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進一步分析原因，乘員艙優先加熱策略相比其他加熱策略溫升更快，而該模型中高壓電池主要耗能部件為PTC，乘員艙前排腿部溫度信號直接決定了PTC瞬態功率變化的大小。此外，在寒冷條件下乘員艙內的制熱負荷相比電池要更小，所以用于單一電池加熱所需加熱時間明顯高于乘員艙加熱時間。

應用 CFD 分析方法計算得到風口的風速分布，根據分析 結果判斷出風均勻性，通過優化風管出風口結構，即在風口位置風管內壁設計凸臺結構，達到提升風口出風均勻性的目的， 進而改善乘員艙的舒適性。 隨著社會的發展，人們對汽車舒適性的要求越 來越高，乘員艙的降溫效果成為評價乘員艙舒適性 的一個重要指標 [1] 。

而在5300Hz時，艙內最大聲壓為144dB，乘員艙的聲壓要高于駕駛艙，但由于此頻率超過了人耳敏感頻率范圍，對乘員舒適度的影響較弱，故艙內降噪設計重點應放在駕駛艙。

后來IIHS 詳細分析發現，原來這家車企生產的汽車，兩側的A柱竟然使用了不同強度的鋼材！

幾何處理–CAD數據轉換為stl輸出–Stl數據導入STAR-CCM+，分組命名?網格生成–包面，網格重構–體網格生成?穩態計算?除霜計算?除霧計算pdf文件共103頁

本文系統介紹了電動汽車電機噪聲的測試及分析方法。 2 電機噪聲的測試方法 2.1 測點布置 測點需要包含電機艙和乘員艙電機噪聲，電機總成支撐的振動以及傳動軸轉速，如圖1所示。 表1列出了各個測點的所測量的信號種類、位置及名稱。

這個流程可協助設計師選擇材料、車窗設計、運行策略、局部供暖和降溫，確保在滿足法規要求的同時提供乘客舒適的體驗，最大限度地提高行駛里程，并達到電池的預期壽命。高保真的瞬態3D仿真模型與車輛級別的系統集成相結合，構成成功的要訣。滿懷信心地設計、評估和迭代車艙與電池散熱設計，讓您的電動汽車產品超越競爭對手。

▲圖-17 Amesim乘員艙功能模型 ▲圖-18 空調系統模型制冷效果 多級復雜度是Amesim的重要特點，同樣能夠搭建基于實際結構的乘員艙物理模型（圖-19），對艙內各處的熱分布詳細分析，給出艙內各處溫度變化。

通過分析其內部零件變形和能量分布情況，提出改進方案和快捷的修改模型，而不必等待模具加工和樣品制造后再進行試驗，降低了開發成本，縮短了開發周期。2.2 帶假人正撞負載試驗CAE分析該車后排座椅中間位置的安全帶固定點設置在后排座椅上，發生正面碰撞時如果該位置有乘員佩帶安全帶，座椅可能會因為額外承受乘員的動載荷而出現更大的變形，導致乘員傷害。

難點2：乘員艙的熱管理 受限于電池的使用環境要求，也導致乘員艙的冷熱管理成為了耗電的大戶，對此也對乘員艙的熱管理提出了更高的要求。傳統的燃油車不缺熱源，發動機的余熱足夠乘員艙的加熱，相對而言對油耗的折損并不明顯，然而對電動車而言，這就成為了一個巨大的挑戰。

圖2 CFD除霜性能分析流程 基于HVAC模型、擋風玻璃、除霜格柵、風道及乘員艙內飾數模，采用Hypermesh軟件處理面網格，建模過程中簡化了乘員艙模型，未包含假人等模型。再將面網格導入STAR-CCM+中，檢查是否封閉，按照尺寸設置生成體網格，并設置邊界條件，進行空調系統除霜性能分析計算，如圖3所示。圖3 空調及除霜風道模型 計算邊界條件如表1所示。

改善未來飛行視野隨著航空業努力滿足消費者需求、安全性法規和實施全球可持續發展舉措，制造商越來越頻繁地納入數字化轉型，并在開發流程中盡早地集成仿真，從而為設計提供寶貴信息。在Speos的助力下，Airbus等制造商繼續改進安全關鍵型駕駛艙設計，同時滿足行業期望。

圖-1 交通事故統計在本世紀之前，世界各國都在研究車輛的乘員保護，很少考慮路面行人的安全。大部分的發明和措施都是針對車內乘員進行保護的，例如1955年沃爾沃工程師尼爾斯發明的安全帶，到1968年，美國法規規定前排座椅必須配置安全帶。再如美國人約翰·赫特里特發明安全氣囊，到1981年，奔馳S級（W126）是第一款裝備預緊式安全帶和安全氣囊的量產車型。

第二章節為結構耐撞性設計，此章節不是仿真分析，而是對設計經驗的總結，有助于深入了解結構耐撞性，提出更有效的方案。第三章節為碰撞基礎理論知識，配合第二章節學習，可以加深記憶。單純熟練的軟件操作是有發展瓶頸的，只有理論+實踐的融合，才能真正的成為領域內的專家。第四章為國內外的法規和規則。所有分析和理論的目的均是復合法規和規則的要求，需要了解法規的要求，并跟蹤新法規的進展。

（3）在對座椅骨架優化后，胸部壓縮量下降了10.19%，胸部粘性傷害下降了16.52%，均滿足了法規要求。

攝像頭法規可視化 像素投影的方式主要是一種幾何數據校核模式，在實際中，針對攝像頭的模擬傾向于直觀查看攝像頭拍攝效果，是否符合法規要求，成像清晰度是否可行。SPEOS軟件可以針對不同需求，用SCDM進行幾何數據創建，將法規區域以CAD數據形式體現在模型中，也可以放置交通錐進行標記。下圖是駕駛側和乘員側的可視化結果。

圖2：多種類型傳感器下的合成數據（Anyverse）相比真實數據，合成數據具有以下優勢：（1）全面多樣：可靈活生成不同人群、行為、座艙結構與環境變量組合，輕松覆蓋極端和低頻場景；（2）精準標注：輸出像素級真值、凝視向量、關鍵點、分割圖等，省去人工標注；（3）高效合規：不涉及真實乘員或兒童影像，天然滿足GDPR等隱私法規；（4）可重復與可擴展：相同條件下隨時重建，便于模型對比測試與大規模數據擴增