Nội dung bài viết
Từ CFD và FEA đến cặp song sinh kỹ thuật số, việc sản xuất ô tô hiện nay liên quan đến rất nhiều công nghệ ảo hóa.
Khi chúng tôi gặp Sterling Anderson vào năm 2024, anh ấy là giám đốc sản phẩm của Aurora, công ty khởi nghiệp về xe tự lái mà anh ấy đồng sáng lập vào năm 2016 sau vài năm làm việc tại Tesla.
Tuy nhiên, chỉ hơn một năm trước, Anderson đã rời khỏi thế giới khởi nghiệp để tìm kiếm một thứ gì đó ổn định hơn một chút, đảm nhận vị trí giám đốc sản phẩm tại General Motors, nhà sản xuất ô tô lớn nhất quốc gia.
Kể từ đó, ông đã có cái nhìn rõ ràng về cách GM bước vào thời kỳ mà ông gọi là kỷ nguyên thứ ba của kỹ thuật và thiết kế. "Đã có lúc con người nhìn vào những chú chim và nói, 'Được rồi, đôi cánh đó có vẻ hoạt động khá tốt.
Hãy đi thiết kế thứ gì đó trông giống chúng.'" Anderson nói, mô tả về thời đại kỹ thuật đầu tiên.
“Và họ chỉ lặp đi lặp lại cách của mình để đạt được điều gì đó khả thi một chút.” Ông nói: Vài trăm năm phát minh đầu tiên “là kỷ nguyên của sự phát triển và kỹ thuật thiết kế lặp đi lặp lại mang tính thực nghiệm cao”.
“Và ý tôi là con người phần lớn bắt đầu với những gì chúng ta biết hoặc đã thấy, xây dựng nguyên mẫu của thứ gì đó trông giống như vậy và có thể điều chỉnh một số thứ, hy vọng làm cho nó hoạt động tốt hơn, thử nghiệm nó, lặp lại ed, và đại loại là đã trải qua quá trình đoán và kiểm tra chậm rãi này cho đến khi chúng tôi đạt được thứ gì đó hoạt động được một chút.” Thời đại thứ hai bắt đầu khi máy tính trở nên đủ mạnh để thực hiện một số công việc ban đầu.
Anderson cho biết: “Chúng tôi bắt đầu thấy các công cụ phát triển ảo, theo những cách cụ thể về mặt chức năng, cải thiện công việc mà mọi người đã làm để họ không cần phải phát triển nguyên mẫu theo kinh nghiệm”.
Ông nói: “Ví dụ, chúng tôi bắt đầu thấy CFD [động lực học chất lỏng tính toán] bắt đầu được cung cấp thông tin cho các kỹ sư hàng không. “Chúng tôi thấy FEA [phân tích phần tử hữu hạn] cung cấp thông tin cho các kỹ sư kết cấu.
Chúng tôi đã thấy bất kỳ số lượng công cụ ảo nào khác… nhưng cuộc đua tiếp sức đang phát triển vẫn giữ nguyên, nghĩa là thiết kế đã chuyển dùi cui sang aero, chuyển dùi cui cho các công trình, chỉ luôn chuyển dùi cui trở lại khi họ tìm thấy thứ gì đó mà những người khác phải sửa.” Nhưng thế giới của Anderson gần đây đã chuyển sang kỷ nguyên thứ ba, “đó là nơi GM thực sự đang thúc đẩy, đó là sự sụp đổ của các chức năng đó thành một phương pháp xác suất chủ yếu, được thông tin rộng rãi để thiết kế, phát triển và sản xuất những tài sản này,” ông giải thích.
Và vâng, theo xác suất, ý anh ấy là AI/máy học.
Sử dụng mô phỏng f hoặc công việc kỹ thuật như CFD—so với việc sử dụng các mô hình vật lý trong đường hầm gió vật lý—đã đẩy nhanh công việc đó, nhưng sự phức tạp của mô phỏng có nghĩa là nó đòi hỏi rất nhiều về mặt tính toán về mặt tài nguyên và thời gian.
Nhưng bạn có thể dạy máy tính cách ảo hóa phân tích đó và sau đó chạy song song nhiều ảo hóa bằng AI/ML; tháng trước, chúng tôi đã đưa tin về một ví dụ như vậy, khi IBM và nhà sản xuất xe đua Dallara công bố nghiên cứu cho thấy cách tiếp cận này tạo ra dữ liệu đủ tương quan để sử dụng.
Khi bạn nhận ra những công cụ mới này nhanh hơn bao nhiêu, bạn sẽ thấy cực kỳ rõ ràng tại sao GM lại sử dụng chúng. Anderson nói với tôi: "Các lần chạy FEA của chúng tôi trước đây là 15 giờ mỗi lần chạy?
Giờ chỉ còn một phút".
Thay vì thiết lập một mô phỏng để chạy qua đêm và hy vọng không có gì sai sót, “khi bạn chạy thứ này trong một phút, bạn chỉ cần thực hiện các bước lặp với tốc độ nhanh hơn nhiều và bạn có thể chạy một loạt thử nghiệm rộng hơn nhiều so với những gì bạn có thể từng làm trước đây, chỉ cần có thời gian dành cho bạn,” Anderson nói.
Nhưng phạm vi tiếp cận của các công cụ ảo hóa mới này vượt xa các phân tích kỹ thuật ban đầu và các lĩnh vực khí động học hoặc thiết kế cấu trúc. ký kết, tiếp cận các lĩnh vực kinh doanh khác của GM: đua xe thể thao, năng lượng và pin, quốc phòng và thậm chí cả chương trình mặt trăng của hãng.
