閉環測試的案例
CFD仿真與測試協同創新,構建“仿真 + 實測”閉環
</p><h2 class="ql-align-center"><strong>2、硬件賦能：高精度測試設備助力數據閉環</strong></h2><p>積鼎科技深知仿真與實際測試相結合的重要性，因此可提供一系列高精度測試設備，為多相流研究提供真實場景的數據驗證與標定。</p><p><strong>1. Labasys 激光速度濃度測試儀</strong></p><p>該測試儀能夠實時捕捉流場速度與濃度分布，為仿真模型提供高精度的輸入參數。在化工反應過程中，準確的速度和濃度數據對于反應模型的建立和優化至關重要。Labasys 激光速度濃度測試儀能夠精確測量這些參數，確保仿真模型更加貼近實際情況。</p><p class="ql-align-center"><img src="https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/a1a3fa235e02f23f065d63eebc8f923c.jpeg" height="350" width="700"></p><p><strong>2. Bubble-Pro光纖探針氣泡行為測量儀</strong></p><p>Bubble-Pro 光纖探針可精準測量多相流（氣體為離散相、液體為連續相）局部氣含率、氣泡速率和氣泡弦長等氣泡行為。其硬件設備具有耐高溫、高壓、有機溶劑、信號強度大、靈敏度高、探針體積小等特色；軟件具有采樣程序易操作，可自動對采樣通道及采樣數據量進行調整，氣泡識別靈敏等特色。</p><p class="ql-align-center"><img src="https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/eaa768543ae208f121bc984c40a3e37e.png" height="462" width="618"></p><p><strong>3.
展開 嵌入式系統 | Ansys SCADE在核電項目Connexion中的應用
另外，針對擴展的Lustre語言所描述的測試目標，GATeL支持自動生成滿足該目標的測試用例。
選用Ansys的SCADE QTE實現基于模型的驗證。該工具支持獲取模型級的功能測試結果和覆蓋分析結果。
選用CEA的ARTiMon實現平臺級的功能測試。由于MaTeLo生成的測試用例不含期望輸出，ARTiMon支持插入相關觀察信息，使得在平臺級閉環仿真時，將執行結果不一致情況保存下來。
選用CORYS的ALICES實現平臺的閉環仿真。由于控制/指令模型和過程模型是基于不同語言的，ALICES支持通過FMI/FMU實現兩種模型的交互和數據同步。
展開 嵌入式系統 | Ansys SCADE在核電項目Connexion中的應用
另外，針對擴展的Lustre語言所描述的測試目標，GATeL支持自動生成滿足該目標的測試用例。
選用Ansys的SCADE QTE實現基于模型的驗證。該工具支持獲取模型級的功能測試結果和覆蓋分析結果。
選用CEA的ARTiMon實現平臺級的功能測試。由于MaTeLo生成的測試用例不含期望輸出，ARTiMon支持插入相關觀察信息，使得在平臺級閉環仿真時，將執行結果不一致情況保存下來。
選用CORYS的ALICES實現平臺的閉環仿真。由于控制/指令模型和過程模型是基于不同語言的，ALICES支持通過FMI/FMU實現兩種模型的交互和數據同步。
展開 高效管理大型電池系統
基于ANSYS Twin Builder的閉環測試
ANSYS完整的BMS解決方案
ANSYS Medini analyze可以確保BMS設計方案的安全性，ANSYS SCADE Suite可以生成和驗證嵌入式控制軟件，而ANSYS Twin Builder使工程師能夠測試與驗證電動汽車電氣系統的整體效率與可靠性。隨著未來有越來越多的系統依賴電池動力，仿真工具組合對BMS的快速虛擬原型設計具有重要作用。
參考文獻
