在美国洛杉矶,交通部门正在合作开发一种解决方案,致力于创建市内交通基础设施的数据驱动数字孪生。在世界的其他地方,数字孪生的汽车用例也在不断增加。鉴于数字孪生具有深远的能力,已经有多个行业整合了这种技术,汽车行业就是其中之一。
随着电气化和自动驾驶等新趋势的出现,如今的汽车可以被描述为一个不断发展的子系统,通常包含不同的电子模块,有时多达100个或更多。子系统比较复杂,需要实时虚拟。这就是数字孪生的精髓:一个物理对象或系统的虚拟副本,可以用来模拟真实世界的情况,并在虚拟环境中测试不同的场景。它通过使用传感器、机器学习和人工智能来监测和反映物理对象。每种类型的数字孪生都有其独特的功能和优势,可以搭配使用来创建一个全面的汽车数字模型。
分类 |
特性 |
单元级数字孪生 |
在较低的分层级别,数字孪生可以反映设备、材料或环境因素的组成部分。 |
系统级数字孪生 |
包括生产系统或复杂物理产品中的几个单元级数字孪生。 |
SoS级数字孪生 |
几个系统级数字孪生形成SoS级数字孪生,增强了供应链、设计、服务和维护等方面的协作。 |
▲表1:基于分层结构的数字孪生分类
基于海量数据的数字孪生
数字孪生不仅会生成关于物理对象的大量数据,而且还需要从物理对象捕获数据来提供其全部功能。在汽车中,传感器固定在汽车的几个部件上,用于产生和传递有关汽车功能和状态的大量数据。数据流是现代数字孪生的重要组成部分,可以在汽车的整个寿命周期内提供多个好处。
图1:数字孪生生态体系的组成和特征
监测汽车部件是数据可用性带来诸多特殊好处。跟踪电池的健康状态 (SoH) 就是一个例子,这对纠正异常情况至关重要。与SoH类似,数字孪生还可以帮助跟踪汽车部件的剩余使用寿命 (RUL)。SoH可能有助于汽车制造商管理电池充电和零部件的热控制等,而RUL则可以帮助保险公司评估受损车辆的价值,或提醒车主订购新部件。例如,如果电池系统的剩余使用寿命 (RUL) 很短,则可更换电池并将其重新用于其他应用。
所有这些可能性都需要大量的数据。尽管数字孪生对数据的依赖并不是汽车特有的,但现代汽车已经变得更加复杂,彰显了这项技术可以发挥的重要作用。这些复杂的汽车不仅产生了越来越多的数据,而且需要尽快对数据进行细化和传输,以获得良好的性能。
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数据孪生与汽车架构变迁
汽车架构必须变得更加灵活,才能适应数据的双向传输。具体而言,需要高性能的车载网络 (IVN),以满足增加数据使用的处理要求。这方面的一个持续发展的趋势是向区域电子电气架构的迁移。
区域电子电气架构通过网络扩展汽车功能,可以将问题具体到汽车架构的特定部分。这样可以实现更快的响应和错误确认。数字孪生可以位于汽车端节点附近 (靠近执行器和传感器),更集中在高性能计算集群中,也可以位于连接的云端。延迟和决策响应时间决定了数字孪生应该部署的位置。工具和处理功能可在信号到云空间移植各项功能和数字孪生,使系统开发人员能够便捷地迁移各种特性。
图2:架构演变趋势:从域到区域
此外,通过提高汽车中央计算机的处理能力,区域电子电气架构实现了由软件和无线更新驱动的汽车创新。架构的分区简化了对多个来源的数据的集成,这可以促进数字孪生的使用。
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为汽车原型设计、性能优化赋能
虚拟原型设计虽然很复杂,但它清楚地说明了汽车部件在不同场景中如何协同工作。对于汽车制造商来说,数字孪生不仅能促进虚拟原型设计,而且为升级汽车设计、部署新功能提供更多可能性,并最终降低成本。通过收集和分析运转数据,他们模拟车辆的性能,并分享潜在改进的见解。这可以为优化汽车部件的性能带来多个好处。
一是改进了电池管理 (BMS),以延长电池寿命。使用人工智能解决方案可以在电池健康状况变化时进行调整,从而实现持续改进,特别是在控制决策方面。这有助于解决电动汽车电池和BMS的主要问题,包括提高电动汽车续航里程、确保电池安全和延长电池寿命。
除了提升BMS外,还能实现预测性维护,允许实时监测汽车部件和系统。这些数据可用于预测何时需要进行维护,从而减少停机时间和维护成本。该技术在汽车业的其他用例包括模拟自动驾驶汽车在不同驾驶场景中的行为。这有助于对自动驾驶汽车的软件和硬件组件进行改进和测试,然后再将其运用到道路上。
总体而言,数字孪生在汽车领域的应用将更加普遍,特别是随着汽车数字化的不断进步。它有助于改进产品设计、制造流程和汽车维护,从而打造更好的产品和更高效、更可靠的汽车业。随着这一演变的推进,一个重要的优先事项将是满足各种汽车流程的功能安全和网络安全要求。
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本文作者
Curt Hillier,恩智浦半导体汽车工程解决方案技术总监,在恩智浦工作了13年,他的职责范围包括雷达、混合动力汽车和电动汽车推进、电池管理和车辆连接域等。他拥有应用工程背景,涵盖客户支持以及为贸易展、会议和客户研讨会提供高级解决方案和演示。最近,他重点研究互联电动汽车。在这一领域,恩智浦与合作伙伴正在开发实时推进 (如能源管理系统、电动机控制和电芯状态估计) 和非实时汽车健康应用的解决方案。
原文标题:当汽车行业遇到数字孪生,将会发生什么?
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