方案概述
从仿真软件到工具链平台:加速未来汽车创新设计的变革引擎,解决传统研发模式面对的复杂度激增、迭代速度加快、成本与风险控制等瓶颈问题。
从“单点仿真”到“生态化协同”,工具链平台打破数据孤岛,构建覆盖设计-验证-优化的闭环体系,实现三大跃迁:全域数字孪生包括多尺度建模、实时仿真等;AI驱动的智能优化、生成式设计;开放式创新设计生态,共享模块化工具库,实现云上协作。
加速研发
汽车企业的车型迭代开发周期从数年压缩至十几月
降本控险
虚拟验证替代物理实验;
虚拟验证覆盖万亿场景
虚拟验证覆盖万亿场景
多学科优化
多学科仿真流程自动化集成,优化迭代速度急剧提升
AI智能优化
基于强化学习的参数自动调优
自主研发
自主创新研发,实现仿真工具安全可信,降低研发成本
加速研发
汽车企业的车型迭代开发周期从数年压缩至十几月
降本控险
虚拟验证替代物理实验;
虚拟验证覆盖万亿场景;
虚拟验证覆盖万亿场景;
多学科优化
多学科仿真流程自动化集成,优化迭代速度急剧提升
AI智能优化
基于强化学习的参数自动调优
自主可控
国产替代,实现仿真工具自主可控,降低研发成本
典型应用场景
白车身轻量化设计白车身轻量化设计- 挑战描述:减重可能导致NVH、整车弯扭刚度降低,传统仿真难以找到最优解或迭代时间过长。
- 方案描述:多学科多目标优化工具链,自动生成优化方案。
- 价值描述:设计迭代周期从数月缩减至数周;实现车身减重且性能达标,节省材料成本,增加续航。
- 挑战描述:减重可能导致NVH、整车弯扭刚度降低,传统仿真难以找到仿真或迭代时间过长。
- 方案描述:多学科多目标优化工具链,自动生成优化方案。
- 价值描述:设计迭代周期从数月缩减至数周;实现车身减重且性能达标,节省材料成本,增加续航。
电动车电池热失控预测电动车电池热失控预测- 挑战描述:电池热失控风险难模拟,物理测试单次成本超几十万元,且无法覆盖全工况。
- 方案描述:多物理场耦合仿真工具链集成电化学-热-结构模型,实时预警热扩散路径。
- 价值描述:虚拟验证覆盖近千种极端工况,减少物理测试;电池包开发周期缩短,降低潜在热失控风险。
- 挑战描述:电池热失控风险难模拟,物理测试单次成本超几十万元,且无法覆盖全工况。
- 方案描述:多物理场耦合仿真工具链集成电化学-热-结构模型,实时预警热扩散路径。
- 价值描述:虚拟验证覆盖近千极端工况,减少物理测试;电池包开发周期缩短,降低潜在热失控风险。
变速箱壳体设计-加工全数字设计变速箱壳体设计-加工全数字设计- 挑战描述:设计-制造数据割裂,CAD模型修改后,CAM加工程序需手动调整,延长开发周期;部分加工参数(如切削速度)凭经验设定,导致良品率过低;MOM系统与设备数据不同步,会导致异常停机、产能损失。
- 方案描述:CAD-CAM-MOM连点成线解决方案:基于模型的定义(MBD)自动传递公差标注,CAM程序自适应更新,减少人工干预;AI学习历史加工数据(如刀具磨损曲线),推荐最优参数,提高新员工操作良品率;设备数据直连MOM系统,AI预测刀具寿命,减少停机时间。
- 价值描述:提高设计效率;提高加工质量;实现生产协同,提高设备综合效率,降低生产成本。
- 挑战描述:设计-制造数据割裂,CAD模型修改后,CAM加工程序需手动调整,延长开发周期;部分加工参数(如切削速度)凭经验设定,导致良品率过低;MOM系统与设备数据不同步,会导致异常停机、产能损失。。
- 方案描述:CAD-CAM-MOM连点成线解决方案:基于模型的定义(MBD)自动传递公差标注,CAM程序自适应更新,减少人工干预;AI学习历史加工数据(如刀具磨损曲线),推荐最优参数,提高新员工操作良品率;设备数据直连MOM系统,AI预测刀具寿命,减少停机时间。。
- 价值描述:提高设计效率;提高加工质量;实现生产协同,提高设备综合效率,降低生产成本。
解决方案全景图

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