MATLAB, Simulink und Simscape ermöglicht Ingenieuren das Vorverlagern und Ausweiten (Frontloading) der Entwicklung von Elektrofahrzeugen (EV) durch die systematische Verwendung von Daten und Modellen. Mit diesen Produkten können Sie das Verhalten auf Systemebene verstehen, Entwicklungsalternativen bewerten, validierte Algorithmen über den gesamten Lebenszyklus von Elektrofahrzeugen hinweg bereitstellen und Folgendes tun:
- vollständige Elektrofahrzeugsysteme mithilfe von Model-Based Systems Engineering entwickeln
- Batteriesicherheit, Lebensdauer und Reichweite verbessern
- die Effizienz des Antriebsstrangs durch moderne Regelungsverfahren für Motoren und Leistungselektronik steigern
- das Thermomanagement und den Energieverbrauch des Fahrzeugs optimieren
- Entwicklungszyklen mithilfe von Daten und KI beschleunigen
So nutzen andere Anwender MATLAB und Simulink zur EV-Entwicklung
Entwicklung von Systemarchitekturen und Durchführung von Systemsimulationen
Bei Elektrofahrzeugen sind Entwurf und Analyse auf Fahrzeugebene erforderlich, darunter auch die Integration von Mehrdomänen-Systemen. Mit dem Powertrain Blockset, Vehicle Dynamics Blockset und Simscape können Sie:
- schnell eine vollständige Simulation eines Elektrofahrzeugs mit Motoren, Generatoren und Energiespeicherkomponenten erstellen
- Architekturvarianten analysieren sowie die Auslegung von Motoren und Batterien und die Optimierung von Regelparametern durchführen
- individuelle Regelungsfunktionen für Antriebsstrang, Fahrwerk oder Fahrzeugbewegung entwickeln und deren Leistung mithilfe geschlossener Fahrzeugmodelle bewerten
- Systemarchitektur, Detailentwicklung und Implementierungsdetails in einer einzigen Umgebung erfassen und eine durchgängige digitale Rückverfolgbarkeit über Modelle aus verschiedenen Prozessschritten hinweg sicherstellen
- Modelle über den gesamten Entwicklungsprozess hinweg wiederverwenden, von der Architektur über die Analyse bis hin zu Hardware-in-the-Loop(HIL)-Tests
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Modellierung von Batterien und Entwicklung von BMS
Mit MATLAB und Simulink können Sie Ersatzschaltbildmodelle (ECMs), elektrochemische Modelle und datenbasierte Modelle für Batteriezellen erstellen. Sie können außerdem:
- das elektrothermische Verhalten, Hystereseeffekte, Alterungsprozesse und das thermische Durchgehen einer Batterie mithilfe hochgenauer oder Modelle reduzierter Ordnung für Betriebsbedingungen von Elektrofahrzeugen simulieren
- Architekturvarianten für Zellformate, Batteriepacklayouts, Kühlplattenauslegungen und Thermomanagementstrategien untersuchen
- BMS-Algorithmen über verschiedene Fahrzyklen hinweg entwickeln und verifizieren, einschließlich Zustandsschätzung (SOC/SOH/SOP), Zellausgleich, Fehlerschutz und Fehlerbehebung, Thermomanagement sowie Schnellladeprofilen für Batterien
- die Entwicklung und Zertifizierung von BMS-Software unterstützen, einschließlich Closed-Loop-Desktop-Simulation, Codegenerierung, Software-in-the-Loop(SIL)-Tests, Processor-in-the-Loop(PIL) und Hardware-in-the-Loop-Tests
- Batteriemodelle in Simulationen von Elektrofahrzeugen integrieren, um Reichweite, Energieverbrauch und Sicherheitsreserven zu bewerten
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Modellierung von Thermalsystemen für Antriebsstrang und Fahrgastkabine sowie Entwicklung von Regelungsalgorithmen
Mit MATLAB, Simulink und Simscape können Sie detaillierte Modelle von Thermalsystemen erstellen, um die Leistung von Komponenten und Gesamtfahrzeugen insbesondere unter extremen Betriebs- und Umgebungsbedingungen zu bewerten.
- Modelle vollständiger Kühlmittel-, Luft- und Kältemittelkreisläufe für Gesamtfahrzeuge entwickeln, die Echtzeitsimulationen unterstützen
- Regelungsalgorithmen für den Betrieb von Kompressoren, Ventilen und Pumpen in verschiedenen Betriebsmodi entwickeln
- Komponententemperaturen, Leistungsaufnahme und Wärmeströme überwachen, um auch unter extremen Bedingungen einen sicheren und leistungsfähigen Betrieb sicherzustellen
- Kraftstoffverbrauch, Leistungsreduzierung, Alterung und weitere thermische Effekte simulieren, um das System für reale Betriebsbedingungen zu optimieren
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Modellierung von Traktionsmotoren und Invertern sowie Entwicklung von Motorsteuerungssoftware
Mit dem Motor Control Blockset und Simscape Electrical können Sie die Entwicklung beschleunigen, indem Sie Motorregelungssysteme vor der Hardwareerprobung modellieren und simulieren.
