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汽车研发技术的演变与趋势  [复制链接]

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  • 来源:汽车车身环状结构轻量化设计

德国人卡尔·佛里特立奇·奔驰在1885年研制出世界上第一辆马车式三轮汽车,经过一百多年的发展,汽车已经远远超出了作为一种交通工具的意义,作为一种技术产品,它具有了功能价值和性能价值;作为一类工业集群,它具有了文化价值和产业价值;作为一种地位象征,它具有了身份价值或社会价值。本篇文章将重点讨论赋予产品高价值技术属性的汽车研发技术模式,以回顾历史、把握趋势。

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汽车研发技术1.0

Physical Test-Driven Design

物理测试驱动的设计


汽车作为一种大众消费商品,必须满足基本的功能要求,动不动就罢工消费者是不可接受的,比如“刹车不能失灵、发动机不能突然熄火、车身要防腐防锈不能开裂”等。从汽车发展历史来看,把为了满足基本功能和追求部分高性能的汽车研发技术模式,可以总结为是一个“知识设计、经验判断、试验修正、试验验证”的不断螺旋式上升的迭代过程,即汽车研发技术1.0时代,其时间跨度长达一百多年。
在汽车研发技术1.0时代的早期,汽车设计的知识是有限的、工程师的经验是有限的、试验标准的制定是需要时间检验的、使用的工具和流程也是原始的,也就是说处处都要创新,导致了研发周期长,限制了产业规模增长。在汽车研发技术1.0时代的后期,汽车设计的知识完备了、工程师的经验丰富了、试验标准完善了、使用的工具和流程也进步了,确实有效缩短了研发周期,促进了产业规模发展,但依然难以适应消费者不断增长的市场需求。
在汽车研发技术1.0时代,产品开发的一个显着特点是“试验是检验设计的唯一标准”,即“物理测试驱动设计”。由于试验是检验设计有效性、可靠性的唯一选择,导致工程师难以对不同的设计方案中作比较研究,试验通过即该设计问题终止,试验不通过才继续尝试其它设计方案,因此,技术1.0是以寻找可以解决设计问题的技术方案为目标,而不是为了选择较优的设计方案,相比于当前的技术手段,是一种典型的非理性决策。

汽车研发技术2.0

Simulation-Driven Design

仿真驱动的设计


汽车除了作为消费者高频使用的代步工具之外,充分竞争的市场环境还需要汽车具有竞争力的性价比,比如,在相同的价格下,具有更好的驾驶体验、舒适性、耐久、安全性等。在技术1.0时代早期和中期,在不显着增加研发成本和开发周期的条件下,操稳性能可以通过底盘调教不断提升,NVH性能可以通过后期测试不断堵漏,整车耐久问题可以通过打补丁不断弥补,总之,对初始设计方案存在的问题,通过“头痛医头、脚痛医脚”的方式,可以在避免“动手术”的情况下实现力挽狂澜。

随着上路的汽车越来越多,导致汽车交通事故造成的伤亡不断上升,为了降低事故造成的伤亡,在上个世纪90年代,欧洲、北美等西方市场开始研究、发布整车碰撞安全测试的强制性法规,并不断完善,同时,市场上的非盈利机构,推出了对车辆安全性能更苛刻的星际评价,客观上促进了主机厂汽车安全设计能力的提升,比如,1959 Chevrolet Bel Air与2009 Chevrolet Malibu在被动安全性能上存在显着的差异。



整车耐撞性设计与其它性能存在一个显着区别,要满足强制法规和星际评价要求,“头痛医头、脚痛医脚”的方式已经行不通了,如果不满足要求,必须得修改初始设计方案,甚至是推倒重来,试想一下,整车样车已经试制出来了,碰撞安全测试不能通过,得重新修改设计方案,并且重新设计也不一定能解决问题,研发成本和研发周期将是一个无底洞,可以直接导致产品研发的失败。因此,整车耐撞性设计加剧了主机厂对可以提前发现设计缺陷的仿真技术的强烈需求,以减少试验、降低成本、缩短周期。

在上个世纪六七十年代,仿真技术于产生于美国航空航天和军工的特定需求,初期在商业或民用领域并没有得到广泛的应用。在技术1.0时代后期,随着仿真技术在汽车研发领域的小范围应用,主机厂已经尝试到了仿真技术的甜头,但还不是“刚需”,直到整车耐撞性设计将仿真技术变为主机厂的“刚需”之后,市场上出现了许多专门针对汽车行业开发的前处理软件和求解器,然后扩散到其它行业,在上个世纪90年代,汽车研发进入了技术2.0时代,即“仿真驱动设计”。经过近三十年的发展,在汽车行业基本形成了“全领域、全流程、全方位”的仿真技术格局,将汽车研发周期由5年推进为3年,并显着降低了研发成本,促进了汽车行业的技术进步,可以说,仿真行业与汽车行业实现了双赢。

