프로젝트 또는 개발 주기 중에는 프로젝트가 진행됨에 따라 설계 오류 비용이 기하급수적으로 증가합니다. 그렇기 때문에 전체 차량의 컨텍스트에서 하위 시스템을 테스트할 수 있는 시스템이 오류를 조기에 식별하고 비용 상승을 방지하는 것이 더 쉽습니다.
엔지니어들이 직면한 한 가지 어려움은 차량의 개별 구성 요소가 자체 모델을 사용하여 여러 팀에서 개발되는 경우가 많다는 것입니다. 팀에서 다른 툴을 사용하거나 개별 구성 요소를 외부에서 공급받는 경우도 드물지 않습니다. 바로 이 점이 AVL Model.CONNECT가 필요한 이유입니다. 주요 시뮬레이션 툴에 대한 사용하기 쉬운 인터페이스는 물론 고객별 통합을 위한 개방형 인터페이스를 제공합니다. 공동 시뮬레이션 모델이 여러 회사에 분산되어 있는 경우, Model.CONNECT를 통해 모델을 교환할 필요 없이 협업할 수 있습니다. 아울러, 민감한 데이터는 안전하게 보호됩니다.
타당성 검사
가상 프로토타입을 사용하여 팀 간에 설계 사항을 조기에 확인하고 결정합니다.
비용 절감
가상화 및 통합 테스트의 프론트로딩을 통해 비용 상승을 방지합니다.
지속 가능성
혼합 현실 접근 방식을 통해 물리적 프로토타입 수를 줄입니다.
협업
기능 간 협업을 활성화합니다.
Model.CONNECT는 다양한 시뮬레이션 툴과 모델을 결합하도록 설계되었습니다. 이 소프트웨어는 모델을 분석하고 사용자 인터페이스에서 입력 및 출력 신호(I/O 신호)를 표시합니다. 다음 단계에서는 신호를 직접 연결하거나 연결 마법사 또는 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 연결을 자동으로 정의할 수 있습니다.
연동 시뮬레이션 설정이 준비되면 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다.
Model.CONNECT에는 최적의 통합 유연성과 시뮬레이션 성능을 보장하기 위해 여러 결합 메커니즘과 연동 시뮬레이션 엔진이 포함되어 있습니다. 특허받은 신호 안정화 알고리즘을 통해 더욱 향상된 시뮬레이션 성능과 결과 품질을 구현할 수 있습니다. 또한, 작업 관리 시스템은 로컬 컴퓨터 또는 클라우드 컴퓨팅 클러스터에서 순차적이고 병렬적으로 실행할 수 있도록 지원합니다.
전체 시스템 컨텍스트에서 모든 모델 매개변수를 최적화하기 위한 전역 매개변수 변형은 몇 번의 클릭만으로 수행하고 평가할 수 있습니다.
광범위한 스크립팅 지원 덕분에 모든 작업을 자동화하고 완전 자동화된 테스트 파이프라인(CI/CD)에 통합할 수 있습니다.
유연한 인터페이스
실시간 및 사용자 맞춤형 인터페이스 지원을 포함한 업계 최고의 시뮬레이션 툴에 대한 30개 이상의 인터페이스를 제공합니다.
고성능
최고 성능과 특허받은 신호 안정화 알고리즘을 갖춘 최고 수준의 Co-simulation 솔루션입니다.
완전 자동화
테스트 자동화 모델링 및 툴체인 통합과 시뮬레이션 결과 분석을 위한 포괄적인 스크립팅 지원입니다.
협업
여러 부서 간에 결과와 인사이트를 공유하여 가치를 더할 수 있도록 장려합니다.
커플링
다양한 솔버 주파수에서도 다양한 툴로부터 신호 값을 안정적으로 동기화할 수 있습니다.
표준
Modelica 및 ASAM과 같은 표준화 위원회에 적극적으로 참여하고 있으며 Model.CONNECT에서 이러한 표준의 최신 버전(FMI, SSP, XCP 등)을 구현하고 있습니다.
