2021年汽车数字化趋势及上下游产业链分析报告（39页）.pdf

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1、人驾驶已成为确定的趋势。带有自动驾驶功能的电动车与传统的燃油车相比，在相同的车内安装空间内增加了 40%的硬件(传感器、电子、配电系统等)，需要千兆级别的数据量传输，新的电子电气架构，超过 1 亿行的软件代码，以及更高的电力需求。所有这些都要求汽车 OEM 基于系统工程理念，从系统层面统筹规划，实现机、电、软、控制等多领域跨学科集成和数据的统一管理和传输，利用雷达和摄像技术实现主动安全，通过对智能驾驶场景进行数字化虚拟验证，通过电子电气架构数字化模型进行整车架构平衡分析和优化，采用模型在前期对设计进行虚拟化仿真验证，最终实现基于需求、功能、逻辑以及物理的全过程数字孪生，全面提高设计质量并降低开

2、发时间和成本。数字孪生是现有或将有的物理实体对象的数字模型，通过实测、仿真和数据分析来实时感知、诊断、预测物理实体对象的状态，实现“需求定义-功能设计-逻辑设计 -系统仿真-物理设计-设计仿真-实物试验”全过程闭环管理。数字孪生的关键能力包括：1)数字模型设计，使用系统建模工具及 CAD 工具等开发出满足技术规格的产品虚拟原型;包含需求模型、功能模型、结构模型、数字化样机等，精确地记录产品的各种物理参数，并以可视化的方式展示出来，通过一系列验证手段来检验设计的精准程度;2)模拟和仿真，通过一系列可重复、可变参数、可加速的仿真实验，来验证产品在不同外部环境下的性能和表现，在设计阶段就可验证产品的

3、适应性。资料来源: 西门子，国信证券经济研究所整理西门子推出数字化车辆性能开发解决方案，将工程设计流程从传统的以试验验证为中心的设计方法转变为闭环系统驱动的正向产品，将更好性能的、更具创新性的产品，以更快的速度推向市场。1)在概念设计和造型阶段，对动力传动系统、空气动力学、电气系统和控制系统等进行整体建模，通过稳态、瞬态和频率域分析，以确定和优化系统的整体方案和架构。此阶段可以快速设定整车性能目标;并将设计目标分解到子系统和零部件上，进一步确定子系统和零部件的规格，保证子系统和零部件之间的兼容和匹配。2)在工程设计阶段，以 CAD 模型为基础，对产品进行动力学分析、机电液一体化分析、空气动力学和热力学分析、零部件的强度分析、疲劳耐久性分析以及振动噪声分析等。并在此基础上，利用多学科优化平台，确定子系统和零部件的形状和尺寸设计方案，确定系统装配和初步的加工制造方案。 3)在试验验证和设计定型阶段，一方面利用数字样机进行“虚拟试验”，为物理样机试验设计最佳试验方案，另一方面可以最大程度的减少样机试验次数和现场发生故障的数量。通过试验与仿真相关性分析、混合仿真、混合路面、硬件在环仿真等技术，形成闭环的性能验证，将更好性能的、更具创新性的产品，以更快的速度推向市场。西门子通过数字化双胞胎优化Uniti 开发，在全虚拟环境中仿真设计。