電動汽車技術圈子 -
電動汽車研發平臺架構
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隨著系統復雜性的增加，以及人們日新月異的需求，由于成本和時間的限制，現在的產品設計很難像以前那樣只是憑借經驗先做出來再測驗效果，基于數據分析的設計方案會逐漸占主導（當然這也有一個缺陷，就是懂軟件的不一定有實際的工藝生產經驗，隨著工作細分全局觀會降低，以致設計出來的方案不能有效的支持實際產品）。數據分析有兩個主要的的途徑：CAE（仿真模擬）與DOE（試驗設計）。這里先舉一個DOE的例子。“TESLA經過反復對比和研究，最終采用了來自JMP的高級DOE平臺及數據分析套件。通過JMP提供的高級實驗設計、數據分析套件及數據挖掘方法，Tesla成功解決了電池溫度與快速充電問題，并且成功實現對每個單個電池的溫度與工作環境監控，成功解決了電動車界幾大難題：1、高效能充電；2、高效能放電；3、電池工作安全且可靠；4、電池容量的突破”。
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09年-2011年我就思考過這樣的問題，雖然05年就翻過有限元分析，但是大學四年只學過MATLAB還是選修的，DOE只有石喜昌簡單介紹了下，我也見到過很多人做的doe實驗設計報告，有還不錯的，有的只是套個框架而已，當年只能偷偷的去學很多東西，05年做的自我激勵計劃全部泡湯。身體精神已經不行了就差動手了，我的資料庫中一直都在收集和研究這一類問題只是很多年不關注了，09年我想做的12年有人發了小論文，欺負我們沒錢讀研的，還被搞的丟掉半條命的
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10年了我的身體都沒有完全好，10幾年前作的計劃和積累都沒有完成，當年被人鄙視和使之無用的都是我后來特別需要的，2011年我對一個惡心說的電阻建模后來也發現被人做了，雖然我廢了但是我還是用我的方式在做我的
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