Использование инструментов моделирования для прогнозирования и оптимизации динамического поведения автомобиля

Инструменты анализа конечных элементов (FEA)

Анализ конечных элементов представляет собой еще одну критическую категорию инструментов моделирования, широко используемых в приложениях динамики транспортного средства. В то время как динамика многотела фокусируется на движении и взаимодействии жестких или полужестких тел, FEA преуспевает в анализе подробного напряжения, деформации и деформационного поведения отдельных компонентов и структур. В приложениях динамики транспортного средства FEA особенно ценен для анализа жесткости шасси, долговечности компонентов подвески и структурной целостности в условиях динамической нагрузки.

Жесткость конструкции кузова автомобиля имеет сильную связь с его шумовыми, вибрационными и резкими (NVH) характеристиками, а влияние жесткости структуры кузова на качество езды обсуждается с гибкой динамикой мультитела, где традиционно описывается локальная упругая деформация транспортного средства с функциями модальной формы.Интеграция FEA с моделированием динамики мультитела позволяет инженерам учитывать структурную гибкость в своих моделях динамики транспортного средства, обеспечивая более точные прогнозы поведения в реальном мире.

Современные рабочие процессы моделирования часто объединяют FEA с динамикой многотела для создания всеобъемлющих моделей, которые фиксируют как характеристики движения брутто, так и подробные структурные реакции систем транспортных средств. Этот комплексный подход имеет важное значение для решения сложных явлений, таких как влияние гибкости шасси на управляемость, усталость компонентов подвески и передача шума, передаваемого структурой.

Программы вычислительной динамики жидкостей (CFD)

Вычислительная динамика жидкости играет все более важную роль в моделировании динамики транспортного средства, особенно для анализа аэродинамических сил и их влияния на стабильность и производительность транспортного средства. Инструменты CFD позволяют инженерам прогнозировать, как воздух течет вокруг и через транспортное средство, вычисляя силы сопротивления, силы подъема и аэродинамические моменты, которые значительно влияют на высокоскоростную обработку и топливную эффективность.

Интеграция CFD с моделированием динамики транспортного средства особенно важна для высокопроизводительных транспортных средств, коммерческих грузовиков и транспортных средств, предназначенных для высокоскоростной работы. Аэродинамические силы могут оказывать существенное влияние на стабильность транспортного средства, реакцию рулевого управления и эффективность торможения, особенно на скоростях шоссе. Связывая анализ CFD с моделями динамики многотела, инженеры могут предсказать, как аэродинамические нагрузки влияют на поведение транспортного средства в реалистичных условиях вождения.

Расширенные платформы моделирования теперь поддерживают подходы ко-симуляции, которые позволяют в реальном времени связываться между CFD-решателями и моделями динамики транспортного средства. MBDyn моделирует поведение гетерогенных механических, аэросервоупругих систем на основе уравнений первых принципов и может быть легко связан с внешними решателями для ко-симуляции мультифизических задач, включая вычислительную динамику жидкости (CFD), террадинамику и блочные решатели, такие как Scicos, Scicoslab и Simulink, используя простой C, C++ или Python peer-side API. Эта возможность позволяет комплексный анализ сложных взаимодействий между аэродинамикой и динамикой транспортного средства.

Интегрированные платформы динамики транспортных средств

Современная разработка транспортных средств все больше полагается на интегрированные платформы моделирования, которые объединяют возможности множественного анализа в единой среде. Блоксет динамики транспортных средств обеспечивает предварительно собранные приложения для динамики автомобильных транспортных средств для легковых автомобилей, грузовиков и двухколесных транспортных средств, включая библиотеку компонентов для движения, рулевого управления, подвески, кузова транспортного средства, тормозов, шин и моделей водителя, а также компонентов и контроллеров. Эти комплексные платформы позволяют инженерам создавать полные модели транспортных средств, которые захватывают взаимодействия между всеми основными подсистемами.

Simcenter обеспечивает комплексный подход для разработки транспортного средства и его компонентов шасси, которые учитывают многодисциплинарный характер всех этих мехатронных систем благодаря бесшовной интеграции и возможности ко-симуляции с моделями контроллера, с подходом системного моделирования, позволяющим инженерам загружать проектные решения для компонентов шасси и их макетов и предоставлять масштабируемые решения на протяжении всего процесса проектирования и проверки, от модели в цикле (MiL), программного обеспечения в цикле (SiL) до аппаратного обеспечения в цикле (HiL). Этот интегрированный подход имеет важное значение для современной разработки транспортного средства, где механические, электрические и программные системы глубоко взаимосвязаны.

