2022
演讲
电动动力系统发展的关键挑战
设计今天和未来的电动汽车需要在电动动力系统效率、驱动性能、电池容量以及管理零部件供应商方面、成本等方面进行最佳权衡。
万博Ansys提供了一个动力系统仿真平台，通过分析电动动力系统中关键部件(电池及其管理系统、逆变器-电机-变速箱、机械和控制系统)之间的相互作用，可以自动利用巨大的改进潜力。这种整体方法使戴姆勒工程师能够有效地进行跨学科合作，以掌握电动动力系统设计的复杂艺术。可以清楚地确定影响性能增益和损失的主要因素。
百分之一的效率提升可以决定你是否有足够的能量达到你的目标，以及加速性能的可用性，这对f1比赛的输赢至关重要。轻微的重量变化会影响与过早热降额或热失效相关的冷却效率。对电池管理和控制设置的微调可以使动力系统性能适应特定的驾驶模式、条件等。
显然，在如此严格的条件下优化动力系统需要非常精确的部件模型，这可以通过多学科的数值模拟来实现。最优动力系统没有定义，也不等于所有优化部件的总和。为了找到组件及其设置的最佳组合，需要分析数十万个变量。万博Ansys为动力总成系统分析提供了高性能的仿真解决方案，利用其出色的能力，从动力总成部件的非常详细的现场仿真模型生成降阶模型(ROM)。
强大的响应面技术确保只分析相关和必要数量的变异，保证结果的质量，从而获得最优预后模型(MoP)。然后，该MoP将用于快速准确的灵敏度分析，从而获得最佳的帕累托型优化结果。除了设计动力总成外，这种工作流程还可以用于硬件组件和软件模块验证，以确保针对动力总成模型的持续集成和虚拟测试，从而通过减少实际测试来节省工作量和成本。