[1] Statista. Projected U.S. electric vehicle market share between 2017 and 2025. statista.com/statistics/744946/us-electricvehicle- market-growth/ (01/31/2019)
展開 
聚焦AVxcelerate | Ansys自動駕駛仿真技術與應用專題解析
Ansys自動駕駛汽車仿真解決方案基于從傳感器到系統級的完整工具鏈，通過軟件在環（SiL）與硬件在環（HiL）閉環測試，結合高保真合成數據與開放架構生態，大幅提升開發效率并降低測試成本。在近期發布的"Ansys 應用類系列網絡研討會全面上線"中，涵蓋4場AVxcelerate專題內容，系統解讀自動駕駛仿真的核心能力與最新進展。
本次系列網絡研討會將聚焦Ansys 2026 R1 AVxcelerate的創新能力，包括基于NVIDIA Omniverse的數字孿生一體化、多光譜攝像頭仿真（LPE光傳播引擎），以及面向真實Tx/Rx天線配置的視覺雷達工具；同時，圍繞ENCAP 2026新規帶來的挑戰，將深入探討如何通過虛擬測試顯著擴展場景覆蓋，加速安全關鍵系統的驗證流程，助力企業更高效地滿足下一代安全標準。
該系列內容面向所有AVxcelerate用戶、ADAS/AD工程師以及SiL/HiL測試工程師，誠邀大家報名參與，了解更多自動駕駛仿真前沿技術！
Ansys AVxcelerate自動駕駛仿真網絡研討會專題
時間：16:00-17:00
講師簡介：
劉宏鯤 | Ansys 高級應用工程師
Ansys智駕領域應用工程師，從事感知算法測試，基于生成式數據的AI訓練，規控算法測試，自動駕駛軟件工具鏈集成等領域的應用與研究。
4/16 | Ansys AVX 中國智能網聯汽車組合駕駛輔助系統安全要求預期功能安全場景感知在環仿真
主題簡介：本場活動將從以下幾個方面介紹Ansys AVX仿真方案及當前安全場景：1. 中國智能網聯汽車組合駕駛輔助系統安全要求預期功能安全場景；2. Ansys AVxcelerate Sensor仿真方案；3.
展開 李彥宏剛提出“智能汽車未來更像智能機器人”的新觀點，背后的造車秘訣就被挖出來了！
2、產品測試與體驗：
百度自動駕駛平臺ApolloL4級自動駕駛路測里程已經突破1000萬公里，自動駕駛仿真測試里程突破十億公里。并且已經在北京、上海、廣州三城開啟ANP+AVP量產自動駕駛真實體驗活動。
至此，小優博士終于把百度造車背后的秘訣挖出來了！AI時代，百度智能汽車機器人的研發設計離不開
“自動駕駛仿真平臺”。如
果說，仿真驅動設計是當前工業3.0時代的研發核心競爭力，那么未來可模擬整個產品全壽命周期情況的仿真4.0將是支持整個工業發展的基礎。
提到工業4.0就要提到所謂的“賽博物理系統”（CPS），而這其中非常重要的內容就是的“
數字孿生
”（Digital twin）。所謂的數字孿生是模擬產品從設計、生產直到最終成品的階段，甚至要模擬產品在整個生命周期內的運行情況，模擬產品在現實環境中的行為，從而可以預測產品未來的潛在問題。這一手段可以將現實世界以數字化的方式表達出來，讓產品制造企業可以有效利用數字化工具提升競爭力。
自動駕駛數字孿生測
試VRIL
(Virtual Reality in theLoop)則是真實的車輛行駛在真實的測試場地中，同時映射到虛擬的測試環境中的整車閉環測試。
在虛擬仿真系統中建立環境、道路、交通參與者、測試車輛的模型及其配置的傳感器模型，虛擬傳感器在仿真環境中探測到的目標信息發送給搭載自動駕駛算法的測試車輛進行信息融合與決策控制，測試車輛在測試場地內運行的同時，測試車輛的運動狀態信息采集并反饋給虛擬場景，從而完成虛、實狀態的同步，實現整個數字孿生系統的閉環實時仿真測試。
結合場景庫數據，可以快速的設置貼近真實交通環境的測試條件，有效提升測試的效率與真實度。
展開 基于AMESim的AUV推進系統建模和仿真驗證
圖10 剩余電量對電機性能的影響
3.4 動力電池選型方案仿真評估