Co-simulation Topology의 사용자 친화적 설정
인터페이스는 단순하게 활성 시스템으로 드래그 앤 드롭됩니다. 각 모델 또는 프로젝트 파일을 선택하면 소프트웨어가 입력 및 출력 포트를 캡처합니다. 다음 단계에서는 수동 또는 자동으로 다른 모델의 포트에 연결하도록 선택할 수 있습니다. 이 과정에서 Model.CONNECT는 데이터 유형과 물리적 유닛을 인식하고 확인하며 m/s 단위의 속도 출력과 같은 다양한 단위를 km/h 단위의 속도 입력으로 변환합니다.
글로벌 매개변수 관리
Model.CONNECT는 글로벌 매개변수 관리자에서 개별 모델의 매개변수를 통합합니다 포함된 최적화 도구를 사용하여 수동 또는 자동으로 구체적인 매개변수 값으로 테스트 사례를 만들 수 있습니다. 또한, Python 구문의 매개변수 스크립트를 사용하면 다른 매개변수 값을 기반으로 매개수 값을 계산할 수 있습니다.
최적화 및 작업 관리 시스템
통합 작업 관리 시스템을 사용하면 구체적인 매개변수 값으로 테스트 사례를 정의할 수 있습니다. 시뮬레이션을 순차적으로 실행할지, 병렬로 실행할지 선택할 수 있을 뿐만 아니라, 로컬 컴퓨터에서 수행할지 클라우드 컴퓨팅 클러스터에서 수행할지 선택할 수도 있습니다. 복잡한 매개변수 변형은 15개 이상의 활성 최적화 알고리즘과 외부 최적화 툴에 대한 인터페이스를 통해 지원됩니다.
대화형 성능 분석
모든 신호 값을 다양한 시각화 모드에서 실시간으로 확인할 수 있습니다. 성능 분석 모드는 병목 현상이나 개별 모델의 실시간 위반 사항을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 전체 시스템의 성능을 체계적으로 최적화하고, 궁극적으로 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
Model.CONNECT™의 도움을 받아 전체 시뮬레이션 모델 플랫폼을 모듈식 방식으로 설계하여 co-simulation을 통해 상당한 유연성을 확보할 수 있습니다. 따라서 AVL은 기존의 노하우를 바탕으로 완전한 모델을 훨씬 더 효율적으로 개발할 수 있습니다.
– Maximilian Stumpp, 다름슈타트 공과대학교 연소기관 및 차량 드라이브 연구소(VKM) 보조 연구원
Model.CONNECT™ Product Sheet
DownloadAVL White Paper - How to Maximize the Efficiency of ADAS/AD Development and Validation Using Simulation
The introduction of advanced driver assistance systems has become an important innovation driver. Safety constraints, emission legislations, driver comfort and short development times are the most important challenges for car manufacturers and suppliers alike. Discover in our white paper how to maximize development efficiency, saving time and money, by our open and integrated model based development approach.
미래의 차량은 어떤 모습일까요? 어떤 형태로든 전동화될 것이 분명합니다. 그러나 가장 중요한 것은 다양한 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)이 탑재되고, 운전자가 자율 주행(AD)을 통해 차량에 완전히 의존할 수 있다는 점입니다.
가장 큰 과제는 모든 상황에서의 안전성을 입증하여 운전자가 자율주행 기술에 대한 신뢰를 갖도록 하는 것입니다.
소프트웨어 인 더 루프(SiL), 하드웨어 인 더 루프(HiL), 테스트베드 및 차량과 같은 다양한 시험평가 및 켈리브레이션 환경에서 실제 시뮬레이션을 경험하세요.
대기 중 이산화탄소의 급격한 증가와 이에 따른 지구 온난화로 인해 자동차 업계는 환경에 미치는 영향이 적은 모빌리티 솔루션을 찾아야 하는 과제에 직면해 있습니다. 전기 동력 시스템은 유망한 솔루션입니다. 이는 개발 활동뿐만 아니라 다음과 같은 변화에서도 알 수 있습니다.
새로운 차량 개념이 등장함에 따라 성능, 효율성, 주행성, 편안함과 같은 주관적인 차량 속성의 개발은 더 복잡해지고 있습니다. 개별 기능은 더 이상 단일 차량 구성 요소에 의해 정의되지 않으며, 여러 구성 요소와 관련 제어 소프트웨어의 상호 작용으로...