【技术贴】AVL VSM+DRIVE+CAMEO车辆驾驶性优化工具链介绍

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随着车辆开发更加注重短周期和低成本,在前期对车辆驾驶性进行预测的需求日益增强。而开展驾驶性仿真的基本目标之一是通过驾驶性虚拟仿真指导整车参数选型,也就是通过整车参数优化在前期改善车辆驾驶性表现。
AVL致力于通过开发任务的前置(frontloading)来缩短开发周期,节省开发成本。本期技术贴给大家介绍AVL VSM+DRIVE+CAMEO工具链,将车辆动力学仿真工具VSM的计算结果输入到AVL DRIVE中得到客观评分,再将DRIVE的评分结果作为优化指标以及VSM的整车参数作为优化对象传递到CAMEO开展ActiveDoE(智能优化)计算,整个工具链能够实时的进行数据交互,无需第三方工具耦合,即保证了优化计算的稳定高效,又能够实现驾驶性的设计指标。

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