Logiciel d'ingénierie automobile

Les performances du véhicule concernent les capacités, l'efficacité et la fonctionnalité globales d'un véhicule, et englobent 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 la gestion thermique, le bruit, les vibrations et la rudesse (NVH) et l'acoustique, la solidité et la durabilité, les commandes et la maniabilité du véhicule.

L'ingénierie de la performance automobile est guidée par les exigences de l'entreprise et permet d'optimiser le système de bout en bout grâce à une boucle continue d'essais virtuels et de contrôle. En utilisant une stratégie de déplacement en amont, les constructeurs automobiles et les fournisseurs visent à fournir une meilleure valeur commerciale en découvrant les problèmes potentiels à un stade précoce 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 les rectifier sous la forme d'un jumeau numérique compréhensible. En outre, ils peuvent explorer des alternatives de conception plus tôt dans la phase de conception, lorsque le changement de conception est plus facile et moins perturbant.

Une simulation multiphysique fait référence à l'analyse de phénomènes physiques multiples et simultanés d'un ou de plusieurs systèmes et de leurs interactions. Stimulés par les demandes des consommateurs et les exigences des entreprises, les logiciels multiphysiques d'ingénierie automobile visent à concevoir plus rapidement des produits sûrs et performants. Ils permettent de modéliser la complexité, d'explorer les possibilités de fonctionnement des produits dans des conditions réelles et de découvrir les problèmes potentiels dès le début du cycle de développement.

Prenons l'exemple du développement des batteries de véhicules, des équipes de conception et d'ingénierie qui doivent intégrer l'ingénierie électrochimique, électrique, thermique et structurelle. L'exécution de campagnes isolées ciblées sur 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 essais automobiles (système) 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 de test 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.

Le test de système basé sur un modèle (MBST) en est un bon exemple. MBST est une infrastructure logicielle d'ingénierie qui utilise 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 enrichit 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 de test efficace qui permet d'explorer des alternatives d'assemblage de véhicules avant la construction de prototypes physiques. Il traite spécifiquement les performances NVH et utilise l'analyse du chemin 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 une infrastructure logicielle pour appliquer 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 le ML sont utilisés pour intégrer le comportement humain dans la perception des machines. Alors 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 OEM et les fournisseurs d'audiovisuel, garantissant ainsi la conformité aux normes de sécurité telles que la sécurité de la fonctionnalité prévue (SOTIF).

La seule façon durable d'intégrer les systèmes des véhicules est d'aborder la conception et l'ingénierie comme un écosystème complet. Cela permet aux fabricants de reconcevoir et de réutiliser rapidement le flux de travail à mesure que les exigences changent et de faire des compromis entre les attributs entre plusieurs domaines. Au niveau des processus, il est essentiel de répondre aux exigences tout en restant connecté au système de gestion du cycle de vie des produits (PLM) pour s'assurer que les modifications apportées dans un domaine sont répercutées sur l'ensemble du système. Une approche d'ingénierie des systèmes basée sur des modèles (MBSE) dans le développement de véhicules relie l'ingénierie des systèmes au reste de l'organisation de développement, améliorant ainsi la collaboration et la prise de décision.

Prenons l'exemple de l'ingénierie des entraînements électriques. Un e-drive se compose d'un moteur électrique, d'un réducteur et d'une électronique de puissance. Plusieurs experts de différents domaines doivent travailler ensemble pour obtenir une propulsion électrique efficace et intégrée. Il est donc essentiel de sortir des silos de développement traditionnels du passé et de permettre une ingénierie système interfonctionnelle et inter-domaines. Seule une approche d'ingénierie connectée, avec des flux de travail intégrés et réutilisables grâce à l'application de la MBSE et d'un jumeau numérique, fournit aux fabricants la chaîne d'outils logiciels d'ingénierie automobile pour gérer la complexité croissante de l'ingénierie des véhicules électriques, non seulement du produit, mais aussi du processus de développement.