““两化”变革进入深水区，CAE是重要加速器”

作为汽车产品开发的关键技术之一，由于cae可以通过计算机新闻解决，整合计算数学、计算力学等，形成系统化的技术处理方案，使得配套车企业在提高研发设计效率和产品性能的同时，缩短研发周期，降低研发价格备受关注

例如，与汽车开发中的机械力学、热力学、流场、电磁场等物理现象相比，莎益博的cae处理方案可以为相关设计提供决策支持。 最近，在爱因斯坦汽车主办的“2021第四届全球自动驾驶论坛”上，沙益博工程系统开发(上海)有限企业测试测量事业部部长康友树围绕汽车电动化和智能化等新技术的变革，介绍了沙益博的一系列处理方案。

莎益博工程系统开发(上海)有限企业测试测量事业部部长康友树

通过辅助自动运行提高系统的可靠性

作为当今汽车产业最主要的变革趋势之一，智能化不断重构着汽车产品的形态，汽车不仅是以前流传下来的交通工具，还开始具备可以听、可以说、可以自动驾驶等多个特点。 特别是自动驾驶，随着先进感知、智能决策等核心技术的迅速发展，开始从辅助驾驶迅速发展到高级自动驾驶。

并且，为了构建具备高度自动驾驶能力的系统，需要在前期进行大量的工程验证，以确保系统的高安全性和高可靠性。 例如，光是系统可靠性这一项，美国兰德企业就曾研究过，一套自动驾驶系统必须用至少110亿英里的驾驶数据进行系统和算法的测试验证，才能达到批量生产的条件。 很明显，要进行这样长距离的测试，只依赖实车验证是不现实的，这时cae仿真测试的重要性就显现出来了。

自动驾驶测试验证示例，图片来源:莎益博

在莎益博的cae处理方案中，通过建立adas验证判断系统，整合系统的控制逻辑、车辆模型、外部仿真程序、交通流仿真程序等，并与大数据观察技术相结合，实现了自动驾驶开发时的 “但是，要开发这些功能，首先需要了解实际交通环境中可能发生的各种情况，充分协调模拟多复杂的道路环境，控制各种环境之间的新闻。 ”康友树指出。

与摄像头、雷达等车载传感器相比，莎益博也有相应的性能检测和优化方案。 例如，为了防止相机因镜头热变形而误检测——如果相机采用塑料镜头，则有可能因热变形而发生检测错误。 在设计阶段，萨利博引进了光线跟踪技术，事先确认了镜头的热变形和由此引起的摄像性能的变化量，并采取了应对措施。 在雷达方面，莎益博可以建立雷达环路测试系统，利用雷达回波仿真设备和暗箱实现雷达目标仿真测试，辅助雷达的开发和性能测试。

另外，考虑到开发者在判断大量自动驾驶控制系统的验证数据时，因分析人员而异，实现高精度的判断往往需要时间，莎益博专门引进了大数据观察技术。 建立统计模型，利用聚类技术进行自动分解，将大量验证场景可视化，从而消除人为因素的波动。 “本技术还采用了贝叶斯网络，用概率描述因果关系，并通过图形模型分析事故发生的原因和灵敏度。 ”康友树还这样补充道。

从多方面保护新能源汽车的安全

与目前自动驾驶还处于规模化应用初期不同，新能源汽车的汽车“四化”正在转型另一个重要的产品形态，进入成熟应用阶段。 根据中汽协的统计数据，今年上半年中国新能源汽车累计销量比去年同期增长201.5%，达到120.6万辆，与2019年全年水平相同，新能源汽车渗透率也从今年年初的5.4%上升到9.4%。 另外，2021年6月，我国新能源汽车保有量目前也达到603万辆，占汽车总量的2.06%。

但是，在新能源汽车快速发展的过程中，目前仍存在着电池安全等诸多不协调现象。 近来，包括北汽新能源、长城汽车、奇瑞汽车等在内的多家汽车企业为了电池安全，实施了新能源汽车召回，动力电池安全问题再次备受关注。 事实上，基于市场诉求和“电动汽车动力蓄电池安全要求”的电池系统热失控5分钟内不起火、不爆炸的强制标准，此前各大电池公司也发布了相关技术。 能够实现高续航时间的磷酸铁锂电池、保证“使用也不着火”的811技术等相继发表。 对此，莎益博也在积极探索相关的处理方案。

照片:莎益博

在电池管理系统中，以前流传的处理方案主要依赖与电池连接的传感器反馈的新闻进行管理，因此莎益博用优化方案建立了电池的一维电数学模型和一维热数学模型，作为电池的数字双胎体保存在控制器中进行自动运算， “这样，控制器可以从数字孪生体的先行运行出发，预测实际电池中出现的问题，尽早采取控制战略。 ”康友树指出。

