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Autor: Johnny Liu
CEO, Dowway Vehicle
Veröffentlicht: März 2026

Einführung

Die Automobilindustrie durchläuft einen tiefgreifenden technologischen Wandel. Elektrifizierung, intelligente Fahrsysteme und Fahrzeugvernetzung verändern die Art und Weise, wie Fahrzeuge konstruiert und entwickelt werden.

Moderne Fahrzeuge vereinen mehrere Ingenieursbereiche:

• mechanische Systeme
• elektrische und elektronische Architekturen
• eingebettete Software
• Kommunikationsnetze
• künstliche Intelligenz

Aus diesem Grund sind Fahrzeugsysteme weitaus komplexer als herkömmliche Autos.

In der Vergangenheit folgte die Automobilentwicklung einem Prozess mit physischen Prototypen:

Design → Prototyp → Test → Überarbeitung

Diese Methode erforderte hohe Investitionen in Prototypfahrzeuge. Der Bau eines einzigen Prototypen kann mehr als eine Million RMB kosten, und die Entwicklungszyklen dauern oft Monate.

Eine weitere Herausforderung ist die Testabdeckung. Tests in der realen Welt können extreme Bedingungen oder seltene Grenzfälle nicht ohne Weiteres nachbilden, insbesondere bei autonomen Fahrsystemen.

Aus diesen Gründen nutzt die Branche zunehmend die Werkzeugkette für die AutomobilsimulationDie

Eine Simulationswerkzeugkette ermöglicht es Ingenieuren, virtuelle Fahrzeugprototypen zu erstellen und die Fahrzeugleistung in frühen Entwurfsphasen zu bewerten. Die Simulation unterstützt die Entwicklung über den gesamten Fahrzeuglebenszyklus hinweg:

• Anforderungsanalyse
• Konzeptdesign
• detaillierte Konstruktion
• Validierung und Tests
• Produktionsoptimierung

Branchenzahlen zeigen, dass Unternehmen, die ausgereifte Simulationswerkzeugketten einsetzen, häufig Folgendes erreichen:

• Reduzierung des Entwicklungszyklus 30–50 %
• Reduzierung der F&E-Kosten 40–60 %
• Reduzierung des physikalischen Prototyps über 70 %

Die simulationsgestützte Entwicklung ist daher zu einer Schlüsselkompetenz im modernen Automobilbau geworden.

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Kernarchitektur einer Simulationswerkzeugkette für die Automobilindustrie

Eine Simulationswerkzeugkette für die Automobilindustrie ist kein einzelnes Softwareprodukt. Sie ist ein vernetztes Entwicklungsökosystem, das aus fünf Schichten besteht:

• Datenschicht
• Modellschicht
• Werkzeugebene
• Workflow-Ebene
• Anwendungsschicht

Jede Schicht unterstützt unterschiedliche Teile des Entwicklungsprozesses.

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Datenschicht

Die Datenschicht enthält alle während der Fahrzeugentwicklung verwendeten Konstruktionsdaten.

Dies umfasst:

• CAD-Geometriedaten
• CAE-Simulationsdaten
• reale Fahrzeugtestdaten
• Datenbanken für Materialeigenschaften
• ADAS-Szenario-Datensätze
• Simulationskonfigurationsdaten

Standardisierte Formate ermöglichen den Datenaustausch zwischen verschiedenen Tools. Gängige Formate sind:

• SCHRITT
• IGES
• HDF5
• ASMA OpenDRIVE

Die meisten Unternehmen verwalten Simulationsdaten mithilfe von PLM-Systeme wie beispielsweise Teamcenter. Diese Plattformen bieten:

• Versionskontrolle
• Zugriffsverwaltung
• Rückverfolgbarkeit

Dadurch werden Datensilos zwischen den Entwicklungsteams beseitigt.

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Modellschicht

Die Modellschicht enthält virtuelle Modelle, die Fahrzeugsysteme repräsentieren.

Typische Modelle sind:

• vollständige Fahrzeugdynamikmodelle
• Motor- oder Elektromotormodelle
• Batteriemodelle
• Federungsmodelle
• Lenk- und Bremsmodelle
• Steuergeräte-Steuerungsmodelle
• Sensor- und Aktormodelle
• Fahrzeugkarosserie-Strukturmodelle
• Wärmemanagementmodelle

Moderne Modelle verwenden modulare und parametrisierte Strukturen, sodass Ingenieure Komponenten wiederverwenden und Parameter schnell anpassen können.

