汽车电子产品

AUTOMOTIVE ELECTRONICS PRODUCTS

数据驱动下的整车热管理智能化解决方案

在汽车电动化与智能化浪潮的推动下，热管理系统已从传统附属功能演变为影响整车能耗、续航、安全与舒适性的核心子系统。新能源汽车的普及带来了更为复杂的热管理需求：电池、电机、电控及座舱环境等多热源耦合，使得系统架构日益集成化、控制策略趋向精细化，研发过程面临高效热管理、多物理场协同、软硬件深度融合等多重技术挑战。
当下行业竞争日趋激烈，主机厂及新势力车企不仅需要应对续航焦虑、快充散热、低温性能衰减等用户痛点，更迫切希望通过数字化手段实现研发全流程的提效降本，在保障热安全的同时提升能量利用效率，从而构筑产品差异化优势。
经纬28圈凭借在汽车热管理领域长达十五年的持续深耕，聚焦新能源汽车研发痛点，以数字化为核心，实现一套仿真模型贯通MIL、HIL、控制器部署全流程，进而打造整车热管理全链路解决方案——该方案提供从需求捕获、系统架构设计、热管理模型及算法开发，到MIL虚拟验证、HIL模型实时化及虚拟标定的全流程服务，高效破解复杂热管理架构下高效化、精细化、集成化的研发难题。

MIL虚拟验证与优化
聚焦MIL阶段，以高精度模型为核心，覆盖“开发-验证-优化”全链路，助力客户高效完成零部件选型、性能评估、算法优化及能量流分析，显著提升研发效率、缩短周期。

MBSE全流程驱动开发：从需求到设计全链路建模，打通“需求-功能-物理”逻辑，可追溯性强，避免统边界模糊、协同低效
不限工具链灵活适配：模型开发不限定工具，主流Amesim/GT/Simulink均可；模型可标准化封装，接后续SIL/HIL验证，省去重复开发成本
高精度物理模型+性能匹配：模型覆盖传统热管理+热泵系统，精度误差≤10%；快速评估零部件（泵/阀/换热器等）匹配性；验证控制算法响应、鲁棒性及能效策略
能量流分析：量化分析电机/电池做功与热需求耦合，定位能量损耗关键点，助力降低系统能耗与使用成本，实现能效与经济性双提升

模型实时化与HIL虚拟标定
聚焦HIL阶段，经纬28圈依托深度学习算法，创新推出HIL虚拟标定方案，精准破解传统热管理标定“依赖ECU软硬件就绪、仅能在整车台架/路试阶段开展”的开发困局。

双建模路径，HIL适配更轻松：针对AMEsim/GT等商业软件搭建的高精度热管理模型，通过模型拆分与降阶等技术手段进行实时化处理，以适配NI、Higale等主流仿真机的实时运算需求；同时，支持基于Simscape开发整车热管理模型，编译后可直接生成HIL代码，彻去跨工具链转换环节
实时化模型支撑标定任务前置：实时化模型离线精度10%以内，支撑HIL阶段开展部分标定工作，有效缩短整体标定周期
定制化开发降阶工具：自研热管理降阶工具，简化模型降阶流程，无需深度编程，标准化流程即可完成复杂模型轻量化，降低操作技术门槛，提升开发效率

基于数字孪生的预测算法开发
依托系统仿真与试验数据，构建数字孪生驱动的热管理预测算法体系，通过试验融合模型与孪生预判技术，实现全局热况可视、未来工况预判、温度精准调控，助力整车热管理达成“舒适体验不降、能耗成本可控”的目标。

云图辅助诊断，直观掌握热况：在台架/HIL测试中嵌入数字孪生模型，可输出全局温度场云图，将抽象热状态转化为直观图像，掌控全局情况，快速全面进行性能评估与优化
提前预判调温，舒适能耗双平衡：基于历史试验+实时运行数据训练孪生预测模型，精准预判未来工况变化，联动模糊逻辑、MPC等算法提前启动调温，确保电池/电机始终运行高效率区间；同步结合座舱热舒适预测模型，动态优化智慧出风口与局部温控设备，实现热舒适与能耗的动态平衡