建构智能电动车最佳化能源及燃料效能

高端层的车辆效能，Simulink模型。

在一个标准的内燃引擎中，需要更大的马力即代表着需要耗费更多燃料，且在引擎中有三分之二产生的能量会如同热能一样地耗散挥发。因此，设计人员不得不耗损能源以获得燃料效能。

有超过85%的电池能源被用来驱动车辆，且当车辆的功能更强大，也能让其更有效率。设计目标主要是让一个车子跑得更快、更安全且更节能。使用MATLAB来进行各种工作任务，包括了测试数据分析以及开发早期的电池动态热流模型，随着时间的更迭，透过MATLAB的模型研发车子里每个主要的系统，包含了电力传输、马达、电力电子、刹车、车辆及控制系统等。

结合了这些模型，组合成为一个完整的车辆系统模型，可以用来模拟整个车辆的效能，包含其潜在的速度与涵盖范围，了解有多少的热能会从单一的零件中产生，及多少的能源透过轮胎、风阻及其他因子消耗掉。透过比较模拟的结果及原型车辆的道路测试结果，可以验证模型并加以提高其精确度。

随着MATLAB模型数量逐渐增长，工程师很难完全了解每个零件与其他零件的交互反应。使用模型化基础设计(Model-Based Design)后，能够建立一个更高层级的Simulink车辆模型，并采用已经验证过的单一MATLAB子系统模型。这样的阶层结构可帮助我们将车辆结构的模拟视觉化，且提供生动的模型内容文件。

用MATLAB的子系统模型取代了同阶层的Simulink模型。同时，试着修正模拟架构，所以能更容易区别设计跟研发。高端层的Simulink模型采用每一个零件来作为独立的Simulink模型文件，可以在每个零件上进行版本控制。工程师能够在不同的零件上平行运作，举例来说，一个工程师能编辑电池模型，而同时另外一个工程师能进行电流传输。

在Simulink上建构车辆的模型，让它能在零件的层次时变得相当活用，也能在不同层次的细节上，支持多种零件模型。而透过仔细划分每个零件层级的界线，能少用到较细微的零件模型，以加速整个车子的模拟工作。

把结果从细节的模拟整合入一个可查询的表格中，这样可以嵌入更高层级的模型，进行更长时间的车辆阶层模拟。一个设计逆变器的工程师便可以操作一台车辆全部的动态模拟细节；同时另一个工程师使用较少的逆变器模型，来预测汽车的最大效能。这个方法可以帮助掌握所需的信息，更快做出设计的决策。

在车辆即将投入生产或甚至是未来的设计前，使用车辆参数模型去模拟车辆的生产。透过一再地模拟得到标准化的范例，并掌握车子的所有特徵，来进行车辆生产模拟。这个方法对零件的大小特别有效率。举例来说，简单定义必要的参数当作输入的矢量，来进行模拟电力传输配置，而非采用传输模块来替代或是改变Simulink模型。然后，使用MATLAB进行多种模拟，其包含多种设计选项。

有了Simulink，可以处理需要昂贵且特殊的分析工具才能解决的问题。举例来说，过去有许多雏型的电池模型需要透过理想的电压及固定的抗阻以验证，现在已能使用更先进的首要模型，且从中了解到电池可作为电化学装置的宝贵知识。使用Simulink去建构先进的等效电路模型，且可预测不同充电的阶段状况、放电律、温度及老化的程度。

使用类似的方式去处理电池中，以安全为重的冷却效能预测模拟，来确保电池不会过热。要掌握电池中所有多领域物理、化学及热传递效应，通常需要一个有限元素分析工具及相当大的时间心力才能产生。透过MathWorks的工具，能够进行分析且获得显着的结论，让电池技术更加进步。(本文由钛思科技提供，尤嘉禾整理)