シミュレーション駆動型のワークフローにより、妥当性確認とシステム統合を開発の早期段階に前倒ししようとする電動車両開発エンジニアは、シミュレーションの高速化、複雑化が進む制御戦略の最適化、センサーでは測定できない物理量の推定を行う必要があります。従来の手法を採用しているチームでは、開発サイクルの短縮に対応するため、こうした課題への新たなアプローチが必要となっています。
本ホワイトペーパーでは、Hyundai、Cummins、SUBARU、Schaeffler、Yanmar、Mercedes-Benz の量産開発のケーススタディを例に、MATLAB® と Simulink®、AI ベースのアプローチを使用して、電動車両開発を加速する方法について解説しています。
- 低次元化モデリングとシステム同定を通じて、高コストなコンポーネントモデルや測定データから、高速かつ高精度なサロゲートモデルを作成
- バーチャルセンサーを使用して、コントローラーが必要とする物理量を、車両バス上の既存の信号から推定
- 強化学習やその他の高度な制御手法を使用して、制御戦略とキャリブレーションを最適化
- 異常検知と予知保全により、バッテリーやハードウェアの劣化を早期に検知
- AI を圧縮、検証し、量産 ECU に展開
