汽車工程軟體

車輛性能涉及車輛的整體能力、效率和功能，包括加速、電池續航里程、安全性、空氣動力學和水管理、高級駕駛員輔助系統 (ADAS)、能源和熱管理、噪音、振動和聲振粗糙度等方面 (NVH) 和聲學、強度和耐用性、車輛控制和車輛操控。

汽車性能工程由業務需求驅動，並透過連續的虛擬測試和監控循環提供端到端系統最佳化。汽車製造商和供應商採用左移策略，旨在透過在開發週期的早期發現潛在問題來提供更好的商業價值。透過在設計過程的早期使用模擬並虛擬測試產品是否滿足要求，他們可以及早發現問題並在可理解的數位孿生中糾正它們。此外，他們可以在設計階段的早期探索設計替代方案，此時更改設計會更容易且破壞性更小。

多物理場模擬是指對一個或多個系統的多個同時發生的物理現像以及它們之間的相互作用進行分析。在消費者需求和業務需求的推動下，多物理場汽車工程軟體旨在更快地設計安全、高性能的產品。它使人們能夠對複雜性進行建模，探索產品在現實條件下運作的可能性，並在開發週期的早期發現潛在問題。

以汽車電池開發、設計和工程團隊為例，需要整合電化學、電氣、熱學和結構工程。針對這些不同屬性運行孤立的活動將產生冗餘且有時相互衝突的模型和資料集。相反，使用一體化多物理場方法可以讓您準確了解組件與其他組件整合時的性能，並確保第一個原型也按計劃工作。

在原型上進行汽車（系統）測試的時代早已一去不復返了。如今，開發並沒有在 V 週期結束時停止。相反，它透過使用歷史數據、測試數據和使用中車輛的數據繼續無限循環，創建基於測試的模型，定義車輛特性與其性能之間的關係。

一個很好的例子是基於模型的系統測試（MBST）。MBST 是一個採用三個關鍵解決方案的工程架構：虛擬模型、虛擬實體系統和實體原型。它利用測試資料來建構、驗證和改進模擬模型，透過 XiL 識別各種場景中的交互，並透過物理原型的模擬模型增強測試資料。使用 MBST 的製造商效率更高、速度更快，並且可以避免資料傳輸或後處理中的錯誤。

另一個突出的例子是虛擬原型設計。虛擬原型是一種有效的測試方法，可以在建立實體原型之前探索車輛組裝替代方案。它專門解決 NVH 性能問題，並使用基於組件的傳輸路徑分析 (TPA) 來快速評估各種設計，透過及早檢測和控制問題來節省成本。

傳統的設計和工程方法難以應對當今複雜的工作流程。利用人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 加速決策，提高工程團隊的生產力並在更短的時間內開發創新產品。Simcenter 適合開發週期的任何階段，提供了一個框架，用於應用人工智慧來利用歷史數據、避免錯誤、加快分析速度並自信地優化設計。

例如，在自動駕駛汽車系統中，人工智慧和機器學習用於將人類行為嵌入機器感知。雖然目前的自動駕駛車輛感知系統幾乎與人類的感官能力相匹配，尤其是在標準條件下，但它們在極端天氣和複雜場景下表現不佳。Simcenter 的場景建立流程有助於為 OEM 和 AV 供應商產生關鍵場景，確保符合預期功能安全性 (SOTIF) 等安全標準。