电动汽车

e-Mobility

向大众提供电动汽车不仅是一项巨大的投资,而且是一项重要的运营任务。随着原始设备制造商、供应商和新兴汽车制造商投资数十亿美元开发创新电动汽车,并优化开发和生产流程,他们正在寻找战略合作伙伴来帮助实现他们的愿景。 Altair 技术正在改变电动乘用车、非公路用车和自动驾驶汽车的设计方式,使它们能够加速产品开发、提高能源效率并优化集成系统性能。

汽车开发商的电子指南

电子移动加速

了解如何构建全面的技术堆栈、开发可持续的设计流程以及部署可扩展的制造业务以满足不断增长的电动汽车需求。

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满足下一代汽车需求的可持续设计解决方案。

满足下一代汽车需求的可持续设计解决方案。

集成的系统级、多学科和多物理场解决方案使设计人员能够理解和优化当今纯电动汽车 (BEV) 的复杂连接架构。

将电动汽车从利基市场扩展到大众市场。

将电动汽车从利基市场扩展到大众市场。

随着原始设备制造商开始为其主流客户打造纯电动汽车以解决续航里程、动力传动系统效率和充电时间等问题,设计成为开发过程中更加重要的组成部分。这需要快速探索更高的系统电压、创新的冷却实施以及正在进行的减轻车辆重量的竞赛。

带来云爆发的力量来推动车辆开发计划。

带来云爆发的力量来推动车辆开发计划。

按需高性能计算 (HPC) 提供了在高峰需求期间安全扩展模拟能力的机会,满足对多个程序进行详细的多学科优化研究以降低开发成本和风险的需要。

使用数据分析来塑造早期的车辆决策。

使用数据分析来塑造早期的车辆决策。

通过应用统计方法对车辆计划期间考虑的大量设计变量进行降维,可以加速早期设计探索,以确定最有前途的概念和关键性能标准的子集。

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加速产品开发

纯电动产品开发:使 BEV 开发周期与传统动力总成车辆计划时间表保持一致需要更改工程团队结构和工具集。为了应对独特的挑战,仿真驱动的设计流程有助于将概念推进到设计阶段,同时减少重新设计和物理原型。

轻量化 在平衡设计的预编程期间:质量减少是电池续航里程和电子推进性能的关键因素。这 Altair 概念 1-2-3 设计流程通过使用仿真为车辆架构、制造流程、材料选择和平台策略提供信息,使设计师能够自信地创建和评估创新的下一代架构。

知情电机选择的设计探索:在概念阶段使用快速设计探索和可行性排名来告知最佳下游电子推进决策。 Altair® FluxMotor® 可用于进行性能比较以选择最佳电机拓扑,同时考虑效率、温度、重量、紧凑性和成本等约束。

提高能源效率

提高能源效率

广泛的车辆范围:较轻的汽车需要较少的电池电量来加速和保持速度,从而允许一次充电走得更远。 衍生式设计 使工程师能够去除材料,同时保持安全和舒适所需的强度和刚度特性。所需的电力更少,电池组的尺寸和重量也减少了,这是电动汽车重量的最大因素之一。

效率、冷却和噪音的详细设计:为了平衡性能、成本和重量要求,设计人员可以利用多物理场仿真来增强电动汽车的驾驶体验。详细的电机电磁学 Altair® 助焊剂® 和磁热模拟 Altair CFD™ 评估导致效率损失的对流和辐射。 Altair® OptiStruct® 通过 Altair CFD,深入了解受电子推进系统影响的声音质量和乘客体验,以及风噪声和道路噪声。

碰撞和安全方面的电动汽车挑战:电池组对于电动汽车的安全性至关重要,并且来自车辆碰撞事件、道路碎片撞击和冲击的模拟的见解需要与您的车辆程序的速度保持一致。 Altair 在车辆安全方面的投资与车辆电池研究领域的领先者合作,现在可以高效准确地分析可能因短路而导致电池起火的机械故障。

