전철화 - 통계 및 신뢰성 측면 (NEW)

Plugged in chargers into two electric cars at a charge station

Prenscia 소프트웨어는 배터리 수명 분석을 수행하고, 배터리 성능 저하를 이해하며, 전기화된 차량의 새로운 설계 개념에서 새로운 고장 모드를 식별하기 위한 다양한 소프트웨어 솔루션을 제공합니다.

배터리 수명 분석

배터리 시스템의 전반적인 신뢰성을 높이고 과도한 보증 노출을 피하기 위해서는 평균 수명과 배터리 수명의 통계적 분포를 모두 계산하는 것이 중요합니다. 릴리아소프트 웨이불++ 실험실 테스트나 차량 대에서 배터리 수명 데이터를 수집하여 신뢰성 정보를 계산합니다. 이 분석은 평균 수명, B10 수명 등을 계산하는 데 사용되며, "배터리의 비율이 1000회 이상의 80%에서 20% 사이클을 견딜 수 있을까?", 또는 "1000 사이클 수명에 도달했을 때 배터리의 기대 신뢰성은 얼마인가?"와 같은 고급 분석에도 사용됩니다.

배터리 성능 저하 모델링 및 분석

배터리 수명에 대한 정확한 예측 모델은 배터리 구동 전기차(BEV)의 미래 경제적 성공에 필수적입니다. 보증 노출을 관리하고 더 신뢰할 수 있는 배터리를 설계하기 위해 통계적 분포를 추정하는 것이 필요합니다. 릴리아소프트 웨이불++ 완전한 회귀분석 기능을 갖춘 다양한 통계적 수명 모델을 제공합니다. 여기에는 여러 복합 고장 모드를 나타내는 혼합 모드 모델이 포함됩니다.

차량 사용과 충전/방전 패턴 사이에 강한 상관관계가 있어 배터리 열화 모델을 찾을 수 있습니다. 실험실 테스트 결과와 CAN을 통해 모니터링된 실제 차량 사용 패턴을 결합함으로써, 실제 사용 방식을 바탕으로 배터리의 유효 잔여 수명을 신뢰할 수 있게 추정할 수 있습니다. 방대한 양의 차량 CAN 데이터를 분석하도록 설계되었습니다. nCode 글리프웍스 전하/방전 분석에 적합한 다양한 사이클 카운팅 알고리즘을 제공합니다. 긴 CAN 데이터 시퀀스는 피해 모델에 사용할 수 있도록 작고 컴팩트한 데이터셋으로 특성화할 수 있습니다. MATLAB이나 Python을 사용하여 새로운 알고리즘을 추가할 수 있으며, scikit-learn과 PyTorch와 같은 업계 표준 도구를 이용한 다변량 회귀분석을 가능하게 합니다.

XFMEA는 RPN, SxO, Action Priority 또는 맞춤형 위험 기준을 사용하여 FMEA에서 식별된 미해결 위험을 빠르고 쉽게 보고할 수 있게 해줍니다.

새로운 고장 모드를 위한 FMEA

고장 모드 및 영향 분석(FMEA)과 고장 모드, 영향 및 임계 분석(FMECA)은 내부 경험이 제한될 수 있는 새로운 설계 개념에서 잠재적 고장 모드를 식별하는 데 특히 유용한 매우 구조화된 방법론입니다. 전기차 배터리와 같은 고충격 복잡한 시스템에서 FMEA는 위험 완화와 보증 위험을 완화하는 필수 도구를 제공합니다. 릴리아소프트 XFMEA 설계, 공정, 시스템 및 시정 조치 분석을 위한 모든 유형의 FMEA를 지원하며, 업계 표준 접근 방식을 완전히 준수합니다. 또한 그룹 작업을 지원하여 모든 실패 모드를 포착하고 프로젝트 간 결과를 쉽게 공유하여 기업 지식을 유지하도록 설계되었습니다.

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배터리 수명 분석

배터리 성능 저하 모델링 및 분석

새로운 고장 모드를 위한 FMEA

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