ASM Vehicle Dynamics - открытая модель Simulink для моделирования динамики поведения транспортного средства в реальном времени, обычно используемая на dSPACE Simulator /SCALEXIO для выполнения тестов аппаратного обеспечения на электронных блоках управления (ECU) или на этапе проектирования алгоритмов контроллера для ранней проверки автономным моделированием. Возможность использовать одни и те же модели на протяжении всего процесса разработки, от ранних концептуальных исследований до тестирования аппаратного обеспечения в цикле, обеспечивает согласованность и прослеживаемость, одновременно уменьшая усилия, необходимые для поддержания нескольких версий моделей.

Ключевые приложения в оптимизации динамики автомобиля

Дизайн и настройка подвесной системы

Подвесные системы представляют собой одну из наиболее важных областей, где инструменты моделирования обеспечивают существенную ценность. Для поддержания плавности управляемости автомобиля система подвески опирается на согласованное усилие различных амортизаторов и стабилизаторов, а моделирование динамики кузова может моделировать все взаимосвязанные части системы подвески для оптимизации производительности. Сложность современных систем подвески, с их многочисленными компонентами и сложными кинематическими связями, делает моделирование важным инструментом для понимания и оптимизации их поведения.

Метод проектирования и настройки подвесок целенаправленно и быстро с помощью моделирования динамики транспортного средства основан на моделях автоматического моделирования (ASM), которые были расширены для этого варианта использования, с помощью ASM, поддерживающих инженеров-конструкторов на всех этапах, от создания виртуального прототипа до близкой к производству тонкой настройки на этапе тестирования. Эта комплексная поддержка на протяжении всего процесса разработки позволяет инженерам принимать обоснованные решения на каждом этапе, от первоначального выбора концепции до окончательной калибровки.

Инструменты моделирования позволяют детально анализировать кинематику подвески и характеристики соответствия, которые являются критическими детерминантами поведения при обращении с транспортным средством. Инженеры могут анализировать реакцию подвески с использованием данных испытаний Kinematics & Compliance (K&C) или подробной модели Simscape Multibody. Эта возможность позволяет инженерам прогнозировать, как изменения геометрии подвески влияют на выравнивание колес, поведение контактных заплаток шины и, в конечном итоге, характеристики обработки транспортного средства.

Моделирование и характеристика шин

Шины представляют собой критический интерфейс между транспортным средством и дорожной поверхностью, а точное моделирование шин имеет важное значение для реалистичного моделирования динамики транспортного средства. Инженеры должны точно представлять поведение шин на протяжении всего процесса проектирования транспортного средства. Модели шин должны фиксировать сложные отношения между силами шин и моментами, нагрузками на колеса, углами проскальзывания, соотношениями проскальзывания и условиями дорожной поверхности.

Современные платформы моделирования включают в себя сложные модели шин, которые учитывают различные явления, включая боковое и продольное генерирование силы, комбинированное поведение скольжения, чувствительность нагрузки и температурные эффекты. Эти модели обычно основаны на эмпирических данных от тестирования шин, математических формулах, таких как магическая формула, или физических моделях, которые представляют структуру шин и свойства резины. Выбор модели шины зависит от конкретного применения, с более простыми моделями, подходящими для ранних этапов проектных исследований и более сложных моделей, необходимых для детального прогнозирования и проверки производительности.

Точность моделей шин оказывает глубокое влияние на точность моделирования динамики транспортного средства. Инженеры должны тщательно проверять модели шин на основе данных испытаний, чтобы гарантировать, что прогнозы моделирования точно отражают поведение транспортного средства в реальном мире. Этот процесс проверки обычно включает сравнение моделируемых и измеренных ответов транспортного средства для стандартных маневров, таких как повороты в устойчивом состоянии, вводы поворота и испытания на торможение.

Динамика и интеграция силовых агрегатов

Моделирование динамики кузова может быть использовано для улучшения конструкции и поведения компонентов трансмиссии, таких как двигатель, трансмиссия и трансмиссия, для повышения производительности, эффективности и долговечности.Динамика трансмиссии значительно влияет на поведение транспортного средства, влияя на производительность ускорения, управляемость, а в некоторых случаях и на характеристики обработки с помощью таких эффектов, как крутящий момент руля и передача нагрузки.

