新技術趨勢下汽車工業中的系統仿真技術

任衛群，杜常清

(1.東風商用車有限公司技術中心，湖北 武漢 430056；2.武漢理工大學，湖北，武漢，430070)

1 引言

二十多年前談論系統仿真技術與汽車設計制造，那時汽車工業是已經發展到了一個完備自足的狀態，所有的研發手段都和整個工業的價值鏈相匹配，而汽車作為一個以機械為主、帶有電子和電控系統的工業產品，從其本身的技術發展上似乎也到達一個系統完整的狀態，加之國外汽車作為生活必需品已達市場飽和(盡管當時國內保有量還較低、整個技術水平與國外差距較大)，汽車工業似乎已經是“夕陽工業”。那時對于系統仿真技術在汽車設計制造中應用的研究，主要是縮短與國外先進技術間的差距，如計算機輔助設計(CAD-Computer Aided Design)從二維轉向三維、以便使得仿真分析即計算機輔助工程(CAE-Computer Aided Engineering)能夠得以實施，以及電控系統的仿真分析及其工具手段逐步成熟化等[1，2]；而對于汽車工業和技術本身，似乎已經到了一個完善的狀態、再往前發展的空間和余地已經不多了。

十多年前重新討論仿真技術，是因為汽車里面已經集成了更多種類的物理系統，從最初汽車僅僅是機械系統(車輛工程一直是機械工程一級學科下面的二級學科)，發展到運用了更多的電子電器系統、液壓/氣動系統和控制系統。尤其是電控系統發展迅速，從二十年前國外汽車各重要部件上已廣泛采用電控系統、到十年前迅速在國內汽車中普及，汽車上幾乎所有的總成都帶有了電控，主要的電控系統包括動力總成系統電控(發動機電控、自動變速箱電控等)、底盤系統電控(轉向、制動、懸架等系統的電控)、車身電子/電控等。隨之而來的是電控系統開發和仿真工具也逐漸完善，并且對于汽車整體這個集成了多種不同種類物理系統的綜合體，適合采用多領域物理系統統一建模與仿真工具來很好地解決一體化仿真分析問題[3，4]。

最近十多年來，隨著新技術的迅猛發展及其逐步應用到汽車領域，汽車工業重新被注入了新的活力。目前在汽車領域被深入研究并日益廣泛應用的新技術，被總結為 “新四化”，即電動化、智能化、網聯化、共享化；從學科門類上，可以總結為能源動力技術、智能控制技術和信息通信技術。其實這些新技術的發端是在20年前，只是近10年來隨著政策與法規的導向和驅動、市場與客戶需求的變化、技術發展日益成熟等因素，而逐步落地、日益廣泛地成熟化應用和落實到了汽車上。

第一是能源動力技術，就是在以往內燃機驅動的車輛中、越來越多地采用整車級的電力驅動，形成電動化。電動化可以是對內燃機驅動的補充和輔助、形成混合動力，也可以是在適當的應用場景下采用其它能源路線、如純電和氫燃料電池等動力驅動。隨之而來的，在驅動技術方面增加了電機驅動，在動力來源方面增加了電池儲能、氫燃料電池能源轉化等。新的能源路線為傳統汽車的機械工業特色添加了更多物理、化學等領域的新輸入，給汽車工業也帶來了顯著變化。由之帶來的對于電動化部件所涉及的新領域的仿真分析，無疑擴大了汽車仿真領域的邊界。

第二是智能控制技術，就是在汽車電控技術的基礎上引入更多智能控制，并進而產生整車的自動駕駛，形成智能化。事實上在二十多年前整個汽車工業還是傳統產業特色的時候，那時候在汽車工業內部已經開始越來越多地用到電控技術，在總成級別上越來越多的控制器為提升總成的性能、進而達成提升整車的性能做出了越來越多的貢獻。這二十年來，從整車控制角度，主要是整車的電子電氣架構不斷進化，電控系統有更加集中的趨勢；而從控制技術本身的角度，則是人工智能技術飛速發展，給電控系統帶來了新的革命。最新的進展，就是整車控制器逐步局部或全部地替代人類駕駛員，形成自動駕駛。由此帶來的傳感器和感知模型技術、智能決策技術、控制執行技術等，為汽車工業注入了新的要素，同時也對汽車仿真技術提出了更多更新的要求。