Um die Zuverlässigkeit zu gewährleisten, müssen Simulationsmodelle mit experimentellen Daten kalibriert werden. In vielen Fällen wird die Abweichung zwischen Simulationsergebnissen und realen Fahrzeugtests auf einen bestimmten Wert begrenzt. etwa 5 ProzentDie

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Werkzeugebene

Die Werkzeugebene integriert spezialisierte Engineering-Software.

Beispiele hierfür sind:

CAD-Werkzeuge
CATIA
Siemens NX

CAE-Werkzeuge
ANSYS
Abaqus
Simcenter 3D

Fluidsimulation
STAR-CCM+

Fahrzeugdynamiksimulation
CarSim
ADAMS
Amesim

Entwicklung von Steuerungssystemen
MATLAB / Simulink

Simulation autonomen Fahrens
Vorscan

Diese Werkzeuge kommunizieren über standardisierte Schnittstellen wie zum Beispiel:

• Funktionale Mock-up-Schnittstelle (FMI)
• MATLAB-APIs

Dadurch können Modelle, die mit unterschiedlichen Tools erstellt wurden, zusammenarbeiten.

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Workflow-Ebene

Die Workflow-Schicht definiert, wie Simulationsaufgaben ausgeführt werden.

Typische Simulationsabläufe umfassen:

1. Simulationsaufgabenplanung
2. Modellerstellung
3. Simulationsausführung
4. Ergebnisanalyse
5. Berichtserstellung

Automatisierungswerkzeuge wie z. B. Python-Skripte Und AutomationDesk Helfen Sie mit, diese Prozesse zu automatisieren und den manuellen Aufwand zu reduzieren.

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Anwendungsschicht

Die Anwendungsschicht verbindet Simulationstechnologien mit Ingenieuraufgaben.

Typische Anwendungsgebiete sind:

• Konzeptdesignoptimierung
• Validierung der Systemleistung
• Fehleranalyse
• Produktionskalibrierung

Ingenieure verschiedener Abteilungen nutzen Simulationsergebnisse als Grundlage für Konstruktionsentscheidungen.

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Entwurfsprinzipien für Simulationswerkzeugketten in der Automobilindustrie

Eine zuverlässige Simulationswerkzeugkette folgt mehreren ingenieurwissenschaftlichen Prinzipien.

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Zusammenarbeit über verschiedene Ingenieursbereiche hinweg

Die Fahrzeugentwicklung erfordert die Zusammenarbeit von Mechanik-, Elektrotechnik- und Softwareteams.

Simulationswerkzeuge müssen es Ingenieuren aus verschiedenen Fachbereichen ermöglichen, Modelle und Daten auszutauschen.

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Standardisierung

Standardisierte Schnittstellen verbessern die Kompatibilität zwischen Simulationswerkzeugen.

Zu den gängigen Standards gehören:

• ASAM-Simulationsstandards
• FMI-Modellaustauschstandards
• ASPICE-Prozessrichtlinien

Diese Standards ermöglichen es, Modelle in verschiedenen Softwareumgebungen einzusetzen.

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Skalierbarkeit

Simulationsplattformen müssen neue Technologien unterstützen, wie zum Beispiel:

• autonome Fahrsysteme
• Fahrzeugvernetzung
• KI-generierte Simulationsszenarien

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Modellgenauigkeit

Genaue Modelle sind für zuverlässige Simulationsergebnisse unerlässlich.

Viele Fahrzeugsysteme erfordern eine multiphysikalische Simulation. Batteriemodelle für Elektrofahrzeuge kombinieren beispielsweise häufig Folgendes:

• elektrochemisches Verhalten
• thermische Effekte
• strukturelle Spannungen

Einige Batteriesimulationsmodelle erreichen Genauigkeitsgrade über 95 ProzentDie

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Simulationseffizienz

Große Simulationen erfordern leistungsstarke Rechenressourcen.

Parallelrechnen, GPU-Beschleunigung und Cloud-Computing können die Simulationszeit deutlich reduzieren. GPU-beschleunigte CFD-Simulationen können die Laufzeit um folgende Beträge verkürzen: über 80 ProzentDie

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Geometriemodellierung und Vorverarbeitung

Die Simulation beginnt mit der Geometriemodellierung und der Netzvorbereitung.

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CAD-Modellierung

CAD-Werkzeuge wie CATIA Und Siemens NX Erstellung detaillierter Fahrzeuggeometriemodelle.

