CAE仿真技术在汽车行业的应用
作者看来,除了上述提到的FEA、CFD等领域技术,它还包括控制领域仿真、半实物仿真、虚拟现实技术、云计算、HPC、机器学习等内容,所以CAE的概念可以比以前更宽泛,我们今天讨论它更加宽泛的概念。
1.背景及意义
简单直白的介绍一下,目前我国占据汽车消费市场第一大国,汽车保有量超过2亿,相比前三十年汽车销量的飞速发展,目前整个市场保持较为稳定的微弱增长,但并未处于饱和。
传统车企都在寻求转型,而随着整个产业的发展,车企之间的竞争也是越来越大,销量时常出现此消彼长,你断崖我陡增的现象;加上消费者已经不再局限于上世纪那样的简单需求,现在的消费者也更加专业,要求也更多,出行方式更加多样;再者环保、能源等各项政策因素、法律法规的制定,更加加剧了车企的难处,多种因素的综合,一句话就是生意越来越难做。
在研发上,受到国家大的政策影响和资本层面的偏好,目前大家都在投入大量资源进行新能源汽车以及纯电动汽车、自动驾驶相关领域的研发,这也是未来的大趋势。但是无论市场怎么变、未来趋势如何走,有一点是不变的,那就是出好产品,掌握核心科技!
CAE技术在汽车领域的应用就是帮助企业打造更加具有安全性、经济性、实用性、美观性的产品。更加定性的讲就是提升研发设计效率,缩短研发周期,降低研发成本,提升产品性能,“两升两降”。
可以毫不夸张地说,好的车企研发中心必然包含数量众多的虚拟仿真领域的工程师,而没有这块投入和人才储备的研发团队不可能成为车企可以长远可持续依靠的力量。目前,部分汽车CAE分析内容的基本流程以及同实验相关的开展互补的技术路线如图1号和图2所示。
图1 CAE分析流程[1]
图2 CAE分析与相关试验开展流程[2]
2.CAE应用场景
CAE技术贯穿于汽车研发设计的整个流程,从产品概念设计到样车试制,性能优化,以及后续的投产和市场问题反馈等各方面各环节。
随着汽车科技的进步和发展,CAE技术的应用场景也在变化过程中。以前的汽车主要是燃油汽车,而现在随着环保和能源等问题的挑战,汽车正在面向以新能源、纯电动等领域发展,随之所面对的技术问题也各有不同。
共性问题
a)安全
安全是汽车研发设计中非常关键的一环,无论是燃油汽车还是其它新能源汽车都避不开安全这个话题。
汽车安全包含的内容非常之广泛,通常可以概括为主动安全与被动安全两块。而无论是主动、被动安全领域都有CAE技术的身影。主动安全领域更多的是涉及电子和软件控制模块,对控制模型的建立和程序的测试;而在被动安全领域则涉及到汽车碰撞、约束系统的设计开发、车身的性能优化、材料性能研究等等,这些方面均需要利用CAE技术进行仿真建模,不仅重要而且投入巨大。
而碰撞安全这一块各个国家都有自己强制性的标准,同时也催生了开展新车评价规程(NCAP)的相关组织和机构,咱们国家则是由中汽中心主导的C-NCAP,面向社会发布新车安全性能。
图3 正面碰撞
b)汽车轻量化
汽车轻量化需要在保证整车安全性能的前提下,同时降低整车质量。它能够很好的提升汽车的动力性能和经济性,对燃油车而言大大的减少排放。轻量化技术涉及到优化设计、涉及到整车各个部件的材料性能研究,这里面都会用到CAE仿真技术。
无论是针对车身还是动力总成,优化设计无处不在。常用的Isight软件综合各分析模型建立的优化设计模型,为整车的优化和仿真提供极大的便利;除此之外还有像OptiStruct,TOSCA 等结构优化软件,而各主流CAE软件也均有自带的优化功能,当然轻量化还只是优化问题其中的一个应用领域。
c)疲劳及耐久性
疲劳耐久性问题是任何机械产品都汇面临的问题,无论是燃油汽车还是新能源汽车也都逃不开这个问题。
在汽车行业针对疲劳和耐久性的研究和应用相对成熟,整个过程涉及到工况数据的采集分析,CAE仿真软件的模拟分析结构薄弱环节,对疲劳寿命计算等,催生了诸如ADAMS、Fatigue、FEMFAT等疲劳耐久性分析软件。
图4 疲劳耐久性
d)流体仿真(如空气动力学)
汽车空气动力学的研究将影响整车的造型、风阻、经济性、风噪等,市面上很多车体造型炫酷,流线动感,各种空气动力学组件使用都是基于提升整车空气动力学性能。
CAE技术在这个方向的应用也是无处不在,CFD仿真、空气动力学性能的优化等等,除了外部空气动力学的研究,车内空调系统、冷却系统等诸多方面都会涉及流体仿真,这块的投入对整个硬件的要求也较高。
图5 空气动力学
d)车辆动力学
车辆动力学涉及行驶中的操纵性和舒适性,涵盖的内容比较广,还与汽车振动内容有所重合,具体来讲包括悬架系统结构、各项参数的设计调整,整车动力学的建模、操作稳定性等等,各种专业理论、建模和各专业名词可查看清华大学余志生《汽车理论》教材,工程中通常会涉及诸如ADAMS、ChassisSim,CarSim、MATLAB等软件,对整个知悉体系以及整车的性能了解要求较高。
特征问题
a)能效
