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开发和验证用于高性能BEV应用的GT-SUITE多物理场减速器模型

2月前浏览133

摘要

本文是由意大利PTW(PowerTech Engineering)公司利用GT-SUITE搭建了减速器的详细机械和热模型,能够预测减速器的功率损失、效率以及温度。并将其集成到整车模型中进行实时仿真分析,与试验测试数据进行对比,验证了模型的准确性。

研究背景

车辆开发过程中通常会采用V型研发流程,并且仿真分析工作会贯穿整个开发流程中。随着车辆架构和控制的复杂性增加,产品上市时间缩短,测试过于耗时和费用高,现在越来越多的企业利用1D系统级仿真软件完成产品的研发工作。


1D数值仿真在试验测试和样件制作上能有效的缩短开发周期。集成的系统级CAE模型允许用户在同一个台上进行仿真计算,研究多物理场(例如电、流体、热、机械等)之间的相互影响。


   


分析流程

利用GT-SUITE建立的减速器模型,能够预测机械输出(效率)和热输出(油/部件)温度。建模首先是参数收集,包括减速器三维数据和试验数据(用于模型标定),接下来在GT-SUITE中完成机械模型搭建及标定,再接着完成热模型搭建及标定,最后将子系统模型集成在一起分析。


分析流程如下图:


   


机械模型建模

三维导入GEM3D中,完成机械部分的建模。减速器模型中包括两个固定的减速阶段,没有同步器或离合器部件。其中对减速器几何数据和特性进行参数化设置,后面将用于敏感性分析和模型标定。


   


模型中考虑四个部分的功率损失:


1、啮合损失:考虑油压和相邻齿之间的接触。计算方法遵循ISO 14179-DE标准:根据负载条件和流体特性,采用经验近似法来计算摩擦系数。

2、密封损失:旋转轴和外壳密封盖间的摩擦相互作用;机油粘粘性剪切和粘弹性损失。

3、轴承损失:润滑剂拖动和移动部件(滚珠和内外圈)之间的接触摩擦。计算方法采用SKF方法,考虑了滚动、滑动、保持架和拖动等因素。

4、搅动损失:齿轮与减速器内部环境(空气+油)间的流动阻力。使用ISO 14179-2 DE标准。摩擦扭矩取决于齿轮的几何形状和油的浸没深度。


热模型

同样也是在GEM3D中,实现热模型的转换:


1、在GEM3D中导入CAD并识别各个部件

2、对每个部件进行体积和表面积测量

3、每个部件设置为ThermalMass(热质量)对象


   


下图为减速器的热模型:


   


机械模型与热模型集成有两种方式:


1、直接集成:机械模型和热模型之间直接通信和反馈,但会增加计算时间,不适合瞬态分析

2、间接集成:两部分离线集成,通过改变输入扭矩、速度和油温,首先在单独的机械模型进行DOE计算生成功率损失Map。然后热质量部件通过这个功率损失Map中获得对应的热源。


   


模型标定

机械模型标定结果:


在机械子模型中,利用DOE方法对扭矩、转速和油温进行分析,获取效率Map。仿真计算的效率与理论计算的误差控制在±5%。


   



热模型标定结果

在热模型中施加来自机械部件的热量Map,下图可以看到机油温度和旋转轴1的温度,仿真与试验的趋势一致。


   


与整车模型集成

将减速器的热模型和机械模型集成到整车模型中,进行实时仿真分析。


   


在不同的循环工况下进行分析计算,仿真与试验测试结果进行对比:


1、仿真计算的温度与试验值之间的趋势相似。

2、仿真与试验值绝对误差是可以接受的,随着采集更多有用的试验数据,可以进一步减小误差值。


   
   


总结

利用GT-SUITE开发的1D减速器模型,包括了机械和热模型,并根据试验数据对进行模型进行了标定。该模型能够预测减速器功率损失、热分布和油温,并集成到整车模型中进行循环工况分析,仿真温度结果与试验趋势相符,且误差在可接受范围。



