新能源汽车大数据建模：加速仿真测试与验证

"本文主要探讨了大数据建模在新能源汽车领域的应用案例，通过介绍一个由BONA提供的解决方案，展示了如何利用大数据建模进行新能源汽车的仿真测试和验证，以缩短开发周期，降低成本，并提高设计准确性。文章内容涵盖方案简介、详细方案说明以及具体的BMS应用示例。" 在当前快速发展的新能源汽车行业，汽车制造商面临着缩短产品开发周期和设计方案验证的挑战。为了应对这一需求，嵌入式软件研发工具和服务供应商ETAS提供了基于大数据建模的新能源汽车仿真测试方案。该方案的核心是通过数据测量、大数据管理与分析、虚拟车辆及虚拟ECU模型库建立与校准以及测试验证四个步骤，实现高效且精确的软件开发与验证。 首先，方案简介中提到，客户能够构建虚拟车辆和ECU仿真模型，借助这些模型进行MIL（模型在环）、SiL（软件在环）和HiL（硬件在环）测试，以及故障模拟与诊断。这一过程依赖于对新能源汽车各部件如电机、电池、充电装置等的数据测量，这些数据分为模拟数据信号、ECU变量参数和网络总线信号三大类别。 ETAS的数据测量设备能收集实车及功能台架上的各类数据，并上传至大数据平台。通过大数据管理与分析工具，这些数据被处理和优化，生成有效的参数信息，进而校准和优化虚拟车辆及虚拟ECU模型库。这些模型库用于ECU功能测试、诊断功能测试和故障模拟，确保设计的准确性。 详细方案说明部分，数据测量环节强调了对高频率信号（如电机、逆变器和整流器的信号）的捕获能力，这是新能源汽车中至关重要的部分。接下来，数据进入分析阶段，生成的模型库用于不同类型的测试验证，确保在设计阶段就能发现并解决问题，从而降低后期修改的成本。 整个过程是一个迭代的过程，数据测量、分析、模型建立和测试验证相互关联，不断优化。这种基于大数据建模的仿真测试方案，不仅适用于ECU功能验证，也适用于整个车辆系统的故障诊断，大大提升了新能源汽车的研发效率和产品质量。 总结来说，这个案例展示了大数据建模在新能源汽车行业的创新应用，它通过集成化的数据采集和分析手段，实现了汽车开发过程中的虚拟测试和验证，有助于企业在激烈的市场竞争中缩短开发周期，降低成本，提高产品的可靠性。