第三是信息通信技術，就是網絡和通信技術的發展，車輛與外部的通信、地圖與定位、大數據應用等，帶來了汽車與外部的更多聯結，形成網聯化、共享化。這不僅是為汽車感知系統提供了另一種解決方案、能減輕自車感知的負擔；更為重要的是，與外部的聯結，帶來交通運輸方式的變革，使得汽車由一個相對完備獨立的工業產品，變為了通信的結點，變為了互聯互通的交通運輸系統的一個組成部分。這不僅對整個汽車工業和交通運輸方式產生了深遠的影響，而且對于汽車置身于整個完整交通體系的仿真分析提出了更高的要求。并且，伴隨著控制技術和通信技術的發展，車內、車外都產生大量數據；而對于數據的分析、處理，及引入數據分析的結果到智能控制系統，都是建模、仿真領域新的陣地，并且越來越多的受到人工智能技術的影響。

2 電動化對仿真技術的需求

汽車的動力技術，是伴隨著幾次工業革命以及創新技術的逐步成熟化而發展起來的。汽車動力技術產生于前兩次工業革命(機械化、電氣化)之后，經歷了機械化/蒸汽機和電力驅動的變革之后，最后穩定于目前所用的基于卡諾循環的活塞式內燃機，就是現在所說的傳統汽車、燃油汽車(后來第三次工業革命即數字化或者說電控化，產生電控技術，促使汽車動力技術不斷升級和進步)。事實上在汽車產生的早期就嘗試過電力驅動，但受限于當時電力儲存和傳輸技術的限制，最終只產生了有軌或無軌、具有固定電線供電的電車。到上世紀70年代石油危機后，伴隨著物理學和化學的研究成果，鋰離子電池的儲能技術日益成熟，逐漸成功應用于手機并進而發展到電動汽車中；在鋰離子電池的成熟化、產業化進程中做出卓越貢獻的三位學者，也因此獲得2019年諾貝爾化學獎。

整車電動化，目前主要有混合動力汽車、純電動汽車、燃料電池汽車等三種形式。混合動力是在傳統燃油汽車基礎上，加上一點程度的電動，電動程度從啟停、驅動附件，到弱混、中混直至強混。根據是否外接插電充電，分為非插電式和插電式混動。目前國內分類僅把具有一定純電續駛里程的插電混動歸入“新能源汽車”的范疇，其它則屬于“節能汽車”，不過可以把所有具有電動與傳統燃油混合的形式都廣義地定義為“電動化”。純電動汽車是單純以電池儲能(目前較為成熟廣泛采用的是鋰離子電池)、由電機驅動的汽車，不再有傳統燃油的內燃機存在，并且車上也不存在產生能量的裝置，只是存儲和使用電能；燃料電池汽車目前較為成熟的是質子交換膜氫燃料電池汽車，是以氫氣為能量來源，在以質子交換膜為電解質介質的結構中發生化學反應、從而產生電能、并通過電機驅動汽車，其中車載燃料電池系統是產生驅動能量的裝置，并且通常還要配合以鋰電池系統。

