碳化硅功率电子：赛车 vs. 标准汽车
为速度而设计
捷豹 I-TYPE 6 全电动赛车和一辆普通民用道路车辆是两种截然不同的机械产品。民用车辆用于日常驾驶，包括但不限于通勤上班和完成琐事，通常运行在 0-80 英里/小时的速度范围内。 相比之下，捷豹 I-TYPE 6 可以达到 200 英里/小时的速度，并以惊人的 2.6 秒完成 0-60 英里/小时的加速。这些开创性的全电动赛车被设计用于在电动赛车的巅峰赛事中竞争，通过 16 场城市街头赛道的角逐争夺世界冠军头衔，同时展现了性能、效率与可持续性。 尽管民用车辆和电动赛车均使用相同的碳化硅组件，但将碳化硅技术应用到捷豹 I-TYPE 6 的设计中需要一种截然不同的思维方式。让我们来看看一些引人入胜的要素。
快速事实
- 最高时速（限制）： 320 公里/小时（200 英里/小时）
- 发动机功率：350 kW
- 电池：由可持续来源的矿物组成的电池单元
- 前后动力总成： 前部250 kW，后部350 kW，再生制动的总功率潜力达到600 kW
- 快速充电：600千瓦超高速充电，几乎是任何商业可用充电器速度的两倍
- 轮胎：轮胎由含有26%天然橡胶和再生纤维的轮胎化合物制成，比赛后轮胎可完全回收再利用
- 尺寸：5016 毫米 x 1700 毫米 x 1023 毫米（16 英尺 5 英寸 x 5 英尺 7 英寸 x 3 英尺 4 英寸）
- 质量：854 公斤（1883 磅）
需要考虑
逆变器内部的碳化硅技术是电动机驱动的关键组件。逆变器将由电池提供的直流（DC）电能转换为交流（AC）电能，用于驱动电机旋转。Wolfspeed 的碳化硅器件使这一过程相比标准的硅器件具有更高的效率。以下列出了一些使碳化硅逆变器设计在电动汽车赛车中相比个人汽车显得如此独特的因素。
- 持续时间和可靠性：在ABB FIA Formula E世界锦标赛中，赛车部件只需在一个认证周期内保持性能，而相比之下，电动车的寿命更长。由于电动赛车对竞争性和性能的高度依赖，我们可以在通常会缩短寿命的领域，以更高的强度推动赛车。例如，我们可以在更高的栅极电压下运行。大多数汽车客户使用外部组件来减缓功率模块的运行，从而温和地操作电机。然而，车队会以尽可能减少损耗的方式控制功率模块，因为在比赛中效率至关重要。这之所以成为可能，是因为赛车对寿命的要求较短。
趣味事实：捷豹 I-TYPE 6 的车身材料由亚麻和碳纤维制成，其中部分碳纤维是来自退役第二代赛车的回收材料。
- 记录真实赛道数据：测试在赛季前以及比赛前进行，以验证优化方案的有效性。同时，团队在比赛后会重放记录的数据，以分析可以在真实赛道数据上进行的优化。团队还利用测量数据改进他们的尖端模拟器，车手可以在其中根据不同的天气、赛道和车辆变量，几乎在任何比赛赛道上进行练习。
趣味小知识：所有的电动方程式赛车车手驾驶的其实是同样的物理车辆。从电池组和轮胎到底盘，所有车队使用的都是相同的基础车型。这导致了竞争异常激烈，因为动力系统、比赛策略和车手技巧、悬挂设置以及电力电子系统成为了主要的差异点。
- 攻击模式：Formula E 的车手必须在比赛中使用能量增强。攻击模式允许车手在比赛中的几分钟内额外获得 50kW 的功率，总功率达到 350kW。这可以让车手完成困难的超车、追赶对手、防守超车，或扩大领先优势。然而，高功率模式在以最大功率驾驶时会消耗更多的能量。
有趣的事实：通常，激活攻击模式需要在标记的弯道上驶离赛车的正常行驶路线。这往往会由于路线不够优化而导致位置退后几名，特别是在与下一位车手之间没有足够间隙的情况下。每场比赛中，车手都必须使用两次攻击模式（否则将受到处罚），但他们可以选择如何分配这两次使用的时间。攻击模式的具体持续时间会在比赛前就确定。一个可能的情况是，如果攻击模式的总持续时间为四分钟，车手可以选择分配为1分钟和3分钟、每次2分钟，或者3分钟和1分钟。
- 赛程：Formula E 比赛的总距离因赛道而异，但通常在50英里左右。每辆赛车配备一块电池，这块电池需要支持整场比赛。相比之下，一些量产电动车一次充电的续航里程超过300英里。Formula E 的模式要求驾驶风格既需要激进又必须高效。所有赛车使用相同的电池，根据赛道情况会限制电池的可用能量。整个赛事季的平均可用能量为38kWh。这意味着，具有更高效率的动力系统可以通过在运行中节省能量从而允许更激进的驾驶风格。
一个充满活力的组合：Wolfspeed 和 Jaguar TCS Racing
在Formula E中赢得胜利不仅需要强大且高效的电动机，还需要更轻的材料、优化的电池利用率、车手的技能以及团队的支持。Wolfspeed的碳化硅功率模块被应用于逆变器，是提升赛道效率和性能的关键组件。 Wolfspeed正在利用Jaguar I-TYPE 6作为测试平台，研究我们的部件可以承受的工况以及技术的极限。为了加速我们的学习过程，我们大量依靠建模和测试来帮助我们更快速、更准确地预测器件性能。这是一个移动的创新实验室，而它的动力源自Wolfspeed。
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