Einsatz von KI zur Reduzierung der Subsystemparameteroptimierung von einer Woche auf 15 Minuten

KI-gestütztes Vorziehen

Im Fahrzeugentwicklungsprozess ist es für Unternehmen von Vorteil, den V-Zyklus so frühzeitig wie möglich durchzuführen. Durch die Vermeidung von Konstruktionsänderungen in späten Phasen können Entwicklungsteams erhebliche Zeit- und Kosteneinsparungen erzielen und dazu beitragen, Produkte schneller auf den Markt zu bringen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein zunehmend beliebtes Tool, das es Ingenieurteams ermöglicht, den Etnwicklungsprozess nach vorne zu verlagern. Ingenieure können beispielsweise neuronale Netzwerke trainieren, um enorme Mengen an Simulationsmodellen und Daten zu durchsuchen und dabei zu helfen, die ideale Fahrzeug- oder Komponentenkonfiguration zu ermitteln.

Angetrieben durch KI ist das Bestreben, den Entwicklungsprozess nach vorne zu verlegen, dringender denn je, da die Welt mit der Elektrifizierung den Übergang zu einer nachhaltigeren Zukunft vollzieht. Viele Erstausrüster (OEMs) sind dabei, von der Produktion von Verbrennungsmotoren auf batteriebetriebene Fahrzeuge umzustellen. Jedes dieser Fahrzeuge verfügt über jahrelange Entwicklungsdaten und Simulationsmodelle, die nun für die Elektrifizierung angepasst werden müssen.

Neuronale Netze zur Zielsetzung von Fahrzeugen

Zu Beginn ihrer Reise zur Elektrifizierung erkannte Hyundai Motor Group (HMG) die Notwendigkeit, KI zu implementieren, um einen nahtlosen Übergang im Entwicklungsprozess von Elektrofahrzeugen zu ermöglichen. Im Jahr 2023 schlossen sie eine Partnerschaft mit Simcenter™ (Simcenter Engineering Services) für den Aufbau neuronaler Netze, die es ihnen ermöglichen, architekturbedingte Anforderungen bereits in der Konzeptphase der Fahrzeugentwicklung zu definieren.

Zu Beginn des Konstruktionsprozesses (vor dem V-Zyklus) haben die Konstruktionsteams in der Regel eine Vorstellung davon, was sie von ihrer nächsten Fahrzeuggeneration erwarten würden, einschließlich Masse, Größe, Federungstechnik usw. Diese frühen Ideen müssen so effizient wie möglich untersucht und analysiert werden, um das ideale Design und die ideale Konfiguration zu definieren. Die Festlegung von Zielvorgaben für Merkmale wie optimales Gewicht, Kinematik, Fahrbarkeit, Fahrkomfort und Handling liefert den Ingenieurteams
subjektive Leistungskennzahlen (KPIs), die es zu erreichen gilt. Je früher diese Ziele erreicht werden können, desto mehr Zeit- und Kosteneinsparungen kann ein Unternehmen erzielen.

Ilsoo Jeong, Komfortingenieur, ist Teil des virtuellen Entwicklungsteams für Fahrkomfort bei der Hyundai Motor Group. Sein Team wurde mit der Festlegung der Ziele für die Fahrwerksentwicklung des Genesis GV 80 beauftragt, der in einer künftigen Generation als Elektrofahrzeug (EV) auf den Markt kommen soll.

„Unser Ziel war es, den bestmöglichen Komfort und die bestmögliche Handlingleistung zu erreichen. Deshalb mussten wir Hunderte von Fahrwerksparametern berücksichtigen, wie etwa die Massenverteilung, die Federungskinematik und das Montagesystem“, sagt Jeong. „Wir mussten auch überlegen, wie diese Designs und Konfigurationen geändert werden müssten, wenn der Verbrennungsmotor durch eine Batterie ersetzt werden sollte.

„Darüber hinaus wollten wir Sensitivitätsanalysen durchführen können, um schnell zu verstehen, wie sich Änderungen am Design einer Komponente auf die Leistung anderer auswirken können. Wir haben erkannt, dass die Nutzung der KI uns helfen kann, dies schnell und effizient zu erreichen. „Wir haben uns bei der Entwicklung dieser neuronalen
Netze mit Simcenter Engineering and Consulting Services zusammengetan, da diese über die größte Erfahrung mit Simcenter Amesim – unserem bevorzugten Tool – sowie über umfassende Fachkenntnisse im Fahrzeugentwicklungsprozess verfügen.“

Optimierung der EV-Architektur

In einem separaten Projekt hatte das Team von Simcenter Engineering Services gemeinsam mit Ingenieuren von HMG eine Architektur in der Software Simcenter Amesim™ entwickelt, mit der sich verschiedene Fahrzeugmanöver bewerten und automatisch nachbearbeiten lassen. Simcenter und Simcenter Engineering Services sind Teil der Siemens Xcelerator-Geschäftsplattform
für Software, Hardware und Dienstleistungen.