Оптимизация NVH и долговечность систем трансмиссии требует точного понимания их динамического поведения, с EXCITE M, позволяющим инженерам моделировать, имитировать и анализировать сложную динамику компонентов трансмиссии с исключительной точностью, обрабатывая поведение в реальном мире гибких тел, которые перемещаются, деформируются и взаимодействуют с контактами, такими как шестерни и роликовые подшипники или смазанные контакты, такие как подшипники масляной пленки и через электромеханическое и сигнальное взаимодействие. Эта комплексная способность моделирования особенно важна для современных трансмиссий, которые все чаще включают электродвигатели, гибридные архитектуры и сложные системы управления.

Интеграция моделирования трансмиссии с моделями динамики транспортного средства позволяет инженерам анализировать такие явления, как вибрации трансмиссии, динамика взаимодействия сцепления и влияние систем крепления трансмиссии на характеристики NVH транспортного средства. Эти интегрированные анализы необходимы для доставки транспортных средств, которые отвечают ожиданиям клиентов в отношении уточнения и качества вождения.

Шум, вибрация и сухость (NVH)

Управление уровнями шума, вибрации и жесткости (NVH) в транспортном средстве имеет решающее значение для комфорта пассажиров и общего опыта, и с помощью моделирования динамики кузова автомобильные инженеры могут определить источники вибрации и звука, излучаемые всеми частями автомобиля, и определить лучшие способы их устранения. характеристики NVH являются одними из наиболее важных факторов, влияющих на восприятие клиентами качества транспортного средства, что делает оптимизацию NVH критическим приоритетом в разработке транспортного средства.

Инструменты моделирования позволяют инженерам прогнозировать поведение NVH на ранних этапах процесса разработки, когда изменения в конструкции все еще относительно недороги для реализации. Анализируя пути передачи для структурного и воздушного шума, инженеры могут определить возможности снижения шума и вибрации за счет модификаций конструкции компонентов, выбора материала или систем монтажа. Этот проактивный подход к управлению NVH гораздо более эффективен, чем попытка решить проблемы NVH в конце процесса разработки с помощью дополнительных процедур.

Переход на электромобили сделал анализ NVH еще более важным, поскольку отсутствие шума двигателя делает другие источники шума более заметными для пассажиров. Устранение эффекта маскировки, вызванного двигателем внутреннего сгорания, и тенденция к высокоскоростным электронным осям делают тему NVH центральным аспектом в разработке транспортных средств. Инструменты моделирования необходимы для решения этих новых проблем NVH и обеспечения того, чтобы электромобили обеспечивали тихий, изысканный опыт, который ожидают клиенты.

Разработка системы управления шасси

Современные транспортные средства все чаще включают в себя активные системы управления шасси, такие как электронный контроль устойчивости, активная подвеска, векторирование крутящего момента и передовые системы помощи водителю. Растущая интеграция активных органов управления вместе с использованием электрифицированных систем шасси делает инженерную деятельность еще более сложной, а Simcenter обеспечивает комплексный подход к разработке транспортного средства и его компонентов шасси, которые учитывают многодисциплинарный характер всех этих мехатронных систем благодаря бесшовной интеграции и возможности ко-симуляции с моделями контроллера. Инструменты моделирования необходимы для разработки и проверки этих сложных систем управления.

CarSim включает в себя встроенные контроллеры для имитации поведения водителя, включая управление траекторией, скоростью и ускорением, переключение передач и управление механическим сцеплением, а также поддерживает программное обеспечение в цикле, модель в цикле, аппаратное обеспечение в цикле и драйвер в цикле. Эта комплексная поддержка различных методологий тестирования позволяет инженерам проверять алгоритмы управления на протяжении всего процесса разработки, от первоначальной разработки концепции до окончательной проверки оборудования.

Развитие передовых систем помощи водителю (ADAS) и автономных возможностей вождения еще больше увеличило важность моделирования в разработке системы управления шасси. В последние годы моделирование было расширено, чтобы включить сложную местность, другие «акторы», такие как транспортные средства, пешеходы, дорожные знаки и сигналы, и встроенные датчики, которые необходимы для сценариев моделирования для систем автоматической помощи водителю (ADAS) и автономных транспортных средств (AVs). Эти расширенные возможности моделирования позволяют инженерам тестировать системы управления в сложных, реалистичных сценариях, которые было бы трудно или невозможно воспроизвести в физическом тестировании.