- Motoren und Leistungselektronik, beispielsweise permanenterregte Synchronmotoren (PMSM), Asynchronmaschinen und Halbleiterbauelemente, mit dem passenden Detaillierungsgrad modellieren, um Genauigkeit und Simulationsgeschwindigkeit optimal auszubalancieren
- Parameterschätzung automatisieren sowie Daten aus der Finite-Elemente-Analyse (FEA) für Motoren oder SPICE- bzw. Herstellerdaten für Halbleiter importieren, um den Aufwand und die Zeit für die Erstellung präziser Modelle zu reduzieren
- Sensorbasierte und sensorlose feldorientierte Regelungsalgorithmen implementieren. Strom- und Drehzahlregelkreise mithilfe klassischer Regelungsverfahren oder automatisierter Tools wie dem Field Oriented Control (FOC) Autotuner schneller aufeinander abstimmen
- Regelungsalgorithmen, Schutzlogik und Moduswechsel vor der Validierung auf dem Prüfstand durch Hardware-in-the-Loop(HIL)-Tests simulieren und verifizieren, um Risiken und Iterationsaufwand zu reduzieren
- MISRA™-konformen C- und HDL-Code für Motorsteuergeräte (MCUs) und FPGAs direkt aus Simulink-Modellen generieren, mit Unterstützung für Zertifizierungs-Workflows nach AUTOSAR und ISO 26262
Erfolgsberichte von Kunden
- Eaton: Iterativer Ansatz für einen graduellen Übergang zu Model-Based Design bei veralteten Motorreglern (20:48)
- LG Electronics: Entwickelt ISO-26262-konforme Regelungssoftware für Wechselrichter mit Model-Based Design
- SAIC Motor: Entwickelt ein eingebettetes Regelungssystem für die Hybridlimousine Roewe 750 mithilfe von Model-Based Design
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Bereitstellung, Integration und Tests von Regelungsalgorithmen
EV-Entwickler müssen immer häufiger Sicherheitsstandards einhalten. Mit MATLAB und Simulink können Sie:
- Automatisch optimierten C und HDL Code generieren
- Automatisch Anforderungen nachverfolgen, Code-/Modellqualität messen und Testfälle generieren
- Nach ISO 26262 vorqualifizierte Tools und einen ISO-26262-Referenz-Workflow nutzen, um die Anforderungen an die funktionale Sicherheit zu erfüllen
- AUTOSAR Blockset (Classic und Adaptive) nutzen, um AUTOSAR-Softwarekomponenten zu modellieren, Baugruppen zu simulieren und ARXML-Dateien zu importieren/exportieren
- In CI-/CD-Pipelines integrieren, Code generieren, zur Bereitstellung paketieren und automatisch Regressionstests durchführen
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Einsatz von KI und datenbasierten Workflows bei der Entwicklung von Elektrofahrzeugen
Integrieren Sie KI sowie Modelle reduzierter Ordnung (ROMs) in Ihre Workflows für Modellierung, Simulation und Bereitstellung. Mit MATLAB und Simulink können Sie:
- KI und ROM einsetzen, um die Rechenkomplexität hochgenauer Batterie-, Motor- und Thermalsystemmodelle zu reduzieren, auch für Hardware-in-the-Loop(HIL)-Echtzeittests
- virtuelle Sensoren verwenden, um Motortemperatur, Batterietemperatur, SOC und SOH zu schätzen und dadurch die Hardwarekosten zu senken
- Anomalien erkennen und Ausfälle von Batterien und Motoren mithilfe von Machine Learning und Workflows für die Predictive Maintenance vorhersagen
- optimale Strategien für Energiemanagement und Motorregelung entwickeln, einschließlich Reinforcement Learning in Verbindung mit Modellen auf Systemebene
- Point-and-Click-Apps verwenden, um Daten aufzubereiten, Modelle zu trainieren und KI-Komponenten vor der Bereitstellung auf Embedded-Hardware, Edge-Geräten oder in der Cloud zu validieren
Erfolgsberichte von Kunden
- Schaeffler: Thermale neuronale Netze für die Temperaturmodellierung in E-Motoren (18:21)
- Einsatz von Embedded-KI für den Fahrgastkomfort bei Mercedes-Benz Research & Development India
- Cummins nutzt eine KI-gestützte Modellierung mit reduzierter Ordnung zur Vorhersage von Motorleistung und Emissionen
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Gründe für MATLAB und Simulink bei der EV-Entwicklung
Simulink lässt sich in mehr als 153 Drittanbieter-Tools und Programmiersprachen integrieren und ist damit eine komfortable Integrationsplattform.
Wählen Sie aus einer Vielzahl von Modellen, um den optimalen Kompromiss zwischen Modellgenauigkeit und Ausführungsgeschwindigkeit zu erzielen.
Senken Sie die Einstiegsschwelle beim Verwenden von Simulationen mit Referenzbeispielen, Schulungskursen und Dokumentation.
Beschleunigen Sie Ihre Entwicklungsprojekte, indem Sie die Expertise von MathWorks Consulting nutzen.
Erfüllen Sie Auflagen und Zertifizierungsstandards (ISO 26262, ASPICE, MISRA-C und mehr) mit Model-Based Design-Abläufen.
Arbeiten Sie vom Konzept bis hin zur Bereitstellung in der MATLAB- und Simulink-Umgebung.
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