建構智慧電動車最佳化能源及燃料效能

高階層的車輛效能，Simulink模型。

在一個標準的內燃引擎中，需要更大的馬力即代表著需要耗費更多燃料，且在引擎中有三分之二產生的能量會如同熱能一樣地耗散揮發。因此，設計人員不得不耗損能源以獲得燃料效能。

有超過85%的電池能源被用來驅動車輛，且當車輛的功能更強大，也能讓其更有效率。設計目標主要是讓一個車子跑得更快、更安全且更節能。使用MATLAB來進行各種工作任務，包括了測試資料分析以及開發早期的電池動態熱流模型，隨著時間的更迭，透過MATLAB的模型研發車子裡每個主要的系統，包含了電力傳輸、馬達、電力電子、剎車、車輛及控制系統等。

結合了這些模型，組合成為一個完整的車輛系統模型，可以用來模擬整個車輛的效能，包含其潛在的速度與涵蓋範圍，了解有多少的熱能會從單一的零件中產生，及多少的能源透過輪胎、風阻及其他因子消耗掉。透過比較模擬的結果及原型車輛的道路測試結果，可以驗證模型並加以提高其精確度。

隨著MATLAB模型數量逐漸增長，工程師很難完全了解每個零件與其他零件的交互反應。使用模型化基礎設計(Model-Based Design)後，能夠建立一個更高層級的Simulink車輛模型，並採用已經驗證過的單一MATLAB子系統模型。這樣的階層結構可幫助我們將車輛結構的模擬視覺化，且提供生動的模型內容文件。

用MATLAB的子系統模型取代了同階層的Simulink模型。同時，試著修正模擬架構，所以能更容易區別設計跟研發。高階層的Simulink模型採用每一個零件來作為獨立的Simulink模型文件，可以在每個零件上進行版本控制。工程師能夠在不同的零件上平行運作，舉例來說，一個工程師能編輯電池模型，而同時另外一個工程師能進行電流傳輸。

在Simulink上建構車輛的模型，讓它能在零件的層次時變得相當活用，也能在不同層次的細節上，支援多種零件模型。而透過仔細劃分每個零件層級的界線，能少用到較細微的零件模型，以加速整個車子的模擬工作。

把結果從細節的模擬整合入一個可查詢的表格中，這樣可以嵌入更高層級的模型，進行更長時間的車輛階層模擬。一個設計逆變器的工程師便可以操作一台車輛全部的動態模擬細節；同時另一個工程師使用較少的逆變器模型，來預測汽車的最大效能。這個方法可以幫助掌握所需的資訊，更快做出設計的決策。

在車輛即將投入生產或甚至是未來的設計前，使用車輛參數模型去模擬車輛的生產。透過一再地模擬得到標準化的範例，並掌握車子的所有特徵，來進行車輛生產模擬。這個方法對零件的大小特別有效率。舉例來說，簡單定義必要的參數當作輸入的向量，來進行模擬電力傳輸配置，而非採用傳輸模塊來替代或是改變Simulink模型。然後，使用MATLAB進行多種模擬，其包含多種設計選項。

有了Simulink，可以處理需要昂貴且特殊的分析工具才能解決的問題。舉例來說，過去有許多雛型的電池模型需要透過理想的電壓及固定的抗阻以驗證，現在已能使用更先進的首要模型，且從中了解到電池可作為電化學裝置的寶貴知識。使用Simulink去建構先進的等效電路模型，且可預測不同充電的階段狀況、放電律、溫度及老化的程度。

使用類似的方式去處理電池中，以安全為重的冷卻效能預測模擬，來確保電池不會過熱。要掌握電池中所有多領域物理、化學及熱傳遞效應，通常需要一個有限元素分析工具及相當大的時間心力才能產生。透過MathWorks的工具，能夠進行分析且獲得顯著的結論，讓電池技術更加進步。(本文由鈦思科技提供，尤嘉禾整理)