设计电动汽车的未来

设计电动汽车的未来

电动汽车性能优化:电动汽车子系统对周围系统有相当大的影响,为优化车辆性能提供了机会。用一个 多学科方法,设计师可以分析和优化复杂系统的关键性能属性,以找到平衡的最终设计。

驱动和控制集成: 牛郎星 基于模型的开发解决方案 利用仿真模型加速设计交付,同时支持不同级别的机电系统复杂性。可以在电机、电源转换器和控制策略设计中部署不同级别的模型保真度(从 0D 到 3D),以匹配车辆开发阶段。 1D 和 3D 仿真研究可以顺序或同时耦合,以通过代表性系统模型评估产品性能,所有这些都是为了提高设计效率。

V2X, ADAS和自主 vehicles:e-Mobility 解决方案必须在不干扰车载电气系统 (EMC/EMI) 的情况下与周围环境连接和交互。 Altair® Feko® 高频电磁学软件和波传播工具可帮助车辆设计人员执行虚拟驾驶测试,并使用专用短程通信 (DSRC) 或 5G 无线信号考虑各种环境障碍。

Featured Resources

使用 Altair 数据分析估算和可视化电动汽车采用率的指南

数据驱动着我们社会的重要元素,捕获、解释和利用关键数据的能力是 Altair 的核心差异化因素之一。尽管 Altair 的数据分析工具适用于涉及制造效率、产品设计、流程自动化和证券交易的复杂问题,但它们也可用于各种更常见的商业智能应用程序。 探索机器学习如何推动电动汽车采用洞察力 - 单击此处。 Altair 团队开展了一个项目,利用 Altair Knowledge Studio® 机器学习 (ML) 软件和 Altair Panopticon™ 数据可视化工具来调查当今感兴趣的具有新闻价值的话题:美国电动汽车(包括 BEV 和 PHEV)的采用水平在县级。 本指南解释了团队的发现以及他们得出结论的过程。

电子指南

使用多物理场优化的电机设计

今天,不能仅仅将电机视为一个孤立的单元来开发电机;必须满足关于集成到完整电动或混合动力传动系统和感知质量的严格要求。多学科和多物理场优化方法可以同时为多个完全不同的设计要求设计电机,从而避免串行开发策略,其中需要大量设计迭代来满足所有要求和不利的设计妥协需要被接受。

本文中描述的项目侧重于 Porsche AG 电机的多物理场设计。 Altair 的仿真驱动方法使用一系列相互构建的优化密集阶段来支持电动马达的开发。这份技术论文提供了有关 Porsche AG 的高级传动系统开发团队如何与 Altair 一起应对改善电动马达开发中总体设计平衡的挑战的见解。

白皮书

使用多物理场预测和预防电动汽车电池起火

电动汽车 (EV) 为以环境可持续的方式满足世界交通需求提供了令人兴奋的可能性。大规模采用可能有助于减少我们对化石燃料的依赖,但为其供电的锂离子 (Li-on) 电池仍然给设计师和工程师带来了独特的挑战,其中主要是确保电池火灾的安全性。 为了实现汽车制造商雄心勃勃的采用目标,有必要通过更好地了解锂电池在正常和极端工作循环中行为的所有复杂、相互关联的方面来提高锂电池的安全性。 Altair 专注于开发对汽车电池安全问题的全面理解,它已将其命名为 Altair Battery Designer 项目。它结合了创新的设计方法和工具来模拟和预测机械损伤现象以及热和电化学失控。 Altair 开发了一种有效的方法来计算对机械滥用的机械和短期热响应,提供准确的计算模型和工程师友好的方法来设计更好的电池。

白皮书

电动汽车发展网络研讨会系列

电动汽车革命已准备好成为主流。 原始设备制造商、供应商和新兴汽车制造商正在投资数十亿美元开发创新电动汽车并优化开发和生产流程,为大众提供电动汽车。在这些演示文稿中,了解 Altair 如何与世界领先的制造商和供应商合作,以加速产品开发、提高能源效率并优化集成系统性能。

网络研讨会
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