Обработка транспортных средств и оптимизация стабильности

Оптимизация характеристик управляемости и устойчивости транспортного средства является фундаментальной целью инженерной динамики транспортного средства. Инструменты моделирования позволяют инженерам прогнозировать, как транспортные средства будут реагировать на ввод водителя и внешние возмущения в широком диапазоне условий эксплуатации. Анализируя поведение транспортного средства в моделируемых маневрах, таких как угловые повороты в устойчивом состоянии, временные испытания на управляемость и условия ограничения устойчивости, инженеры могут определить возможности для улучшения баланса управляемости, отзывчивости и пределов стабильности.

Инженеры могут ускорить разработку надежных компонентов и подсистем шасси, таких как рулевое управление и торможение, амортизаторы, активные стойки стабилизатора рулона и любая мехатронная система, связанная с шасси, с масштабируемой многодисциплинарной платформой моделирования и ее готовыми шаблонами, помогающими оценивать технологические риски, возникающие в результате электрификации шасси, и использовать наиболее подходящий уровень детализации в соответствии с потребностями моделирования и доступными параметрами, а Simcenter помогает интегрировать эти системы в транспортное средство и проверять стратегии управления. Этот комплексный подход позволяет инженерам оптимизировать всю систему шасси, а не отдельные компоненты в изоляции.

Инструменты моделирования также позволяют инженерам исследовать компромиссы между различными целями производительности. Например, настройки подвески, которые улучшают комфорт езды, могут поставить под угрозу отзывчивость обработки, в то время как агрессивная настройка обработки может привести к жесткой езде. Систематично исследуя пространство проектирования с помощью моделирования, инженеры могут идентифицировать конфигурации, которые обеспечивают лучший общий баланс эксплуатационных характеристик для предполагаемого приложения и целевого клиента.

Передовые методы и методы моделирования

Моделирование в реальном времени и тестирование аппаратного обеспечения в петле

Моделирование в реальном времени представляет собой критическую возможность для современной разработки транспортных средств, позволяющую проводить тестирование аппаратного обеспечения в цикле (HIL), где физические блоки управления взаимодействуют с моделируемыми моделями транспортных средств. veDYNA - это проверенный и универсальный инструмент моделирования динамики транспортного средства, основанный на высокоточной модели транспортного средства, который одинаково подходит для моделирования легковых автомобилей, полноприводных спортивных автомобилей и гоночных автомобилей Формулы 1, с приложениями, начиная от концептуальной разработки транспортного средства на ПК и заканчивая испытаниями компонентов в виртуальных или физических испытательных установках до разработки функций и тестирования контроллеров динамики транспортного средства в программных средствах в цикле и аппаратных средствах в цикле. Эта возможность позволяет инженерам тестировать аппаратное обеспечение производственного управления с реалистичными моделями динамики транспортного средства до того, как физические транспортные средства будут доступны.

Для моделирования в реальном времени требуются модели, которые могут выполняться достаточно быстро для поддержания синхронизации с реальным временем, обычно требующие скорости обновления 1000 Гц или выше для точного представления динамики транспортного средства. Достижение этих требований к производительности часто требует тщательной оптимизации модели и использования специализированного вычислительного оборудования в реальном времени. Однако преимущества моделирования в реальном времени оправдывают эту дополнительную сложность, поскольку тестирование HIL позволяет раннюю валидацию систем управления и может выявить проблемы интеграции, которые могут быть не очевидны в автономном моделировании.

Используя динамику мультитела в реальном времени, клиенты могут испытать свои продукты в различных видах тренажеров, таких как тренажеры вождения. Моделирование водителя в цикле обеспечивает ценную информацию о субъективных характеристиках транспортного средства и позволяет оценивать интерфейсы человека и машины в реалистичных сценариях вождения. Эта возможность особенно важна для проверки передовых систем помощи водителю и автономных функций вождения, где взаимодействие между транспортным средством и людьми имеет решающее значение.

Ко-симуляция и мультифизическая интеграция

Современные транспортные средства представляют собой сложные мехатронные системы, интегрирующие механические, электрические, гидравлические и тепловые подсистемы. Для точного прогнозирования поведения транспортного средства требуются инструменты моделирования, которые могут моделировать эти мультифизические взаимодействия. Инженеры могут интегрировать гидравлические, электрические, пневматические и другие физические системы в свою модель с использованием компонентов из семейства продуктов Simscape. Эта интегрированная возможность моделирования позволяет проводить комплексный анализ систем транспортного средства, где взаимодействуют несколько физических областей.