Diese Architektur ermöglichte die separate Gewichtung von Kriterien — einschließlich 52 individueller KPIs für jede Anforderung —, um eine Gesamtpunktzahl zu erzielen, und sie konnte Eingaben von über 350 Parametern verarbeiten.

Im Rahmen dieses Projekts hat Simcenter Engineering Services diese Arbeit weiterentwickelt, um sie auf das Fahrwerk anzuwenden. Mithilfe der von HMG bereitgestellten Ziele generierten die Simcenter-Ingenieure in Simcenter Amesim über 200.000 Simulationsmodelle und validierten sie mit realen Fahrzeugen. Sie speicherten die Simulationsergebnisse in einer High-Performance-Computing-Umgebung (HPC), damit sie in Zukunft schneller laufen.

„Simcenter Amesim war die treibende Kraft hinter unserer Entscheidung, Siemens Digital Industries Software für dieses Projekt auszuwählen“, erklärt Jeong. „Nur Simcenter Amesim war in der Lage, die benötigte Anzahl von Simulationen durchzuführen, und verfügte über die nötige Flexibilität bei Attributen wie der NVH-Frequenz. Simcenter Amesim war auch deshalb von Vorteil, weil es uns ermöglichte, mit unseren eigenen zu arbeiten anstatt mit vorgefertigten Vorlagen zu arbeiten. „Was Flexibilität und Simulationsdauer anging, war Simcenter Amesim die beste Wahl.“

Mithilfe der Simcenter-Software für Reduced-Order-Modellierung erstellte und trainierte Simcenter Engineering Services ein neuronales Netzwerk, um Simulationsergebnisse zu liefern, die eine direkte Optimierung der Modelle im weiteren Verlauf des Prozesses ermöglichen. Dieses neuronale Netzwerk ist in die Simcenter HEEDS™ -Software integriert, um die HMG-Ingenieure bei der Identifizierung der idealen Fahrzeugkonfiguration zu unterstützen.

„Wenn sich unsere Ziele oder Parameter ändern, müssen wir nicht mehr den gesamten Prozess von vorne beginnen“, sagt Jeong. „Wir können jetzt sehr schnell den optimalen Parametersatz finden, indem wir das von Simcenter Engineering Services entwickelte neuronale Netzwerk durchsuchen. Die Möglichkeit, diese Simulationsergebnisse einfach abzurufen, bedeutet, dass wir jedem Subsystemteam sehr schnell Feedback zur idealen Konfiguration geben können. Später in der Entwicklung werden wir auch in der Lage sein,
anhand der vom neuronalen Netzwerk abgerufenen Benchmarking-Daten die Fahrleistung des Fahrzeugs mit unseren Zielen vergleichen.“

KI-gestützte Zeitersparnis

Die Zusammenarbeit mit Simcenter Engineering Services und der Einsatz der Simcenter-Software haben für Jeongs Team zu erheblichen Vorteilen im Engineering-Prozess geführt.

„Vor diesem Projekt dauerte es zwei Minuten, bis eine Anforderungsbewertung in der Simulation durchgeführt wurde“, sagt Jeong. „Mithilfe des von Simcenter Engineering Services entwickelten neuronalen Netzwerks wurde dies auf eine Zehntelsekunde reduziert. In ähnlicher Weise dauerte unser Prozess zur Optimierung der Subsystemparameter früher eine Woche. Mit Hilfe von Simcenter Engineering Services wurde diese Zeit auf 15 Minuten reduziert.“

Gemeinsam arbeiten Jeong und das Team von Simcenter Engineering Services daran, noch mehr Effizienzgewinne aus diesem neuronalen Netzwerk zu erzielen. In Kürze werden sie die Teamcenter® -Software in das neutrale Netzwerk integrieren, um eine vollständige Verbindung zu Parametern und Anforderungen herzustellen und deren Rückverfolgbarkeit zu gewährleisten (Simcenter HEEDS und Teamcenter sind ebenfalls Teil von Siemens Xcelerator). Auf diese Weise kann ein Programmmanager ohne Simulationskenntnisse seine Anforderungen direkt eingeben und Parameter aus einem früheren Projekt verwenden, um Simulationen direkt im Internet auszuführen. Sie können dann die Systemleistung vorhersagen oder Parametersätze für Subsysteme optimieren, sodass auch Laien die Leistungsfähigkeit der Systemsimulation zur Verfügung steht.

„Das Simcenter-Portfolio von Siemens und Simcenter Engineering Services werden auch weiterhin ein besonderer Entwicklungspartner für HMG sein“, sagt Jeong. „Unsere Unternehmen haben eine starke Beziehung und ich freue mich auf die Zusammenarbeit bei zukünftigen Projekten.“