MATLAB, Simulink et Simscape permettent aux ingénieurs de concentrer leurs efforts au début du cycle de développement des véhicules électriques par l'utilisation systématique de données et de modèles. Ces produits vous permettent de comprendre le comportement au niveau système, d'évaluer les compromis de design, de déployer des algorithmes validés tout au long du cycle de vie des véhicules électriques, et :
- De concevoir des systèmes complets pour véhicules électriques avec le MBSE
- D'améliorer la sécurité, la durée de vie et l'autonomie des batteries
- D'optimiser le rendement du groupe motopropulseur grâce à des contrôles avancés de moteur et d'électronique de puissance
- D'optimiser la gestion thermique et la consommation d'énergie du véhicule
- D'accélérer les cycles de développement grâce aux données et à l'IA
Découvrir différentes utilisations de MATLAB et Simulink pour le développement de véhicules électriques
Développer l'architecture système et effectuer des simulations
Les véhicules électriques nécessitent un design et une analyse au niveau véhicule impliquant l'intégration de systèmes multidomaines. Avec Powertrain Blockset, Vehicle Dynamics Blockset et Simscape, vous pouvez :
- Mettre rapidement en place une simulation complète de véhicule électrique, avec moteurs, générateurs et composants de stockage d'énergie
- Analyser les compromis d'architecture, le dimensionnement du moteur et de la batterie, et l'optimisation des paramètres de contrôle
- Développer des fonctionnalités de contrôle personnalisées pour le groupe motopropulseur, le châssis ou les contrôles de mouvement du véhicule, puis évaluer leurs performances à l'aide de modèles de véhicule en boucle fermée
- Capturer l'architecture système, le design détaillé et les détails d'implémentation dans un environnement unique offrant un lien numérique entre les modèles utilisés dans les différentes étapes du processus
- Réutiliser les modèles tout au long du cycle de développement, de l'architecture à l’analyse et au test Hardware-in-the-Loop (HIL)
En savoir plus
- Créer des modèles de véhicules personnalisés avec l'application Virtual Vehicle Composer
- Simulation complète du véhicule pour la sélection du groupe motopropulseur électrifié (27:07)
- Série sur les véhicules électriques hybrides
- Modélisation des véhicules électriques : groupe motopropulseur, batterie et systèmes thermiques (30:50)
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Modéliser des batteries et développer des BMS
MATLAB et Simulink vous permettent de créer des modèles de circuits équivalents (ECM), des modèles électrochimiques et des modèles fondés sur les données pour les cellules de batterie. Vous pouvez aussi :
- Simuler la dynamique électrothermique, les effets d'hystérésis, la dégradation due au vieillissement et l'emballement thermique d'une batterie en utilisant des modèles haute-fidélité ou d'ordre réduit, dans les conditions de fonctionnement d'un véhicule électrique
- Explorer les compromis d’architecture concernant les formats de cellules, les configurations de packs de batteries, les designs de plaques de refroidissement et les stratégies de gestion thermique
- Développer et valider des algorithmes BMS tout au long des cycles de conduite, notamment l'estimation de l'état (SOC/SOH/SOP), l'équilibrage des cellules, la protection contre les défauts et leur atténuation, la gestion thermique et le profil de recharge rapide de la batterie
- Permettre le développement et la certification de logiciels BMS, notamment la simulation sur banc en boucle fermée, la génération de code, les tests SIL (Software-in-the-Loop), PIL (Processor-in-the-Loop) et HIL (Hardware-in-the-Loop)
- Intégrer des modèles de batterie dans les simulations de véhicules électriques pour évaluer l'autonomie, la consommation d'énergie et les marges de sécurité
Témoignages clients
- Développement d'un logiciel conforme aux normes AUTOSAR et ISO 26262 pour un système de gestion de la batterie d'un véhicule hybride avec l'approche Model-Based Design
- Dongfeng Electric Vehicle développe un système de gestion de batterie pour véhicules électriques hybrides avec l'approche Model-Based Design
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- Modélisation de la batterie
- Systèmes de batterie
- Concevoir, déployer et tester un système de gestion de batterie (BMS) à l’aide de Simulink et Simscape (26:08)
- Modélisation et simulation des défaillances dans un système de batterie (30:23)
- Développement d'algorithmes d'estimation de l'état de la batterie pour le BMS dans Simulink (30:36)
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Modéliser des systèmes thermiques de groupes motopropulseurs et d'habitacles, et développer des algorithmes de contrôle
Avec MATLAB, Simulink et Simscape, vous pouvez créer des modèles thermiques détaillés pour évaluer les performances au niveau des composants et du véhicule, en particulier dans des conditions de fonctionnement et d’environnement extrêmes.
- Développer des modèles de circuits de refroidissement, d'air et de réfrigérant de l'ensemble du véhicule permettant une simulation temps réel
- Développer des algorithmes de contrôle pour la commande des vannes et des pompes du compresseur selon différents modes de fonctionnement
- Surveiller les températures des composants, la consommation électrique et les flux thermiques pour garantir un fonctionnement sûr et performant, même dans des conditions extrêmes
- Simuler la consommation de carburant, la réduction des performances du système, le vieillissement et d'autres effets thermiques pour optimiser le système en vue des conditions de conduite réelles
En savoir plus
- Optimisation d’un système de gestion thermique de véhicule électrique à batterie (20:06)
- Gestion thermique d'un véhicule électrique avec pompe à chaleur
- Simulation en temps réel, basée sur des modèles à ordre réduit (ROM), d'un système de gestion thermique de véhicule électrique équipé d'une pompe à chaleur (23:36)
- Système de refroidissement de la batterie d'un véhicule électrique
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Modéliser des moteurs de traction et des onduleurs, et développer des logiciels de contrôle moteur
Avec Motor Control Blockset et Simscape Electrical, vous pouvez accélérer le développement en modélisant et en simulant des systèmes de contrôle moteur avant de procéder aux tests hardware.