Подходы ко-симуляции позволяют различным специализированным инструментам моделирования работать вместе, каждый из которых обрабатывает аспекты системы, для которой он лучше всего подходит. Например, моделирование динамики транспортного средства может быть связано с подробной моделью электродвигателя, моделированием управления температурой батареи и моделью силовой электроники для создания всестороннего представления трансмиссии электромобиля. Открытая и модульная архитектура модели, реализованная в MATLAB и Simulink, позволяет легко и просто включать компоненты модели пользователя и внешние контроллеры транспортного средства, со всеми функциональными возможностями MATLAB и Simulink, доступными для управления моделированием и постобработки результатов. Эта гибкость позволяет инженерам использовать специализированные инструменты при сохранении интегрированной среды моделирования.

Цифровая технология Twin

Технология цифровых двойников представляет собой новую парадигму в моделировании транспортных средств, где виртуальные модели высокой точности поддерживаются на протяжении всего жизненного цикла транспортного средства и постоянно обновляются данными от физических транспортных средств. Инженеры могут автоматически преобразовывать конструкции САПР для создания цифрового двойника системы. Эти цифровые двойники служат живыми представлениями физических транспортных средств, позволяя прогнозировать техническое обслуживание, оптимизацию производительности и постоянное улучшение на основе реальных операционных данных.

Разработка цифровых двойников требует интеграции имитационных моделей с системами сбора данных, инфраструктурой облачных вычислений и аналитическими инструментами. По мере того, как транспортные средства становятся все более связанными и генерируют огромные объемы оперативных данных, цифровые двойники обеспечивают основу для использования этих данных для повышения производительности, надежности и удовлетворенности клиентов. Представления, полученные в результате анализа цифровых двойников, также могут информировать о дизайне будущих поколений транспортных средств, создавая непрерывный цикл улучшения.

Оптимизация и проектирование космических исследований

Инструменты моделирования позволяют систематически исследовать альтернативы проектирования с помощью алгоритмов оптимизации и методологий экспериментов. Инженеры используют свои модели для оптимизации эффективности системы, регулируя входные параметры и геометрию для увеличения пропускной способности. Вместо того, чтобы полагаться на интуицию или подходы проб и ошибок, инженеры могут использовать методы математической оптимизации для выявления проектов, которые наилучшим образом отвечают заданным целям производительности при удовлетворении ограничений.

Современные подходы к оптимизации могут одновременно решать несколько задач, позволяя инженерам исследовать компромиссы между конкурирующими целями производительности. Например, исследование оптимизации может стремиться к минимизации массы транспортного средства при сохранении целей жесткости конструкции и удовлетворении ограничений упаковки. Многообъективные методы оптимизации могут идентифицировать границу не доминирующих решений Pareto, предоставляя инженерам четкое понимание компромиссов, связанных с различными вариантами дизайна.

Различные этапы разработки продукта создают различные проблемы и требуют индивидуальных методов моделирования, и на ранних стадиях, прежде чем многие элементы будут исправлены, инженеры должны исследовать пространство проектирования и понимать влияние принимаемых ими решений. Исследование пространства на основе моделирования позволяет принимать обоснованные решения на ранних этапах процесса разработки, когда изменения все еще относительно недороги для реализации.

Разработка модели моделирования и валидация

Модельное строительство и параметризация

Разработка точных имитационных моделей требует тщательного внимания к структуре модели, идентификации параметров и валидации. Vehicle Dynamics Blockset предлагает приложение Virtual Vehicle Composer для настройки и параметризации моделей, а также предварительно построенные рабочие процессы для тестирования и калибровки моделей из тестовых данных. Эти инструменты оптимизируют процесс разработки модели и помогают гарантировать, что модели точно представляют физические системы, которые они предназначены для моделирования.

Параметризация модели предполагает определение численных значений параметров модели, таких как массы, инерции, жесткости и коэффициенты демпфирования. Некоторые параметры могут быть измерены непосредственно или получены из моделей САПР, в то время как другие должны быть идентифицированы с помощью процедур тестирования или оценки. Параметры и таблицы CarSim измеримы, и есть частные компании, которые могут измерять транспортные средства для использования в CarSim. Точная параметризация необходима для обеспечения того, чтобы модели моделирования обеспечивали надежные прогнозы поведения транспортного средства.

