Evitando di apportare modifiche alla progettazione in fase avanzata, i team di ingegneri possono ottenere risparmi significativi in termini di tempo e di costi e contribuire a portare i prodotti sul mercato più rapidamente.
L’intelligenza artificiale (AI) è uno strumento sempre più diffuso per consentire ai team di progettazione di velocizzare il loro lavoro. Ad esempio, gli ingegneri possono addestrare le reti neurali a cercare tra enormi quantità di modelli di simulazione e di dati, aiutando a identificare la configurazione ideale del veicolo o del componente.
Molti produttori di apparecchiature originali (OEM) stanno passando dalla produzione di motori a combustione interna (ICE) a quella di veicoli a batteria. Ciascuno di questi veicoli dispone di anni di dati di sviluppo e di modelli di simulazione che ora devono essere adattati all’elettrificazione.
Reti neurali per la definizione degli obiettivi dei veicoli
All’inizio del loro percorso di elettrificazione, Hyundai Motor Group (HMG) ha riconosciuto la necessità di implementare l’IA per consentire un veloce processo di sviluppo dei veicoli elettrici. Nel 2023 ha stretto una partnership con con Simcenter Engineering and Consulting services per costruire le reti neurali che consentiranno loro di definire i requisiti basati sull’architettura nella fase concettuale dello sviluppo del veicolo.
All’inizio del processo di progettazione, i team di ingegneri hanno in genere una stima di ciò che vorrebbero vedere dalla loro prossima generazione di veicoli, tra cui massa, dimensioni, tecnologia delle sospensioni, ecc. Queste prime idee devono essere esplorate e analizzate nel modo più efficiente possibile per definire il design e la configurazione ideali. La definizione di obiettivi per attributi quali la massa ottimale, la cinematica, la guidabilità, l’assetto e la maneggevolezza fornisce ai team di ingegneri indicatori di prestazione chiave (KPI) soggettivi da raggiungere. Quanto prima è possibile raggiungere questi obiettivi, tanto più l’azienda può risparmiare tempo e costi.
Ilsoo Jeong, ingegnere del comfort, fa parte del team di sviluppo virtuale del comfort di guida di Hyundai Motor Group. Il suo team è stato incaricato di definire gli obiettivi per lo sviluppo del telaio della Genesis GV 80, che sarà commercializzata in una generazione futura come veicolo elettrico (EV).
“Il nostro obiettivo era quello di ottenere le migliori prestazioni di comfort e maneggevolezza possibili, quindi abbiamo dovuto considerare centinaia di parametri del telaio, come la distribuzione delle masse, la cinematica delle sospensioni e il sistema di montaggio”, spiega Jeong. “Dovevamo anche considerare come questi progetti e configurazioni avrebbero dovuto essere modificati considerando che il motore elettrico sarà sostituito da una batteria.
“Inoltre, volevamo poter eseguire analisi di sensibilità per capire rapidamente come le modifiche al progetto di un componente potessero influire sulle prestazioni degli altri. Ci siamo resi conto che sfruttare l’intelligenza artificiale poteva aiutarci a raggiungere questo obiettivo in modo rapido ed efficiente. Abbiamo collaborato con Simcenter Engineering and Consulting Services per la costruzione di queste reti neurali, perché disponeva delle maggiori competenze in Simcenter Amesim, il nostro strumento preferito, e per la sua vasta esperienza nel processo di sviluppo dei veicoli.”
Ottimizzazione dell’architettura EV
In un progetto separato il team Simcenter Engineering Services ha collaborato con gli ingegneri di HMG per lo sviluppo di un’architettura in Simcenter Amesim che potrebbe essere utilizzato per valutare una serie di manovre del veicolo e fornire una post-elaborazione automatica.
Questa architettura consentiva di pesare separatamente i criteri (compresi 52 KPI individuali per ogni requisito) per ottenere un punteggio complessivo e poteva gestire oltre 350 parametri come input.
In questo progetto, Simcenter Engineering Services ha ampliato questo lavoro per applicarlo al telaio. Utilizzando gli obiettivi forniti da HMG, gli ingegneri di Simcenter hanno generato oltre 200.000 modelli di simulazione in Simcenter Amesim e li hanno convalidati rispetto a veicoli reali. Hanno salvato i risultati della simulazione in un sistema di calcolo ad alte prestazioni (HPC) per renderli più veloci in futuro.
“Simcenter Amesim è stata la forza trainante della nostra decisione di scegliere Siemens per questo progetto”, spiega Jeong. “Solo Simcenter Amesim aveva le capacità di eseguire il numero di simulazioni di cui avevamo bisogno, oltre alla flessibilità per attributi come la frequenza NVH. Simcenter Amesim è stato vantaggioso anche perché ci ha permesso di lavorare con i nostri modelli piuttosto che con quelli preconfezionati. Per quanto riguarda la flessibilità e i tempi di simulazione, Simcenter Amesim è stata la scelta migliore”.
Utilizzo di Simcenter Modellazione a ordine ridotto Simcenter Engineering Services ha creato e addestrato una rete neurale per fornire risultati di simulazione che consentono di ottimizzare direttamente i modelli in una fase successiva del processo. Questa rete neurale si integra con HEEDS per assistere gli ingegneri HMG nell’identificazione della configurazione ideale del veicolo.
“Se i nostri obiettivi o parametri cambiano, non dovremo più ricominciare l’intero processo da zero”, spiega Jeong. “Ora possiamo trovare molto rapidamente il set di parametri ottimali grazie alla rete neurale costruita da Simcenter Engineering Services. La possibilità di recuperare facilmente i risultati della simulazione ci consente di fornire un feedback molto rapido a ciascun team del sottosistema sulla configurazione ideale. Più avanti nello sviluppo, saremo anche in grado di confrontare efficacemente le prestazioni di guida del veicolo con i nostri obiettivi, utilizzando i dati di benchmarking recuperati dalla rete neurale”.
Risparmio di tempo grazie all’intelligenza artificiale
La collaborazione con Simcenter Engineering Services e l’uso del software Simcenter hanno portato a significativi vantaggi nei processi di progettazione per il team di Jeong.
“Prima di questo progetto, la valutazione di un requisito richiedeva due minuti per essere eseguita in simulazione”, dice Jeong. “Utilizzando la rete neurale sviluppata da Simcenter Engineering Services, questo tempo si è ridotto a un decimo di secondo. Allo stesso modo, il processo di ottimizzazione dei parametri del nostro sottosistema richiedeva una settimana. Con l’aiuto di Simcenter Engineering Services, questo processo si è ridotto a 15 minuti”.
Insieme, Jeong e il team di Simcenter Engineering Services stanno lavorando per ottenere ulteriori vantaggi in termini di efficienza da questa rete neurale. Presto si integreranno con Teamcenter per collegare completamente e fornire la tracciabilità dei parametri e dei requisiti. Ciò consentirà a un responsabile di programma che non conosce la simulazione di inserire direttamente i propri requisiti e di utilizzare i parametri di un progetto precedente per eseguire simulazioni direttamente sul web. Potranno quindi prevedere le prestazioni del sistema o ottimizzare i set di parametri per i sottosistemi, portando la potenza della simulazione di sistema ai non esperti.
“Il portafoglio Simcenter di Siemens e i Simcenter Engineering Services continueranno a essere un partner di sviluppo speciale per HMG”, afferma Jeong. “Le nostre aziende hanno una forte relazione e non vedo l’ora di collaborare a progetti futuri”.