< Назад к Набор инструментов для моделирования автомобильной отрасли

Автор: Джонни Лю
Генеральный директор компании Dowway Vehicle
Опубликовано: Март 2026 г.

Введение

Автомобильная промышленность переживает масштабные технологические изменения. Электрификация, интеллектуальные системы управления и возможности подключения автомобилей меняют подходы к проектированию и разработке транспортных средств.

Современные автомобили сочетают в себе несколько инженерных направлений:

• механические системы
• электрические и электронные архитектуры
• встроенное программное обеспечение
• коммуникационные сети
• искусственный интеллект

Поэтому системы транспортных средств гораздо сложнее, чем у традиционных автомобилей.

В прошлом разработка автомобилей осуществлялась на основе создания физических прототипов:

Проектирование → Прототипирование → Тестирование → Перепроектирование

Этот метод требовал значительных инвестиций в прототипы автомобилей. Создание одного прототипа может стоить более миллиона юаней, а циклы разработки часто занимают месяцы.

Ещё одна проблема — охват тестирования. В реальных условиях сложно воспроизвести экстремальные условия или редкие крайние случаи, особенно для систем автономного вождения.

По этим причинам отрасль все чаще использует набор инструментов для моделирования автомобильной отрасли.

Инструментарий моделирования позволяет инженерам создавать виртуальные прототипы транспортных средств и оценивать их характеристики на ранних этапах проектирования. Моделирование поддерживает разработку на протяжении всего жизненного цикла транспортного средства:

• анализ требований
• концептуальный дизайн
• детальное проектирование
• валидация и тестирование
• оптимизация производства

Данные отраслевой статистики показывают, что компании, использующие отлаженные инструментальные средства моделирования, часто достигают следующих результатов:

• сокращение цикла разработки 30–50%
• снижение затрат на НИОКР 40–60%
• уменьшение физического прототипа более 70%

Таким образом, разработка на основе моделирования стала ключевой возможностью для современного автомобилестроения.

---

Базовая архитектура набора инструментов для моделирования автомобильной отрасли

Инструментарий для автомобильного моделирования — это не единый программный продукт. Это взаимосвязанная инженерная экосистема, состоящая из пяти уровней:

• слой данных
• слой модели
• слой инструментов
• слой рабочего процесса
• прикладной уровень

Каждый слой поддерживает различные этапы инженерного процесса.

---

Уровень данных

Слой данных содержит все инженерные данные, использованные в процессе разработки автомобиля.

Это включает в себя:

• Геометрические данные САПР
• данные моделирования CAE
• данные реальных испытаний транспортных средств
• базы данных свойств материалов
• Наборы данных сценариев ADAS
• данные конфигурации моделирования

Стандартизированные форматы позволяют обмениваться данными между различными инструментами. К распространенным форматам относятся:

• ШАГ
• ИГЕС
• HDF5
• ASAM OpenDRIVE

Большинство компаний управляют данными моделирования с помощью Системы PLM например, Teamcenter. Эти платформы предоставляют:

• контроль версий
• управление доступом
• отслеживаемость

Это устраняет разрозненность данных между инженерными командами.

---

Слой модели

Слой модели содержит виртуальные модели, представляющие системы транспортного средства.

Типичные модели включают в себя:

• полные модели динамики транспортного средства
• модели двигателя или электродвигателя
• модели батарей
• модели подвески
• модели рулевого управления и торможения
• модели управления ЭБУ
• модели датчиков и исполнительных механизмов
• структурные модели кузова автомобиля
• модели терморегулирования

Современные модели используют модульные и параметризованные структуры, что позволяет инженерам повторно использовать компоненты и быстро корректировать параметры.

Для обеспечения надежности имитационные модели должны быть откалиброваны с использованием экспериментальных данных. Во многих случаях разница между результатами моделирования и реальными испытаниями транспортных средств контролируется в рамках эксперимента. около 5 процентов.

---

Слой инструментов

В состав инструментального слоя входит специализированное инженерное программное обеспечение.

Примеры включают:

инструменты САПР
CATIA
Siemens NX

Инструменты CAE
ANSYS
Абакус
Simcenter 3D

Моделирование жидкостей
STAR-CCM+

Моделирование динамики транспортного средства
CarSim
Адамс
Амесим

Разработка систем управления
MATLAB / Simulink

симулятор автономного вождения
Предварительное сканирование

Эти инструменты взаимодействуют через стандартизированные интерфейсы, такие как:

• Функциональный интерфейс макета (FMI)
• API MATLAB

Это позволяет моделям, созданным в разных инструментах, взаимодействовать друг с другом.

---

Слой рабочего процесса

Слой рабочего процесса определяет, как выполняются задачи моделирования.

