常,开发会分散到不同的工程领域,只有在项目中的特定里程碑才会结合在一起。但这并不是理想的工作方式。当需要在更短的时间内开发更多模型时,这种方式的效率过于低下。需要从更全面的视角思考。所采用的方式应能让项目中的每个人都能同时看到其他人在做什么”。

在本次网络研讨会中,他给出了具体示例,说明了孤立地工作会导致大量的重新设计和延迟,而协同合作可以在早期阶段避免这些问题。协同是 Simcenter 工具集的一大优势,能够将专家聚集在一起,共同开发一个使车辆每个元素都能提供理想性能的模型。网络研讨会上详细的幻灯片展示了不同专家如何精准了解其他人手头的工作。正如史蒂文所说,从彼此的结果中“借力”。

对更多类似示例感兴趣?查看此博客,了解电机建模和系统集成。

模块化设计和前端装载仿真

麦肯锡大篇幅报道了提高电动汽车盈利能力所面临的挑战,史蒂文表示,其根源在于开发流程发展尚不完善。

 “他们需要构建一个原生的模块化电动汽车平台”,他说道。“我称之为乐高积木原则,即如果能够根据预定义的积木进行构建,就会比每次都从头开始开发要容易和快捷得多。将其与前端装载仿真相结合,这样您就可以在设计过程中尽早做出尽可能多的决策,这样不仅会让成品变得更好,成本还会更低,开发时间也更短”。

他继续解释了基于模型的系统工程 (MBSE) 对于成功实施车辆性能工程的重要性。在本次网络研讨会中,弗雷德·罗斯 (Fred Ross) 还详细举例说明了西门子如何利用协同工具开发概念车。

使用协同工具开发潘多拉电动概念车。

近期更新的 Simcenter 工具改进了物理场和工作流程,使电池冷却等系统的开发比以前更加容易。

将汽车仿真与测试更紧密地结合在一起

不过,这一切不仅仅关乎仿真。史蒂文热情地强调,改进车辆性能工程的一大关键因素是仿真与测试之间的关系。“过去,我们会使用仿真模型来帮助定义测试车辆上传感器的布局。现在,我们将测试与仿真集成到同一个环境中,让它们一同运行”。在本次网络研讨会中,他解释了这种方式如何通过分析以前被视为不可能的元素,提供比单独使用任何一种方法都更准确的结果。

未来是人工(智能)的天下

人工智能 (AI) 在开发过程中也发挥着至关重要的作用。史蒂文表示:“通过使用虚拟传感器,我们可以利用 AI 训练神经网络,学习如何从一系列比以往采用的复杂、昂贵的传感器简单得多的传感器中提取相同的数据”。“这意味着您无需在测试仪器上投入过多资金和时间即可获得结果”。

当然,自动驾驶是现代电动汽车的另一大方面。在未来的某个时候,人为驾驶因素将完全消失,史蒂文解释说,AI 也应用于这一领域。“感知和控制算法使用了广泛的 AI。通过测试和模拟创建环境,再结合使用 AI 尽快验证不同场景,便可得出理想的设计”。

遍布自动驾驶电动汽车的未来环保城市。
也许未来的城市会是一个遍布自动驾驶电动汽车的环保城市。

从第一枚太空火箭到 21 世纪的车辆

见证汽车行业如何适应电气化挑战是件有趣的事情。现代技术使制造商能够改进其流程以设计和开发出未来的车辆。不过,其背后的理论并不像您想象的那么新。

基于模型的系统工程起源于 NASA 航天计划早期

“基于模型的系统工程 (MBSE) 可追溯到 NASA 和航天计划早期”。

史蒂文·多姆 (Steven Dom)

“大概要由数以百计乃至数以千计人员通力合作,才能建造出安全可靠的火箭,将宇航员送入太空、登月和返回地球。他们当时使用了某种形式的 MBSE。所以,这并不是一个新兴的概念。但现在我们有了更好的工具,在过去十年间,我们得以将其引入汽车行业”。