盖世汽车 11-12
赛力斯:技术创新 引领变革
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在 2024 年 10 月 25 日的第十二届汽车与环境创新论坛上,重庆赛力斯凤凰智创科技有限公司副总裁段伟就赛力斯超级增程展开了精彩演讲。他强调,赛力斯超级增程技术实现了从 " 车辆导向 " 到 " 用户导向 " 的开发模式转变,通过软硬件优化与智能化融合,提升了动力、能效及用户体验。同时,赛力斯将持续深化数据驱动的 NVH 智能研发,并与增程专用发动机高效化技术结合,构建创新的主动能量管理系统,展现了赛力斯在推动汽车行业绿色智能发展上的坚定决心。

段伟   | 重庆赛力斯凤凰智创科技有限公司副总裁

以下为演讲内容整理:

增程汽车发展趋势

我们从 2016 年开始布局增程技术,见证了这个赛道从 2021 年的寥寥数家企业布局,到 2024 年的 20 余家企业布局;见证了增程车型从不足 5 款,到现在的接近 50 款;销量从不足 5 万辆到现在的接近 100 万辆,说明增程技术路线已获得行业和用户的高度认可。

  图源:赛力斯

创新对于整个汽车行业以及新能源发展而言是永恒的话题,赛力斯一直都是以用户思维定义增程系统。赛力斯的增程技术历经 4 次迭代,我们对增程技术的创新研发契合新能源汽车技术的发展方向。我们的第一代增程系统以发电为核心目的,其灵感源自行业内已有的小型增程器方案,保电能力不强,客户的汽车驾驶体验不佳。

第二代增程系统技术方向是提升保电能力,通过匹配功率更大的发电机,系统保电能力得到了较大提升;第三代增程系统技术我们独创性的开发了多级定点 + 功率跟随的策略,让用户在驾驶过程中享受接近纯电动车的驾驶感受。第四代增程系统技术研发成功后,系统不仅能够发电,还能根据用户的驾驶习惯及不同驾驶场景,智能选择最优的发电策略。第四代增程系统技术应用于问界系列的 M9、M7、M5 车型上,赋能问界品牌系列车型实现了销量的大幅攀升。

图源:赛力斯

回顾自 2016 年至今的历程,伴随着产品的持续迭代升级,增程技术给我们带来的变化有以下层面:

开发模式是动力系统在设计开发时的顶层架构。赛力斯的增程开发模式正经历着从 " 以车为中心 " 向 " 以人为中心 " 的深刻转变。传统增程系统的设计往往基于车辆的 SOC 状态,当 SOC 低至某个阈值以下时,增程系统会启动发电并供给至电池及驱动系统。这种设计思路主要聚焦于车辆本身的工作机制,却忽视了用户的实际体验与感受。比如在低 SOC、车辆处于驻车或低速工况下,外部环境相对安静,增程系统会启动并开始工作,此时用户坐在车内能明显感知到增程系统在运行,这无疑会削弱用户的驾乘体验。

此外,从效率角度来看,我们早期的增程器设计相对简单,第一代产品仅由传统发动机和发电机组成,其功能主要局限于发电,并未实现发动机与发电机之间的高效区的最佳匹配,因此早期增程器是一种以车为主的被动工作状态,导致其系统效率并不高。

近年来,随着发电机硬件和发电策略的不断提升和优化,赛力斯超级增程技术的开发模式转为以用户为中心。动力角度,增程系统对车辆实施主动能量管理,在用户体验舒适的状态下主动识别启动契机并调整发电策略。该技术可以让车从全域能量管理角度思考,体现我们用户体验至上的原则。

谈到增程技术的未来发展趋势,我们坚信其将继续朝着更智能、更静谧、更高效的方向迈进。 " 更智能 " 是致力于打造更主动且智能的能量管理系统;" 更静谧 " 是从 NVH 开发方面下大功夫;" 更高效 " 则是以增程专用发动机捅破热效率的行业天花板。

主动能量管理增程系统

构建主动能量管理的增程系统是赛力斯增程技术路线的重要进化方向。我们始终秉持以用户为中心的原则,密切关注用户的感知体验及其驾驶习惯。通过深入分析用户的驾驶习惯,识别出用户偏好的行驶场景,并结合车辆状态学习与道路场景学习,实现全域范围内的主动能量规划。这一规划过程借助云端及边缘计算能力,运用先进的算法,综合考虑道路条件与用户偏好,确定出最适合当前情境下的增程器工作模式。

相较于传统模式下增程器被动接收来自 VCU 的指令进行发电的模式,实施主动能量管理的增程系统可以根据当前用户习惯与道路状况,自主规划其工作状态,以提供更加符合用户期望的驾驶体验。

增程式电动汽车增程发动机与车轮之间的实现了完全解耦,这一优势为发动机带来了显著的变革机会。基于主动能量管理的视角,这一解耦特性为我们提供了更多专用化开发的操作空间与可能性。

通过实施主动能量管理策略,我们可以实现综合油耗降低 15%,增程的噪音感知降低 80%-90%。对于用户而言,这直接带来了用车成本的缩减、纯电续航里程的延长以及用车体验感的大幅提升。

数据驱动的 NVH 智能开发

近年来,AI 作为前沿科技的代表,对汽车行业也产生了深远的影响,其中对增程系统开发较直观的体现就是极大的助力和赋能了 NVH 的开发和优化工作。

对于增程系统而言,NVH 特性的重要性相较于传统车辆更为凸显。增程车型用户对 NVH 特性的关注度和要求较高,他们期望增程车能像纯电车一样,在驾乘中达到近乎无感的静谧状态。因此,NVH 特性的优化成为增程系统开发过程中的一个关键环节。

