시뮬레이션 중심 워크플로를 통해 검증 및 시스템 통합을 개발의 초기 단계로 앞당기고자 하는 전동화 차량 개발 엔지니어들은 보다 빠르게 시뮬레이션을 수행하고, 점점 더 복잡해지는 제어 전략을 최적화하며, 센서로 측정할 수 없는 값을 추정해야 합니다. 기존 방법을 사용 중인 팀에는 단축된 개발 주기에 발맞추기 위해 이러한 과제를 해결할 수 있는 새로운 방법이 필요합니다.
이 백서에서는 현대, Cummins, Subaru, Schaeffler, Yanmar 및 Mercedes-Benz의 실제 사례 연구를 통해 MATLAB®, Simulink® 및 AI 기반 접근법을 활용해 전동화 차량의 개발을 가속화할 수 있는 방법을 소개합니다.
- 차수 축소 모델링 및 시스템 식별을 통해 비용이 많이 드는 컴포넌트 모델이나 측정된 데이터로부터 빠르고 정확한 대리 모델 생성
- 가상 센서를 사용해 차량 네트워크 버스에 이미 존재하는 신호로부터 제어기에서 필요로 하는 물리량을 추정
- 강화 학습 및 기타 고급 제어 방법을 통한 제어 전략 및 보정 최적화
- 이상 탐지 및 예측 정비를 통해 배터리와 하드웨어의 성능 저하를 조기에 발견
- AI를 압축하고 검증하여 프로덕션 ECU에 배포
