开发电机驱动算法的固件工程师,完成算法设计后,关键的环节就是算法验证,直接上实车或者量产测试成本太高,出错后整改周期长,需要专业工具先完成仿真和半实物验证,确认算法在不同工况下的稳定性、响应速度和抗干...
不同汽车研发团队,不同项目的仿真需求差异很大,通用化的仿真工具往往无法完全匹配项目的特殊要求,需要针对项目实际场景做定制开发。定制开发可以匹配团队现有的工具链,整合不同模块的仿真能力,满足特定子系统或...
半实物汽车仿真需要将虚拟模型和真实硬件控制单元结合,完成控制算法的提前验证,建模精度直接影响仿真结果的可靠性,也决定了后续实车测试的风险。高保真的半实物建模能还原车辆各部件的动态特性,让控制算法验证结...
自适应控制算法可以根据被控对象的特性变化自动调整参数,应对复杂工况下的控制需求,在很多高精度控制场景应用越来越多。模型测试是自适应控制算法开发的环节,需要模拟不同的工况变化,测试算法的参数调整能力和稳...
混合动力汽车拥有两套动力系统,仿真建模的复杂度比传统车型更高,选型合适的仿真平台对研发效率影响很大。企业采购工业软件成本不低,提前试用平台功能,能确认平台是否适配自身研发流程,满足混合动力系统能量管理...
不同汽车研发团队,不同项目的仿真需求差异很大,通用化的仿真工具往往无法完全匹配项目的特殊要求,需要针对项目实际场景做定制开发。定制开发可以匹配团队现有的工具链,整合不同模块的仿真能力,满足特定子系统或...
做控制算法开发,分开使用多个不同工具完成各个环节,会带来很多数据转换和兼容的问题,还增加了工具采购的成本。一体化的控制算法开发平台,能把建模、仿真、优化、验证各个环节整合在一起,工程师在同一个平台就能...
现在新能源领域的光伏逆变器、风电变桨、微电网能量调度等场景,对控制策略的要求越来越高,传统控制方案很难适配不同场景下的非线性、多扰动特性。开发团队需要针对具体的能源设备参数和运行目标,调整控制逻辑,匹...
预测控制算法依靠预测模型优化未来时段的控制动作,在化工过程、汽车动力控制、机器人运动控制领域应用越来越多。算法上线前的标定工作直接影响控制效果。标定过程需要匹配实际被控对象的参数偏差,精细调整预测时域...
汽车动力底盘等系统的控制参数标定一直是开发过程中耗时耗力的环节,传统标定方法需要大量实车测试,不同工况下的参数匹配需要工程师反复调试。引入 AI 技术后,可以通过 AI 算法自动生成标定参数,基于仿真...
汽车领域控制算法开发对功能安全、工具可靠性要求很高,传统开发长期依赖海外软件平台,现在越来越多国内开发团队开始寻找国产化替代工具。选择相关软件的时候,需要关注工具是否匹配汽车行业的功能安全要求,是否支...
运动控制大量应用于工业机器人、数控机床、外骨骼机器人等领域,随着设备升级,对性能的要求也在不断提高,原有的控制算法很难满足更高的精度和更快的响应需求。优化过程需要结合被控对象的机械特性、负载变化规律,...
LQR控制算法在自动驾驶横向纵向控制、机器人运动控制等领域应用广,设计过程需要求解黎卡提方程,处理多输入多输出系统的权重矩阵调参,需要专业软件工具支撑整个设计流程。专业的LQR控制算法软件,可以帮助开...
汽车概念设计阶段,还没有实物样车,工程师需要快速验证整车性能方向,判断动力、空间、能耗等指标是否符合项目预期,避免后续开发走弯路。这个阶段的仿真不需要过于复杂的高精度模型,更看重建模速度和易用性,帮助...
不少企业的研发团队在开发复杂被控对象的高性能控制算法时,常会遇到技术瓶颈,缺乏相关经验积累往往会拖慢项目进度。专业的咨询服务可以结合团队现有项目需求,从方案设计、工具选择到调试优化提供全流程支持,帮助...