Типичные рабочие процессы моделирования включают в себя:

1. планирование задач моделирования
2. создание модели
3. выполнение моделирования
4. анализ результатов
5. формирование отчетов

инструменты автоматизации, такие как скрипты Python и AutomationDesk помочь автоматизировать эти процессы и сократить объем ручной работы.

---

Уровень приложения

Прикладной уровень связывает технологии моделирования с инженерными задачами.

К распространенным областям применения относятся:

• оптимизация концептуального дизайна
• проверка производительности системы
• анализ отказов
• калибровка производства

Инженеры из разных отделов используют результаты моделирования для принятия проектных решений.

---

Принципы проектирования цепочек инструментов для моделирования в автомобильной отрасли

Надежный набор инструментов для моделирования основан на нескольких инженерных принципах.

---

Сотрудничество между различными инженерными областями

Разработка транспортных средств требует сотрудничества между командами механиков, электриков и разработчиков программного обеспечения.

Инструменты моделирования должны позволять инженерам из разных областей обмениваться моделями и данными.

---

Стандартизация

Стандартизированные интерфейсы повышают совместимость между инструментами моделирования.

К общим стандартам относятся:

• стандарты моделирования ASAM
• Стандарты обмена моделями FMI
• Руководящие принципы процесса ASPICE

Эти стандарты позволяют моделям перемещаться между различными программными средами.

---

Масштабируемость

Платформы для моделирования должны поддерживать новые технологии, такие как:

• системы автономного вождения
• связь транспортных средств
• Сценарии моделирования, сгенерированные искусственным интеллектом

---

Точность модели

Точные модели имеют решающее значение для получения надежных результатов моделирования.

Для многих автомобильных систем требуется моделирование с использованием нескольких физических моделей. Например, модели батарей электромобилей часто сочетают в себе:

• электрохимическое поведение
• тепловые эффекты
• структурные напряжения

Некоторые модели моделирования батарей достигают уровня точности выше указанного. 95 процентов.

---

Эффективность моделирования

Для масштабных симуляций требуются мощные вычислительные ресурсы.

Параллельные вычисления, ускорение с помощью графических процессоров и облачные вычисления могут значительно сократить время моделирования. Ускорение CFD-моделирования с помощью графических процессоров может сократить время выполнения на более 80 процентов.

---

Геометрическое моделирование и предварительная обработка

Моделирование начинается с геометрического моделирования и подготовки сетки.

---

CAD-моделирование

Инструменты САПР, такие как CATIA и Siemens NX Создание подробных моделей геометрии транспортных средств.

Эти модели включают в себя конструкции транспортных средств, компоненты силовой установки и системы шасси.

---

Генерация сетки

Для создания имитационных моделей необходимы вычислительные сетки.

Такие инструменты, как Гиперсетка генерировать сетки, в том числе:

• тетраэдрические элементы
• гексаэдрические элементы
• оболочечные элементы

Для обеспечения точного моделирования необходимо поддерживать высокое качество сетки. Инженеры обычно поддерживают искажение сетки на уровне ниже определенного значения. 5 процентов.

---

Пример из инженерной практики: моделирование кузова автомобиля.

Немецкий автопроизводитель использовал следующий рабочий процесс:

1. Кузов автомобиля разработан в CATIA.
2. Генерация сетки выполняется в HyperMesh.
3. гексаэдрическая сетка с Размер сетки 2 мм созданный
4. Свойства материалов, присвоенные стали и алюминию.

Результаты структурного моделирования показали менее чем отклонение на 3 процента по сравнению с реальными испытаниями.

---

Многофизическое моделирование

Системы транспортного средства включают в себя взаимодействие механических, тепловых, электрических и гидравлических систем.

---

Структурное моделирование

Такие инструменты, как ANSYS и Абакус анализировать:

• структурная прочность
• жесткость
• усталость жизнь

Эти симуляции помогают инженерам оценивать долговечность компонентов.

---

Моделирование жидкостей и тепловых процессов

STAR-CCM+ Анализирует течение жидкости и теплопередачу.

В число приложений входят:

• аэродинамика транспортного средства
• системы охлаждения двигателя
• охлаждение аккумулятора электромобиля

---

Сопряженное моделирование

Simcenter 3D Поддерживает многофизические симуляции, объединяющие структурные, тепловые, электрические и гидродинамические модели.

---

Пример из инженерной практики: моделирование аккумуляторной системы.

Компания PSA Group использовала Simcenter 3D и STAR-CCM+ для моделирования аккумуляторных систем, в том числе:

• электрохимические реакции
• электрические характеристики
• распределение температуры
• структурные напряжения

Этот метод вдвое ускорил оптимизацию конструкции батарей и снизил затраты на разработку.