在以上整車電動化的三種形式中，產生了區別于以往傳統燃油車的關鍵總成。其中電動化的核心關鍵總成俗稱“大三電”，就是電池、電機、電控。電池主要是目前廣泛使用的鋰離子電池，其關鍵技術包括電芯、模組、電池系統(pack)和電池管理系統(BMS-Battery Manegement System)。電機主要是目前廣泛使用的永磁電機，其關鍵技術包括電機本體和電機控制器，其中電機控制器包括功率電子器件(PEU-Power Electronic Unit)。電控是指電動化整車控制器，包括控制器軟件和硬件，其中控制器軟件主要考慮控制策略(控制算法)方面的仿真需求。以上主要是在純電和混動車型中的關鍵技術，考慮燃料電池汽車后還要加入燃料電池系統，其中包括電堆、附件系統、總體系統集成和燃料電池控制系統等。除以上主要總成之外，由于電動化后沒有或者不能持續地采用內燃機的動力驅動，因此催生了轉向、制動、空調系統的電動化，就是所謂“小三電”，并且小三電與電機驅動控制結合而產生了多合一控制器等形式。

由以上對于電動化整車和關鍵總成的描述，就可以看出，在傳統燃油車基礎上，電動化增加了一些完全不同于傳統燃油車的系統、形成純電、混動、燃料電池等解決方案，由此擴充了對于仿真分析的需求[5-8]。在整車設計層面，在進行整車方案設計和關鍵總成選型的時候，就要對整車性能及關鍵總成對性能的影響進行仿真分析。由于電動化主要是針對驅動和動力系統，故而首先，需要關注的是整車動力經濟性。傳統燃油車是輸入發動機的扭矩-轉速關系(map圖)、以及整車動力性或者燃油經濟性所對應的工況，然后來仿真分析動力性或者燃油經濟性的指標數值。電動化之后的整車動力經濟性仿真，就需要加入電機、電池、燃料電池系統等的模型，并在有整車的新能源控制系統所采用的控制策略(控制算法)下，對整車對應工況下的性能進行仿真分析，進而指導設計如何增強動力性、降低能耗(油耗、電耗、氫耗等)。這里產生的最大問題就是，電動化系統的綜合性很強，除了傳統汽車作為機械系統為主、加上一些電控系統之外，還加入了電機、電池等的復雜物理化學特性(當然傳統內燃機系統的詳細分析也包括了燃燒、流場等的分析，以及與機械和電控的耦合，也是比較綜合的仿真分析)。因此，對于電動化汽車的動力經濟性仿真分析，非常適合采用多領域物理系統統一建模和仿真的工具來進行。

其次，是整車還有些其它特性，如操縱穩定性，NVH，可靠性/耐久性，熱管理，電磁兼容等，在傳統燃油車上的仿真分析方法及手段已經比較完善；加入電動化后，不是像動力經濟性那樣由于動力驅動系統的完全改變而使得仿真分析產生較大變化，而是電動化會對仿真分析的方法、手段、側重的方面等產生一些影響，需要去研究和考慮[9-13]。比如電動化會使得整車的重量分配產生變化，從而對操縱穩定性產生一些影響；電動化部件如電機、電動壓縮機等的振動噪聲特性會有些特殊規律，從而對整車NVH產生特殊的影響；電動化部件尤其像鋰電池這樣的物理化學期間，其可靠性和耐久性有些特殊規律，從而會對整車可靠性/耐久性產生影響；電動化總成如電機電池等需要冷卻和/或加熱，對整車熱管理提出了新的要求；傳統車電器及控制器需要考慮電池兼容的問題，電動化之后增加的高壓電器部件對電磁兼容問題提出了更高的要求。這些在仿真方法和手段層面沒有大的改變，但是需要注意到電動化部件的特殊規律，在仿真模型的建立、仿真分析的執行、仿真結果的分析等過程中加以考慮。