汽车研发技术2.0将汽车设计由非理性决策转变为有限理性决策,即工程师可以选择已知方案中最优的,以保证冻结的设计方案是已经被仿真技术验证满足试验测试要求的,不存在由于性能设计缺陷导致的被设计变更的技术风险。仿真技术显着增强了汽车设计的创新力度,加速了工程经验积累,减少了试验验证频率,因此,技术2.0可以总结为“知识设计、经验判断、仿真修正、试验验证”。

汽车研发技术3.0

Bigdata-Driven Design

(大数据驱动的设计)


随着社会的发展与进步,汽车需要搭载的功能越来越多、需要应对的碰撞法规越来越严苛,使得在过去30多年中整车重量增加了将近一倍,额外增加了发动机油耗,给社会带来了巨大的环保压力。根据相关数据统计,车重减小10%,可降低6%~8%的油耗,可减少5%6%的排放,根据国家节能减排要求,2015CO2排放155g/km2020CO2排放112g/km,因此,汽车轻量化逐渐成了各主机厂需要研究的核心技术之一,同时,由于汽车电动化导致整车重量相比传统燃油车更重,为了增加续航里程,进一步加剧了对汽车轻量化的技术需求。

汽车轻量化包含三个技术方向,即结构轻量化、材料轻量化和工艺或制造轻量化。对主机厂而言,由于存在供应商资源,新材料轻量化和新工艺轻量化相对容易实现,但成本是巨大的阻力,只有结构轻量化可以实现一箭双雕的效果,因此,结构优化设计或创新设计成了主机厂的主攻方向,仿真技术作为结构轻量化设计的必要手段,再一次展现了其重要的技术优势。


在技术2.0时代前期,仿真技术应对性能设计可以说游刃有余;在技术2.0时代中期,由于基础重量实在是太重,利用仿真技术,通过结构优化设计可以较好的实现轻量化与性能之间的平衡;在技术2.0时代后期,剩下的全是硬骨头,当前许多主机厂的轻量化技术现状是“雷声大、雨点小”,依赖于知识逻辑与仿真技术的轻量化设计已经寸步难行。

汽车轻量化为何会如此之难?一个技术方案的实施,需要考虑非技术因素,如“屁股决定脑袋”,技术因素,如布置空间、工艺制造、成本控制、重量控制、周期控制,性能控制——NVH性能、耐久性能、耐撞性能——前碰撞、侧碰撞、顶压、后撞等,任何一个单一因素均可对技术方案进行一票否决,因此,用“过五关斩六将”、“劫后余生”来形容一个实施的技术方案,一点都不为过。

汽车轻量化为何会如此之难?技术2.0是基于知识逻辑与仿真技术的有限理性决策,面对解决性能问题可以秒杀,但面对轻量化问题则束手无策,打个比方,攻城在即,派一个班的战士去攻城,面对强大的防御力量,岂不是炮灰无疑?因此,仿真技术作为一种解决问题的工具或手段,在汽车轻量化技术要求下,其本身的缺点开始逐渐暴露。
首先,仿真技术是支撑工程师进行创新设计的有效手段,只能增加胜算,不能决定胜算,离开创新设计,汽车轻量化将是空中楼阁、无缘之木;其次,一个有价值的轻量化技术方案需要对所有潜在技术细节问题,进行全面研究和论证,而不是停留在一个纯粹的概念,而仿真技术仅能解决其中小部分问题;最后,仿真技术价值的体现只是在产品开发一个特定的时间段内才有意义,过了时间节点,其价值将突变为零,而仿真技术自身的使用是需要时间成本的,注定了在有限的时间内只能验证有限的技术方案,并且工程实践已经表明有限的方案中较大部分也变成了炮灰,因此,期望通过仿真技术实现集团化的打击是行不通的。

汽车轻量化为何会如此之难?以在Euro Car Body会议上展示的车身设计为例,主机厂对其正向开发的新产品,都会从结构、材料和工艺三个方向进行全面的轻量化研究,展示的成果表示在其自身各种约束条件下是已经达到了最优解的设计。车身结构设计是否还存在一定的减重空间呢?答案是不存在,比如GM的车身减重是以“克”为单位来计算的。假设存在真实的减重空间,“想捡漏”则意味着对主机厂产品开发的技术能力的挑战、历史经验的挑战、开发流程的挑战,面对相同的约束条件和相似的技术手段,凭什么可以挑战主机厂的技术开发能力呢?

“路是走出来的”,凭什么就不能挑战主机厂的技术开发能力呢?从刘慈欣的科幻小说《三体·死神永生》中提出的一个“降维打击”的概念,可以得到有益的启发。从技术1.0到技术2.0,就是一个经典的“降维打击”案例,通过仿真技术升级,构建一个全新的技术2.0体系,实践已经证明解决技术1.0面临的技术困境,就如同捏死一只蚂蚁一样简单嘛!技术2.0使得汽车产品开发实现了跨越式的发展。

在技术2.0体系下,“降维打击”的概念说明,与主机厂在同一个技术维度下,想要解决项目开发“鱼和熊掌想兼得”的问题是不可能的。基于相同的解决思路,可以构建一个全新的汽车研发技术3.0体系解决技术2.0的技术困境,从而实现“降维打击”,只是需要升级的对象不是技术而是思维,即由基于知识逻辑的技术创新向基于拿来主义的大数据思维升级。

