數字孿生 | 如何使用Ansys Twin Builder軟件加速電動汽車開發
本文原刊登于Ansys.com：《How To Accelerate EV Development Using Ansys Twin Builder Software》
作者：Laura Carter | Ansys 高級市場傳播經理
編輯整理：張旭 | Ansys主任應用工程師
國際能源署（IEA）的全球能源行業2050年凈零碳排放路線圖指出，電動汽車預計到2030年將占全球新車銷量的60%。IEA致力于和政府及行業合作開展可持續發展計劃，據該組織稱，2023年電動汽車約占新車銷量的五分之一。目前有4,000萬輛電動汽車上路行駛：其中60%在中國，近25%在歐洲，以及10%在美國。可見，整體銷售額仍然十分有限。大多數汽車制造商都需要加速開發，才能滿足行業目標。然而，設計和制造能力的匱乏帶來了重大挑戰。
在當前環境下，消費者對內燃機（ICE）技術車輛仍然有較強需求。這使原始設備制造商（OEM）陷入了兩難境地，即需要在開發新型電動汽車技術和現有成熟的ICE汽車計劃之間取得平衡。
嚴格來說，電動汽車制造商的情況則并不完全相同——他們能夠另起爐灶，非常快速地開始創新，而無需考慮維護現有業務的重擔，因為他們不必在技術平臺上分配資源。許多企業正在取得更快的進展，而無需從電氣化計劃中分出時間和資源，以支持現有的車輛計劃。
為了跟上加速的步伐，OEM廠商必須在設計工作流程早期階段實現“設計左移”，或將任務、流程和職責進行轉移，以同時進行新產品開發和新技術引入。
Ansys高級首席應用工程師Tushar Sambharam說道：“OEM廠商一方面需要維系已有100多年歷史的ICE業務模式，同時，還需要推進其電氣化目標，那么他們如何能夠應對這種復雜性以保持競爭力呢？這就需要他們打破常規，以成功開發并實施電動汽車技術。”
加速電動汽車產品研發的下一個前沿領域，將是使用虛擬工廠模型和實際控制器算法在仿真環境中執行早期需求驗證。如果要在早期階段實現虛擬集成、測試和驗證關鍵性能指標（包括續航里程、功耗和加速度），就需要使用面向系統級研究的快速準確的工廠模型。
我們來了解一下Ansys Twin Builder基于仿真的數字孿生平臺如何用于虛擬驗證，并幫助加快電動汽車技術的上市進程，以滿足汽車制造需求。
虛擬模型為早期驗證鋪平了道路
在傳統的設計工作流程中，OEM廠商通常默認采用孤立的方法來開發車輛軟件和硬件。這兩者的集成通常出現在硬件在環（HIL）（軟件系統）工作臺測試過程中，或者出現在實際車輛裝配過程中。這一流程雖然比較高效，但并非沒有風險，因為在這一階段遇到的任何問題，都可能會使計劃推遲7-8個月時間，用于改進架構問題。
此時，通過仿真進行早期驗證非常重要，因為它提供了更大的靈活性，可以在不投入任何成本的情況下動態地進行變更。然而，這種方法通常會孤立地分別考慮基于物理場的各具體挑戰。相比之下，數字孿生并不專注于單一學科，而是整合了多個多物理場工具和求解器來對整個系統進行建模。這使工程師能夠同時分析整體組件或車輛系統在流體、結構、電磁等多種系統動力學作用下的整體表現。
數字孿生是一種以特定頻率和保真度與現實世界物理實體和流程同步的虛擬表示。根據這里的定義，“虛擬表示”是一組相關的數字模型和支持數據，它們共同提供了關于其對象的整體、一致性信息。所有數字孿生都具有同步機制，使其能夠在仿真環境中更準確地反映現實世界物理實體。
這里需要注意的是，數字孿生有兩種類型：設計孿生和運營孿生。運營數字孿生通過傳感器連接到運行中的物理資產并與之交互，但設計數字孿生并非如此，這使得其在早期設計開發階段尤為有價值，因為那時車輛系統的細節仍處于變化之中，尚未最終確定。在Twin Builder軟件的幫助下，可以采用虛擬數字設計或運營孿生來加速開發，這對于電動汽車的成功至關重要。
例如，從現有平臺設計中調用各種組件，您就可以構建新的車輛設計。使用Twin Builder軟件，可以將該設計放入物理系統的虛擬模型（也稱為控制對象模型）中，然后在該模型中集成控制算法或數學規范，以測試該模型的各個方面。也就是說，您不必等物理原型被制造出來后再驗證整個車輛系統。
在部署新創建的物理系統模型時，您獲得的是一種能夠在各個階段快速、持續集成和驗證軟硬件設計的方法，并且可以充分利用所掌握的全部產品信息。使用Twin Builder軟件，可以構建早期階段的虛擬模型，然后進行驗證和優化。在此基礎上，隨著產品研發周期的不斷推進，模型的質量和準確性也都在不斷發展。
