Ansys博客
December 21, 2023
汽车制造商正在通过仿真应对重大挑战
汽车产业是全球最大、最具影响力的市场之一，其目前正在经历比一百年前规模更大的变革。不断变化的行业格局源于技术的快速创新、与环境和安全挑战相关的法规以及客户与市场的预期。汽车原始设备制造商（OEM）和供应商都在努力以提高电动汽车（EV）采用率，添加更强大辅助驾驶功能，并通过创新为互联消费者提供更加个性化的体验。与此同时，他们必须一如既往地跟上市场挑战的步伐，例如保持车辆的经济性、了解人工智能和机器学习（AI/ML）日新月异的应用，以及防止数据泄露、保护信息安全等。
几十年来，汽车制造商一直通过仿真来为各种应用降低成本，缩短时间并提高质量，例如空气动力学、耐用性、耐撞性和燃烧等。如今，随着汽车复杂性日益攀升，为了解决各个方面的车辆设计问题，行业对仿真的需求呈指数级增长。我们来看一下电气化动力总成、辅助驾驶以及软件定义车辆领域的一些使用案例。
电气化动力总成
行业迫切需要将车辆升级到全电动力总成，这已成为业界的头等大事。从某种意义上讲，电动动力总成更易于设计，因为其组件较少，传统动力总成的冷却水箱、活塞、油箱和火花塞等数百个昂贵的复杂组件已不复存在。但该行业仍在努力解决电池问题。电池是电动汽车中最大、最重要、最昂贵的组件，
而仿真工作流程对开发最佳尺寸、封装及续航里程的电池至关重要。在有效的仿真工作中，人们必须检测并缓解在碰撞和充电过程中以及在极端工作条件下的电池热失控问题。基于物理场的电池降阶模型（ROM）对于开发电池管理软件至关重要。此外，在使用多物理场设计标准（例如电机和电力电子模块的结构、热和电磁要求）优化组件时，仿真也起到了关键作用。我们需要借助仿真技术才能同时优化这些设计，因为仿真可同时探索数千次设计迭代，而使用传统物理原型设计方法，在同样的时间内只能设计、构建和测试几次迭代。
推动驾驶辅助系统和自动驾驶发展
根据过去的一些预测，到目前为止我们本应该已实现了完全自动驾驶，但由于诸多挑战因素限制了自动驾驶汽车的普及和市场增长，许多开发商撤回或推迟了之前乐观的目标。公众关注的问题也凸显了汽车行业一直关注的主要问题：确保驾驶员和乘员的安全。
随着计算能力、AI/ML和传感器技术的发展，除了传统的被动/碰撞保护外，汽车行业现在还可提供一系列主动安全功能。自适应巡航控制、自动制动和自动泊车等高级驾驶辅助系统（ADAS）功能的逐步推出和采用，推动了对更多驾驶辅助功能的需求，因为客户体会到了这些功能的好处，而汽车制造商也意识到，在为客户保驾护航方面还有无限的创新可能性。
面对最复杂的系统，传统的设计、原型和测试开发流程不再有效，有时甚至完全不适用。仿真则为工程师提供了安全高效地应对复杂性的工具。利用仿真技术，在短短几天内即可在虚拟环境中完成安全自动驾驶技术的开发、测试和验证，而无需通过数百万英里的实际里程验证测试。只有将安全分析和仿真结合在一起，才能识别极其复杂的场景，因为其可在开发过程的早期阶段再现真实世界的条件并预测结果。
为软件定义车辆提供支持
随着车辆中的软件数量增长到超过1亿行代码，行业已意识到升级到软件定义车辆（SDV）架构的必要性。SDV在行业中通常是指主要或完全通过软件管理其操作并实现新功能的车辆。有了SDV，OEM厂商仅更改软件即可添加新功能，无需修改硬件，这样，汽车就可以像手机消费类产品那样提供客户体验。软件驱动功能可作为原始汽车设计的一部分开发，但在售车后还会通过无线（OTA）传输更新。
基于模型的系统工程（MBSE）等方法，对于在整个车辆使用寿命中管理这些功能需求至关重要，其不仅适用于不断变化的软件的需求，也适用于原始硬件需求。功能安全和信息安全分析与评估不仅是原始设计的重要部分，而且在软件不断改进的过程中也有重要作用。同样，仿真应被用于设计原始车辆硬件，随后也需被用于利用数字孪生硬件模型在车辆的整个生命周期内验证新软件。在新软件以无线传输方式交付至客户车辆之前，虚拟验证对于确保安全性和可靠性也很关键。
电动汽车动力系统、ADAS功能和SDV固然是交通出行市场的最新趋势，但汽车的各个方面其实都在不断创新，其中包括更具可持续性的更轻材料、“更智能”的机电组件以及全新照明/光学技术等。仿真对于帮助确保每个组件都经过优化至关重要，其可助力实现最高质量、最轻重量、最低成本和最智能的技术。
在最新一期 《Ansys Advantage》杂志中，我们介绍了一些客户的成功案例，他们正在使用仿真和基于模型的方法解决日益复杂的车辆开发问题。获得最高创新性和效率，是制造商在这场变革中存活下来的法宝。