El desarrollo de los componentes del vehículo es un proceso largo y muy costoso. Los investigadores de la Universidad de Tecnología (TUGG) han desarrollado un método que puede acortar la fase de desarrollo de la tren de energía de los vehículos eléctricos de batería durante varios meses. Un equipo encabezado por Martin Hofstter del Instituto de Ingeniería Automotriz está conectando un modelo falso de componentes con algoritmo de corrección evolutiva. Este sistema de IA mejora automáticamente todo el tren de energía, desde la máquina de energía hasta la transmisión desde la máquina eléctrica, de acuerdo con los requisitos técnicos del fabricante, el vehículo mantiene los objetivos, como los costos de producción, el rendimiento y los requisitos de espacio de paquete, como los requisitos, como los requisitos. . Aquí. La solución de software OPED (Corrección de unidades eléctricas) se desarrolló en TU GREEY y es el resultado de casi diez años de investigación. Ya está siendo utilizado con éxito por el proveedor automotriz austriaco.
El punto automático es la entrada de los requisitos técnicos iniciales que deberían cumplir con el tren de potencia: la potencia de salida, la vida útil mínima, la velocidad máxima de logro y el espacio máximo en el automóvil disponible. Martin Hofstter explica: “Las unidades eléctricas contienen una gran cantidad de ingredientes que pueden diseñarse de manera muy diferente para cumplir con los requisitos requeridos”. “Si hago un ligero cambio en la máquina eléctrica, tiene un impacto en la transmisión y la electrónica de energía. Por lo tanto, tomar más decisiones es muy complicado”. Otra dificultad es que no hay una solución perfecta para el tren de energía, ya que las prioridades de los fabricantes también juegan su papel. Puede ser un costo de producción, tren de energía o peso y volumen de eficiencia energética.
Un día en lugar de varios meses
Las soluciones de software abiertas hacen que esta complejidad la reduzca significativamente. Según los requisitos técnicos, el software varía y, al mismo tiempo, 50 parámetros de diseño varían y compara trenes de potencia artificiales con las preferencias de los fabricantes. Las pobres variedades se eliminan, mejor se mejora. Después de varios cientos de miles de cálculos y ciclos falsos, el Opide encontró soluciones que se acercaron a las prioridades de los fabricantes. Luego pueden elegir entre los diferentes tipos que desean prepararlo e implementarlo en detalle. “Los ingenieros necesitarán meses sin soporte de IA que lleva un día con OPD”, dice Martin Hofstter. “Permite a los equipos de desarrollo centrarse en las decisiones de alto nivel en lugar de invertir su tiempo limitado en el cálculo manual y el trabajo falso”.
Corrección para toda la plataforma del vehículo
El sistema OPED también se puede mejorar. Como estándar de corrección, los investigadores han agregado el socio2 Su salida en toda la cadena de suministro, junto con las emisiones generadas durante el uso del tren de potencia. Esto significa que la estabilidad ya se tiene en cuenta en la fase de desarrollo inicial. Como innovación reciente, el Dominic Lichlatinner ha logrado aumentar la OPD para la corrección de trenes de energía eléctrica para una plataforma de vehículos enteros como parte de su tesis doctoral. Este método ayuda a encontrar componentes máximos que se pueden usar como piezas de carbono en trenes de energía de diferentes modelos de una plataforma para ahorrar costos de crecimiento y producción.
Explicando Martin Hofstter, “Se puede utilizar el enfoque abierto para el desarrollo de una variedad de productos, y estamos felices de combinar sus desafíos y objetivos junto con los nuevos socios industriales”.
La Asociación de Ingenieros Alemanes otorgó a Martin Hofstter y Dominic Lichlatiner al Premio VDI 2024 por su desarrollo. Martin Hofstter también recibió el primer premio de la Medalla Judicial y la Fundación de Cumpleaños de la Asociación de Vehículos, que fue otorgado por la Asociación de la Industria Automotriz de la Cámara Económica de Austria.
