執行摘要 (Executive Summary)
產業別： 汽車製造業
客戶名稱： BMW（寶馬汽車）
面臨挑戰： 在推動車輛全面電動化的過程中，BMW 面臨了開發輕量化、安全且高效能之電動傳動系統的巨大挑戰。特別是在減輕車體外殼重量的同時，必須確保「滾柱軸承座（Roller Bearing Seats）」在現實嚴苛的運作負載下，仍能維持足夠的結構剛性與精準度，以避免產生過大噪音、異常摩擦甚至外殼破裂等系統性故障。
解決方案： BMW 採用了 SIMULIA 旗下的高階模擬技術組合——包含 Abaqus、Simpack 與 Tosca，建構出極度精細的電動驅動系統層級（System-level）模擬模型，完美捕捉了滾柱軸承在真實運行狀態下的複雜物理行為。
達成效益：
- 成功實現複雜電動傳動系統的可靠系統級模擬。
- 在早期設計階段即精準預測並防止系統故障（如噪音、摩擦與破裂）。
- 徹底消除產品開發初期的「猜測與試錯（Guesswork）」。
- 提供超越實體測試的洞察力，將模擬技術從單純的「測試工具」昇華為「推動創新的引擎」。
產業變革的十字路口：從內燃機到全面電動化的巨輪
傳承超過一百年的德國汽車巨擘 BMW，一世紀以來始終致力於解決最複雜的工程難題，藉此推動全球汽車產業的進步。然而，面對全球淨零碳排的趨勢與消費者對永續移動的渴望，BMW 的工程團隊正迎來他們有史以來最艱鉅的挑戰：為一個全面純電化的未來，重新構想並打造嶄新的車輛系統。
在這場顛覆產業的轉型風暴中心，BMW 模擬技術專家暨「SIMULIA 2025 冠軍（SIMULIA 2025 Champion）」得主 Norbert Schroeder 扮演了關鍵角色。在近期於德國班貝格（Bamberg）盛大舉辦的「2025 年 SIMULIA 歐洲中部區域用戶大會（EuroCentral 2025 SIMULIA Regional User Meeting）」上，他以《輕量化滾柱軸承座：運用 Simpack、Tosca 與 Abaqus 的研究與最佳化》為題，深度分享了 BMW 內部如何運用頂尖模擬技術突破研發瓶頸。
視角的全面升級：為什麼電動車需要「系統級模擬」？
「最初，我的專業領域是在傳統內燃機（燃油引擎）的開發，」Norbert 在大會中回憶道。「在過去，我們通常只針對傳統引擎的『單一孤立零組件』進行模擬分析，例如單獨測試曲軸（Crankshaft）的表現。然而，當我們邁入電動傳動系統（Electric Drivetrains）的領域時，遊戲規則徹底改變了——一切都變成了高度整合的綜合體。」
在電動車的架構中，轉子、齒輪箱、外殼以及電磁系統不再是各自獨立運作的個體，它們彼此之間的物理牽引極度緊密，必須被視為一個完整的「單一系統」來進行綜合考量。
這種深度的整合性，要求工程團隊必須採取全新的模擬策略。「雖然單一零件的細節層次可能會變得更微觀，但你所需要考量與評估的『整體範疇』卻變得無比廣闊，」Norbert 強調：「這正是『系統級模擬（System-level Simulation）』成為電動車開發中不可或缺之關鍵的原因所在。」
核心技術挑戰：輕量化與結構剛性的極限拉扯
在所有電動驅動系統的模擬挑戰中，Norbert 與他的團隊特別針對「滾柱軸承座（Roller Bearing Seats）」的設計進行了深入探討。滾柱軸承座是支撐滾柱軸承的關鍵組件（通常位於外殼上），其主要功能在於利用滾動元件來減少摩擦力並承受龐大的機械負載。
這裡存在著一個經典的工程兩難： 「在傳統的內燃機引擎中，我們擁有體積龐大且剛性極高的軸承座來吸收這些強大的負載力道，」Norbert 解釋。「但是，在追求極致續航力的輕量化電動車結構中，我們別無選擇，必須大幅減輕外殼的重量。問題在於，當重量減輕，結構的剛性也必然隨之下降。」