Diese Modelle umfassen Fahrzeugstrukturen, Antriebskomponenten und Fahrwerksysteme.

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Netzgenerierung

Simulationsmodelle benötigen Rechennetze.

Werkzeuge wie HyperMesh Netze erzeugen, die Folgendes umfassen:

• Tetraedrische Elemente
• Hexaederelemente
• Schalenelemente

Die Netzqualität muss hoch bleiben, um eine genaue Simulation zu gewährleisten. Ingenieure halten die Netzverzerrung üblicherweise unter einem bestimmten Wert. 5 ProzentDie

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Technisches Beispiel: Fahrzeugkarosserie-Simulation

Ein deutscher Fahrzeughersteller nutzte folgenden Arbeitsablauf:

1. Fahrzeugaufbau in CATIA konstruiert
2. Die Netzgenerierung erfolgte in HyperMesh.
3. Hexaedergitter mit 2 mm Rastergröße erstellt
4. Materialeigenschaften für Stahl und Aluminium

Die resultierende Struktursimulation zeigte weniger als 3 Prozent Abweichung im Vergleich zu realen Tests.

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Multi-Physik-Simulation

Fahrzeugsysteme beinhalten Wechselwirkungen zwischen mechanischen, thermischen, elektrischen und fluidischen Systemen.

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Struktursimulation

Werkzeuge wie ANSYS Und Abaqus analysieren:

• strukturelle Festigkeit
• Steifheit
• Ermüdungslebensdauer

Diese Simulationen helfen Ingenieuren bei der Beurteilung der Bauteilhaltbarkeit.

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Fluid- und Wärmesimulation

STAR-CCM+ analysiert Strömungsvorgänge und Wärmeübertragung.

Anwendungsgebiete umfassen:

• Fahrzeugaerodynamik
• Motorkühlsysteme
• Kühlung von Elektrofahrzeugbatterien

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Gekoppelte Simulation

Simcenter 3D Unterstützt multiphysikalische Simulationen, die Struktur-, Wärme-, elektrische und Fluidmodelle kombinieren.

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Technisches Beispiel: Simulation eines Batteriesystems

Die PSA Group nutzte Simcenter 3D und STAR-CCM+ zur Simulation von Batteriesystemen, darunter:

• elektrochemische Reaktionen
• elektrische Leistung
• Temperaturverteilung
• strukturelle Spannungen

Durch diese Methode konnte die Geschwindigkeit der Batterieentwicklungsoptimierung verdoppelt und die Entwicklungskosten gesenkt werden.

Die Honda-Ingenieure nutzten die 3D-NVH-Tools von Simcenter, um Geräuschquellen zu identifizieren. Die Analysezeit sank von 3–4 Stunden bis 15 MinutenDie

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Fahrzeugdynamiksimulation

Die Fahrzeugdynamiksimulation analysiert die Fahrzeugbewegung und das Fahrverhalten.

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Wichtigste Leistungsbereiche

Fahrzeugdynamikmodelle bewerten:

• Fahrkomfort
• Lenkverhalten
• Bremsleistung
• Stabilität

Hochpräzise Modelle simulieren die Bewegung eines Fahrzeugs mit sechs Freiheitsgraden.

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Simulationswerkzeuge

Gängige Fahrzeugdynamik-Software umfasst:

CarSim
ADAMS
Amesim

CarSim beinhaltet nichtlineare Reifenmodelle wie zum Beispiel Pacejkas ZauberformelDie

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Fallbeispiel zur Optimierung der Federung

Ein Hersteller von Elektrofahrzeugen kombinierte CarSim und ADAMS, um das Fahrwerksverhalten unter verschiedenen Straßenbedingungen zu simulieren.

Die Ingenieure passten die Steifigkeit der Aufhängung, die Dämpfung und die Reifenparameter an.

Zu den Ergebnissen gehörten:

• Verbesserung des Fahrkomforts 20 Prozent
• Die Erfolgsrate der Handlingstabilität steigt von 85 Prozent bis 98 Prozent
• weniger physische Testiterationen

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Elektronische und elektrische Simulation

Moderne Fahrzeuge enthalten komplexe elektronische Systeme.

Simulationswerkzeuge unterstützen die Entwicklung von:

• ECU-Software
• Kommunikationsnetze
• Sensorsysteme

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Modellierung von Steuerungssystemen

MATLAB / Simulink unterstützt den modellbasierten Entwurf von Regelungsalgorithmen.