文中以AUV推進系統虛擬集成模型為動力電池閉環測試環境, 評價備選電池型號的性能, 驗證推進能源分配大小是否充足。考慮動力電池使用的安全性, 設初始剩余電量SOC=90%, 當SOC低于15%時停止仿真。首先, 選擇型號A為動力電池模型, 分別設置AUV航速Vs為2.0 kn和3.0 kn, 記錄AUV續航時間、電池放電截止電壓。然后以同樣的方法完成對型號B的測試, 仿真結果如圖11所示。在2 kn航速下, 型號A續航時間26.5 h, 比型號B續航時間多0.5 h, 但均能滿足24 h@2 kn的總體設計指標。3 kn航速下, 型號A、B的續航時間分別為8 h和7.9 h。電池包放電截止電壓分別為43 V和45 V, 滿足推進電機供電電壓48 V±15%的要求。仿真結果表明, 2型動力電池均能滿足實際使用需求, 整體性能差別不大。
圖11 不同型號動力電池性能分析
4
結束語
文中基于AMESim仿真平臺建立了AUV推進系統的虛擬集成仿真模型, 仿真結果驗證了系統設計的匹配性。該方法簡單有效, 將系統級集成試驗提前至早期設計階段, 有利于減少系統的重復設計。但是由于仿真模型的局限性和實際使用工況的復雜性, 物理試驗仍是進行AUV推進系統方案設計驗證最精確和最終的手段。
展開 基于VTD的智能大燈仿真測試方案
智能車燈的開發和測試，亟需高效安全的測試方法。以虛擬場景為基礎的仿真測試為智能大燈的開發和測試提供了有效解決方案。
以場景仿真工具VTD為基礎，構建面向智能燈光的SIL/HIL解決方案。方案的整體流程如下：
1）通過VTD構建多種測試場景，并通過LSC工具完成車輛大燈的分布和控制設置，以及光強傳感器模型；
2）被測對象通過軟件或硬件的方式集成到測試系統中；
3）VTD的攝像頭傳感器模型采集虛擬場景的圖像信息，轉發至智能大燈接口以接收畫面，軟件根據畫面做出決策輸出燈光效果，向VTD端發送；
4）VTD接收到控制器的輸出燈管，投射到VTD的實時場景渲染圖像中；其中，被控車輛由駕駛員模型和車輛動力學軟件聯合仿真輸出；
5）VTD生成的新的圖像再次發送至控制中樞的算法接口，完成中樞控制系統的閉環測試；
6）整個測試環境的各個節點通過自動化測試軟件管理，從而完成自動化測試，自動生成測試報告。
基于VTD的智能大燈仿真測試具有多項優勢：
1）高效快速測試驗證，且測試受限因素少；
2）測試場景多樣化，提高了測試廣度、深度和覆蓋度；
3）多LED燈組獨立控制位置、亮度與色溫，支持工業對標；
4）多Beamer融合投影，支持時變素材；
5）支持導入ies文件對LED光分布進行設置；
6）自定義光源設置與多物理光源仿真；
7）配置參數多元化，支持二次開發。
深圳市優飛迪科技有限公司成立于2010年，是一家專注于產品開發平臺解決方案與物聯網技術開發的國家級高新技術企業。
十多年來，優飛迪科技在數字孿生、工業軟件尤其仿真技術、物聯網技術開發等領域積累了豐富的經驗，并在這些領域擁有數十項獨立自主的知識產權。
展開 設計仿真 | 基于VTD的智能大燈仿真測試方案
智能車燈的開發和測試，亟需高效安全的測試方法。以虛擬場景為基礎的仿真測試為智能大燈的開發和測試提供了有效解決方案。
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以場景仿真工具VTD為基礎，構建面向智能燈光的SIL/HIL解決方案。方案的整體流程如下：
通過VTD構建多種測試場景，并通過LSC工具完成車輛大燈的分布和控制設置，以及光強傳感器模型；
被測對象通過軟件或硬件的方式集成到測試系統中；
VTD的攝像頭傳感器模型采集虛擬場景的圖像信息，轉發至智能大燈接口以接收畫面，軟件根據畫面做出決策輸出燈光效果，向VTD端發送；
VTD接收到控制器的輸出燈管，投射到VTD的實時場景渲染圖像中；其中，被控車輛由駕駛員模型和車輛動力學軟件聯合仿真輸出；
VTD生成的新的圖像再次發送至控制中樞的算法接口，完成中樞控制系統的閉環測試；
整個測試環境的各個節點通過自動化測試軟件管理，從而完成自動化測試，自動生成測試報告。
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基于VTD的智能大燈仿真測試具有多項優勢：
01
高效快速測試驗證，且測試受限因素少；
02
測試場景多樣化，提高了測試廣度、深度和覆蓋度；
03
多LED燈組獨立控制位置、亮度與色溫，支持工業對標；
04
多Beamer融合投影，支持時變素材；
05