Jason Fischer, giám đốc điều hành kỹ thuật tích hợp ảo tại GM cho biết: “Chúng tôi không sử dụng các công cụ ảo chỉ để kiểm tra công việc của mình sau khi thiết kế xe, nhưng chúng tôi thực sự đang cung cấp cho các kỹ sư của mình một môi trường ảo nơi họ có thể đồng thời tối ưu hóa phần cứng và phần mềm, đồng thời thông báo thiết kế phần cứng hoặc thiết kế phần mềm hoặc hiệu suất của xe theo cách mà không ai trong ngành làm được, đặc biệt là ở quy mô và tốc độ của những gì chúng tôi đang làm”.
Fischer tiếp tục: “Vẻ đẹp của những công cụ ảo này là sự hợp tác của chúng tôi với nhóm đua xe thể thao của chúng tôi với NASCAR và Công thức Một”.
"Chúng tôi cùng nhau phát triển nhiều công cụ này và sau đó chúng tôi phát triển các công cụ một cách độc lập tùy thuộc vào ai có đủ sức mạnh và băng thông giữa các tổ chức để làm điều đó.
Và khi một bên vượt trội hơn bên kia, chúng tôi thực sự ngồi xuống và thực hiện chuyển giao công nghệ hàng tháng giữa các môn đua xe thể thao và tôi sẽ nói về khía cạnh sản xuất của mọi thứ để đảm bảo rằng tất cả chúng ta đều nhìn thấy công nghệ mới nhất và tốt nhất cũng như sử dụng các kỹ thuật mới nhất." Một ví dụ Anderson và Fischer đã hướng dẫn tôi hrough đang sử dụng công nghệ ảo hóa để thực hiện bài kiểm tra khả năng xử lý cho một chiếc xe đang được phát triển, cụ thể là bài kiểm tra tránh né của Consumer Reports, trong đó một chiếc ô tô phải chuyển hướng với tốc độ nhanh để tránh chướng ngại vật.
Thay vì kết nối tất cả các thành phần phụ khác nhau của thiết bị điện tử trong ô tô trên băng thử nghiệm để xem liệu chúng có giao tiếp với nhau mà không gặp lỗi hay không, GM hiện mô hình hóa tất cả các cảm biến, bộ điều khiển điện tử, bộ điều khiển miền, v.v.
Fischer cho biết: “Chúng tôi thực sự có biện pháp bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ về cách chúng tôi thiết lập hệ thống này tại General Motors, nơi chúng tôi có thể kết hợp hành vi của xe từ góc độ vật lý”.
"Vì vậy, [giờ đây chúng ta có thể] chạy đồng thời hiệu suất của xe, bộ điều khiển điện tử và phần mềm trong môi trường ảo này và chúng tôi thực sự có thể mở rộng khả năng khám phá không gian thiết kế của mình.
Điều này cho phép chúng tôi thực sự thay đổi các thông số vật lý và chạy hàng nghìn thiết kế thử nghiệm để xem logic điều khiển xử lý điều đó như thế nào," Fischer nói.
Vì bạn có thể dễ dàng thay đổi các điều kiện như điều kiện đường xá bằng kỹ thuật số nên thật đơn giản để lặp lại nhiều biến thể hơn trước đây. “Sau đó, bạn bắt đầu nhận được một kết quả hoạt động tốt không phải trong thao tác cụ thể này, nhưng nó thực sự cứng lại.
Trong [thế giới] thực," Fischer nói với tôi. Hiệu suất va chạm đang được cải thiện vì các kỹ sư có thể xác định các điểm yếu và củng cố chúng tốt trước khi một chiếc xe vật lý gặp một cấu trúc bất động ở tốc độ 40 dặm/giờ.
"Mất khoảng 15 đến 18 giờ để chạy việc này, tùy thuộc vào độ phức tạp," Fischer nói. "Chúng tôi đang sử dụng các phương pháp xác suất, trí tuệ nhân tạo và chúng tôi có thể giảm thời gian đó xuống còn khoảng chưa đầy một phút.
Và vấn đề không phải là tiết kiệm thời gian khi cho phép ai đó về nhà và ngủ vào ban đêm.
Thực tế là một phút sau, chúng tôi biết câu trả lời là gì và chúng tôi có thể bắt đầu tối ưu hóa hiệu suất kết cấu đó, đồng thời điều đó cho chúng tôi khả năng xem xét những thứ khác.” Hệ thống HVAC của một chiếc xe mới là một ví dụ khác.
Thay vì độc lập thiết kế và tối ưu hóa các bộ phận riêng lẻ, sau đó kết nối và hiệu chỉnh chúng, GM giờ đây có thể cân bằng đồng thời luồng không khí và hoạt động của chất làm lạnh với sự thoải mái trong cabin, thực hiện trong vài ngày hoặc vài giờ so với những gì trước đây phải mất hàng tháng hoặc hàng tuần.
Fischer nói: “Nó thực sự giúp các kỹ sư của chúng tôi có thời gian để tìm hiểu sâu hơn và đổi mới trong các thiết kế sáng tạo của họ thay vì thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại hoặc thực hiện công việc lặp đi lặp lại đó”.
Gợi ý thực hành:
1. Theo dõi thông báo từ cơ quan địa phương tại California.
2. Kiểm tra nguồn chính thức trước khi chia sẻ lại thông tin.