Logiciels d’ingénierie automobile

La performance d’un véhicule se rapporte aux capacités, à l’efficacité et à la fonctionnalité globales d’un véhicule, englobant des aspects tels que l’accélération, l’autonomie de la batterie, la sécurité, l’aérodynamique et la gestion de l’eau, les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS), la gestion de l’énergie et de la chaleur, le bruit, les vibrations et la rudesse (NVH) et l’acoustique, la résistance et la durabilité, les commandes du véhicule et la maniabilité du véhicule.

L’ingénierie des performances automobiles est guidée par les exigences de l’entreprise et permet d’optimiser le système de bout en bout grâce à une boucle virtuelle continue de test et de surveillance. À l’aide d’une stratégie de virage à gauche, les constructeurs et les fournisseurs automobiles visent à fournir une meilleure valeur commerciale en découvrant les problèmes potentiels dès le début du cycle de développement. En utilisant la simulation dès le début du processus de conception et en testant virtuellement si les produits répondent aux exigences, ils peuvent détecter les problèmes à un stade précoce et y remédier dans un jumeau numérique compréhensible. De plus, ils peuvent explorer des alternatives de conception plus tôt dans la phase de conception, lorsque la modification des conceptions est plus facile et moins perturbatrice.

Une simulation multiphysique fait référence à l’analyse de plusieurs phénomènes physiques simultanés d’un ou de plusieurs systèmes et des interactions entre eux. Motivés par les demandes des consommateurs et les exigences commerciales, les logiciels d’ingénierie automobile multiphysique visent à concevoir plus rapidement des produits sûrs et performants. Il permet de modéliser la complexité, d’explorer les possibilités des produits fonctionnant dans des conditions réelles et de découvrir les problèmes potentiels dès le début du cycle de développement.

Prenons par exemple le développement, la conception et l’ingénierie des batteries de véhicules dont les équipes doivent intégrer l’ingénierie électrochimique, électrique, thermique et structurelle. L’exécution de campagnes isolées ciblant ces attributs distincts générera des modèles et des ensembles de données redondants et parfois contradictoires. Au lieu de cela, l’utilisation d’une approche multiphysique tout-en-un vous permet de comprendre exactement comment les composants se comporteront lorsqu’ils seront intégrés à d’autres et garantit que même le premier prototype fonctionne comme prévu.

L’époque où les tests (systèmes) automobiles étaient effectués sur des prototypes est révolue depuis longtemps. Aujourd’hui, le développement ne s’arrête pas à la fin du cycle en V. Au lieu de cela, il continue dans une boucle infinie en utilisant des données historiques, des données d’essai et des données de véhicules en service pour créer des modèles basés sur des tests qui définissent la relation entre les caractéristiques du véhicule et ses performances.

Un bon exemple est le test de système basé sur des modèles (MBST). MBST est un cadre d’ingénierie utilisant trois solutions clés : les modèles virtuels, les systèmes virtuels-physiques et les prototypes physiques. Il utilise les données de test pour construire, valider et améliorer les modèles de simulation, identifie les interactions via XiL dans divers scénarios et améliore les données de test avec des modèles de simulation pour les prototypes physiques. Les fabricants qui utilisent MBST sont plus efficaces, plus rapides et évitent les erreurs de transfert de données ou de post-traitement.

Un autre exemple remarquable est le prototypage virtuel. Le prototypage virtuel est une méthode d’essai efficace qui permet d’explorer des alternatives d’assemblage de véhicules avant que les prototypes physiques ne soient construits. Il traite spécifiquement des performances NVH et utilise l’analyse des chemins de transfert (TPA) basée sur les composants pour évaluer rapidement diverses conceptions, ce qui permet de réduire les coûts en détectant et en contrôlant les problèmes à un stade précoce.

Les méthodes traditionnelles de conception et d’ingénierie ont du mal à s’adapter aux flux de travail complexes d’aujourd’hui. L’exploitation de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML) accélère la prise de décision, améliore la productivité des équipes d’ingénierie et développe des produits innovants dans des délais plus courts. S’adaptant à n’importe quelle étape du cycle de développement, Simcenter offre un cadre pour l’application de l’intelligence artificielle afin d’exploiter les données historiques, d’éviter les erreurs, d’accélérer l’analyse et d’optimiser les conceptions en toute confiance.

Par exemple, dans les systèmes de véhicules autonomes, l’IA et l’apprentissage automatique sont utilisés pour intégrer le comportement humain dans la perception des machines. Bien que les systèmes actuels de perception des véhicules autonomes correspondent presque aux capacités sensorielles humaines, en particulier dans des conditions standard, ils ne sont pas à la hauteur dans les conditions météorologiques extrêmes et les scénarios complexes. Le processus de création de scénarios de Simcenter permet de générer des scénarios critiques pour les équipementiers et les fournisseurs audiovisuels, garantissant ainsi la conformité aux normes de sécurité telles que la sécurité de la fonctionnalité prévue (SOTIF).