Groupe motopropulseur électrique

Optimisation de l'efficacité des groupes motopropulseurs électriques : des systèmes de batteries aux unités d'entraînement

L'avenir en mouvement, une mobilité électrifiée

Accélérer l'innovation dans les systèmes de propulsion électrique

La transition mondiale vers une mobilité plus propre et une moindre dépendance aux énergies fossiles entraîne une transformation rapide de l'industrie automobile. Avec la démocratisation des véhicules électriques et hybrides, les équipes d'ingénierie sont confrontées à la complexité croissante de l'intégration des systèmes électriques dans des cycles de développement serrés. De l'intégrité structurelle à la gestion thermique en passant par les performances électromagnétiques, le champ des possibles en matière de conception est devenu vaste et complexe. La simulation s'est imposée comme un outil essentiel pour relever ces défis. DEP offre des capacités de modélisation avancées qui rationalisent le développement des groupes motopropulseurs pour véhicules électriques et hybrides, permettant d'optimiser les performances, d'améliorer l'efficacité et de réduire les délais de mise sur le marché.

Domaine d'intervention

Système de batterie

Modélisation et analyse des systèmes de batteries
niveau cellulaire et niveau d'empilement
Modélisation des systèmes de batteries et corrélation avec les essais en laboratoire et l'imagerie infrarouge
Caractérisation des batteries pour la prédiction de la dégradation et des performances
Modélisation complète du système de batterie et prédiction des performances thermiques et de sécurité
Système de gestion thermique/refroidissement de la batterie
modélisation électrochimique thermique des batteries
Modèle CFD de batterie

Conception et analyse des moteurs

Configuration système requise
Conception de moteurs
Rétro-ingénierie et analyse comparative des moteurs
performances électromagnétiques du moteur
durabilité du moteur
analyse thermique du moteur
Acoustique des moteurs
Modélisation mathématique et co-simulation

Unités d'entraînement intégrées

Modélisation et analyse structurelle de l'unité d'entraînement complète
Modélisation, analyse et optimisation au niveau des sous-systèmes de trains d'engrenages
Évaluation et optimisation des performances d'un système de stationnement
Aspects électromagnétiques et électromécaniques du moteur
Réduction du poids de l'ensemble du module

Services

Les simulations avancées optimisent les performances électromagnétiques des moteurs électriques et de l'électronique de puissance. Elles couvrent la conception des moteurs de traction, les simulations de circuits et de commandes couplées, ainsi que les évaluations de performance, afin d'améliorer l'efficacité, la fiabilité et la rentabilité.

Différenciateurs DEP

Développement avancé piloté par la simulation

L'utilisation de technologies de pointe, telles que le jumeau numérique, la modélisation d'ordre réduit (ROM) et les simulations CFD 1D/3D, permet un développement et une optimisation rapides des composants de groupes motopropulseurs électriques. Ces outils facilitent l'analyse des aspects structurels, thermiques et électromagnétiques, garantissant ainsi des conceptions efficaces et performantes.

Expertise complète en ingénierie

Une équipe multidisciplinaire de spécialistes assure un accompagnement complet tout au long du cycle de vie du produit. Cela inclut la modélisation des systèmes de batteries, la conception des moteurs et l'intégration de l'électronique de puissance, garantissant ainsi des solutions sur mesure répondant aux exigences spécifiques de performance et de sécurité.

Solutions évolutives pour toutes les plateformes de véhicules

Les solutions de motorisation électrique sont conçues pour être évolutives et s'adapter à une large gamme de véhicules, des voitures électriques compactes aux poids lourds. Cette flexibilité permet une adaptation efficace à diverses architectures de propulsion et de plateforme, répondant ainsi aux besoins variés du marché.

Informations basées sur les données pour la maintenance prédictive

L'intégration de l'IA et des techniques d'apprentissage automatique permet d'élaborer des stratégies de maintenance prédictive et d'optimiser les performances en temps réel. L'analyse des données issues de simulations et d'opérations réelles contribue à une prise de décision proactive et à l'amélioration de la fiabilité des systèmes de propulsion électrique.