另外，作為以上整車性能仿真分析的基礎，對于電動化關鍵零部件系統如電機系統、電池系統、燃料電池系統等，其特性研究和建模仿真也非常重要[14-18]。比如，電機和電機控制器，不僅涉及機械和電控方面，對于電機本身的詳細分析還涉及到電磁分析、流場及熱分析等；電池和電池管理系統(BMS-Battery Management System)，電池本身詳細分析涉及電化學分析、流場和熱分析等，并且電池的特性還受到其充放電的倍率、原有電量、環境溫度等多方面影響，再加上BMS控制策略的綜合影響；此外還有充電系統、無線充電系統等其它附件，都是綜合性很強的系統。對于電動化部件的建模和仿真分析，要建立在對研究對象本身機理的深入了解，對其物理及化學特性要有定量掌握、有些還需要大量試驗積累數據，在此基礎上建立能準確反映電動化部件特性的模型，才能更好地用于整車性能的仿真分析。電動化部件的是典型的多領域物理系統，非常適合采用多領域物理系統統一建模和仿真的工具來進行。當然，模型的復雜程度是與分析的目的相對應的，不同層級的仿真分析會用到不同復雜程度的模型。

3 智能化對仿真技術的需求

汽車電子/電控技術，是在第三次工業革命(數字化)之后，基于系統論、控制論、信息論的理論研究成果，伴隨著晶體管、集成電路和芯片等的產生發展而發展起來的。電控系統主要有傳感器-控制器-執行器三部分組成，其中控制器最為關鍵，包含了硬件和軟件等方面，軟件即所謂的控制算法、控制策略受到基礎學科發展的深遠影響。近年來伴隨著第四次工業革命(智能化)的影響，更是融入了更多互聯網和人工智能(AI-Artificial Intelligent)技術發展的新成果。在整車上的控制器日益增多后，必須考慮整車電子電器架構(EEA-Electric and Electronics Architecture)問題，逐步由分布式控制器、到域控制器、到中央集成控制器的方向發展。汽車電控系統的開發，除了模型和仿真分析的精度、效率外，重點還有代碼的生成及其有效性。所以電控系統的開發，除了采用基于模型的開發方法(MBD-Model-based Development)和基于純軟件的仿真分析(模型在環MiL-Model in the Loop和軟件代碼在環SiL-Software in the Loop)外，還需要進行硬件在環仿真(HiL-Hardware in the Loop)，即把控制器實物接入整車的計算機模型中進行仿真，考查控制器實物的實時性能、故障診斷等。

在汽車控制技術迅猛發展后，加之智能控制、人工智能技術的迅速發展，很自然就產生了由整車控制來替代人類駕駛員、從而使汽車自動運行的想法[19]。這個想法要能變成現實，得益于幾個方面技術的發展作為基礎。首先是傳感器技術，需要足夠穩定可靠的傳感器來替代人類的眼耳等感知器官，如毫米波雷達、攝像頭、激光雷達等多個傳感器，并且傳感器本身有其控制系統進行數據的處理，還需要不同的多個控制器的數據進行數據融合，最終構成環境感知模型，才能一定程度地替代駕駛員對環境的感知，并且環境感知技術的實現也越來越受到人工智能(AI)技術的影響，包括視覺、聽覺等各個方面的感知技術。其次是人工智能(AI)技術的發展，使得在整車層面的整車智能決策，能夠更全面深入地替代人類駕駛員的決策，包括宏觀的駕駛行為決策、和微觀的運動規劃等。第三是需要線控底盤的支持，在驅動、制動、轉向等系統中需要有控制執行層面的實現，這方面就要以如前所述的汽車電控系統作為基礎。在具備了前述環境感知-智能決策-控制執行這三方面技術實現后，整車就能實現自主自動駕駛，根據國內外通行的標準，智能汽車劃分為L0-L5級[20，21]，從完全人類駕駛員(L0)、到駕駛輔助(L1)、部分自動駕駛(L2)、有條件自動駕駛(L3)、高度自動駕駛(L4)、到完全自動駕駛(L5)。

在智能化方面，智能汽車仿真分析的基礎，是基于一般力學的基礎理論建立起來的整車多體動力學模型，這是在傳統汽車的整車操縱穩定性仿真分析中經常用到的仿真分析方法，不過在此基礎上又有了新的延伸和擴展，產生了一些新的特點[22]。首先，是在傳統的整車動力學模型基礎之上，需要加上控制系統的模型，也就是把機械系統的模型和電控系統的模型結合起來，有時還要再加之與作為電控系統執行機構的液力、氣動、電力等系統結合起來，這樣也是形成了一個高度綜合性的多領域物理系統，適合采用在多體系統動力學模型基礎上增加電控系統模塊的聯合仿真方法、或者直接采用更為適合的多領域物理系統聯合仿真方法和工具來進行仿真分析。

