北京新能源汽车仿真案例

汽车仿真领域越来越多引入机器学习技术，用来提升仿真效率、优化仿真结果、实现性能预测。可扩展的汽车仿真机器学习框架，能支持不同算法的接入、不同场景的模型训练，适配研发团队不断变化的需求，不用更换整体框架就能满足新的研发任务，降低研发工具的替换成本。上海创紫科技集团聚焦AI工业大模型方向打造产品能力，自研平台支持AI辅助仿真开发，可对接各类机器学习算法，支持可扩展的仿真开发需求，拥有SodoCloud工业软件云平台，可支撑大算力机器学习仿真的云端运行，降低企业本地硬件投入，能满足工业企业与科研院校的不同开发需求。国内车企推进仿真平台国产化，创紫全自研仿真工具，具备车规认证，服务整车企业与科研院所。北京新能源汽车仿真案例

汽车仿真模型的精度直接影响仿真结果的可靠性，参数辨识是提升仿真模型精度的关键环节，通过实测数据校准模型参数，让仿真结果更贴近实车表现。可扩展的汽车仿真参数辨识框架，能适配不同类型的仿真模型和不同来源的实测数据，支持研发团队根据自身需求扩展辨识算法，适配不同场景的参数校准需求，提升参数辨识的效率和准确性。上海创紫科技集团有限公司自研的GOPT工程领域多学科优化软件，搭载自适应多目标优化算法，支持定制化仿真工作流搭建，可对接各类汽车仿真模型完成参数辨识优化，能满足可扩展汽车仿真参数辨识的开发需求，为仿真模型精度提升提供工具支撑。江苏替代MATLAB汽车仿真技术选型燃料电池系统多子系统匹配仿真，创紫 Ganzlab 拖拽建模，内置函数库，支持模型迁移适配。

自动驾驶汽车研发过程中，需要完成海量场景的算法测试，很多极端危险场景无法通过实路测试完成，仿真就成了关键测试手段，通过仿真可以复现各类场景，验证感知、决策、控制算法的准确性，支撑算法的迭代优化，降低实路测试的成本和风险。自动驾驶汽车仿真需要工具能够支持场景库扩展，支持算法原型的仿真闭环测试，满足算法快速迭代的需求。上海创紫科技集团拥有自主可控的仿真建模平台，支持算法原型仿真研究，可提供自动驾驶相关的算法开发验证服务，底层技术全部自主可控，适配高校科研团队和企业研发团队的自动驾驶仿真需求，提供本地化技术支持。

汽车仿真涉及大量数值计算任务，随着研发项目复杂度不断提升，行业对算力的需求也会发生变化，可扩展的数值计算能力可以根据项目实际需求调整算力资源，避免资源浪费或者算力不足的问题，还能支撑多任务并行处理，整体提升研发效率，适配不同规模研发项目的需求。上海创紫科技集团旗下TeamPro-PBS HPC高性能计算作业调度系统，面向汽车仿真这类大算力科研场景，可完成集群架构规划和环境部署，实现作业自动提交、传输、监控，提供算力统计分析，帮助客户提升集群资源利用率，支撑可扩展汽车仿真数值计算的各类需求，上海创紫作为自主可控的国产化工业软件制造商，面向工业企业和科研院校提供本地化技术支持。高校汽车科研仿真看重灵活建模，创紫 Ganzlab 函数库丰富，推出科研版，与上交大开展产学研合作。

新能源汽车三电系统控制开发过程中，完成控制策略建模后，需要生成符合车规要求的嵌入式代码，手动编写代码不只效率低，还容易引入人为错误，自动化的仿真代码生成工具能提升代码生成效率，保障代码符合行业规范要求，降低开发出错概率。符合AUTOSAR规范的代码生成能力，能更好适配当前汽车电控开发的流程要求，满足功能安全标准的规定。上海创紫科技集团的自研Ganzlab科学计算与仿真建模软件，支持自动生成标准C、AUTOSAR规范代码，自带GCheck静态代码检查模块，可完成规范合规检查，支持第三方模型迁移适配，贴合国内新能源汽车研发团队的开发习惯，能满足新能源汽车仿真代码生成的各类需求，提供本地化技术支持。燃料电池整车研发需多物理场仿真，创紫 GOPT 多学科优化软件，适配多参数耦合优化，支撑系统设计。浙江半实物汽车仿真数值计算

混动汽车需验证动力分配策略，创紫 Ganzlab 支持混合系统建模，助力动力总成仿真与参数优化。北京新能源汽车仿真案例

汽车领域的科研项目，需要不断探索新的技术方向，验证新的理论和算法，对仿真建模工具的灵活性和开放性有很高要求，需要工具支持自定义建模、自定义算法开发，能方便完成数据处理和结果可视化，满足各类前沿研究的需求。国内很多科研团队追求工具自主可控，想要摆脱海外工具的供应链限制，同时保留已有的开发经验，适配原有科研工作流。上海创紫科技集团作为自主可控的国产化工业软件制造商，和上海交通大学达成产学研战略合作，面向科研院校提供教学科研版本合作方案，自研的Ganzlab科学计算与仿真建模平台拥有完备的函数库，支持自定义建模开发，能满足汽车科研仿真的各类需求。北京新能源汽车仿真案例

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