自動車エンジニアリングソフトウェア

車両性能は、加速、バッテリー航続距離、安全性、空力および水管理、先進運転支援システム(ADAS)、エネルギーおよび熱管理、騒音、振動、ハーシュネス(NVH)および音響、強度および耐久性、車両制御、車両ハンドリングなどの側面を含む、車両の全体的な機能、効率、および機能に関連しています。

自動車性能エンジニアリングは、ビジネス要件に基づいて推進され、継続的な仮想テストおよび監視ループを通じてエンドツーエンドのシステム最適化を実現します。シフトレフト戦略により、自動車メーカーやサプライヤーは、開発サイクルの早い段階で潜在的な問題を発見することで、より良いビジネス価値を提供することを目指しています。設計プロセスの早い段階でシミュレーションを使用し、製品が要件を満たしているかどうかを仮想的にテストすることで、問題を早期に検出し、包括的なデジタルツインで修正することができます。さらに、設計段階の早い段階で設計の代替案を検討することができ、設計の変更が容易で中断も少なくなります。

マルチフィジックスシミュレーションとは、システムの複数の同時物理現象とそれらの間の相互作用の解析を指します。消費者の要求とビジネス要件に後押しされ、マルチフィジックス自動車エンジニアリングソフトウェアは、安全で高性能な製品をより迅速に設計することを目的としています。これにより、複雑さをモデル化し、実際の条件下で動作する製品の可能性を探り、開発サイクルの早い段階で潜在的な問題を発見することができます。

たとえば、自動車のバッテリー開発、設計、エンジニアリングの各チームは、電気化学、電気、熱、構造エンジニアリングを統合する必要があります。これらの個別の属性をターゲットにした個別のキャンペーンを実行すると、冗長で、場合によっては競合するモデルとデータセットが生成されます。代わりに、オールインワンのマルチフィジックス・アプローチを使用することで、コンポーネントを他のコンポーネントと統合したときにどのように機能するかを正確に理解し、最初のプロトタイプでさえも計画どおりに機能することを確認できます。

自動車(システム)テストがプロトタイプで行われていた時代はとうの昔に過ぎ去りました。今日、開発はVサイクルの終わりに止まりません。その代わりに、履歴データ、テストデータ、使用中の車両のデータを使用して、車両の特性とその性能の関係を定義するテストベースのモデルを作成することで、無限ループを続けます。

その好例が 、モデルベースシステムテスト (MBST)です。MBSTは、仮想モデル、仮想物理システム、物理プロトタイプの3つの主要なソリューションを採用したエンジニアリングフレームワークです。テストデータを利用してシミュレーション・モデルを構築、検証、改善し、さまざまなシナリオでXiLを介した相互作用を特定し、物理プロトタイプのシミュレーション・モデルでテストデータを強化します。MBSTを使用するメーカーは、より効率的で高速であり、データ転送や後処理のエラーを回避します。

もう一つの顕著な例は 、バーチャルプロトタイピングです。バーチャルプロトタイピングは、物理的なプロトタイプを構築する前に、車両アセンブリの代替案を検討できる効率的なテスト方法です。NVH性能に特化して対応し、コンポーネントベースの伝達経路解析(TPA)を使用してさまざまな設計を迅速に評価し、問題を早期に検出して制御することでコストを削減します。

従来の設計およびエンジニアリング手法は、今日の複雑なワークフローに苦労しています。人工知能(AI) と機械学習(ML)を活用することで、意思決定が加速し、エンジニアリングチームの生産性が向上し、革新的な製品を短期間で開発できます。Simcenterは、開発サイクルのどの段階にも適合し、人工知能を適用して履歴データの活用、ミスの回避、解析のスピードアップ、設計の最適化を自信を持って行うためのフレームワークを提供します。

例えば、自律走行車システムでは、AIやMLを使用して、人間の行動を機械の知覚に組み込んでいます。現在の自律走行車の認識システムは、特に標準的な状況では人間の感覚能力とほぼ一致していますが、極端な天候や複雑なシナリオでは不十分です。Simcenterの シナリオ作成プロセス は、OEMやAVサプライヤーにとって重要なシナリオの生成を支援し、SOTIF(Safety of the intended Functionality)などの安全規格への準拠を保証します。