La prossima generazione di veicoli è in arrivo. Ne ha parlato Sandeep Sovani, global manager automotive strategy di Ansys durante la giornata di studio intitolata “Next generation simulation for next generation vehicles” tenutasi lo scorso 7 giugno presso l’Auditorium CEA del Centro Ricerche Fiat di Orbassano (TO). L’intervento di Sovani è iniziato mettendo l’accento sulle macrotendenze che caratterizzano il settore automotive a livello mondiale e che stanno portando a una vera e propria rivoluzione nel concetto stesso di veicolo, tanto che lo stesso Sovani parla di Automotive 2.0. Il riferimento al web non è un caso – un primo trend è proprio il proliferare dell’elettronica, non solo nella parte di infotainment, ma anche nel controllo totale del veicolo: funzionamento del motore, apparati di sicurezza attiva, sterzo, controllo della trazione, analisi dei parametri di funzionamento. Nel 2015 si calcola che oltre il 40% dei costi del veicolo saranno costituiti da questi sistemi.
È quindi necessario gestire una complessità crescente in cui l’interazione tra fenomeni fisici, siano essi elettromagnetici a frequenze diverse, meccanici, termici, fluidodinamici o acustici è importante e non ci si può permettere di sbagliare. Anche prendendo solamente in considerazione il comportamento dei sistemi elettronici, la loro interazione dovuta alle emissioni volute o non, è fortemente dipendente dal contesto in cui il sistema è installato. Tenendo presente che la seconda macrotendenza è la predominanza tecnologica dei fornitori Oem di componenti, si intuisce il rischio potenziale di avere sistemi che, presi singolarmente, funzionano perfettamente, ma che una volta integrati in un veicolo modificano il loro comportamento a causa delle influenze reciproche e di quelle determinate dalla struttura stessa dell’auto. La terza tendenza è infatti quella di simulare i sistemi nella loro interezza, prendendo in considerazione un prototipo virtuale completo dove più fisiche interagiscono e l’analisi viene condotta anche nel dominio del tempo, per comprendere l’affidabilità del prodotto durante il suo ciclo di vita. È in questo modo che con la simulazione non solo si stanno evitando i costi dovuti a guasti che hanno richiesto interventi in garanzia o richiami in massa di vetture, ma si sta anche allungando il ciclo di manutenzione delle vetture, focalizzando gli interventi su quelle parti che la simulazione ci indica come realmente soggette a rischio usura. Tutto questo entra nell’ottica del veicolo verde, a basso impatto ambientale e a minor costo di esercizio.
Sovani ha infatti poi parlato dell’incremento di progetti dedicati ad auto economiche e l’attenzione al consumo energetico che si ottiene in vari modi: dalle migliorie sul propulsore tradizionale, allo studio del powertrain ibrido, all’alleggerimento del veicolo, all’impiego di nuovi materiali. Tutto questo sta rendendo la simulazione numerica una soluzione indispensabile da percorrere per tutte le aziende perché è l’unico modo per poter testare tutte queste idee e soluzioni in tempi e con costi ragionevoli. Inoltre, soluzioni come Workbench ed EKM favoriscono non solo l’analisi multifisica e multidominio, ma anche la collaborazione tra team, lo scambio di informazioni, l’interazione di persone che operano in siti aziendali diversi (spesso su continenti diversi) e l’incremento di produttività degli ingegneri. Tutti questi fattori incidono pesantemente sulla competitività dell’azienda. Un’altra esigenza fortemente sentita è quella dell’ottimizzazione di prodotto e dell’esplorazione di soluzioni. Il lavoro di Ansys negli ultimi anni va proprio in questa direzione: rendere più semplice e veloce il confronto tra molteplici ipotesi, permettere agli ingegneri di importare in Workbench un modello parametrico per impostare come condizioni della simulazione un set di parametri e capire come questi sono collegati reciprocamente e come la loro variazione influenzi le prestazioni dell’oggetto o del sistema che si sta valutando. Questo tipo di considerazioni non servono solo agli ingegneri nello studio del prodotto, ma anche ai manager per prendere decisioni basate su dati precisi al fine di far crescere le competenze dell’azienda quando si esplorano soluzioni nuove.
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