デジタル・ツイン手法を導入して電気自動車の性能エンジニアリングを最適化
xEVエンジニアリングの意思決定を前倒しで行う
環境規制が厳格化し、自動運転車やシェアードモビリティが増加するなか、パワートレイン電動化の必要性は急速に高まっています。これに伴い、車両エンジニアリングのプロセスと手法は大きく変わります。「革新的な車両を量産しなければならない」という圧力のもと、輸送業界全体が、必要な属性 (走行距離、性能、寿命、乗り心地) を低コストで実現できるソリューションを導入、提供するよう迫られています。競争力を維持するには、仮想と実物をリアルタイムでつなげる「デジタル・ツイン」のフレームワークを導入する必要があります。これは、終盤になってから技術欠陥が見つかったり、想定外の性能問題が発生したりする事態を回避する鍵となります。プロトタイプ開発の初期段階から、高度な検証を行う物理テストの段階まで、シミュレーションを使って設計と最適化を前倒しで行えば、コストのかかる設計変更が製品開発の最終段階に発生することはなくなります。
電気自動車性能エンジニアリング最適化のコンセプト
- ハイブリッド車と電気自動車のデジタル・ツインを使用して、バッテリー、モーター、パワーエレクトロニクスなどのシステムの全体性能を仮想で評価
- 統合中に性能属性 (NVH、運転しやすさ、レンジ、安全性、空気力学、熱およびエネルギー管理) のバランスを調整し、コンポーネントとアーキテクチャの選択肢を物理的に検証
- OEMとサプライヤーは、シーメンスのシミュレーション／テストソリューションを使用して製品設計を加速させつつ、最適化機能を使って自動運転をはじめとする自動車の趨勢に対応
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