传统燃油汽车主要是提升燃油经济性,所以涉及的问题是对气缸的燃烧室结构优化、对燃油喷射系统以及燃烧过程的控制等等,这里面通常有燃烧问题的数值模拟,有对CFD和CCD技术的研究,通常会涉及PHOENICS,CFX,FLUENT,STAR-CD,FLOW-3D等软件仿真使用,这类问题的研究难度较高,投入也较大。
对于新能源汽车,尤其电动汽车而言,主要是对我们常说的“三电”中的电池进行管理,专业上称作BMS(BatteryManagement System)。需要对整个电池组进行热管理,在此过程中需要模拟仿真实现散热系统的设计,需要建立电池的电化学模型、热模型等,需要对整体电池组进行能效的评估等,会涉及诸如COMSOL或Matlab等软件的仿真。
b)振动噪声
振动噪声问题是非常大的一类问题,通常把所有相关问题统称为NVH问题。这里面涉及到试验、仿真方方面,涵盖的学科内容广泛,涉及的从业人员也多。
传统汽车振动噪声主要源自发动机的振动和噪声、进-排气系统、风噪、胎噪等,这些问题的解决有试验也有CAE仿真,每个方向都需要专门的技术人员进行长期的研究、建模、仿真、试验。
对于电动汽车而言,从以往的振动噪声问题来源转变为电机的转动噪声,而相比燃油汽车而言,在排除了发动机等振动噪声问题后,对风噪、胎噪以及整车行使的平顺性和舒适性方面的研究显得更具有挑战性,无可避免的需要使用CAE仿真技术。
c)电磁兼容
在转为新能电动车之后,更多的研究将针对电-磁-热-结构相关的问题。电磁设计、电磁兼容、多物理场耦合、整机电磁热管理等诸多领域都需要CAE仿真技术的应用。尤其是对于“电池-电机-电控”架构来讲,电-磁不分家,研究电磁干扰、电磁敏感性问题意义重大,需要熟悉HFSS、Ansoft、Desinger、CTS、Feko等CAE仿真软件。
其它问题
这里的其它问题则是涉及到除去传统FEA和CFD相关领域之外的问题,诸如大数据、云计算、高性能计算、自动驾驶等等,这类问题也可以说是宽泛的广义的计算机辅助工程内容。
对于我们来讲,最常接触的还是高性能计算这块,因为各大商用软件在发布新版本的时候均会强调新产品在并行计算、高性能HPC等应用上的解决方案和技术,在实际工程中也会更多更直接的遇到计算能力和计算效率的问题,所以很多研发中心都会就近与国家的超算平台合作,租用计算节点甚至布置购买自己的服务器集群,尤其是像流体、燃烧、瞬态碰撞等等这些对硬件要求比较高的场景,对计算能力提出更多要求。只有能算算得出来才有意义。
举个例子,“跨界联手攻坚智能科技,上汽率先破解这道研发难题,成功上线上汽仿真计算云SSCC。通过与全球领先的云计算及人工智能科技公司阿里云强强联合,上汽凭借仿真计算云,以及阿里云与上汽自建HPC集群(HPC是高性能计算High Performance Computing机群简称)的完美结合,使仿真计算效率提高25%,强力提升汽车工程的开发仿真研发能力。同时,该仿真计算云还可以使工程开发人员更加专注于产品设计和性能优化,并强力催动上汽产品的新一轮性能革新和世界级高品质的进一步提升”[3]。
除此之外,诸如半实物仿真,硬件在环等领域的研究和应用也可以说属于CAE这块,通过搭建仿真平台,实现实时车辆仿真模型,实现整个系统机-电-液等学科综合性能的评估预测,同时想诸如ADAS、自动驾驶、ABS等开发方面均会涉及该领域相关技术,过程中会牵扯到MATLAB/Simulink、dSPACE等仿真平台,目前来讲也是比较前沿,技术要求较高的技术。
而对于AI、云计算这些技术同汽车的结合,目前体现在自动驾驶等方面的应用,涉及软硬件诸多方面,是目前汽车领域最为前沿和热门的场景应用,挑战很大,科技巨头们都在布局,或者秘密研发,值得期待,也是非常不错的方向。
最后,还有AR/VR技术在汽车设计和制造中的应用,虽然新技术落地需要时间,也需要更多的场景来支持,但是目前也逐渐一些车企在对相关技术的吸收和融合,设计上的评审、产品的展示、体验和推广、工业设计、内饰设计、产品内部的培训等等均在使用,需要时间也需要更多专业人士的加盟,期待更多的突破。
图6 VR汽车应用
总结
汽车工业作为发展百年的成熟行业,一直被视为科技领域的领头羊。在每一次世界工业技术革新和发展浪潮中,都占据其重要地位。新技术的试验地,新技术的发源地,加上有着深厚的历史积累,未来还将占据潮头。
CAE技术与汽车工业的结合带动了整个行业在研发和设计上取得质的飞跃,汽车工业为CAE新技术的应用提供优质土壤和生态,反过来CAE新技术推动汽车产业技术持续提升,两者互为依存,相互成就,行业应用,技术反哺,未来依旧将会是阳光灿烂。
参考:
[1],[2]《CAE技术在汽车设计过程中的应用》,张振力,汽车工程师
[3]上汽仿真计算云SSCC有多厉害?知乎@嫣然
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