什么是拿来主义?技术创新是个好东西,但创新有风险、创新有成本、创新须谨慎,在汽车研发传统的技术领域,创新设计的难度已经达到了物极必反的程度,比如车身结构设计,需要创新来解决工程问题吗?真的不需要。在汽车工程领域,如果工程师认为解决其工程问题的技术方案是一种技术创新,就需要好好想想一个问题,为什么上百年来全世界同领域的工程师就没想到过呢?难道是因为自己特牛?一旦如此反问自己,就会醒悟,想跟传统技术领域的设计创新较劲百分之九十九的可能性是白搭,还是踏踏实实的研究Benchmark来得实惠,成本低、信心足、风险小、少走弯路、立竿见影,只有站在巨人的肩膀上才能看的更高更远、才能在有限的工作时间内比别人成长的更快。

什么是大数据思维?简单说,就是对汽车工程问题进行完全理性决策,即工程师所作的决策是在逻辑上存在的所有可能方案中选择最优的。以B柱设计为例,从逻辑上考虑所有的设计变量,根据排列组合计算,B柱的设计存在2308种真实的设计方案,按照完全理性决策,某车型B柱的设计流程应该是:确定B柱设计约束条件,然后对2308设计方案进行定性筛选,接着采用仿真技术对定性筛选的方案进行定量筛选,最后确定最终的设计方案并做细节上的优化;按照有限理性决策,某车型B柱的设计流程是:确定B柱设计约束条件直接设计或沿用一个BASE方案,采用仿真技术对其进行验证并做细节优化,最后确定最终的设计方案。前者B柱的最终设计方案一定是最优解,但不完全是一个数学问题,后者是最优解的条件是BASE方案的选取刚好落在前者最优解的附件,在BASE方案附近寻求最优解是局部最优解而不一定全局最优解。

汽车研发技术3.0体系会是什么样子?如何利用大数据驱动设计?其实质是建立一个高度完善的汽车研发知识数据平台,保证每一个进入知识数据库的技术解决方案,均是在技术2.0条件下已经被充分验证了的、成熟的技术方案,让工程师遇到的任何细节设计、任何难易程度的技术问题,在知识数据库中都可以快速的找到现成的解决方案,直接执行即可,“知其然不需要知其所以然”、“关心是什么不需要关心为什么”,因此,工程师对技术方案的思考、讨论、论证都是不必要的。

在技术3.0体系下,工程师的作用类似于医院门诊的医生,根据患者描述的症状,判断引起症状的病因,依据病因直接从药方库中开出针对性的“药方”,患者回去吃药,最后药到病除,患者看病的时间可能就半个小时以内,试想一下,如果医生需要花很长时间弄清病因,然后又需要花更长时间研究出一个“药方”,那黄花菜都凉了。因此,技术3.0可以简单总结为“判断问题、查找方案、执行方案”,对现有汽车研发体系,流程需要变革、技术需要变革、思路需要变革,将会如同技术2.0秒杀技术1.0一样,再一次实现“降维打击”。

汽车研发技术4.0

Artificial Intelligence-Driven Design

(人工智能驱动的设计)



如何实现汽车研发技术3.0的“降维打击”,将是一个艰巨的大工程,需要工程师积累大数据,并对大数据进行挖掘或标注,建立知识数据库实现对价值数据的高效管理与利用,知识数据库的完善程度可以让工程师“想到即得到”。突然,一个惊奇的发现呈现出来了,技术3.0的思维模式与人工智能技术不是高度吻合嘛!技术3.0不就是在为人工智能技术在汽车研发中的应用做前期准备工作嘛!

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汽车研发技术4.0是基于大数据与人工智能技术,将汽车项目流程管理与知识数据库进行深度结合,研制出一个“汽车研发超级大脑”,“超脑”将具有绝对管理权威、严格执行项目流程、懂所有专业技术细节、精力无限永不疲劳,可以直接对工程师和供应商的项目任务进行发布、跟踪、提醒、评估、考核,并针对问题提供高效解决方案,在整体上主导对项目运行的监督、协调和管理及资源整合。

在技术4.0体系下,工程师的工作重点将在于严格的执行任务,只需对“超脑”负责,不需要跟同事交流、不需要对领导负责,因为工程师将不需要知道自己的同事和领导是谁、在哪里,工程师可以在任何地方、任何规定的时间内执行任务,甚至可以同时给多个“超脑”提供服务。

汽车研发技术4.0,将使得汽车研发模式由“矩阵化管理”向“中心化管理”转变,“降维打击”的效果将会显着超出前面两次,可以肯定的一点是:从技术1.0到技术3.0,人始终都是最关键、最核心的要素,但对于技术4.0来说,一部分工程师将会失去工作岗位,造车的最后一道技术门槛汽车研发将被资本彻底攻破;可以想象的一点是:如果人工智能技术按以下路径发展:“工具”具有使用智能;制造“工具”的“工具”具有制造智能;研发“工具”的“工具”具有研发智能,当“超级大脑”具有情感智能,世界将会怎样?
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