还没好好用心感受，十一长假就在意犹未尽中结束啦，打工一族们也惜别山水，又回到了自己熟悉的工位。不知道大家有没有一种错觉，除了哪里都是人山人海外，绿色车牌的电动汽车出行明显增多了。
这其中的原因，与人们追求低碳绿色生活的意识息息相关，更是得力于新能源汽车技术的持续进步与基础设施的不断完善。各大主机厂商纷纷把握行业变革趋势，依托尖端智能技术为消费者打造安全、舒适、节能的“爆款电动车”。
现代汽车集团（HMG）正利用人工智能（AI）技术开发热销车型的电动版本。为了确保推出的电动车型一亮相即惊艳四座，现代汽车向西门子寻求工程咨询、设计与分析软件服务以及AI方法。
绿色转型任重道远
将备受好评的传统燃油汽车升级为电动车，无疑是一项漫长且繁复的工程。将内燃机动力系统替换为电动马达仅仅是冰山一角。这背后隐藏着成百上千的技术难题与抉择，比如底盘性能的调校。
在汽车这类高度复杂的工程领域，提早进行测试、分析，验证或淘汰不实际假设，是控制开发成本的关键。遵循V型开发流程的企业，将测试与验证工作前置——即“左移策略”——能有效预见并规避未来可能遭遇的资金损耗、时间延误和不必要的困扰。由于避免了后期的设计变更，工程团队能够以更快的速度和更低的成本开发并最终确定可用于量产的设计。
AI助力“左移策略”的实施
无论是汽车还是巨型船舶，交通运输行业各个细分领域都在奋力迈向更加可持续的未来，力求以更低碳的推进技术取代内燃机（ICE）。在全球电动化转型的浪潮中，AI已逐渐成为工程界不可或缺的辅助工具，助力企业实现可持续发展目标。AI赋能的“左移策略”的重要性与实用性日益凸显。
很少有电动产品的设计和开发是从零开始的。绝大多数“绿色产品”——例如汽车行业——是基于早期设计、方向和成品的更新迭代成果。幸运的是，现代汽车可以利用在燃油车研发过程中积累的大量开发和仿真数据与模型，为全新电动车型的开发奠定坚实基础。
运用神经网络确定车辆设计目标
工程师现今能够通过训练神经网络，在仿真数据中发掘理想的车辆及零部件配置方案，这使得从既有与新增数据中提炼价值可能且可行。2023年，现代汽车集团就注意到可以利用AI落实“左移策略”——在电动汽车开发的概念阶段确定架构驱动的需求。随后，现代汽车与Simcenter™工程和咨询服务部门最终达成了合作伙伴关系，构建必要的神经网络模型。
在设计初期，即V型开发周期的前端，工程团队依据质量、尺寸、悬挂技术等指标设定初步要求，这些初步构想需经过尽可能高效的探索与分析，以快速逼近理想的设计与配置方案。最佳质量、运动学特性、驾驶性能、驾乘体验等属性的目标设定，能为工程团队提供客观的度量标准或关键性能指标。及早实现这些目标，不仅能够显著缩短开发周期，还能大幅度削减成本。
兼顾驾乘舒适与精准操控
作为现代汽车集团驾驶舒适虚拟开发团队的成员，舒适性工程师Ilsoo Jeong与其团队肩负着制定底盘开发目标的重任。
Jeong表示：“我们的目标是实现最佳舒适性和操控性能，因此我们需要考虑数百个底盘参数，如质量分布、悬挂运动学特性和安装系统等。同时，我们也必须顾及由内燃机转换为电动系统所带来的设计与配置变动。我们希望构建灵敏度分析能力，以便快速了解单个组件的设计变动会如何影响其他组件的性能。”
Jeong深知，AI能够极大地加速这类分析与评估过程。
“鉴于Simcenter™Amesim™软件是我们首选的分析工具，我们决定与Simcenter工程和咨询服务团队合作，共同搭建所需的神经网络。他们在汽车开发领域及神经网络技术上的深厚底蕴为我们提供了强大支持。”
优化电动汽车架构
Simcenter工程服务团队将之前与现代汽车集团合作的Simcenter Amesim软件应用项目中积累的宝贵经验融入了本次合作项目之中。在先前的合作中，双方共同构建了一套Simcenter Amesim架构，用于评估车辆操控表现，分别对52项独立的关键性能指标（KPI）进行加权计算，综合得出全面的评价分数。
在此坚实基础上，Simcenter团队进一步深化了对电动车底盘的优化工作。利用现代汽车集团提供的目标参数，Simcenter工程师在Simcenter Amesim中生成了超过20万个仿真模型，并在实体车辆上验证模型。所有仿真数据均被妥善存储于高性能计算环境之中，以便将来实现更快的计算。
Jeong解释说：“在本项目中选择西门子数字化工业软件，Simcenter Amesim是主要推动力。只有Simcenter Amesim具备我们所需的大规模仿真能力，同时这一软件也能灵活验证NVH频率等属性。此外，Simcenter Amesim还支持自定义模板，而非仅限于预装模板。就灵活性和仿真时间而言，Simcenter Amesim无疑是最佳选择。”
Reduced Order Modeling软件
借助Simcenter Reduced Order Modeling软件，Simcenter工程服务创建并训练了一个神经网络，该网络可提供仿真结果，直接实现优化模型。此神经网络与HEEDS™软件集成，协助现代汽车集团工程师识别出理想的车辆配置方案。
Jeong表示，“即使目标或参数发生变化，我们也无需再从头开始整个流程。现在，我们只需从Simcenter工程服务团队构建的神经网络中搜索，便能快速找到最优参数组。能够轻松检索这些仿真结果，意味着我们可以迅速向各个子系统团队反馈理想的配置信息。在后续的开发中，我们也能够利用神经网络检索到的基准数据，高效地对比车辆的实际驾驶性能与预设目标。”
AI赋能时间节省从一周缩短至15分钟
与Simcenter工程服务的合作以及Simcenter软件为Jeong的团队的开发流程带来了显著的收益。
“在本项目之前，一个需求评估仿真运行耗时两分钟，”他回忆道。采用西门子Simcenter工程服务团队开发的神经网络后，这一时间缩短至仅0.1秒。同样地，以前，我们的子系统参数优化周期为一周；现在，在Simcenter工程服务团队的帮助下，这一周期已缩短至15分钟。”
展望未来
创新的步伐未曾停歇，Jeong与Simcenter工程服务团队正致力于集成Teamcenter® Simulation软件与神经网络，实现全面链接并提供参数和需求可追溯性，从而提高效率。这一创举能让系统仿真的强大功能和益处惠及更广泛的用户群体，即便是缺乏仿真专业背景的项目经理，也能直接设定项目需求，利用过往案例的参数，在线执行仿真运算，预测系统表现或优化子系统参数配置。
Jeong指出，“西门子的Simcenter产品组合以及Simcenter工程服务将持续作为现代汽车集团在开发阶段的特殊合作伙伴。我们双方保持着紧密的合作关系，也期待未来能有更多的项目合作机会。”
来源：SIEMENS
