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、空気力学と水管理、先進運転支援システム (ADAS)、エネルギーと熱管理、騒音、振動 (NVH) と音響、強度と耐久性、車両制御と操安性などの側面を含む、車両の全体的な機能性、効率性にかかわるものです。

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進められ、継続的な仮想テストと監視のループを通じてエンドツーエンドのシステム最適化を提供します。自動車メーカーとサプライヤーは、シフトレフト戦略を使用して、開発サイクルの早い段階に潜在的な問題を発見することで、より高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にシミュレーションを使用して、製品が要件を満たしているかどうかを仮想でテストすることで、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、設計段階の早い時期の、設計変更がまだ容易で混乱が少ないときに、設計の代替案を検討できます。

マルチフィジックス・シミュレーションとは、同時に発生する、システムの複数の物理現象と、それらの間の相互作用を解析することです。消費者の要求やビジネスの要件に基づいて駆動する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、安全な高性能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て、実際の条件下で動作する製品の可能性を探索し、開発サイクルの早い段階に潜在的な問題を発見することができます。

たとえば、 車両バッテリーの開発、設計、エンジニアリング・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。個別の属性をターゲットとする、分離されたテストを実行すると、冗長かつ (場合によっては) 相反するモデルやデータセットが生成されてしまいます。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れば、コンポーネントが他のコンポーネントと統合されたときにどのように動作するのかを正確に理解して、最初のプロトタイプで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) テストをプロトタイプで実行する時代はとうに過ぎ去りました。今日、開発はVサイクルの終わりで止まることはありません。代わりに、履歴データ、テストデータ、および使用中の車両のデータを使って車両特性と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、開発は無限ループで継続します。

その良い例が、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使用するエンジニアリング・フレームワークです。テストデータを使用してシミュレーション・モデルを構築、検証、改善し、XiLを介してさまざまなシナリオで相互作用を特定して、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、効率とスピードを高めて、データ転送や後処理のエラーを回避できます。

もう一つの顕著な例は、仮想プロトタイピングです。仮想プロトタイピングは、物理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探索できる効率的なテスト手法です。特にNVH性能に対応し、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低減します。

従来の設計手法や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戦しています。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て、革新的な製品を短期間で開発できるようになります。Simcenterは、開発サイクルのどの段階にも対応します。人工知能を適用して履歴データを活用し、ミスを回避して解析を加速しつつ、自信を持って設計を最適化するためのフレームワークを提供します。

たとえば、自動運転車システムでは、AIとMLを使用して、人間の行動を機械の認識に組み込みます。現在の自動運転車の認識システムは、標準的な状況では人間の感覚能力にほぼ匹敵しますが、異常気象や複雑なシナリオではまだ不十分です。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 (意図した機能の安全性) などの安全基準への準拠を確保します。