Инженеры могут импортировать в свою модель полные сборки САПР, включая все массы, инерции, соединения, ограничения и 3D-геометрию, с автоматически генерируемой 3D-анимацией, позволяющей им визуализировать динамику системы. Эта способность использовать данные САПР непосредственно в имитационных моделях снижает усилия, необходимые для разработки модели, и помогает обеспечить согласованность между моделями проектирования и анализа.

Модельная валидация и корреляция

Валидация является критическим шагом в процессе моделирования, гарантирующим, что модели точно предсказывают поведение реального транспортного средства. Валидация модели обычно включает сравнение предсказаний моделирования с измерениями от физического тестирования, выявление расхождений и уточнение моделей для улучшения корреляции. Этот итерационный процесс продолжается до тех пор, пока модель не достигнет приемлемой точности для своего предполагаемого применения.

Различные области применения требуют различных уровней точности и валидации модели. Модели, используемые для ранней стадии исследования конструкции, могут требовать только качественной валидации, подтверждающей, что они отражают правильные тенденции и относительные последствия изменений конструкции. Напротив, модели, используемые для окончательной валидации производительности или соответствия нормативным требованиям, должны демонстрировать количественную точность, с прогнозами моделирования, близко соответствующими измеренным реакциям транспортного средства.

При подписании окончательного проекта точный анализ имеет решающее значение для оценки производительности системы с учетом производства и допусков, и на протяжении всего процесса требуется сочетание системных, подсистемных и компонентных подходов, при этом инструменты моделирования динамики системы должны поддерживать различные точности и ограничения модели, такие как вычисления в реальном времени, и связь с другими инструментами в процессе. Этот подход позволяет инженерам использовать наиболее подходящий уровень сложности модели для каждого этапа процесса разработки.

Количественная неопределенность и анализ надежности

Реальные транспортные средства демонстрируют изменчивость из-за производственных допусков, износа компонентов, условий окружающей среды и других факторов. Инструменты моделирования все чаще включают методы количественной оценки неопределенности, которые позволяют инженерам оценивать, как изменения параметров влияют на производительность транспортного средства. Выполняя моделирование Монте-Карло или другие статистические анализы, инженеры могут предсказать диапазон производительности, который будет наблюдаться в популяции транспортных средств, и определить конструкции, которые устойчивы к изменениям параметров.

Анализ надежности особенно важен для систем, имеющих критически важное значение для безопасности, где производительность должна поддерживаться в широком диапазоне условий эксплуатации и при наличии вариаций компонентов. Анализ надежности на основе моделирования позволяет инженерам идентифицировать потенциальные режимы отказа и проектировать системы с адекватными запасами прочности. Этот проактивный подход к надежности гораздо более эффективен, чем обнаружение проблем чувствительности через полевые сбои.

Промышленные тенденции и будущие события

Электрификация и моделирование E-Mobility

Переход автомобильной промышленности на электромобили представляет новые проблемы и возможности моделирования. Электрические силовые агрегаты имеют принципиально разные динамические характеристики по сравнению с обычными двигателями внутреннего сгорания, требующие новых подходов моделирования и методологий валидации. Электроприводы и гибридные силовые агрегаты часто работают в переходных условиях с изменением нагрузок и скоростей, и важно учитывать динамические эффекты этих условий при оценке их долговечности и NVH. Инструменты моделирования должны точно представлять характеристики крутящего момента электродвигателя, динамику батареи, системы управления тепловыми нагрузками и взаимодействия между этими подсистемами.

Электромобили также представляют уникальные проблемы динамики транспортного средства, включая влияние массы батареи и упаковки на распределение веса, потенциал для векторизации крутящего момента с использованием независимых колесных двигателей и интеграцию рекуперативного торможения с обычными фрикционными тормозами. Инструменты моделирования позволяют инженерам исследовать эти новые возможности проектирования и оптимизировать динамику электромобиля для производительности, эффективности и удовлетворенности клиентов.

Автономные транспортные средства

Разработка автономных транспортных средств в значительной степени зависит от моделирования для тестирования и проверки. Комплексная платформа разработки ADAS и AD обычно включает в себя моделирование, валидацию и инструментарий управления данными, причем эти компоненты работают вместе, чтобы обеспечить быструю разработку, тестирование и развертывание программного обеспечения ADAS и AD. Практически бесконечное количество сценариев, с которыми должны работать автономные транспортные средства, делает физическое тестирование само по себе непрактичным, что требует широкого использования моделирования для генерации сценариев, тестирования и проверки.