Инженеры Honda использовали инструменты Simcenter 3D NVH для выявления источников шума. Время анализа сократилось с… 3–4 часа – 15 минут.

---

Моделирование динамики транспортных средств

Моделирование динамики транспортного средства анализирует движение и управляемость автомобиля.

---

Ключевые показатели эффективности

Модели динамики транспортных средств оценивают:

• комфорт езды
• реакция рулевого управления
• эффективность торможения
• стабильность

Высокоточные модели имитируют движение транспортного средства с шестью степенями свободы.

---

Инструменты моделирования

К распространенным программам для анализа динамики транспортных средств относятся:

CarSim
Адамс
Амесим

CarSim включает в себя нелинейные модели шин, такие как Волшебная формула Пацейки.

---

Пример оптимизации подвески

Производитель электромобилей объединил CarSim и ADAMS для моделирования работы подвески в различных дорожных условиях.

Инженеры отрегулировали жесткость подвески, демпфирование и параметры шин.

В числе полученных результатов были:

• улучшение комфорта езды 20 процентов
• показатель успешности обеспечения стабильности повышается с ростом от 85 до 98 процентов
• меньшее количество итераций физического тестирования

---

Электронное и электрическое моделирование

Современные автомобили оснащены сложными электронными системами.

Инструменты моделирования способствуют разработке:

• Программное обеспечение ЭБУ
• коммуникационные сети
• сенсорные системы

---

Моделирование систем управления

MATLAB / Simulink Поддерживает проектирование алгоритмов управления на основе моделей.

Инженеры могут протестировать логику управления перед созданием кода для производственной среды.

---

Тестирование с использованием аппаратного обеспечения в контуре управления

dSPACE Эти платформы позволяют реальным электронным блокам управления взаимодействовать с имитированными моделями транспортных средств.

Компания Hyundai использовала метод HIL-тестирования dSPACE для сокращения объема физических испытаний автомобилей. 40 процентов.

---

Моделирование сети

Такие инструменты, как Вектор CANoe моделирование транспортных сетей.

Поддерживаемые протоколы связи включают:

• МОЖЕТ
• CAN FD
• Автомобильный Ethernet

Один производитель смоделировал более чем 1000 сетевых узлов Для проверки связи в системе. Задержка в сети оставалась ниже установленного уровня. 1 миллисекунда.

---

Симуляция автономного вождения

Разработка автономных транспортных средств требует проведения обширных испытаний в различных сценариях.

Платформы для моделирования воспроизводят условия вождения, которые сложно проверить физически.

---

Моделирование датчиков

Платформы, такие как Предварительное сканирование имитировать работу датчиков, в том числе:

• радар
• Лидар
• камеры

Учитываются такие факторы окружающей среды, как дождь, туман, снег и молнии.

---

Моделирование замкнутого контура

Моделирование с обратной связью объединяет моделирование окружающей среды, алгоритмы восприятия и движение транспортного средства.

Типичная конфигурация:

PreScan → Simulink → CarSim

---

Библиотеки сценариев

Он Платформа AD Chauffeur включает в себя более 4000 сценариев вождения для тестирования систем автоматизированного вождения.

---

Примеры из отрасли

Tesla использует генеративный искусственный интеллект для создания виртуальных сценариев вождения. 35 процентов испытаний Tesla Использует смоделированные среды.

Компания Continental повысила точность распознавания объектов радаром в условиях дождя и тумана. от 78 до 94 процентов с использованием радиолокационных моделей dSPACE.

---

Управление имитационными данными и автоматизация

В ходе имитационных проектов генерируются большие массивы данных.

Системы управления данными хранят имитационные модели, результаты и тестовые данные.

---

Интеграция PLM

Teamcenter управляет наборами данных моделирования и обеспечивает прослеживаемость между CAD-моделями, результатами моделирования и результатами испытаний.

---

Автоматизация рабочих процессов

Скрипты автоматизации могут автоматически запускать конвейеры моделирования.

Скрипты на Python могут автоматизировать:

• генерация моделей
• выполнение решателя
• обработка результатов
• создание отчета

---

Пример из промышленной сферы

Компания Denso внедрила интегрированный рабочий процесс с использованием NX CAD и Simcenter 3D с автоматизированными шаблонами CAE.

Время анализа CAE сократилось на до 80 процентов.

Другая компания автоматизировала симуляции автономного вождения, сократив время выполнения отдельных сценариев. от 2 часов до 30 минут.

---

Проблемы внедрения цепочек инструментов моделирования

Несмотря на преимущества, внедрение платформ моделирования сопряжено с трудностями.

