Automatisierung der NVH-Validierung von Fahrzeugen mit einem datengesteuerten Lösungsansatz

Auch wenn Hersteller Tests mit Simulation kombinieren, beruht die NVH-Validierung von Fahrzeugen nach wie vor in hohem Maße auf umfassenden Fahrzeugtests und Expertenwissen. Möchten Sie erfahren, wie Sie KI-Methoden (Künstliche Intelligenz) in Ihren Entwicklungsprozess integrieren können, um so die Markteinführungszeiten zu verkürzen?

Hersteller verfügen über eine Menge ungenutzter Daten aus früheren Tests, greifen aber nur selten auf diese zurück. Diese ressourcenintensiven Testergebnisse sind ein verstecktes Juwel, das Ergebnis einer vollständigen Entwicklungskampagne, die Konstruktionsentscheidungen und firmeninterne Erfahrung kombiniert.

Nutzen Sie Ihre historischen Daten in aktuellen und zukünftigen Fahrzeugentwicklungen. Registrieren Sie sich für dieses Webinar und entdecken Sie, wie die datengestützte Analyse die Validierung des NVH-Leistungsverhaltens von Fahrzeugen automatisieren kann.

Automatisierung der NVH-Analyse mit einem datengestützten Lösungsansatz

KI-Methoden in Ihren NVH-Prozessen zu nutzen, ist ein vielversprechender Ansatz. Aber wo fangen Sie an? Schließlich möchten Sie den Algorithmus mit den richtigen Daten füttern, um sie bei einem neuen Fahrzeugentwicklungsprogramm erneut einsetzen und nutzen zu können.

Der KI-Algorithmus lernt autonom, aber der NVH-Ingenieur ist dafür zuständig, diejenigen Systemreaktionen aus den Messungen oder Simulationen auszuwählen, die exportiert werden sollen, um den Algorithmus entsprechend anzulernen. Für eine erfolgreiche Fahrzeugentwicklung und -optimierung muss sich der NVH-Ingenieur auf die Erfahrung und die Branchenkenntnisse verlassen, um bestimmte Grenzen für die Eingangsdaten festzulegen und die Ausgabedaten richtig zu interpretieren. Die NVH-Lösungen von Simcenter kombinieren Simulation, Tests und Entwicklungs-Know-how, um Ihre Test- und Simulationsaktivitäten zu ergänzen und zu optimieren und bessere Einblicke in das NVH-Verhalten des gesamten Fahrzeugs zu geben.

Wichtige Erkenntnisse für die datengestützte NVH-Analyse:

• Effizienzsteigerung bei NVH-Tests durch Methoden der künstlichen Intelligenz
• Vorhersage des NVH-Leistungsverhaltens ohne komplexe Simulationsmodelle
• Das Übertragen von Gesamtfahrzeugzielen auf Teilsysteme mithilfe von KI

Der vorgestellte Ansatz zeigt eine datengestützte NVH-Analyse, die es Ihnen ermöglicht, die Fahrzeugentwicklung zu optimieren und schneller bessere Einblicke in das NVH-Verhalten des gesamten Fahrzeugs zu erhalten.

Konzipiert für Experten in der NVH-Entwicklung

Dieses Webinar wurde für NVH-Entwicklungs-Communitys konzipiert, von Experten bis zu Analysten, die nach intelligenten Lösungen streben, um die NVH-Datenvalidierung zu beschleunigen. Sie erfahren, wie Sie sich historische NVH-Daten mithilfe von künstlicher Intelligenz zunutze machen können und lernen Machine Learning-Techniken kennen, um automatisierte Prozesse zu nutzen. Diese Lösung ermöglicht es Ihnen, den Entwicklungszyklus zu verkürzen und die Gesamteffizienz von Fahrzeug und Prozess zu erhöhen.