在传统的 NVH 开发流程中,通常以轴系扭振计算,有限元分析与校核为基础锁定设计图纸并进行样件试制。该开发流程无法全面考虑各种结构特性,分析精度有限。在测试开发过程中,时有除扭振以外的其他复杂 NVH 问题暴露,需引入 3D 动力学分析,根据实际运动边界,考虑机械、电磁多物理场耦合,实现时域仿真。这样的分析流程更贴合实际,更加全面和精确。然而引入 3D 动力学之后,虽然有利于 NVH 问题源头定位和解决,但庞大的数据量带来仿真周期相对较长,无法完全适应我们当前的快速迭代需求。在此背景下,我们引入了基于 AI 的 NVH 寻优算法,即选取零部件或总成的 NVH 关重参数设计样本库,建立 AI 代理模型,进行全因子寻优,可以实现 10 分钟完成 100 万组的数据计算,极大提升分析效率并实现从知识驱动到数据驱动的 NVH 智能化开发。

增程专用发动机最有可能捅破热效率的行业天花板

近几年来,随着新能源汽车的蓬勃发展,关于燃油车禁售的话题在行业内引发了广泛而激烈的讨论,这也促使我们深入思考发动机的未来发展方向及具体策略,最终我们选择持续锚定增程技术路线进行探索和研发,因为增程汽车发动机与车轮可以实现完全解耦,发动机的运行不受车速与负荷需求的影响,这一重要特性为增程专用发动机的应用和效率提升创造了诸多新的可能性。

长期以来,全球汽车行业致力于提升发动机热效率的研究,并成功研发出了多项先进技术。例如,稀燃技术、超高压缩比技术、均质燃烧技术以及分层燃烧技术等,均能有效的提升发动机热效率,在国内外得到了一定程度的应用。此外,高 EGR 率、高滚流比、高能点火、低摩擦功等技术,同样展现出良好的节能效果。然而,这些技术在传统发动机上的应用却受到了极大的制约,因为瞬态控制难度大、排放法规的限制和成本上的大幅增加,最终无法在汽车上得到产业化应用。

比如在离散度大的工况间进行瞬态切换,采用稀燃技术会使得燃烧控制难度显著增加,排放急剧恶化,导致稀燃技术难以在传统内燃机上实现产业化应用。同样,均质压燃技术目前还没办法很好的应用于油车发动机或混动发动机,因为在大负荷工况下的应用难度大,着火时刻不可控等问题也制约着技术的发展。

基于增程汽车的工况特性,增程器可实现线工况甚至点工况稳定运行。这是工况特性和主动工作机制相互关联共同作用于系统的体现。在增程系统主动工作的模式下,我们可以自主选择发动机的工作工况,从而确保新型先进技术的有效应用。

增程汽车发动机与车轮是完全解耦的,在工况切换时可以借助电机来实现,这使得对发动机的功率响应需求降低,意味着增程专用发动机可以工作在稳态工况,不需要考虑瞬态工况变化与响应速度。同时,发动机不直接参与驱动,降低了对低速高扭的要求,为压缩比的提升提供了空间。对于赛力斯而言,我们量产车型的发动机压缩比已经达到 15.5 以上,这在传统内燃机上是难以想象的。总之,增程专用发动机稳态线性、主动工作的特征为稀燃、超高压缩比、高 EGR 率、低摩擦等众多先进技术的应用提供了理想的环境。

当然,在选择技术路线时,每家企业都应基于自身的实际情况选择不同技术路线。但无论选择哪条路线,我们都将面临各自需要克服的挑战与问题。

比如,行业内通常认为 λ>2 的稀燃技术是达成 45% 以上高热效率的重要途径。但就稀燃技术而言,尽管理论上在增程工况下其技术开发难度有所下降,但在当前的研究进展中,该技术还是面临一些瓶颈。尽管主动预燃室是实现稀燃的关键途径之一,但目前主动预燃室所需的小流量喷油器,在供应商层面以及实际应用层面均存在不成熟或资源稀缺的问题,且增压系统和后处理系统等相关技术路线也面临类似的挑战。

所以,尽管增程式技术路线为以上高效技术的实现提供了成功应用的可行性,但要克服这些难题,单凭一家企业之力显然是不够的。尤其在当前汽车行业对提升热效率的竞争日益激烈的背景下,如何从实际应用的角度出发,推动高效技术在量产车型上得到有效应用,为用户和行业带来切实的价值,是赛力斯进一步关注和探索的重中之重。所以,我希望能有更多企业,特别是供应商伙伴们,一起参与进来,攻克各自领域的难点与重点,携手推动增程专用高效发动机技术的进一步发展。我相信,如果我们能汇聚更多合作伙伴与行业同仁的力量,共同致力于底层技术研究和科技创新,相信这些技术定能很快实现落地应用。增程专用发动机的极致高效化,不仅对发动机自身的发展具有重大意义,对整个新能源汽车行业的进步也至关重要。

(以上内容来自重庆赛力斯凤凰智创科技有限公司副总裁段伟于 2024 年 10 月 24 日 -25 日在第十二届汽车与环境创新论坛发表的《技术创新 引领变革》主题演讲。)

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