其次，是由于自動駕駛引入了多種不同的傳感器，在智能網聯汽車的仿真分析中需要更多地引入傳感器的模型來進行仿真分析、并需要更多考慮傳感器信號處理和數據融合的算法效果[23-25]。有時甚至可以在控制系統的HiL仿真中直接將實物傳感器及其信號、以及傳感器所需的控制系統(對傳感器信號進行處理的控制器)或其算法導入進來，這樣就能考察傳感器及其控制系統對整車自動駕駛的影響，例如最直接和常用的是將攝像頭的視覺信號直接引入仿真模型中，考察傳感器信號處理軟件算法的效果、以及通過圖像識別形成環境感知模型的效果。此外對于廣泛使用的激光雷達系統，需要更多地運用模型化方法考察系統中傳感器信號處理算法的效果。

另外，是更多場景的引入，較之傳統操縱穩定性仿真分析中廣泛采用的虛擬試車場(VPG-Virtual Proving Ground)方法，自動駕駛的仿真分析引入了更多實際車輛使用時的典型場景、并形成典型場景數據庫，用于自動駕駛車輛的仿真分析及虛擬評價[26-28]。這里的重點是場景不僅包括了典型的試驗測試工況、而且包括了自動駕駛更為關注的正常交通環境加以典型化形成的更為豐富的場景庫。這些豐富的場景庫可以更好地用于校核環境感知、智能決策和控制執行等各個環節的效果；尤其是在廣泛使用人工智能AI算法之后，AI算法如機器學習與深度學習依賴于場景及駕駛員反應的數據積累，AI算法效果的驗證也更依賴于豐富場景下各種不同的工況。

4 網聯化與共享化對仿真技術的需求

隨著信息通信技術的發展，車輛更多地產生了與外部的聯結，在空間無線通信網絡的基礎上，形成了V2X(Vehicle-to-x車與其它)，包括V2V(Vehicle-to-vehicle車與車)、V2I(Vehicle-to-infrastructure車與基礎設施)、V2N(Vehicle-to-net車與網絡)、V2P(Vehicle-to-pedsdtrian車與行人)等。此外，車輛與外部的聯結關系，還包含了一層，就是在地圖和導航信息基礎上，形成了車輛定位和導航技術，可看做是V2X的延伸和擴展；同時，高精度地圖和高精度定位技術本身，也需要依賴于信息通信技術本身。以上這些車與外部聯結的信息，第一個層級是網聯信息提供給駕駛員、此時仍由駕駛員控制；第二個層級是網聯信息直接提供給車載控制器，并參與到與車載傳感器的信息融合，作為車載控制器進行自車決策與控制的輸入，從而大大減小自車傳感器的負擔，此時由駕駛員和自動駕駛系統控制；第三個層級則是更進一步形成各交通參與者之間的協同決策與控制，此時由駕駛員和自動駕駛系統控制，形成整個交通網絡的協同控制決策、形成真正的智能運輸系統(ITS-Intelligent Transportation System)[29]。根據國內形成共識的劃分，網聯汽車劃分為L1-L3級[30]，從網聯輔助信息交互(L1)，到網聯協同感知(L2)，到網聯協同控制決策(L3)。