支持導入ies文件對LED光分布進行設置；
06
自定義光源設置與多物理光源仿真；
07
配置參數多元化，支持二次開發。
展開 車聯網仿真測試解決方案
經緯恒潤結合硬件在環技術、通信信息、云平臺、場景仿真、車載單元仿真技術，開發了車聯網V2N測試&V2X應用場景測試系統，實現了對移動通信網絡、云平臺上下行數據鏈路、V2X應用場景、車載終端與其余通信單元的仿真模擬，滿足了實驗室環境下對車聯網系統的功能測試需求，可為車載終端TBOX/OBU軟硬件開發與測試、數據后臺系統功能開發與驗證以及智能網聯車輛系統級測試等提供全方位的仿真與測試環境，讓測試更簡單、更高效、更加可靠，并有可追溯性，從而為車聯網相關技術的開發、研究和分析提供了有利支持。
從功能層面上來說，V2X分為TBOX（V2N）和OBU（V2V V2P V2I）。
1）TBOX V2X 仿真方案
方案介紹
TBOX V2N測試系統形成HIL硬件在環仿真系統 -> 待測車載終端 -> 基站綜測儀 -> 云后臺 ->APP的完整閉環測試系統，滿足用戶對完整車聯網數據鏈路的驗證以及V2N的功能測試。
展開 車聯網仿真測試解決方案
經緯恒潤結合硬件在環技術、通信信息、云平臺、場景仿真、車載單元仿真技術，開發了車聯網 V2N 測試 &V2X 應用場景測試系統，實現了對移動通信網絡、云平臺上下行數據鏈路、V2X 應用場景、車載終端與其余通信單元的仿真模擬，滿足了實驗室環境下對車聯網系統的功能測試需求，可為車載終端 TBOX/OBU 軟硬件開發與測試、數據后臺系統功能開發與驗證以及智能網聯車輛系統級測試等提供全方位的仿真與測試環境，讓測試更簡單、更高效、更加可靠，并有可追溯性，從而為車聯網相關技術的開發、研究和分析提供了有利支持。
從功能層面上來說，V2X 分為 TBOX(V2N)和 OBU(V2V V2P V2I)。
TBOX V2N 仿真方案
? 方案介紹
TBOX V2N 測試系統形成 HIL 硬件在環仿真系統 -> 待測車載終端 -> 基站綜測儀 -> 云后臺 ->APP 的完整閉環測試系統，滿足用戶對完整車聯網數據鏈路的驗證以及 V2N 的功能測試。
展開 
VI-grade中國零原型（ZPS）實驗展示中心在上海正式啟動
硬件在環解決方案
4) BrakeiL 實時制動測試臺（BrakeiL Real-Time Brake Test Rig）
由 Meccanica 42 研發的 BrakeiL 是針對整套制動系統的實時測試設備，涵蓋踏板、助力器、主缸、電子穩定程序/防抱死制動系統（ESC/ABS）控制器、卡鉗及制動盤等核心部件。通過實時模擬車輪轉速輸入并監測制動壓力，BrakeiL 可為制動功能的開發、標定與驗證提供閉環測試環境。
M42制動臺架
5) CamiL 相機在環測試臺 (CamiL Camera-in-the-Loop Rig)
由 Meccanica 42 開發的 CamiL 測試臺，可精準復現車載相機傳感器的真實工作環境，支持相機與仿真系統相連的實時測試。相機安裝于測試臺內，捕捉全高清屏幕顯示的虛擬駕駛場景，配合集成式 LED 系統提供動態光照效果，是高級駕駛輔助系統（ADAS）與智能底盤開發的理想測試平臺。
相機在環解決方案
VI-grade亞太區銷售總監Kevin Ye
“上海是全球最重要的汽車產業中心之一，我們在上海首家零原型演示中心的啟用不僅是VI-grade在該地區的重要里程碑，也再次彰顯了我們更好地服務中國客戶與合作伙伴的堅定承諾。通過這一新設施，我們能夠為中國客戶和合作伙伴直接提供最新的仿真技術與解決方案，助力他們降低開發成本、加速創新，以更快速、更安全的方式將產品推向市場，并穩步邁向零物理原型進程。”
二．預約方式 SCHEDULE DEMOS
VI-grade上海零原型實驗展示中心，恭迎您的蒞臨體驗！在這里，您能親手觸摸未來開發的脈絡，親身感受“從虛擬到現實”的無縫銜接。
展開 VI-grade中國零原型（ZPS）實驗展示中心在上海正式啟動
硬件在環解決方案
4) BrakeiL 實時制動測試臺（BrakeiL Real-Time Brake Test Rig）
