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...

燃料电池汽车动力系统结构复杂，包含燃料电池堆、氢气供给系统、动力蓄电池、驱动电机等多个部件，开发过程中需要提前验证控制策略的可靠性。模型在环仿真可以把各个子系统的高精度模型接入仿真环境，在开发早期验证...

汽车仿真模型的参数直接影响仿真结果的精度，参数辨识就是通过实测数据调整模型参数，让模型输出贴近实际车辆的响应。传统本地参数辨识需要消耗大量本地算力，大尺寸模型的辨识过程耗时久。云端架构能调用云端大规模...

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...

汽车开发中，标定匹配环节需要连贯完整的工具链支撑，才能快速完成不同模块的对接调试，保证仿真结果准确贴合实车表现。传统工具链往往存在不同模块兼容性差、数据对接不通畅的问题，拖慢标定匹配的进度，也增加了额...

鲁棒控制算法擅长处理被控对象存在参数扰动、模型不确定的场景，在新能源变桨控制、自动驾驶动力系统控制等领域应用越来越多。MIL也就是模型在环测试，是鲁棒控制算法开发早期验证的关键环节，可以在实车或者实物...

控制算法开发完成后，硬件在环测试是算法落地前必不可少的环节，可以模拟实际被控对象的运行状态，对控制算法的实时性、可靠性做测试，提前暴露算法在实际运行中可能出现的问题，提升算法落地的成功率，减少现场调试...

汽车仿真完成后会产生大量的仿真数据，需要对数据进行清洗、整理、分析、可视化，提取能够支撑设计优化的结论。高性能仿真数据后处理可以快速处理大容量仿真数据，支持多维度的数据对比分析，输出直观的可视化结果，...

工业自动化领域的控制算法，直接影响生产线的运行效率和产品稳定性，正式上线前需要完成多工况、全流程的测试，提前暴露算法缺陷，避免上线后出现生产事故。控制算法测试需要模拟工业现场的各类干扰和异常工况，验证...

软件在环仿真是汽车控制算法开发过程中的环节，可以在硬件样件完成前，完成软件功能的初步验证，帮助开发团队提前发现算法逻辑漏洞，提升开发效率。海外工具的供应链不稳定，授权成本高，很多本土车企都在推进工具链...

汽车研发中做有限元仿真，很多团队会关心报价相关的内容，不同的服务模式、工具授权方式，价格差异较大。按需选择对应的服务或授权，可以控制研发成本，匹配项目预算要求。不管是一次性的有限元仿真验证服务，还是长...

电机控制算法直接影响电机运行的效率、精度与稳定性，算法开发完成后，需要通过硬件在环（HIL）测试验证算法在实际硬件环境下的运行效果，提前发现算法与硬件匹配的问题，减少实机测试的成本与风险。HIL测试需...