- Modéliser les moteurs et l'électronique de puissance, tels que les moteurs synchrones à aimants permanents (PMSM), les machines à induction ou les dispositifs à semi-conducteurs, avec un niveau de fidélité adapté permettant de trouver le juste équilibre entre précision et vitesse de simulation
- Automatiser l'estimation des paramètres, importer des données d'analyse par éléments finis (FEA) pour les moteurs, ou importer des données SPICE ou des données fournies par les fabricants de semi-conducteurs, afin de réduire l'effort initial et le temps nécessaires à la création de modèles précis
- Implémenter des algorithmes de commande vectorielle, avec et sans capteurs. Régler les boucles de courant et de vitesse à l'aide de techniques de contrôle classiques ou d'outils automatisés tels que Field Oriented Control (FOC) Autotuner pour accélérer le développement
- Simuler et vérifier les algorithmes de contrôle, la logique de protection et les transitions de mode à l'aide de tests HIL avant la validation sur banc d'essai, afin de réduire les risques et le temps nécessaire aux itérations
- Générer du code C et HDL conforme à la norme MISRA™ pour les MCU (motor control units) et les FPGA directement à partir de modèles Simulink, avec support des workflows de certification AUTOSAR et ISO 26262.
Témoignages clients
- Eaton : Approche itérative pour une transition progressive vers l'approche Model-Based Design dans les contrôleurs de moteurs existants (20:48)
- LG Electronics : Développement d’un logiciel de contrôle d'onduleurs conforme à la norme ISO 26262 avec l'approche Model-Based Design
- SAIC Motor : Développement d’un système de contrôle embarqué pour sa berline hybride Roewe 750 avec l'approche Model-Based Design
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Déployer, intégrer et tester des algorithmes de contrôle
Les concepteurs de véhicules électriques sont confrontés à des normes de plus en plus exigeantes en matière de sécurité. Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :
- Générer automatiquement du code C et HDL optimisé
- Tracer automatiquement les exigences, évaluer la qualité du code et des modèles, et générer des cas de test
- Utiliser des outils préqualifiés selon la norme ISO 26262 et respecter le workflow de référence ISO 26262 pour répondre aux exigences de sécurité fonctionnelle
- Exploiter AUTOSAR Blockset (Classic et Adaptive) pour modéliser des composants logiciels AUTOSAR, simuler des compositions et importer/exporter des fichiers ARXML
- Vous intégrer avec les pipelines CI/CD, générer du code, packager le code pour le déploiement et automatiser les tests de non-régression
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Utiliser l'IA et des workflows basés sur les données dans le développement de véhicules électriques
Intégrer les techniques d'IA et de modélisation d'ordre réduit (ROM) dans les workflows de modélisation, de simulation et de déploiement. Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :
- Utiliser l'IA et la ROM pour réduire la complexité de calcul de modèles haute-fidélité de batteries, de moteurs et de systèmes thermiques, notamment pour les tests HIL temps réel
- Utiliser des capteurs virtuels pour estimer la température d'un moteur et d'une batterie, ainsi que le SOC et le SOH, ce qui permet de réduire les coûts hardware
- Détecter les anomalies et prédire les pannes de batteries et de moteurs grâce au Machine Learning et aux workflows de maintenance prédictive
- Mettre au point des stratégies optimales de gestion de l'énergie et de contrôle moteur, notamment grâce à un Reinforcement Learning intégré à des modèles au niveau système
- Utiliser des applications de type « pointer-cliquer » pour préparer les données, entraîner les modèles et valider les composants d'IA avant leur déploiement sur du hardware embarqué, des dispositifs périphériques ou dans le cloud
Témoignages clients
- Schaeffler : Réseau de neurones thermique pour la modélisation de la température des moteurs électriques (18:21)
- Mercedes-Benz Research & Development India déploie l’IA embarquée pour le confort dans l’habitacle
- Cummins utilise la modélisation d'ordre réduit basée sur l'IA pour prédire les performances et les émissions du moteur
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- Modélisation d'ordre réduit
- Vérification et déploiement de capteurs virtuels basés sur l'intelligence artificielle sur les microcontrôleurs Infineon AURIX TC4x (17:44)
- Création de modèles à ordre réduit (ROM) basés sur l'intelligence artificielle pour les applications de recharge rapide des batteries (20:43)
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Pourquoi choisir MATLAB et Simulink pour le développement de véhicules électriques ?
Simulink s'intègre à plus de 153 outils et langages tiers, ce qui en fait une plateforme d'intégration pratique.
Trouvez le bon compromis entre la fidélité du modèle et la rapidité d'exécution en choisissant parmi un large éventail de modèles.
Facilitez l’accès à la simulation grâce à des exemples de référence, à nos formations et à notre documentation.
Accélérez vos projets de développement grâce à l'expertise de MathWorks Consulting.
Respectez les normes de conformité et de certification (ISO 26262, ASPICE, MISRA-C, etc.) avec les workflows de l'approche Model-Based Design.
Passez du concept au déploiement dans l'environnement MATLAB et Simulink.
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