适用于SiL和HiL的更快速 plant 模型
现代运动控制应用（如主动悬架、线控制动和集成车辆动力学）依赖于精确的被控对象模型来进行仿真和验证。面临的挑战是，传统的基于物理的建模不仅构建速度慢，而且难以针对每个测试场景进行重新校准，往往还难以准确反映工程师在实际测量中观察到的非线性行为。当团队希望在开发早期阶段提前开展验证工作，并尽早进行有意义的系统级仿真（SiL）和硬件在环（HiL）测试时，这便成为了一个真正的瓶颈。
主要挑战
手动建模工作量大
构建和更新基于物理原理的工厂模型不仅耗时较长，还需要深厚的领域专业知识，而且当需求发生变化时还会导致返工。
非线性行为缺口
手工构建的模型往往无法捕捉到测量数据中可见的实际系统效应。
变体开销
不同的测试目标需要不同的模型行为，但手动重新校准无法实现规模化。
延迟前置
缺乏支持实时处理的模型会拖慢 SiL 和 HiL 验证的进度。
您的获益
大幅缩短模型制作时间
将原本需要数月时间的手动建模工作，转变为仅需数天即可完成的工作流程。
提高模拟的逼真度
利用实际测量数据构建模型，以更准确地捕捉非线性系统的行为。
有效进行前置验证
尽早向SiL和HiL团队提供可用的工厂模型，从而减少对物理原型和试验台的依赖。
更快地生成变体
通过自动化、可重复的流程，为不同的测试场景创建经过校准的模型版本。
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