Ingenieure können die Steuerlogik testen, bevor sie den Produktionscode generieren.

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Hardware-in-the-Loop-Test

dSPACE Plattformen ermöglichen es realen Steuergeräten, mit simulierten Fahrzeugmodellen zu interagieren.

Hyundai nutzte dSPACE HIL-Tests, um die Anzahl der physischen Fahrzeugtests zu reduzieren. 40 ProzentDie

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Netzwerksimulation

Werkzeuge wie Vektor-Kanus Fahrzeugnetzwerke simulieren.

Unterstützte Kommunikationsprotokolle umfassen:

• DÜRFEN
• CAN FD
• Automotive Ethernet

Ein Hersteller simulierte mehr als 1000 Netzwerkknoten zur Überprüfung der Systemkommunikation. Die Netzwerklatenz blieb unter 1 MillisekundeDie

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Simulation autonomen Fahrens

Die Entwicklung autonomer Fahrzeuge erfordert umfangreiche Szenariotests.

Simulationsplattformen bilden Fahrumgebungen nach, die in der Realität schwer zu testen sind.

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Sensorsimulation

Plattformen wie Vorscan Sensoren simulieren, einschließlich:

• Radar
• LiDAR
• Kameras

Umweltfaktoren wie Regen, Nebel, Schnee und Lichtverhältnisse werden berücksichtigt.

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Simulation im geschlossenen Regelkreis

Die Simulation im geschlossenen Regelkreis kombiniert Umgebungsmodellierung, Wahrnehmungsalgorithmen und Fahrzeugbewegung.

Typische Konfiguration:

PreScan → Simulink → CarSim

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Szenariobibliotheken

Der AD Chauffeur Plattform beinhaltet mehr als 4000 Fahrszenarien zum Testen automatisierter Fahrsysteme.

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Branchenbeispiele

Tesla nutzt generative KI, um virtuelle Fahrszenarien zu erstellen. 35 Prozent der Tesla-Tests nutzt simulierte Umgebungen.

Continental verbesserte die Radarerkennungsgenauigkeit bei Regen- und Nebelbedingungen von 78 Prozent bis 94 Prozent unter Verwendung von dSPACE-Radarmodellen.

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Simulationsdatenmanagement und Automatisierung

Simulationsprojekte erzeugen große Datensätze.

Datenmanagementsysteme speichern Simulationsmodelle, Ergebnisse und Testdaten.

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PLM-Integration

Teamcenter Verwaltet Simulationsdatensätze und gewährleistet die Rückverfolgbarkeit zwischen CAD-Modellen, Simulationen und Testergebnissen.

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Workflow-Automatisierung

Automatisierungsskripte können Simulationspipelines automatisch ausführen.

Python-Skripte können Folgendes automatisieren:

• Modellgenerierung
• Solver-Ausführung
• Ergebnisverarbeitung
• Berichtserstellung

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Industriebeispiel

Denso implementierte einen integrierten Workflow unter Verwendung von NX CAD und Simcenter 3D mit automatisierten CAE-Vorlagen.

Die CAE-Analysezeit wurde verkürzt um bis zu 80 ProzentDie

Ein anderes Unternehmen automatisierte Simulationen für autonomes Fahren und reduzierte so die Laufzeit einzelner Szenarien. 2 Stunden bis 30 MinutenDie

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Herausforderungen bei der Implementierung von Simulationswerkzeugketten

Trotz der Vorteile stellt die Implementierung von Simulationsplattformen eine Herausforderung dar.

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Modellgenauigkeit

Komponenten wie Reifen und Batterien erfordern eine präzise Modellkalibrierung.

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Domänenübergreifende Integration

Verschiedene Entwicklerteams verwenden möglicherweise unterschiedliche Tools und Datenformate.

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Workflow-Standardisierung

Viele Unternehmen setzen immer noch auf manuelle Simulationsprozesse.

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Technische Lösungen

Zu den Lösungen gehören:

• Modellkalibrierung anhand von Tests mit realen Fahrzeugen
• standardisierte Modellschnittstellen wie FMI
• integrierte Simulationsplattformen wie 3DEXPERIENCE

Automatisierungsplattformen wie AutomationDesk können die Fehlereinspeisungsabdeckung gemäß ISO 26262 erhöhen. 82 Prozent bis 99,97 ProzentDie

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Zukünftige Entwicklungstrends

Die Simulationstechnologien entwickeln sich ständig weiter.