---

Точность модели

Для таких компонентов, как шины и аккумуляторы, требуется точная калибровка модели.

---

Междоменная интеграция

Разные инженерные группы могут использовать разные инструменты и форматы данных.

---

Стандартизация рабочих процессов

Многие компании по-прежнему полагаются на процессы ручного моделирования.

---

Инженерные решения

В число решений входят:

• Калибровка модели с использованием реальных испытаний транспортных средств.
• стандартизированные интерфейсы моделей, такие как FMI
• интегрированные платформы моделирования, такие как 3DEXPERIENCE

Платформы автоматизации, такие как AutomationDesk, могут повысить охват внедрения ошибок в соответствии со стандартом ISO 26262. от 82 процентов до 99,97 процентов.

---

Тенденции будущего развития

Технологии моделирования продолжают развиваться.

---

Моделирование на основе ИИ

Инструменты искусственного интеллекта могут генерировать сценарии вождения и оптимизировать параметры моделирования.

Tesla и GAC уже используют ИИ для генерации сценариев автономного вождения.

---

Интегрированные платформы моделирования

Перспективные инженерные платформы объединяют проектирование в САПР, моделирование в системах автоматизированного проектирования (CAE) и разработку программного обеспечения.

Dassault MODSIM повышает эффективность системной интеграции за счет 40 процентов.

---

Моделирование облачных вычислений

Облачные вычисления поддерживают крупномасштабные симуляции и глобальное сотрудничество.

Имитационный корпус AutoBots-W1 поддерживает развертывание в облаке и работу распределенных инженерных групп.

---

Отечественные платформы моделирования

В Китае разработаны новые платформы, в том числе:

• ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ
• Экосистема моделирования Huawei MDC
• Платформа моделирования GAC

Эти платформы поддерживают местное развитие автомобильной промышленности.

---

Часто задаваемые вопросы

Что представляет собой набор инструментов для автомобильного моделирования?

Краткий ответ
Это взаимосвязанный набор программных инструментов и моделей, используемых для моделирования автомобильных систем в процессе разработки.

Подробный ответ
Набор инструментов для автомобильного моделирования позволяет инженерам создавать виртуальные прототипы автомобилей и тестировать их характеристики до создания физических автомобилей. Он объединяет инструменты моделирования, программное обеспечение для физического моделирования, модели динамики транспортных средств, платформы моделирования систем управления и среды тестирования, такие как MiL, SiL и HiL.

---

Каковы основные компоненты набора инструментов для моделирования автомобильной отрасли?

Краткий ответ
В число основных компонентов входят инструменты моделирования, программное обеспечение для физического моделирования, инструменты моделирования динамики транспортных средств, платформы для разработки систем управления, среды тестирования и системы управления данными.

Подробный ответ
Типичные компоненты включают в себя инструменты САПР, такие как CATIA или NX, инструменты CAE, такие как ANSYS и Abaqus, симуляторы динамики транспортных средств, такие как CarSim, инструменты управления системами, такие как MATLAB Simulink, платформы тестирования, такие как dSPACE, и платформы управления данными для рабочих процессов моделирования.

---

Насколько точны автомобильные симуляции?

Краткий ответ
Тщательно откалиброванные симуляции могут максимально точно соответствовать результатам реальных испытаний транспортных средств.

Подробный ответ
Точность моделирования зависит от достоверности модели и данных валидации. Инженеры сравнивают результаты моделирования с результатами физических испытаний и корректируют параметры для поддержания приемлемых погрешностей. Во многих моделях динамики транспортных средств погрешности остаются в пределах примерно 5 процентов.

---

В чём разница между методами тестирования MiL, SiL и HiL?

Краткий ответ
Это различные этапы виртуальной проверки программного обеспечения и систем управления транспортных средств.

Подробный ответ
MiL тестирует алгоритмы управления с помощью математических моделей. SiL запускает скомпилированное программное обеспечение в смоделированной среде. HiL подключает реальное оборудование ЭБУ к симулятору реального времени для тестирования поведения системы с использованием смоделированных входных сигналов от датчиков и сигналов от автомобиля.

---

С какими проблемами сталкиваются компании при внедрении наборов инструментов моделирования?

Краткий ответ
Основные проблемы связаны с интеграцией моделей, вычислительными ресурсами, сотрудничеством между инженерными группами и проверкой моделей.

Подробный ответ
Для создания цепочек инструментов моделирования требуется интеграция множества инструментов и инженерных дисциплин. Компаниям необходимо стандартизировать рабочие процессы, управлять большими массивами данных и калибровать модели с использованием экспериментальных данных для поддержания точности моделирования.

---

Автор

Джонни Лю
Генеральный директор — Dowway Vehicle. Опубликовано: Март 2026 г.