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在專門為車輛設計電驅動總成系統時,即使進行微小的調整也會引起系統的顯著變化。Vitsco技術公司以EMR3車型驅動橋為例,研究了如何基于模型系統對多目標進行有效優化。


1 自由度提出的挑戰


近年來,汽車動力總成系統已逐步向電氣化發展。汽車電氣化的實質就是通過電驅動裝置為整車提供動力來源,而電驅動裝置通常由1個或多個電機組成。車載電機可由1個變流器供電,再通過1個減速器使電機實現降速增矩。電驅動裝置既可作為單獨部件存在,也可用于整體式驅動裝置,其既能用于混合動力汽車也可用于純電動汽車。圖1所示的EMR3車橋驅動裝置已于2019年正式投入使用,目前已從下文所介紹的多目標優化方法中獲益匪淺。

圖1 整體式車橋驅動裝置將高電壓電機、功率電子器件和變速器緊湊地集成在1個殼體中

圖1 整體式車橋驅動裝置將高電壓電機、功率電子器件和變速器緊湊地集成在1個殼體中


雖然,通常會預先設定電機的最大扭矩、最高功率和工作效率等參數,但是研究人員在設計電驅動裝置時仍會保留一定的自由度。變流器為電機供應電流,電機可根據電流輸出相應的扭矩,變速器則能將運行工況點移動到具有較高或較低效率的運行范圍中,而整個驅動裝置的工作能力首先源于各個部件的組合。除了此類要求之外,為了滿足結構空間和成本等條件,研究人員須從繁復的系統搭配中選擇最佳的配置。           


2 目標的形成和模式體系


研究人員須對各類設計方案分別進行研究,并得出其設計參數,然后通過設計參數就能實現最佳的產品設計方案。其難點在于,1種特定的配置通常僅適用于1種設計目標,而對于其他目標卻并不完全適用。因此,設計過程需盡可能實現多方面的平衡,而該項舉措則是通過調整每種目標的權重而實現的。Vitsco技術公司對此研究出的模式被稱為多目標綜合優化(iMCO)(圖2)。

圖2 iMCO方法規程的結構(RWD=后輪驅動,FWD=前輪驅動)

圖2 iMCO方法規程的結構(RWD=后輪驅動,FWD=前輪驅動)


在基于iMCO模式而開展研究的過程中,研究人員首先通過改變設計參數以確定后續的設計方案。研究人員針對每一種方案建立1個匹配的驅動裝置模型,并將其虛擬化地集成到最具代表性的車型上。基于1組特定的行駛循環分別計算出1套完整參數,并通過反復迭代而計算出全部參數,從而得出最佳的配置方案。

          

3 設計方案


整體式電動車橋是須進行重點優化的車載系統之一。在該系統中,研究人員應確定該對哪些設計方案進行重點試驗研究,并對部件進行合理配置。


(1)電機:1臺電機具有許多設計參數,例如工作部件的長度、直徑、極偶數目、繞組數目、選用的材料、繞組技術、冷卻方法、轉子和定子金屬薄片截面的詳細幾何形狀等。


(2)變流器:變流器可對電流參數進行調整,該過程主要取決于所應用的大功率半導體的數量和類型、安裝和連接技術、冷卻器的材料和結構、中間電容的容量和熱特性等。


(3)變速器:通過對行駛阻力進行研究,從而獲得車輛的特性曲線場,并由此計算出車輛行駛所需的驅動力。變速器的任務是使電機的特性曲線場通過傳動機構進行調整從而適于驅動車輛,因此正確地選擇傳動比會影響到驅動裝置的總體性能。同時,選擇合適的軸承對整車性能也有一定影響,因此研究人員須按電機的最高轉速和最大功率來設計變速器。      


4 優化標準


代表整車驅動裝置性能的重要參數主要包括低轉速下的扭矩、高轉速下的功率、所選工況點的效率、整個系統的成本和所需的結構空間等。研究人員在模擬穩態運行工況點的條件下就能得出上文所述的前三種參數。在iMCO模式條件下,可直接對重要參數開展相應的優化過程,從而研究人員須在規定的車輛行駛環境下模擬驅動裝置的性能。


(1)為了評價車輛的加速能力,計算不同行駛循環下從靜止狀態加速至最高車速(特別是0~100 km/h)所需的時間;


(2)為了查明驅動裝置的效率,須計算在全球統一的輕型車試驗程序(WLTP)行駛循環條件下的系統能量消耗;


(3)計算出車輛可能達到的最高行駛速度,從而說明部件的極限,例如計算出電機和變速器的最高轉速及其穩定性。


除了上述參數之外,研究人員還應對運行環境進行調整,以此來表明車輛在采用某種驅動裝置的條件下,能否順利通過所規定的行駛循環,例如模擬車輛行駛的海拔高度。


除了純粹的技術標準之外,研究人員在選擇車輛驅動裝置時,裝置自身的成本也起著重要影響。目前,以幾代電驅動裝置為基礎的實際成本模型作為前提條件,通過該類模型就能得出每種設計方案的相應成本。在該領域,Vitsco技術公司已致力于研究系統中所有組成部分的詳細成本。

       

5 目標的權重


為了能對每種車型動力裝置進行總體評價,研究人員計算出了圖3中所示的多目標優化(MCO)值,其中最終不同裝置之間的權重系數有著重要影響,該系數的選擇完全取決于各自的目標車型和目標市場。研究人員對MCO值先進行了調整,隨即結束了原有的模擬計算過程。

圖3 所有計算得到的設計方案的MCO值的分布

圖3 所有計算得到的設計方案的MCO值的分布


6 查明最佳值


識別最佳值有許多方法,研究人員基于iMCO模式而選擇了多級優化方法。為此,在預試驗條件下,研究人員需識別出整個車橋驅動裝置中的重要參數,以及能直接進行優化的部件。例如,通常認為電機定子開槽的幾何細節所產生的影響較小,研究人員可在電機設計過程中對相關參數直接進行優化。通過該方式就能顯著減少iMCO模式下的設計參數。


通過計算和優化MCO值就能優化驅動裝置,而借助于計算得到的參數就能實現進一步分析,從而易于進行成本研究,例如對磁鐵價格進行調整。


7 實例結果


借助于對參數的模擬過程,由此能對結果進行分析,例如能以某兩項目標參數作為橫坐標及縱坐標而繪制出圖形,使2個參數之間的關系能實現可視化(圖4)。研究人員從該圖示中能推導出重要的功率特性因數,同時也能通過該方式分析出工作能力與效率之間的關系,采用復雜的統計學方法還能識別多因素之間的相互影響。

圖4 用點表示的EMR3設計方案的分布

圖4 用點表示的EMR3設計方案的分布


8 結論和展望


對iMCO模式進行相應的調整后,同樣能應用于其他車載動力系統,優化的范圍同樣可擴展到其他部件中,例如蓄電池系統或車輛熱管理系統。iMCO模式的主要優勢如下,在設計車載電驅動裝置時可通過模擬計算對具有較高自由度的復雜因素進行充分掌控。研究人員可按優化標準計算出1個綜合的總體值,該值可根據各類因素的權重來判定。iMCO方法也適用于新一代EMR4車橋驅動裝置的開發過程,并可將其用于組合部件系統。


引用地址:電驅動總成系統的多目標優化設計方案

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