SiLおよびHill向けの高速なプラントモデル

SiLおよびHiL向けの高速なプラントモデル

アクティブサスペンション、ブレーキ・バイ・ワイヤ、統合車両ダイナミクスといった最新のモーションコントロール用途では、シミュレーションや検証のために正確なプラントモデルが不可欠です。課題となるのは、従来の物理ベースのモデリングでは構築に時間がかかり、各テストシナリオごとに再校正が困難である上、エンジニアが実際の計測で目にする非線形挙動を適切に表現できない場合が多いという点です。開発の早い段階で検証を前倒しし、有意義なSiLおよびHiLテストを実施しようとする場合、これが大きなボトルネックとなります。

主な課題

手作業によるモデリングに多大な労力がかかる

物理ベースのプラントモデルの構築や更新には多大な時間がかかり、その分野に関する深い専門知識が必要となるほか、要件が変更された場合には手戻りが生じます。

非線形挙動のギャップ

手作業で作成されたモデルでは、計測データに現れる実際のシステムの影響が見落とされがちである。

バリアントのオーバーヘッド

テスト対象が異なれば、モデルに求められる挙動も異なりますが、手動による再調整ではスケーラビリティが確保できません。

遅延型前倒し実施

リアルタイム対応モデルが不足していると、SiLおよびHiLの妥当性確認が遅れる。

ETASのソフトウェアを使用してノートパソコンで作業するエンジニア。このソフトウェアは、自動車用ソフトウェア開発向けに、AIを活用した分析、機械学習、およびワークフロー自動化の可視化機能を備えている。

ETASのツールチェーンは、ASCMOとINCA-FLOWを統合し、計測データからプラントモデルを構築・校正するためのデータ駆動型ワークフローを実現しています。ASCMOは、物理的な第一原理からモデルを導き出すのではなく、試運転やテストベンチデータからシステムの挙動を直接学習し、データ駆動型の手法を用いて挙動モデルを自動的に生成します。これにより、複雑なメカトロニクスシステムの正確な仮想モデルをより迅速に作成できるほか、同じアプローチの一環として、さまざまなモデルバリエーションを網羅することが可能になります。

モデルが可用になると、INCA-FLOWは、快適性、スポーツ性、エコ性といったターゲット固有の挙動に向けた適合ワークフローを自動化します。エンジニアは、モデルパラメータを調整し、さまざまなテストケースに対応したキャリブレーション済みバリエーションを生成するための再現性のあるワークフローを定義でき、その都度手動でモデルを再構築する必要がなくなります。生成されたモデルは、FMU（機能モックアップ）などの標準フォーマットや、最適化されたCコードとしてエクスポートできるため、SiLおよびHiL環境で直接使用したり、リアルタイム対応のプラントモデルが必要なあらゆる場面で再利用したりすることが可能です。