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Statistik- und Zuverlässigkeitsaspekte

Prenscia Software bietet eine Reihe von Softwarelösungen zur Analyse der Batterielebensdauer, zum Verständnis der Verschlechterung der Batterieleistung und zur Identifizierung neuer Fehlermodi in neuen Designkonzepten elektrifizierter Fahrzeuge.

Analyse der Akkulaufzeit

Um die Gesamtzuverlässigkeit des Batteriesystems zu verbessern und eine übermäßige Gewährleistung zu vermeiden, ist es wichtig, sowohl die mittlere Lebensdauer als auch die statistische Verteilung der Batterielebensdauer zu berechnen.  ReliaSoft Weibull++ nimmt Daten zur Batterielebensdauer aus Labortests oder aus einer Fahrzeugflotte und berechnet Zuverlässigkeitsinformationen. Diese Analyse wird verwendet, um die mittlere Lebensdauer, die B10-Lebensdauer usw. zu berechnen. sowie weitergehende Analysen wie "Welcher Anteil der Batterien überlebt mehr als 1000 80%- bis 20%-Zyklen?" oder "Was ist die erwartete Zuverlässigkeit der Batterien, wenn sie eine Lebensdauer von 1000 Zyklen erreicht haben?"

Modellierung und Analyse der Verschlechterung der Batterieleistung

Ein genaues Vorhersagemodell für die Batterielebensdauer ist für den zukünftigen wirtschaftlichen Erfolg von batteriebetriebenen Elektrofahrzeugen (BEVs) unerlässlich. Es ist notwendig, die statistische Verteilung zu schätzen, um das Risiko von Garantienehmern zu verwalten und zuverlässigere Batterien zu entwickeln, und ReliaSoft Weibull++ bietet eine breite Palette statistischer Lebensdauermodelle mit vollständigen Regressionsanalysefunktionen. Dazu gehören Mixed-Mode-Modelle, die mehrere zusammengesetzte Fehlermodi darstellen. 

Mit einer starken Korrelation zwischen Fahrzeugnutzung und Lade-/Entlademustern kann ein Modell der Batterieverschlechterung gefunden werden.  Durch die Kombination von Labortestergebnissen mit realen Fahrzeugnutzungsmustern aus Daten, die über CAN überwacht werden, kann eine zuverlässige Schätzung der nützlichen Restlebensdauer einer Batterie auf der Grundlage der tatsächlichen Nutzung ermittelt werden. Die Datenanalyse der Batterieladungtitlevon Elektrofahrzeugen nCode GlyphWorks wurde entwickelt, um große Mengen an CAN-Daten von Fahrzeugen zu analysieren und bietet eine Reihe von Algorithmen zur Zykluszählung,title die für die Lade-/Entladeanalyse geeignet sind. Lange CAN-Datensequenzen können in kleine und kompakte Datensätze für die Verwendung in den Schadensmodellen charakterisiert werden. Neue Algorithmen können auch mit MATLAB oder Python hinzugefügt werden und ermöglichen eine multivariate Regressionsanalyse mit branchenüblichen Tools wie scikit-learn und PyTorch.

XFMEA ermöglicht es Ihnen, schnell und einfach über ausstehende Risiken zu berichten, die in der FMEA identifiziert wurden, indem Sie RPN, SxO, Aktionspriorität oder benutzerdefinierte Risikokriterien verwenden.

FMEA für neue Fehlermodi

Die Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA) und die Fehlermöglichkeits-, Einfluss- und Kritikalitätsanalyse (FMECA) sind hochstrukturierte Methoden, die besonders nützlich sind, um potenzielle Fehlermodi in neuen Konstruktionskonzepten zu identifizieren, bei denen die interne Erfahrung möglicherweise begrenzt ist. In komplexen Systemen mit hoher Auswirkung, wie z. B. Batterien für Elektrofahrzeuge, bietet die FMEA ein wesentliches Instrument zur Minderung von Risiken und Garantierisiken. ReliaSoft XFMEA unterstützt alle Arten von FMEA für Design-, Prozess-, System- und Korrekturmaßnahmenanalysen und ist vollständig konform mit Industriestandardansätzen. Es wurde auch entwickelt, um die Gruppenarbeit zu unterstützen, alle Fehlermodi zu erfassen und Ergebnisse einfach zwischen Projekten auszutauschen, so dass das Unternehmenswissen erhalten bleibt.