Автономное моделирование транспортных средств требует интеграции моделей динамики транспортных средств с моделями датчиков, алгоритмами восприятия, системами принятия решений и подробными представлениями об окружающей среде. SimCreator включает в себя полные библиотеки базовых маневров, моделей динамики транспортных средств, сцен, условий вождения и сотен транспортных средств, животных, пешеходов, зданий и других статических объектов. Эти комплексные среды моделирования позволяют тестировать автономные системы в различных, реалистичных сценариях, которые охватывают весь спектр условий, с которыми транспортные средства столкнутся в реальной эксплуатации.

Искусственный интеллект и интеграция машинного обучения

Искусственный интеллект и машинное обучение все чаще интегрируются в рабочие процессы моделирования транспортных средств. ИИ позволяет транспортным средствам принимать решения в режиме реального времени, учиться на различных условиях окружающей среды и улучшаться с помощью моделей машинного обучения, тем самым повышая способность обрабатывать сложные и динамические дорожные ситуации. Методы машинного обучения могут использоваться для разработки суррогатных моделей, которые приближаются к поведению подробных физических симуляций, но выполняются намного быстрее, что позволяет быстро проектировать космические исследования и приложения в реальном времени.

Также применяются методы ИИ для автоматизации аспектов процесса моделирования, таких как генерация сценариев для автономного тестирования транспортных средств, идентификация параметров для калибровки моделей и обнаружение аномалий в результатах моделирования. По мере созревания этих технологий они обещают еще больше ускорить разработку транспортных средств и повысить эффективность инженерных процессов на основе моделирования.

Облачное моделирование и масштабируемость

Облачные вычисления трансформируют моделирование транспортных средств, предоставляя практически неограниченные вычислительные ресурсы для крупномасштабных кампаний моделирования. Инструменты Applied Intuition для анализа транспортных средств построены для приема, курирования и обработки в масштабе петабайта во всех парках и долгосрочных программах с надежной оркестровкой, экономичным исполнением и воспроизводимой линией, сохраняющей стабильные рабочие процессы по мере роста объема данных и сложности модели. Облачное моделирование позволяет инженерам выполнять тысячи симуляций параллельно, резко ускоряя процессы оптимизации и проверки дизайна.

Масштабируемость, обеспечиваемая облачными вычислениями, особенно ценна для таких приложений, как автономная проверка транспортных средств, где для достижения адекватного охвата тестов могут потребоваться миллионы запусков моделирования.Облачные платформы также облегчают сотрудничество между распределенными инженерными командами и обеспечивают доступ к возможностям моделирования без необходимости существенной локальной вычислительной инфраструктуры.

Лучшие практики для эффективного моделирования

Определение четких целей и требований

Эффективное использование моделирования начинается с четкого определения целей и требований для каждого исследования моделирования. Инженеры должны определить конкретные вопросы, на которые предназначено моделирование, показатели производительности, которые будут использоваться для оценки результатов, и уровень точности, требуемый для применения. Эта ясность цели помогает направлять решения о сложности модели, требованиях к проверке и распределении ресурсов.

Различные этапы разработки транспортных средств требуют различных подходов к моделированию. Исследования концепции на ранних этапах могут отдавать приоритет скорости и гибкости по сравнению с абсолютной точностью, что позволяет быстро исследовать альтернативы проектирования. Исследования более поздней стадии валидации требуют более высокоточных моделей и более строгой валидации для обеспечения того, чтобы прогнозы моделирования точно отражали поведение реальных транспортных средств. Соответствие подхода к моделированию стадии разработки и требованиям применения имеет важное значение для эффективного использования ресурсов моделирования.

Поддержание качества модели и документации

Модели моделирования представляют собой ценную интеллектуальную собственность, которая часто должна поддерживаться и использоваться в течение длительных периодов времени. Поддержание качества модели требует внимания к документации, контролю версий и управлению конфигурацией. Инженеры должны документировать предположения модели, ограничения, статус проверки и соответствующие приложения, чтобы гарантировать, что модели используются правильно и что их ограничения понятны.

Все блоки Simulink в модели видны, поэтому легко добавлять или заменять компоненты на пользовательские модели, чтобы идеально адаптировать свойства автомобиля к отдельным проектам, со стандартизированными интерфейсами ASM, позволяющими легко расширять модель динамики автомобиля для удовлетворения конкретных требований или даже создавать виртуальный автомобиль. Эта открытость и модульность облегчают обслуживание модели и настройку, но также требуют тщательного управления, чтобы гарантировать, что изменения должным образом документированы и проверены.