最終，通過這種方法，汽車制造商可以對其電動汽車設計在現場的性能表現更有信心——在追求新穎、快速發展的技術時，這項優勢備受汽車制造商的青睞。基于物理的控制對象模型可以在系統級虛擬捕獲組件行為，從而減少對大量（且成本高昂的）臺架測試的需求。
使用降階模型進行系統級分解
如前所述，創建數字孿生的一個最大優勢是，它使工程師能夠在考慮多種物理場因素的情況下全面評估設計。舉例來說，如果您僅從電化學的角度使用仿真來構建電池模型，那么可能只能捕獲充電狀態（SOC），而如果無法捕獲電池與SOC相關的熱行為，您將無法清楚地了解熱響應的表現方式。
因此，需要一種從該模型中提取更多信息的方法。具體而言，基于物理場的降階模型（ROM）方法能夠幫助您實現上述目標。Twin Builder軟件支持導入ROM，或物理系統復雜高保真度模型的簡化版本，以捕獲系統仿真環境中源模型的行為。其目的是降低全階、高保真度模型的復雜性，以便工程師能夠更好地研究系統的主要效應，同時減少所需的計算資源。
連接的ROM并不只分析設計中的單一要素，而是將設計分解成多個物理模型，并捕獲它們之間的復雜相互作用。這使您能夠在數字孿生環境中，實時預測這些物理實體在整個車輛系統中的性能，并顯著縮短設計周期，從而實現更高質量的產品。
電動動力總成非常適合這種方法，因為它是一個多學科的層級系統，且軟件開發與硬件設計之間存在復雜的交互關系。在基于ROM的環境中完成分析，才能為整個動力總成實現更高而且顯著的效率和運營提升。
強大的現有仿真數據讓您事半功倍
如今，我們的許多汽車客戶都在利用大量Ansys多物理場求解器產品組合，來執行電池設計的計算流體力學（CFD）仿真、電機設計的電磁仿真，以及大量結構仿真等。他們進行的所有這些仿真都是整個工作流程的一部分，該工作流程可用于生成非常重要的信息，從而幫助他們更深入地了解產品的各個方面。
但在初始分析結束后，整個工作流程中生成的所有數據會如何呢？這些數據通常不會流向下游。工程師會使用這些數據單獨設計組件，然后將數據丟棄。不過，使用Twin Builder軟件，您就可以在系統級重復利用這些信息，以了解更復雜的相互作用。
例如，如果您從該工作流程中獲取電池信息，并將其與電池管理系統模型相連接，可以進行模型在環（MiL）分析或基于模型的測試，以查看其中一個電芯是否存在與該附加數據相關的溫度升高。然后，您可以確定電池管理系統（BMS）是否在所需的時間內運行，以斷開該電芯并避免熱失控。
ROM在電動汽車驗證過程中特別有用，因為其可以在多個層級進行抽象，以便通過進一步的數據分析更好地了解性能。
Sambharam表示：“對于OEM廠商而言，此類分析可解決有關車輛性能的重要問題，例如車輛的續航里程、真實的駕駛行為和每個驅動循環的系統效率。如果將ROM抽象到車輛級別，OEM廠商可以通過將組件模型提升到子系統級別來構建車輛的虛擬模型。完成子系統驗證后，可以再次抽象模型（和數據），根據加速度或續航里程性能以及安全性等性能參數進行車輛級驗證。”
擴展仿真環境，揭示電動汽車性能
此外，OEM廠商還可以使用Twin Builder軟件在虛擬環境中運行所有可能的測試用例，以了解車輛性能。這有助于了解測試驗證的成功次數、失敗次數以及失敗原因。借助這些額外的洞察信息，汽車制造商可以決定哪些設計方案能夠實際進行原型制造和測試。
當您擁有所有ROM后，通過數字孿生將其連接到開放式集成平臺，這樣您能夠擴展仿真環境，以分析特定駕駛場景中的車輛性能。通過這種級別的數據交換，可以在所有開發階段，以及在各種虛擬測試場景或邊緣案例中，針對自動駕駛、高級駕駛輔助系統（ADAS）、動力總成和車輛動力學無縫測試和驗證模型的性能。
Sambharam表示：“從本質上講，OEM廠商需要一款能夠在虛擬環境中盡可能模擬基于需求的測試矩陣的工具。而這正是Twin Builder軟件的靈活性和準確性，ROM，以及多物理場功能的用武之地。將這些功能集成到第三方駕駛仿真器中，使汽車制造商能夠捕獲邊緣案例，其考慮了各種基于物理場的相互作用（結構、流體、電磁等），軟件和硬件之間的相互作用以及車輛與駕駛環境之間的相互作用。”
數字孿生方興未艾，但一些OEM廠商并未充分利用這種技術來更快地推進電氣化目標。
目前，Ansys開放數字孿生平臺Ansys Twin Builder的免費試用，歡迎點擊鏈接進行申請：
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