莎益博还将cae用于电池微观结构的优化。 由于电极和构成隔膜的材料的组合多种多样，因此其内部结构也非常多、复杂。 康友树表示，沙益博自主开发了multiscale，模拟电池内部的微观结构检测电池的电学特征，大大缩短了实验时间。 “此外，通过实现可视化，我们了解了过去模型的相关问题，获得了进一步提高性能的新举措。 ”

电池冷却系统也是莎益博关注的重点。 通过建立电池的等效电路( ecm )模型，再结合一维化热流体模拟，肥皂泡明显加速了对冷却系统重量、冷却效率、充电效率等设计参数的研究。

除此之外，在电气化行业，Shinbo开展了采用功能性树脂复合材料代替金属材料的研究，帮助整车减重，提高了续航距离。 另一方面，通过在树脂中混合热传导性高的碳纤维，可以实现与金属相当的热传导率，尽量不使用碳纤维，也可以实现价格节约。 “在材料设计方面，我们企业自行开发了multiscale，配合树脂基体材料和碳纤维，分解了该包层材料的力学性能、传热性能。 ’康友树做了如下介绍。

另外，还有将马达和齿轮等产生的振动和声音可视化、可听化的处理方案，开发人员支持将噪音降低到国家规定的上限以内。 基于可靠的物理( rpa )原理，迅速、高精度地预测基板的热和振动的原因，并对ecu的采用寿命进行可靠的判断。 采用信号噪声传导模拟，捕捉电压/电流开关时产生的信号噪声源，提取产生传导噪声的寄生分量参数，根据这些参数了解传导噪声，并采取相应的对策。

全生命周期赋予汽车企业力量

关于汽车产品，为了实现尽可能高的可靠性，在设计阶段需要考虑一系列的安全要素，除此之外，在制造阶段，也经常会影响产品的最终性能。 为此，立足于cae，莎益博实际构建了涵盖汽车全生命周期的处理方案，将在多方面为汽车企业助力。

例如，在早期的研发阶段，除了比较智能化和电气化的一系列处理方案外，莎益博还开发了多行业模拟技术，解决了许多纷繁的物理现象。 建立hils判定系统。 以eps为例，在以往流传的开发方式中，通常在开发后期即实车验证期间实施eps系统判定，但在雪佛兰的处理方案中，基于道路和外部模型计算路面新闻，监视车辆的状态，进行路面反力模拟电动机 用于自动代码生成的实用工具可以进一步提高整个开发过程的效率和质量，莎益博可以提供mbd的综合支持环境，为每个过程提供标准化的无缝开发环境。

辅助材料的选择:图片来源:莎益博

另外，为了支持汽车产品的开发，莎益博推出了工具协作型系统，支持根据实际车辆测试结果与cae结果的比较，自动调整产品模型的参数。 ansys granta selector材料选择工具可帮助汽车企业和零部件公司有效选择轻量化、低价化、降低环境负荷的材料。

在设计阶段，莎益博开发了能够加速嵌入式软件开发及其模拟的ansys scade。 该系统是根据iso 26262准则开发的，支持autosar软件的配置设计，自动生成符合安全标准的嵌入式软件用验证码，开发价格平均可降低50%。 与汽车零部件的光、热等特点相比，莎益博也有精细化的处理方案。 例如通过ansys fluent，香波可以建立热辐射模型，实现更有效的热管理，基于cae模型的建设，香波还可以通过热应力量化零件的磨损程度。 自适应远光车用照明技术( adaptive driving beam )有助于更准确地设计前照灯矩阵的光束。 光线跟踪技术还可以用于快速设计、分解和支持许多复杂的光学产品的设计师。

为了提高开发效率，莎益博引进了ai技术，以现有的模拟数据和现有的测量数据为训练数据，用人工智能的方法建立了主体模型，并重新分配了边界条件，从而大大提高了计算速度。 “例如空空气动力计算时，可以将计算时间从72小时缩短到10秒。 ”康友树指出。

使用vr设计评审缩短工期，图片来源:莎益博

在生产和批量生产方面，莎益博主要是利用cae改进技术，提高产品质量和生产性能。 例如利用cae研究树脂复合材料的制造性，降低试制和实验价格，缩短开发时间。 ar/vr技术在这个过程中也得到了充分的利用，包括为了使用vr缩短工期的设计评审，将ar引入生产训练，实现设计团队与生产现场的远程合作。

大数据、物联网等新一代新闻技术也勾结在莎益博cae处理方案的各个方面。 例如，利用大数据观察技术，莎益博可以帮助顾客准确地分解行驶数据，实现最佳的防腐解决。 物联网主要用于连接现场生产设备，进行数据采集，为设计师和拆卸技师提供工厂实测数据，从根本上改善生产效率和成品率。 另外，考虑到在设计中采用cae或在生产中采用各种数据会大量积累数据，莎益博还将积极开展长时间、低价位的数据存储服务等，以提供更好的用户服务

目前，随着汽车产业转型进入深水区，无论是对新技术的应用还是新产品升级的迭代，领域的整体要求都越来越高，但cae将基于物理样机试验的古传设计方法与基于虚拟样机模拟的现代设计方法相结合