Интеграция симуляции с физическим тестированием

Хотя моделирование обеспечивает огромную ценность, его следует рассматривать как дополнение к физическому тестированию, а не полную замену. Наиболее эффективные программы разработки транспортных средств интегрируют моделирование и тестирование синергетически, используя моделирование для руководства планированием испытаний, сокращения количества требуемых физических тестов и интерпретации результатов испытаний. Физическое тестирование остается необходимым для проверки модели, обнаружения неожиданных явлений и предоставления окончательного подтверждения того, что транспортные средства отвечают требованиям к производительности.

Взаимосвязь между моделированием и тестированием должна быть итеративной, с тестовыми данными, используемыми для проверки и уточнения имитационных моделей, и моделированием, используемым для планирования более эффективных и информативных тестов. Этот комплексный подход использует сильные стороны как моделирования, так и тестирования, смягчая их соответствующие ограничения. Организации, которые успешно интегрируют моделирование и тестирование, достигают более быстрых циклов разработки, более качественных продуктов и более эффективного использования инженерных ресурсов.

Создание опыта и возможностей моделирования

Эффективное использование инструментов моделирования требует значительного опыта в динамике транспортных средств, численных методах и конкретных используемых инструментах моделирования. Организации должны инвестировать в обучение и разработку для создания и поддержания возможностей моделирования. Это включает в себя не только обучение конкретным программным инструментам, но и развитие фундаментального понимания принципов динамики транспортных средств, методологий моделирования и передовой практики для разработки и проверки моделей.

Опыт в области моделирования зданий является непрерывным процессом, поскольку инструменты и методологии моделирования продолжают развиваться. Организации должны создавать сообщества практики, поощрять обмен знаниями и поддерживать связи с более широким сообществом моделирования посредством участия в конференциях, семинарах и профессиональных организациях. Эти мероприятия помогают обеспечить, чтобы инженерные команды оставались в курсе последних методов моделирования и могли использовать новые возможности по мере их появления.

Заключение

Инструменты моделирования стали незаменимыми для прогнозирования и оптимизации динамического поведения транспортных средств в современной автомобильной промышленности. От многофакторной динамики и анализа конечных элементов до вычислительной динамики жидкости и интегрированных платформ динамики транспортных средств эти инструменты позволяют инженерам анализировать, тестировать и совершенствовать производительность транспортных средств в виртуальных средах, прежде чем брать на себя обязательства по дорогостоящим физическим прототипам. Преимущества моделирования включают ускоренные циклы разработки, снижение затрат, улучшенное прогнозирование производительности, раннее выявление проблем и улучшение сотрудничества между распределенными инженерными командами.

По мере того, как автомобильная промышленность продолжает развиваться с электрификацией, автономным вождением и увеличением сложности транспортных средств, инструменты моделирования будут играть еще более важную роль в развитии транспортных средств. Новые технологии, такие как цифровые двойники, искусственный интеллект и облачные вычисления, обещают еще больше расширить возможности моделирования и обеспечить новые подходы к проектированию транспортных средств. Организации, которые эффективно используют эти возможности моделирования, будут хорошо расположены для предоставления инновационных высокопроизводительных транспортных средств, которые отвечают требовательным требованиям современных клиентов и нормативных условий.

Успех в моделировании динамики транспортных средств требует не только доступа к сложным программным инструментам. Он требует четких целей, надлежащей точности модели, строгой проверки, интеграции с физическим тестированием и постоянных инвестиций в создание и поддержание опыта моделирования. Организации, которые используют эти лучшие практики и рассматривают моделирование как стратегический потенциал, а не просто инструмент, реализуют весь потенциал моделирования для ускорения инноваций, снижения затрат на разработку и обеспечения превосходной производительности транспортных средств.

Для инженеров и организаций, стремящихся расширить свои возможности моделирования динамики транспортных средств, доступны многочисленные ресурсы, включая поставщиков программного обеспечения, учебные программы, консалтинговые услуги и профессиональные сообщества.Используя эти ресурсы и обязуясь постоянно улучшать процессы и возможности моделирования, автомобильные инженеры могут использовать всю мощь моделирования для решения сложных задач современной разработки транспортных средств и доставки транспортных средств, которые превышают ожидания клиентов по производительности, безопасности и качеству.