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2.2.1 来自整车的挑战 2.2.2 系统级的挑战 2.2.3 组件级的挑战 2.2.4 控制策略的优化、安全模式策略的制定 2.2.5 新技术的验证
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迈向先进动力系统的关键挑战有哪些?
2.1 电动汽车的关键组件
2.2 动力系统的关键挑战
图片来源:SysPro系统工程智库
在动力总成的系统级的设计,可能会遇到多重挑战。
首先,在峰值性能、持续性能和堵转性能方面,动力系统需确保在各种工况下均能稳定运行。峰值性能要求系统在高负载或极端条件下不失效,持续性能则关注长时工作的可靠性,而堵转性能则考验系统在负载突变或机械阻塞时的响应与承受能力。以上这些性能指标,一方面要确保结合整车参数和应用场景给出准确的设计目标,另一方面要根据动力总成各组件的特性参数,计算获取其实际能力。
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寿命缩减:IGBT和Diode的寿命估算是评估系统维护周期和运营成本的重要依据。器件的寿命受限于多重因素制约,包括电流应力、温度循环等;此外,在不同条件下,这些组件的寿命特性差异显著,整车全寿命周期内不同路谱下的寿命消耗情况也不尽相同。因此,能否准确地估算其寿命,至关重要!
2.2.4 控制策略的优化、安全模式策略的制定
在动力系统的控制策略与安全模式方面,我们面临着多重挑战。
图片来源:SysPro系统工程智库
图片来源:SysPro系统工程智库
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以上这些问题都高度依赖于精确且复杂的仿真模型和开发经验,这不仅要求我们对仿真模型进行高精度的构建与验证,还需与各类硬件系统紧密协同,以实现整个动力系统的高效、稳定运行。
03
SysPro数字孪生平台
通过上面的概述,我们可以深刻感受:为了打造一款高性能、高效、可靠且功能完备的电动汽车动力总成系统,需要的是多学科方法和先进工程解决方案。SysPro致力于打造构建一套完备的数字孪生技术来应对上述的这些挑战,并加快新型电动汽车的开发速度。
目前版本,「SysPro数字孪生平台」主要针对混合动力汽车(HEV)和电动汽车(EV)的动力系统,为用户可以带来如下的价值:
「SysPro数字孪生平台」通过构建高精度的数学模型,能够在虚拟环境中对动力总成进行全面的仿真分析。这使得设计师能够在早期阶段快速评估不同设计方案的性能,无需等待实际硬件的制造和测试。这极大地提升了设计效率,缩短了产品的开发周期。
优化系统性能与降低成本
通过「SysPro数字孪生平台」,用户可以对动力总成的各个组件和系统进行精细的仿真与优化。无论是电机、电控系统的效率提升,还是扭矩响应时间和控制精度的优化,SysPro都能提供有力的支持。这种优化不仅提高了系统的整体性能,还通过减少不必要的迭代设计和测试,降低了开发成本。
增强系统可靠性与安全性
「SysPro数字孪生平台」能够模拟各种极端工况和故障情况,帮助用户评估动力总成在不同条件下的稳定性和安全性。通过仿真分析,用户可以提前发现并解决潜在的安全隐患,从而增强系统的可靠性。同时,SysPro还支持安全模式的制定和验证,确保系统在非预期事件发生时能够迅速响应并保护人身安全。
支持新技术的验证与集成
对于电动汽车动力总成中的新技术,如升压充电功能和脉冲加热功能,SysPro数字孪生系统提供了强大的验证平台。用户可以在虚拟环境中对新技术进行全面的测试和优化,确保其在实际应用中的稳定性和可靠性。此外,SysPro还支持新技术的集成与现有系统的兼容性分析,为用户的技术创新提供了有力的保障。
提升决策支持与降低风险
通过SysPro数字孪生系统,用户可以获得动力总成全生命周期的数据和分析结果。这些数据不仅有助于用户做出更明智的决策,还能帮助用户识别并降低潜在的风险。关于这一部分,目前仅停留在静态预测上,未来,我们有一些小想法,希望能实时动态执行这一系统。例如,在产品开发阶段,用户可以通过仿真分析预测系统的性能表现和市场接受度;在运维阶段,用户可以通过数字孪生系统监测系统的运行状态,及时发现并处理潜在的问题。
综上,「SysPro数字孪生平台」具备不错的仿真、分析和优化能力,为xEV动力总成的开发带来了显著的价值。它不仅可以帮助我们提高了设计效率、优化了系统性能、增强了系统可靠性,还支持新技术的验证与集成,并为用户提供了有力的决策支持。
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2024年12月16日
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