Électrification - Aspects statistiques et de fiabilité (NOUVEAU)

Plugged in chargers into two electric cars at a charge station

Le logiciel Prenscia propose une gamme de solutions logicielles permettant d'effectuer des analyses de durée de vie des batteries, de comprendre la dégradation des performances des batteries et d'identifier de nouveaux modes de défaillance dans les nouveaux concepts de conception de véhicules électrifiés.

analyse de l'autonomie de la batterie

Afin d'améliorer la fiabilité globale du système de batterie et d'éviter une utilisation excessive de la garantie, il est important de calculer à la fois la durée de vie moyenne et la distribution statistique de la durée de vie de la batterie. ReliaSoft Weibull++ utilise les données de durée de vie des batteries issues de tests en laboratoire ou d'une flotte de véhicules et calcule des informations sur leur fiabilité. Cette analyse est utilisée pour calculer la durée de vie moyenne, la durée de vie B10, etc., ainsi que des analyses plus avancées telles que « quelle proportion des batteries survivra à plus de 1000 cycles de 80 % à 20 % ? » ou « ayant atteint une durée de vie de 1000 cycles, quelle est la fiabilité attendue des batteries ? »

Modélisation et analyse de la dégradation des performances des batteries

Un modèle prédictif précis de la durée de vie des batteries est essentiel pour le succès économique futur des véhicules électriques à batterie (VEB). Il est nécessaire d'estimer la distribution statistique afin de gérer l'exposition à la garantie et de concevoir des batteries plus fiables, et ReliaSoft Weibull++ offre une large gamme de modèles statistiques de durée de vie avec des capacités complètes d'analyse de régression. Il s'agit notamment de modèles mixtes qui représentent plusieurs modes de défaillance combinés.

Grâce à la forte corrélation entre l'utilisation du véhicule et les profils de charge/décharge, il est possible d'établir un modèle de détérioration de la batterie. En combinant les résultats des tests en laboratoire avec les données d'utilisation réelle du véhicule surveillées via le réseau CAN, une estimation fiable de la durée de vie utile restante d'une batterie peut être déterminée en fonction de son utilisation réelle. Conçu pour analyser d'énormes quantités de données CAN de véhicules, nCode GlyphWorks propose une gamme d'algorithmes de comptage de cycles adaptés à l'analyse de charge/décharge. Les longues séquences de données CAN peuvent être caractérisées en ensembles de données petits et compacts pour être utilisées dans les modèles de dommages. De nouveaux algorithmes peuvent également être ajoutés à l'aide de MATLAB ou de Python et permettent une analyse de régression multivariée à l'aide d'outils standard du secteur tels que scikit-learn et PyTorch.

XFMEA vous permet de rendre compte rapidement et facilement des risques non résolus identifiés dans l'AMDEC, en utilisant RPN, SxO, la priorité des actions ou des critères de risque personnalisés.

AMDEC pour les nouveaux modes de défaillance

L'analyse des modes de défaillance et de leurs effets (AMDE) et l'analyse des modes de défaillance, de leurs effets et de leur criticité (AMDEC) sont des méthodologies très structurées particulièrement utiles pour identifier les modes de défaillance potentiels dans les nouveaux concepts de conception où l'expérience interne peut être limitée. Dans les systèmes complexes à fort impact tels que les batteries de véhicules électriques, l'AMDEC constitue un outil essentiel pour atténuer les risques et les atteintes à la garantie. ReliaSoft XFMEA prend en charge tous les types d'AMDEC pour l'analyse de la conception, des processus, des systèmes et des actions correctives et est entièrement conforme aux approches standard de l'industrie. Il est également conçu pour faciliter le travail en groupe, en recensant tous les modes de défaillance et en permettant un partage aisé des résultats entre les projets, afin de préserver le savoir-faire de l'entreprise.

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