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KI-basierte Simulation

KI-Tools können Fahrszenarien generieren und Simulationsparameter optimieren.

Tesla und GAC nutzen bereits KI, um autonome Fahrszenarien zu generieren.

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Integrierte Simulationsplattformen

Zukünftige Engineering-Plattformen kombinieren CAD-Konstruktion, CAE-Simulation und Softwareentwicklung.

Dassault MODSIM verbessert die Effizienz der Systemintegration durch 40 ProzentDie

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Wolkensimulation

Cloud Computing unterstützt groß angelegte Simulationen und globale Zusammenarbeit.

Das AutoBots-W1 Simulationschassis unterstützt Cloud-Bereitstellung und verteilte Entwicklungsteams.

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Inländische Simulationsplattformen

Zu den in China entwickelten neuen Plattformen gehören:

• Netzwerk
• Huawei MDC-Simulationsökosystem
• GAC-Simulationsplattform

Diese Plattformen unterstützen die lokale Automobilentwicklung.

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Häufig gestellte Fragen

Was ist eine Simulations-Toolchain für die Automobilindustrie?

Kurzantwort
Es handelt sich um ein zusammenhängendes Set von Softwaretools und Modellen, die zur Simulation von Fahrzeugsystemen während der Entwicklung verwendet werden.

Ausführliche Antwort
Eine Simulationswerkzeugkette für die Automobilindustrie ermöglicht es Ingenieuren, virtuelle Fahrzeugprototypen zu erstellen und die Fahrzeugleistung zu testen, bevor physische Fahrzeuge gebaut werden. Sie kombiniert Modellierungswerkzeuge, Physiksimulationssoftware, Fahrzeugdynamikmodelle, Simulationsplattformen für Steuerungssysteme und Testumgebungen wie MiL, SiL und HiL.

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Was sind die Hauptkomponenten einer Simulationswerkzeugkette für die Automobilindustrie?

Kurzantwort
Zu den Hauptkomponenten gehören Modellierungswerkzeuge, Physiksimulationssoftware, Fahrzeugdynamiksimulationswerkzeuge, Entwicklungsplattformen für Steuerungssysteme, Testumgebungen und Datenmanagementsysteme.

Ausführliche Antwort
Typische Komponenten sind CAD-Tools wie CATIA oder NX, CAE-Tools wie ANSYS und Abaqus, Fahrzeugdynamiksimulatoren wie CarSim, Steuerungssystem-Tools wie MATLAB Simulink, Testplattformen wie dSPACE und Datenmanagementplattformen für Simulationsworkflows.

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Wie genau sind Automobilsimulationen?

Kurzantwort
Gut kalibrierte Simulationen können reale Fahrzeugtests sehr genau abbilden.

Ausführliche Antwort
Die Genauigkeit von Simulationen hängt von der Modellgenauigkeit und den Validierungsdaten ab. Ingenieure vergleichen die Simulationsergebnisse mit den Ergebnissen physikalischer Tests und passen die Parameter an, um akzeptable Fehlermargen einzuhalten. In vielen Fahrzeugdynamiksimulationen bleiben die Fehler innerhalb etwa 5 ProzentDie

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Worin besteht der Unterschied zwischen MiL-, SiL- und HiL-Tests?

Kurzantwort
Es handelt sich um verschiedene Phasen der virtuellen Validierung von Fahrzeugsoftware und Steuerungssystemen.

Ausführliche Antwort
MiL testet Regelungsalgorithmen mithilfe mathematischer Modelle. SiL führt kompilierte Software in einer simulierten Umgebung aus. HiL verbindet reale Steuergerätehardware mit einem Echtzeitsimulator, um das Systemverhalten mit simulierten Sensoreingängen und Fahrzeugsignalen zu testen.

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Welchen Herausforderungen stehen Unternehmen bei der Implementierung von Simulationswerkzeugketten gegenüber?

Kurzantwort
Die größten Herausforderungen bestehen in der Modellintegration, den Rechenressourcen, der Zusammenarbeit zwischen den Ingenieurteams und der Modellvalidierung.

Ausführliche Antwort
Simulationswerkzeugketten erfordern die Integration zahlreicher Werkzeuge und Ingenieursdisziplinen. Unternehmen müssen Arbeitsabläufe standardisieren, große Datensätze verwalten und Modelle anhand experimenteller Daten kalibrieren, um die Genauigkeit der Simulationen zu gewährleisten.

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Autor

Johnny Liu
CEO — Dowway VehicleVeröffentlicht: März 2026