新能源汽车大数据建模:加速仿真测试与验证

26 下载量 88 浏览量 更新于2024-08-28 1 收藏 330KB PDF 举报
"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。