由 Meccanica 42 研發的 BrakeiL 是針對整套制動系統的實時測試設備，涵蓋踏板、助力器、主缸、電子穩定程序/防抱死制動系統（ESC/ABS）控制器、卡鉗及制動盤等核心部件。通過實時模擬車輪轉速輸入并監測制動壓力，BrakeiL 可為制動功能的開發、標定與驗證提供閉環測試環境。
M42制動臺架
5) CamiL 相機在環測試臺 (CamiL Camera-in-the-Loop Rig)
由 Meccanica 42 開發的 CamiL 測試臺，可精準復現車載相機傳感器的真實工作環境，支持相機與仿真系統相連的實時測試。相機安裝于測試臺內，捕捉全高清屏幕顯示的虛擬駕駛場景，配合集成式 LED 系統提供動態光照效果，是高級駕駛輔助系統（ADAS）與智能底盤開發的理想測試平臺。
相機在環解決方案
VI-grade亞太區銷售總監Kevin Ye
“上海是全球最重要的汽車產業中心之一，我們在上海首家零原型演示中心的啟用不僅是VI-grade在該地區的重要里程碑，也再次彰顯了我們更好地服務中國客戶與合作伙伴的堅定承諾。通過這一新設施，我們能夠為中國客戶和合作伙伴直接提供最新的仿真技術與解決方案，助力他們降低開發成本、加速創新，以更快速、更安全的方式將產品推向市場，并穩步邁向零物理原型進程。”
二．預約方式 SCHEDULE DEMOS
VI-grade上海零原型實驗展示中心，恭迎您的蒞臨體驗！在這里，您能親手觸摸未來開發的脈絡，親身感受“從虛擬到現實”的無縫銜接。這不僅僅是一次參觀，更是一次啟迪靈感的碰撞。
展開 邁向智駕高階驗證：康謀高保真HIL仿真解決方案，重塑測試價值
三、應用案例
該HIL 方案已在多家頭部企業應用，此外國產車輛動力學聯合仿真HiL臺架也已搭建完成，典型案例包括：
國產車輛動力學聯合仿真HiL臺架
（1）英偉達 Hyperion 8.1 L3 閉環 HiL 項目：多節點分布式部署，支持 12 Camera+9 Radar+1 LiDAR 配置，通過 GMSL/Ethernet 接口實現傳感器數據注入，滿足高階智駕系統全場景測試需求
（2）地平線 TROS 集成方案：內置動力學模型，通過以太網 + Proto 協議實現低延遲通信，適配 ADCU_J6E 域控平臺，完成車道保持、自適應巡航等功能驗證
（3）國產車輛動力學聯合仿真 HiL 臺架：融合德思特 GNSS 模擬器（1000Hz 迭代率、5ms 延遲）提供物理GNSS信號仿真，支持整車動力學特性驗證
（4）Qualcomm L2 + 智駕系統測試：4 Camera+5 Radar 配置，雙 GPU 并行仿真，覆蓋高速、城市道路多場景，完成 AEB、ACC 等核心功能的閉環測試
康謀 HIL 仿真解決方案以軟件升級為核心驅動力，打破傳統方案硬件依賴瓶頸，既滿足現有系統升級的無縫銜接需求，又為新增部署提供對標行業領先水平的成熟選擇。依托 aiSim 的技術前瞻性與工程化落地能力，助力全產業鏈客戶在智駕系統開發測試中實現成本、效率與置信度的三重突破。
展開 如何高效構建與測試非結構化道路場景？
3、閉環測試驗證：高保真傳感器與物理仿真編輯后的非結構化道路地圖可直接被導入aiSim仿真器，并結合高保真仿真傳感器進行場景方針：
（1）車輛動力學反饋：在地圖編輯過程中定義的路面坑洼、坡度變化將直接影響車輛模型的狀態輸出，車輪響應、車身姿態等行為均可以得到準確模擬。
（2）感知系統仿真：結合aiSim的高保真傳感器模型，可復現雷達在碎石路面產生的復雜點云模式、攝像頭在顛簸條件下的卷簾快門效應等圖像效果。配合語義標簽信息，能夠為感知算法驗證提供準確的基準真值。
5 結語
總而言之，aiSim可以說是為智駕測試提供了一條有效應對復雜道路環境的編輯路徑。無論是鄉村土路或礦山坡道，使用者無需完全依賴成本高昂的實地采集與高風險實車測試。
此外通過OpenDRIVE至Atlas的邏輯轉換，結合Unreal Editor與Blender的編輯能力，即可在仿真環境中構建各類具有挑戰性的非結構化道路場景，為自動駕駛算法的完善與驗證提供有效支撐。
引用：https://pdf.dfcfw.com/pdf/H3_AP202304181585544332_1.pdf
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