首先，在網聯化方面，網聯汽車的仿真分析，需要將整車的動力學與控制相結合的模型，與通信系統的模型結合起來，考慮網聯和通信方面的特性對于整個智能網聯汽車的影響、以及而對于整體交通運輸系統的影響，進而發展到通過云控系統實現網聯協同控制決策[31-，37]。這里廣義的網聯和通信技術，也包括了高精度地圖和高精度定位技術。這種對于網聯汽車的仿真分析，就是要在智能汽車仿真分析的場景庫中，加入網聯與通信、高精度地圖與高精度定位等，考察這些要素對于網聯汽車、乃至交通運輸系統的影響。對于網聯化V2X的仿真，就是要在智能化汽車模型(包括其控制系統)及場景庫基礎上，加入自車之外其它汽車發來的網聯通信信息(V2V)、基礎設施對車發送的信息(V2I)、行人對車發送的信息(V2P)、以及地圖和定位信息等，考察這些通信信息對車輛的影響。作為V2X的典型應用，卡車的網聯協同編隊(Platooning)具有非常重要的意義，國內外進行了很多關于卡車網聯協同編隊的仿真分析[38，39]。對于卡車網聯協同編隊的仿真，首先是不同車輛的控制系統通過網聯信息進行聯結，這些網聯車輛及其控制系統的仿真對于編隊效果、安全性影響等的虛擬評估都具有重要的意義；其次是網聯協同編隊可使得車輛間的距離在保證安全的條件下縮到最短，從而改善車隊行駛時的外部空氣動力學性能、有效降低風阻從而降低油耗(降低CO2排放)，這對于整個車隊乃至整個交通運輸系統的燃油經濟性(及降低CO2排放)都有重要意義，仿真分析在該研究中的意義重大；再次也是最為重要的，是對于整個交通系統進行仿真分析、包括對于其中包含的多個通過網聯信息聯結起來而協同工作的車輛進行仿真，這對于優化設計整個智能運輸系統、從而提高整個交通系統的運輸效率及有效降低整個交通運輸系統的油耗(降低CO2排放)，都具有非常重要的意義。

其次，在大數據方面，伴隨著電控技術、智能化、網聯化的發展，產生了大量數據；其中也包括由于網聯化而產生的一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合、就是所謂的大數據[40-43]。對于這些數據(乃至大數據)的分析和處理，需要建立模型、研究算法，這也是廣義仿真分析的范疇。傳統的數據分析采用統計分析為主的方法，試圖發現大量數據中存在的規律，揭示數據間的相關性，從而使數據分析和處理能創造出更多價值；在網聯環境下，對于大數據的處理，又發展了邊緣計算等新的算法思路。人工智能(AI)技術的發展，也給大數據分析和處理帶來了新的方法和手段，如機器學習、深度學習等。此外，在這種事后的、離線的數據分析之外，伴隨著數據處理速度的提高，還產生了實時的、在線的數據分析和處理技術，將實時數據處理的結果直接引入汽車中的控制系統、對控制策略進行優化，從而進一步提高汽車的性能。

另外，在共享化方面，網聯化的發展，也給交通運輸行業帶來了新的改變，形成了所謂共享化的交通運輸模式改變。網聯化，使得運輸對象(人、貨物等)和運輸工具(汽車，以及飛機、輪船、火車等)之間產生了聯結，從而徹底改變了傳統的出行方式和運輸方式，使得交通運輸作為一種服務、更注重端到端的整體化一站式服務；而共享化，就是為這種服務提供了工具和載體。對于人員交通出行，確定了起點和終點，就可以通過網聯化和共享化來定制多種交通工具的無縫連接，構成整體的出行服務體系；對于貨物運輸，確定了起點和終點，就可以通過網聯化和共享化來匹配運輸工具、以及實現多種運輸工具的無縫連接，構成整體的運輸服務體系。作為網聯式共享化交通運輸服務體系的技術支持，是所謂的MaaS(Mobility as a Service 移動即服務)技術[44]；而MaaS技術的實現，需要依賴于仿真分析技術，將人-車(以及其它交通運輸工具)-路-網進行綜合考慮，對完整的交通運輸體系(智能運輸系統ITS)進行綜合性仿真分析，從而為系統的設計和控制提供支持，最終實現真正的交通運輸系統的智能化服務。

