采用混合孪生技术助力#汽车工业#数字转型

在上一次（第三次）工业革命中，“虚拟孪生”（通过一个或多个数学模型来模拟物理系统以描述其复杂行为）是主要的主角。如今，数值模拟已出现在大多数科学领域和工程领域，使精确设计和系统响应的虚拟评估成为可能，并大大减少实验测试的数量。已建立的基于物理的模型已部分或全部被这些基于数据的模型所取代，主要是由于其计算复杂性；对于需要实时反馈的应用程序尤其如此。大量收集和精心整理的数据为解释提供了关键，因此能够就即将发生的事件向用户提供建议。

通过允许实时决策，这使得改进的基于数据的预测性维护和高效的检查与控制成为可能。然而，达到最佳学习阶段需要相当多的时间和精力，就像在以前的工程革命中建立经过验证的模型一样。已知的成功案例，以及想象中的许多可能性，导致这些“数字双胞胎”的普及率呈指数级增长。数据驱动模型得到了快速发展，它允许以丰富的内容表示系统，同时确保实时访问其管理模型。然而，在一个多世纪的过程中，工程科学经历了长足的发展和进步，并以惊人的成功证明了其潜力，若想取而代之，必将导致痛苦和对所学知识的浪费。

正是在20世纪末21世纪初，理论和应用数学、应用力学和计算机科学的重大科学成就为新的建模和仿真程序做出了贡献。模型降阶（MOR）技术是这些主要成就之一。这些技术不是通过简化模型来进行的；模型仍然是对手头物理的完善和有效描述。相反，它们依赖于解决方案的适当近似，考虑到适应实时约束，可以在不牺牲模型精度的情况下简化求解过程。就这样，下一代“孪生”诞生了。“混合孪生”将基于物理的模型与MOR框架（以适应实时反馈）和数据科学相结合。

混合孪生的三个主要标准是：             

• 能够解决实时约束下表示物理模型的复杂数学问题的仿真核心能力 
• 能够进行数据同化、数据整理和数据驱动建模的高级策略             
• 在线调整模型以适应不断变化的环境的机制（控制）。混合孪生将这三种功能纳入基于仿真的工程科学（SBE）的新范式中

您可能会想知道，混合孪生技术是否对汽车行业有用？答案是，肯定有用！引入这一创新应用可提高电动汽车（EV）的可靠性、安全性和舒适性。一旦通过智能人机界面集成到网联电动汽车中，该解决方案可以使驾驶员在车辆行驶过程中实时接收车辆发出的预测警报。然后，该界面可以建议驾驶员如何调整与车内舒适度相关的控制，以获得更长的行驶里程。更进一步，该界面可以根据交通和天气预报建议备选路线，同时确保驾驶员和乘客了解可能影响其安全的降级驾驶条件

所有电动汽车的一个关键问题是能源管理，以增加车辆行驶里程。主要挑战之一是乘客在不同天气条件下的热舒适度，包括极寒或高温。平衡电池容量和舒适性要求变得越来越苛刻。让我们总结一下最近在这一领域取得的成就，并仔细看看Optemus项目的结果。

ESI很荣幸通过凭借我们在材料物理方面的专业知识，并将现有的一维和三维模拟方法与我们最新的混合孪生技术相结合，为OPTEMUS项目做出了积极贡献。结果是丰硕的：我们共同实现了电动汽车40%的续航里程增长，同时提供了最高的座舱舒适度和安全性。         

在2021 9月举行的FISITA大会上的一次演讲中，我分享了何时为电动汽车部署混合孪生，以及如何利用理想能耗和能量收集。

最终，我们将重点放在虚拟原型方法上，在该方法中，我们为电动汽车开发了一个十分详细的虚拟座舱。该3D模型包括座舱、智能座椅的3D详细模型和用于热舒适评估的人体模型，以及特定的热舒适指数和HVAC简化模型。它以车辆乘员为中心的整体方法与整车相互作用。基于参数模型降阶的设计空间探索新方法能够在各种天气条件下实时响应复杂相互作用的关联需求，如舒适性、安全性和范围。

在ESI，找到优化您的电动汽车座舱的混合孪生解决方案。