文章来源

GT-SUITE欧洲用户大会


翻译总结

艾迪捷GT技术  邱鑫



来源:艾迪捷
通信理论控制试验GT-SUITE
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2025-09-18
最近编辑:2月前
艾迪捷
MBD CAE解决方案专家
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概要GT-SUITE的ECMS算法支持各类混动架构,如串并联、功率分流、增程、并联、多电机EV等等。通过ECMS等最优控制算法,用户可以得到在给定工况下的最佳SOC规划、模式(串联还是并联)分配规律,以及每一种模式下的发动机、电机的工作点等关键信息。由于串并联架构模式相对复杂,我们将重点介绍ECMS的设置方法。1简介随着车载控制器算力的持续提升以及高级驾驶辅助系统(ADAS)的广泛应用,多种先进的控制策略已逐步应用于量产车型的控制器中。其中特别以ECMS(等效“燃油”消耗最小化策略)和MPC(模型预测控制)为主要代表。ECMS作为极小值原理(PMP)中协状态方程退化后的版本,从全局最优退化成了局部最优。虽然只是局部最优,但ECMS具有实时性强、相对简单的特点,在整车动力性经济性中应用较多。ECMS将燃油/氢气/电能等多种能耗加权为一个等效能耗,进而实时求解这个局部最优问题。代价函数的定义至关重要,本文所用方程如下所示。等效因子s的增加,表示电耗所占权重越大,即电越贵。式中,p(SOC)表示SOC的惩罚函数。SOC0表示目标SOC。用户可以在GT中灵活地自定义代价函数。串并联插电混动相对复杂一些,既可以工作在增程模式,也可以工作在混动模式。对于ECMS来说,这两种模式的动力学模式差异显著。在建模过程中需要在GT-SUITE中进行特别设置。下图为本文所用串并联的插电混动模型,共两个电机。通过ECMS等最优控制算法,用户可以得到在给定工况下的模式分配规律,以及每一种模式下的发动机、电机的工作点等关键信息。2为什么不选择DP(动态规划)理论上,DP更适合做给定工况下的全局最优规划。但是串并联架构较为复杂,控制变量较多。且必须至少选择两个状态(比如SOC和发动机转速),这给DP带来了巨大的计算量。我们用数十个许可证并行,还用时近8个小时。考虑到用户经常难以拥有众多的许可证,故本文将主要关注ECMS。3ECMS的设置3.1混动架构定义如下图所示,在车辆运动学模板(VehKinemAnalysis)中,首先要选择动力总成的架构形式(PowertrainConfiguration),本文选择串并联。用户还可以选择动力分流模式(Power-SplitHybrid)和其他(Others)。其中Others包含比如P2,EV等架构。当选择串并联架构时,用户需要指定用于模式切换的离合器部件名称,以及两个电机的部件名称。3.2ECMS设置在ECMS的设置中,需要特别注意控制变量的选择。在串并联模式下,控制变量的定义需要注意以下事项:EM1驱动电机的扭矩点扫略(EM1-TRQ)。EM1是驱动电机,当处于串联模式时,EM1的工作点将自动根据目标车速来确定。当处于并联模式时,该扫略才会发生作用,此时发动机的负荷点自动根据总扭矩需求减去EM1的扭矩得到。发动机的转速点扫略(ICE-SPD)。该扫略仅仅在串联模式才会发生作用。并联时,发动机的转速由车速决定。发动机的加速踏板扫略(ICE-APP)。该扫略仅仅在串联模式才会发生作用。并联时,发动机的负荷点自动计算得到,即发动机的负荷点自动根据总扭矩需求减去EM1的扭矩得到。3.3代价函数定义本文采用内置的代价函数定义方式。用户可以很容易自定义该代价函数。3.4约束定义约束定义有两类:定常值约束和时变约束。本文定义的时变约束主要用来约束两个电机的外特性。3.5ECMS的计算流程4求解器设置在高级设置中,设置固定时间步长dt=1s。5计算结果我们测试了不同的等效因子:0和10。SOC的惩罚区间为0.2-0.8。从图中可以看出当等效因子为0时,表示电非常便宜,故该车将仅工作在EV模式,离合器断开。发动机偶尔启动了几下,这是因为电机驱动扭矩超出了限值。等效因子为0(SOC,发动机转速,离合器状态)当等效因子为10时,在前600s工作在增程模式,离合器断开。600s之后增程、混动、EV都存在。由于我们并没有对发动机的启停进行惩罚,进行惩罚后,将会大大减少不同模式的频繁切换。等效因子为10(SOC,发动机转速,离合器状态)来源:艾迪捷

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