5 智能制造對仿真技術的需求

伴隨著汽車設計領域的三維計算機輔助設計CAD和計算機輔助工程CAE技術，在汽車制造領域也同時出現了計算機輔助制造CAM(Compter Aided Manufacturing)和計算機輔助過程規劃CAPP(Computer Aided Process Planning)。CAM的重點是基于三維CAD模型來進行單個零件加工制造的設計和仿真，從而生成針對加工這個零件的數控設備的刀具加工軌跡及數控設備的控制程序(狹義CAM)；而CAPP的重點是零件的整體加工制造過程的工藝規劃，重點在于加工流程的設計和仿真。作為CAM和CAPP的基礎，就是出現了制造加工的數控設備，這也是第三次工業革命(數字化或者說電控化)在制造領域的重大影響。基于數控技術，加上CAD/CAM/CAPP技術的廣泛應用，再加上對物料進行管理的管理信息系統(MIS-Management Information System)，構成了計算機集成制造系統(CIMS-Computer Integrated Manufacturing System)，從而形成了初步的數字化制造系統、可看成智能制造技術的初級階段。這樣一個體系對于仿真分析的需求，涵蓋了單個零件加工方法的仿真、數控設備的仿真與控制系統設計、零件加工過程的仿真、物料流動和生產排程及加工節拍的管理與仿真、工廠布局和所有零件整體加工制造體系的管理與仿真，等等。

伴隨著第四次工業革命(智能化)，也給制造技術帶來了網聯化和智能化的影響[45，46]。一是網聯化的影響，基于物聯網IoT(Internet of Things)技術發展了“互聯網+”制造，網絡將人、流程、數據和事物(包括設備、物料、相關環境等)連接起來，形成企業內/企業間的協同及與社會資源的共享與集成。二是智能化的影響，基于人工智能(AI)技術的發展，先進制造技術與新一代人工智能技術深度結合，使系統產生更強的“學習”能力，使制造領域的知識產生、獲取、應用和傳承效率發生革命性變化，形成真正意義上的智能制造。智能制造技術是基于最新的傳感技術、移動通信技術、云計算技術、大數據技術、基于AI應用的分析技術、安全技術(功能安全、信息安全等)等等而形成的，對仿真分析提出了更高的要求。

在智能制造日益發展成熟的背景下，對于制造系統和管理系統的建模和仿真分析也迅速發展起來[47，48]。首先，是網聯化帶來的制造過程及設備的網絡化管理，需要通過仿真分析手段，對于通過網絡相連接的流程、數據、人、設備、物料、相關環境等的運營效果進行仿真分析；其次，是運用智能化所帶來的先進工具和手段，對以上各個方面的運行效果進行分析，并形成對制造系統的質量、效率、成本等的全面評估和確認；另外，對于制造系統及設備的實際運行進行網聯化監控，并根據監控數據及進一步的仿真分析，來實時調整制造系統的參數設置、物料流動的管理、設備運營維護及維修的計劃等等，從而形成智能化和預見性的運營、制造、設備維護/維修等。智能制造的全方位有效實現，更離不開高復雜性、高可信度、高效率的仿真分析技術了。

6 總結

汽車新技術的發展，表現為基于能源動力技術發展的電動化趨勢、基于電控和智能控制技術發展的智能化趨勢、及基于網絡和通信信息技術發展的網聯化和共享化趨勢。電動化帶來整車燃油經濟性的改變，并影響到整車其它性能，還有電動化的關鍵總成和零部件，都需要仿真分析技術有新的應對。智能化基于傳統的整車動力學，并加入更多電控及傳感器技術、人工智能技術和多場景評估，需要仿真技術有新的應對。網聯化和共享化基于網絡和數據通信信息技術，也對仿真分析提出了新的需求。此外，電控化、網聯化、智能化也體現與制造技術的升級，形成了真正的智能制造技術，也對仿真分析提出了新的需求。這些都促進和推動了仿真分析技術不斷發展，不斷適應和滿足新的需求。