传统实车路试需要投入大量人力物力,还会受到天气、场地、政策等各类外部条件限制,很多极端工况也没办法随时开展测试。虚拟路试通过仿真还原不同路况、不同驾驶场景,可完成整车性能的多轮验证,提前发现开发过程中...
电力系统控制算法研发涉及需求梳理、建模、仿真、优化、代码生成、验证多个环节,全流程打通的工具链能避免不同工具切换带来的数据兼容问题,提升整个研发流程的效率。电力系统对算法的稳定性和安全性要求很高,工具...
鲁棒控制算法可以应对被控对象的参数波动和外部干扰,提升控制系统的稳定性,在很多工业场景都有大量应用。不少高校科研团队和中小企业开发团队,都希望能获得可靠的开源鲁棒控制算法资源,降低前期研发的门槛,快速...
传统汽车研发依赖大量实车测试,从零部件到整车的验证环节需要投入大量资金和时间,一款新车开发周期长,成本高,很多团队希望通过仿真技术压缩实车测试占比,实现降本增效。汽车开发全流程中,从零部件性能验证到控...
滑模控制是很多工业场景和机器人领域常用的先进控制策略,开发这类算法需要专业工具支持,很多团队在选型的时候,都会关心工具的报价和授权模式。国外工具不*基础报价高,年度维护费用也不低,对于中小团队和初创团...
汽车行业向软件定义方向转型,AUTOSAR标准已经成为汽车控制算法开发的通用规范,不少刚进入汽车控制领域的工程师,还有需要完成团队技术升级的开发团队,都需要专业的体系化培训,掌握符合AUTOSAR标准...
新能源汽车研发过程中,很多控制策略和性能预测环节开始引入机器学习技术,提升仿真模型的精度和运算效率。针对电池热管理、电机控制、充放电策略优化这些方向,融入机器学习的仿真方案,可以更准确的模拟复杂工况下...
汽车空气动力学、热管理等方向的研发,离不开 CFD 仿真建模,高保真的模型能准确模拟车辆行驶过程中的气流分布、温度变化,帮助工程师优化车身外形设计、动力电池热管理系统结构,减少实车测试的次数,压缩研发...
硬件在环仿真是汽车嵌入式控制开发中,连接软件仿真和实车测试的环节,可以在控制器样件完成后,模拟整车工况完成测试,减少实车测试的工作量,提升测试覆盖度。实时仿真对工具的计算性能和同步精度要求很高,本土开...
汽车研发多个部门都需要专业的仿真平台支撑日常工作,一个成熟稳定的仿真平台,需要覆盖多部门多场景的仿真需求,能支持不同系统的联合仿真,满足高保真模型的运行要求,帮助工程师在样车制造前完成各类性能验证与优...
模糊控制算法适合处理机理不明确、存在较多不确定干扰的被控对象,在工业过程控制、家电变频控制、机器人交互控制等多个领域都有大量应用。专业的模糊控制算法平台,可以帮助研发团队快速完成模糊规则设置、隶属度函...
模型在环仿真是汽车开发早期验证控制算法的重要环节,不需要依赖硬件就可以完成算法的初步测试,帮助开发团队在项目早期修正算法问题,降低后续开发的成本和风险。不同开发场景对 MIL 仿真的精度和速度要求不同...
汽车电子开发对功能安全有着极为严苛的要求,所有开发环节都必须符合对应的功能安全标准,才能顺利推出满足市场准入要求的产品。在传统开发模式中,验证环节往往需要投入大量的人力物力,且极易出现模型与实际代码不...
自动驾驶的横向纵向控制,对算法的响应速度、安全性、鲁棒性都有较高要求,算法开发的第一步就是完成准确的控制算法建模。建模过程需要图形化的编辑环境,支持状态机开发、数据交互与模型仿真,方便研发人员调整控制...
许多开发团队早已熟悉Simulink的基于模型设计开发流程,在切换至国产工具时,迫切需要能够快速上手的途径。配套兼容Simulink使用习惯的教程,能够帮助开发团队降低学习成本,快速完成工具切换。教程...