近几年互联网配资平台,汽车零部件市场的发展迅猛,电动化进一步普及,自动驾驶和智能座舱不断进化, 需求持续增长。预计到2030年,电驱系统、高级驾驶辅助系统和车载娱乐系统等电气化与电子零部件将占全球汽车 零部件市场规模的30%以上。在汽车产业加速向智能化、电动化转型的浪潮中,传统汽车零部件企业正面临着前所未有的挑战与机遇。市场对产品的性能、智能化水平以及开发效率提出了更高要求,这促使企业必须打破传统的开发模式,寻求全新的转型路径。
加速向系统工程开发转型,筑牢产品开发根基
传统的汽车零部件开发往往侧重于单一零部件的设计与制造,缺乏对整体系统的统筹考量,这在如今复杂的汽车产品体系中已逐渐显露出弊端。要加速向系统工程开发转型,从需求采集、架构规划到概念设计,全面提高开发初期的产品定义能力,这一思路直击传统开发模式的痛点。
在需求采集阶段,系统工程强调全方位、多维度地收集来自市场、客户、整车厂以及相关法规等多方面的需求。不再局限于简单的功能需求,还包括性能、可靠性、安全性、成本等诸多要素。通过科学的方法对这些需求进行梳理、分析和优先级排序,确保后续的开发工作能够紧密围绕核心需求展开,避免因需求理解偏差而导致的开发返工和成本增加。
展开剩余73%架构规划是系统工程的核心环节之一。合理的产品架构能够实现零部件之间的高效协同,提高产品的模块化程度和可扩展性。在架构规划过程中,需要综合考虑产品的功能实现、技术可行性、成本控制以及未来的升级迭代需求。通过构建清晰的架构模型,明确各子系统、零部件之间的接口关系和职责划分,为后续的详细设计和集成验证奠定坚实基础。
概念设计阶段则是将需求和架构转化为具体方案的关键步骤。系统工程理念指导下的概念设计,注重多方案的比选和优化。通过对不同概念方案进行技术可行性分析、性能仿真预测和成本评估,筛选出最优的方案。这不仅能够提高产品定义的准确性和合理性,还能在开发初期就规避潜在的技术风险和成本风险,为产品的成功开发奠定良好开端。
建立统一数据平台,实现高效协同与追溯
在传统的汽车零部件开发过程中,企业内部各部门以及与上下游合作伙伴之间往往存在着数据孤岛现象。不同部门使用不同的软件系统和数据格式,导致信息传递不畅、数据不一致,严重影响了开发效率和协同质量。基于达索系统3DEXPERIENCE平台建立统一的数据平台,实现上下游基于单一数据源的紧密协同,无疑是解决这一问题的关键举措。
统一的数据平台能够将企业内部的设计、工艺、制造、采购、销售等各个环节以及上下游的供应商、整车厂等合作伙伴的数据整合在一起,形成一个单一、准确、实时更新的数据源。这意味着各方在开发过程中都能够基于相同的数据进行工作,避免了因数据版本不一致而产生的误解和错误。
在机、电、软等多方面的协作中,统一数据平台发挥着至关重要的作用。随着汽车零部件的智能化程度不断提高,机械结构、电子电气系统和软件之间的联系日益紧密,协同开发的需求愈发迫切。通过统一数据平台,机械工程师、电子工程师和软件工程师可以实时共享设计数据、仿真结果和测试反馈,实现跨学科的无缝协作。例如,电子工程师可以及时获取机械结构的尺寸参数,以优化电路板的布局;软件工程师可以根据电子系统的性能参数,进行控制算法的开发和调试。
此外,统一数据平台还能实现对产品全生命周期数据的可追溯性管理。从需求提出、设计方案、原材料采购、生产制造到售后服务等各个环节的数据都被完整记录在平台中。当产品出现问题时,能够快速追溯到问题产生的根源,及时采取有效的解决措施。同时,可追溯性管理也有助于企业满足相关的法规要求,提高产品的质量信誉。
采用多维度联合仿真验证,提升开发效率与成本控制
传统的汽车零部件开发中,仿真验证往往局限于单一组件或单一维度,难以全面反映零部件在实际工作环境中的性能表现。而且,由于缺乏有效的协同仿真机制,不同环节的仿真结果难以有效整合,导致开发周期延长,成本增加。基于达索系统3DEXPERIENCE平台的仿真解决方案采用从组件到系统的多维度、多颗粒度的渐进式联合仿真验证,为解决这些问题提供了有效途径。
多维度联合仿真涵盖了结构力学、流体力学、电磁学、热力学、控制学等多个学科领域。通过建立多物理场耦合模型,能够真实模拟零部件在复杂工作条件下的各种物理现象。例如,对于汽车发动机的涡轮增压器,不仅要进行结构强度和疲劳寿命的仿真,还要考虑流体动力学特性对其性能的影响,以及高温环境下的热传导和热应力分析。多维度的仿真结果能够更全面地评估零部件的性能,提前发现潜在的问题。
联合仿真验证通过数据的实时共享和协同分析,打破了学科壁垒和部门界限。不同专业的工程师可以基于统一的仿真平台开展工作,共同参与仿真模型的构建、参数的设定和结果的分析。这种协同模式不仅提高了仿真验证的效率,还能充分发挥各专业人员的优势,提升仿真结果的准确性和可靠性。同时互联网配资平台,通过早期的仿真验证和优化,能够减少物理样机的制作数量和试验次数,显著降低开发成本,缩短产品的上市周期。
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