當設計被推向物理的極限時，任何微小的誤差都會被放大。BMW 團隊迫切需要極度高精度的滾柱軸承模型來確保安全性。透過進階的模擬工具，BMW 的工程師能夠精準地建模並觀察軸承中的滾柱如何將力量施加於外圈，以及這些強大的力量如何進一步傳遞到齒輪箱的外蓋上。「這些組件在輕量化的外殼內必須得到最精確的支撐，」Norbert 嚴肅地表示：「如果我們在這個環節出了差錯，整個系統就會產生過大的噪音、產生多餘的摩擦損耗，甚至導致外殼破裂等嚴重的災難性故障。」
破局之道：SIMULIA 黃金三角的無縫協作
Norbert 對於模擬工具的選擇有著絕不妥協的堅持。自大學時期起，他就一直是 SIMULIA 產品的忠實用戶，從最初的 Abaqus 到隨後導入的 Simpack。如今，面對電動車的嚴苛挑戰，他與團隊常態性地運用最新版本的軟體組合來攻克難關：
- Abaqus： 專精於處理複雜的非線性（Nonlinear）與接觸（Contact）問題，負責精準計算結構的真實響應。
- Simpack： 專注於與引擎相關的的多體動力學（Multi-body Dynamics），負責進行宏觀的系統級動態分析。
- Tosca： 強大的拓撲與非參數最佳化（Topology and Non-parametric Optimization）工具，用於在既定條件下尋找最完美的幾何設計。
雖然這些解決方案各自具備強大的獨立分析能力，但 Norbert 認為，真正讓它們脫穎而出的是其「強大且無縫的整合能力」。「這是一個完全整合的工作流程，」他說道。「當你將來自同一個技術生態系的工具結合在一起使用時，將會產生巨大的效益。這種軟體間的協同效應（Synergy）真正大幅提升了我們的研發成果。」
為了確保模擬結果具備百分之百的準確性，Norbert 的團隊依賴一套嚴謹的「序列耦合流程（Sequential Coupled Process）」：
- 首先，運用 Simpack 準確計算出整個系統層級的動態受力狀況。
- 接著，將數據匯入 Abaqus，計算出零件在這些受力下的精確結構響應與變形情形。
- 最後，利用 Tosca 根據上述的受力分析結果，針對設計進行自動化的拓撲最佳化，找出最輕且最堅固的完美平衡點。
虛擬驗證的威力：超越實體的洞察力
對於 BMW 而言，這些模擬技術的價值早已超越了單純的「設計驗證」。它能提供實體測試（Physical Testing）永遠無法揭露的深度洞察。
「在許多案例中，如果沒有模擬技術的介入，我們甚至根本無從得知問題的根源究竟出在哪裡，」Norbert 點出了模擬技術不可取代的價值所在。「模擬不僅僅是縮短了開發時程——它更是『實現（Enables）』了產品的開發。 讓許多原本不可能的設計概念化為現實。」
如今，模擬已經成為 BMW 團隊在實體測試之外最信任的決策依據。「我們對我們的模擬結果充滿信心，」Norbert 自信地表示。「在某些特定的情況下，比起在充滿變數的物理實體測試環境，我們在虛擬世界中反而能設定並應用更加乾淨、純粹的邊界條件（Boundary Conditions），從而獲得更具參考價值的精確數據。」
結語與未來展望：以模擬驅動下一個百年的創新
隨著汽車產業朝向更深度的電動化邁進，未來將迎來更多前所未有的工程挑戰。然而，Norbert 深信 SIMULIA 頂尖的模擬解決方案將持續協助 BMW 探索出更具突破性的創新技術。
「未來的工程發展關鍵在於『多重物理量耦合分析（Multiphysics）』，」他展望未來時提到。「這是一個充滿挑戰、但卻絕對必要的領域，尤其是在次世代電池技術的開發上。」
透過這份案例，我們可以清晰看見：導入精準、高度整合的系統級模擬工具，不僅是汽車產業克服輕量化與複雜整合難題的唯一解方，更是企業在激烈競爭中，降低開發成本、消除早期設計盲點、並確保最終產品安全與效能的關鍵戰略。唯有掌握模擬的力量，才能在瞬息萬變的市場中，如同 BMW 一般，持續穩健地驅動創新，引領產業迎向純電未來。
原文改寫來自：BMW Turns to SIMULIA for Managing Complexity in Electric Drivetrains