爱信株式会社:通过优化降低电动车动力总成单元成本

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爱信株式会社:通过优化降低电动车动力总成单元成本

 

ESTECO公司采访了来自爱信株式会社组件开发组的Manabu Kawaji。他分享了使用我们的modeFRONTIER设计优化软件来完善电动车动力总成组件的经验。

 

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  ESTECO:首先,你能告诉我们更多关于贵公司及其电气化计划的情况吗?

 

 

Manabu Kawaji:在爱信公司,我们设计、开发、制造和销售几乎所有组成汽车的部件。目前,我们正在加速向电气化转型,通过推动电力驱动单元、热管理系统和电子控制制动系统的开发,提高燃油效率并减少对环境造成负担的材料。尤其是我所在的动力总成部门,开发了电动车必不可少的eAxle、热管理系统等多种产品,并扩大了电动化产品的销售比例,以减少二氧化碳排放量并提高燃油效率。

 

 

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  ESTECO:为什么仿真对您的产品开发很重要?

 

 

Manabu Kawaji:我们公司致力于缩短产品开发时间。先创建图纸,然后创建原型,最后创建产品的经典程序已不再可行。这就是为什么我们利用仿真来加快工程流程并虚拟证明设计的合理性,以便在短时间内向客户交付高质量的产品。由于对电动汽车的需求不断增长,我们需要使用电磁分析、热设计和优化等仿真技术来设计电动动力总成单元。我们的客户通常会向我们提供需求规格来作为产品概述,尽管我们必须修改这些规格。在这种情况下,ESTECO的modeFRONTIER设计优化软件对我们至关重要,让我们能够根据修改后的规格向客户展示更佳电机设计。

 

 

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  ESTECO:您能解释一下为什么选择 modeFRONTIER 软件来进行设计优化吗?

 

 

Manabu Kawaji:我们知道设计优化技术是开发更好产品的更佳方法之一。能够进行设计探索和优化研究,并将数据转化为有价值的见解,以决定为什么某个设计比其他设计更好,这是让我们的高级管理层相信优化技术重要性的关键之一。事实上,modeFRONTIER已成为我们用于电机设计的标准优化工具。该软件配备了许多有助于将其应用到设计过程中的功能:从可以集成任何工程求解器的自动化工作流程到可以帮助我们展示设计原理的高级后处理分析工具,以及通过网格计算分配大规模优化计算工作量的能力。然而,仿真并不容易管理,尤其是当你需要大量仿真工具来执行各种工程分析时,你将需要购买许多软件许可证,而要证明软件的有效使用并确定投资回报并不总是那么容易。在这种情况下,modeFRONTIER仿真过程集成和自动化功能通过集成第三方工具(如GT-SUITE、Simcenter Flotherm、JMAG Designer、MATLAB)帮助我们更大限度地投资于工程求解器,以执行多学科设计优化研究。

 

 

 

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  ESTECO:您说您将modeFRONTIER与JMAG软件解决方案结合起来了。在进行电磁场分析时,您能告诉我们更多关于这种方法的好处吗?

 

 

Manabu Kawaji:我们需要进行电磁场分析,以可视化电和磁场的不可见物理现象,并阐明电机等电气化产品的设计依据。为此,我们选择了日本更流行的电磁场分析软件解决方案 JMAG-Designer。尽管如此,仍有许多电机优化问题需要解决,这就是modeFRONTIER发挥作用的地方。例如,我们从JMAG-Designer对磁铁转子进行的2D电磁分析开始,该分析显示了永磁体中的磁链。然后,我们将JMAG仿真模型集成到modeFRONTIER工作流中,以执行多目标设计优化,其目的是探索满足空载转速最小化、启动转矩更大化和永磁最小化的内/外转子形状和磁体形状,同时保持甚至增加磁链。利用modeFRONTIER的后处理图表,我们可以用帕累托前沿来可视化所有优化设计,然后选择永磁面积最小、空载转速较低、满足生产关键要求的产品。最终,这种优化方法使我们能够为电动动力总成单元的生产显著地节约成本。

 

 

爱信株式会社:通过优化降低电动车动力总成单元成本

结合JMAG Designer

和modeFRONTIER优化电机永磁转子的方法

 

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  ESTECO:您有未来的仿真计划吗?机器学习(ML)在您的仿真设计过程中有何影响?

 

 

Manabu Kawaji:我们正在积极投入资源,使用不再需要物理原型的基于模型的开发过程来开发更好的产品。尽管如此,在设计和开发电机时,我们仍必须弄清楚如何将这种方法应用于与热相关的问题。另一方面,爱信对应用基于机器学习(ML)的代理模型来支持探索可能的更好解决方案非常感兴趣。有多种方法,例如通过集成JMAG Designer和modeFRONTIER来创建代理模型,并至少在初始调查阶段使用modeFRONTIER的响应面模型(RSM)。事实上,我们正在努力通过采用这些方法来降低仿真成本(硬件和软件)。RSM的准确性对于获得足够的结果非常重要。我们处于使用的早期阶段,现在我们正在研究如何根据我们的仿真数据来提高代理模型的准确性。

 

 

作者

 

 

爱信株式会社:通过优化降低电动车动力总成单元成本

ESTECO Alessandro Viola

 

 

 

爱信株式会社:通过优化降低电动车动力总成单元成本

爱信 Manabu Kawaji

 

 

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