CFD仿真助力设计下一代电驱动总成
//原文：ANSYS White Paper - Designing Next Generation Electric Powertrains Using CFD Simulation翻译整理: IDAJ-China技术部// 了解和预测组成电气设备的所有部件如何单独和一起工作，以及如何使用计算流体力学（CFD）优化它们，这对于设计稳健的产品至关重要。从电池、电动机到外气动，仿真通常是充电速度、续航里程、产品性能、成本降低和其他参数的不可或缺的一环。仿真可以帮助您的工程团队更深入地洞见问题，了解复杂的化学反应、流体流动、传热、电气性能以及其他决定产品性能的因素。ANSYS CFD解决方案使用3D电化学覆盖了电池的所有空间尺度，通过降阶模型（ROM）提高热性能的仿真速度，从而提高充电速度并进行温度管理。可以在高性能紧凑型电动机上分析自然及喷油的不同冷却方式以提高效率。通过形状优化减阻和先进的湍流模型仿真可以将产品性能扩大至新的范围并确保最优。结合所有上述ANSYS多物理场仿真的解决方案，将确保您第一时间洞察电气化挑战的所有方面。世界正处于由自动驾驶汽车、5G通信和电气化技术推动的巨大移动革命的风口。随着电动汽车的普及，主要的交通方式已经从百年历史的飞机、火车和汽车，转变为曾经只是科幻小说中想象的无人出租车，空中出租车，超级高铁和机器人车辆。这些变化对企业加速电池、燃料电池和电机设计并随之合并为优化的电驱动总成提出了挑战。优化电驱动总成的设计是获得竞争优势并击败竞争对手进入市场的关键。整个供应链必须从传统的内燃机相关技术完全转向全电气系统。在较小的电动机和更长的行驶里程中对更大功率的需求需要更先进的电池和燃料电池。仿真可以更快地以最低成本找到最佳解决方案来克服这些设计挑战。ANSYS提供的仿真解决方案涵盖了设计工作流程的所有方面-从电池的分子级到完整的电驱动动总成。计算流体动力学（CFD）在电驱动系统解决方案中起着核心作用，它有助于优化电池和燃料电池的化学性能，耗散多余的热量并最小化气动阻力。ANSYS CFD解决方案可以与电磁和结构仿真结合使用，以提供这些复杂系统的全面多物理场视图。领先的汽车和航空航天公司正在使用CFD降低成本，提高充电速度并增加车辆续航里程。本文简要回顾了用于电机设计和改进的完整的ANSYS CFD仿真解决方案。首先，我们讨论完整的电池模拟解决方案如何从分子级到动力总成来评估老化，使用寿命和热管理。接下来，我们简要讨论使用CFD优化燃料电池，作为为这些机器供电的电力来源。接下来，我们将展示ANSYS CFD如何在多物理场仿真中扮演重要角色，以应对电机的热挑战。最后，我们将讨论即使在电动传动系统被推至极限之后，如何通过最小化气动阻力而又不损害车辆的样式/特征来获得更大的车辆行驶里程。案例研究还展示了电动汽车和飞机的综合仿真过程的各个方面。 电池 电动汽车的性能主要取决于其可充电储能系统。负责为电动汽车、混合动力汽车和其他关键应用设计电池组的工程师面临着优化其能量密度，热稳定性，充电速度，使用寿命和成本的挑战。包括流体动力学，热，电，电化学和结构在内的多种物理相互作用，共同确定电池性能。在设计电池时，工程师不仅要考虑各种物理因素的影响，还要考虑它们之间的相互作用。由于电池设计涵盖了许多不同的空间尺度（分子，电极，电池，电池组和动力总成），因此设计挑战变得更加复杂。每一 个空间尺度都会影响其他尺度，从而决定总体性能。ANSYS Fluent 3D电化学模拟显示了放电过程中锂离子浓度的变化ANSYS提供了一个完整的锂离子电池仿真解决方案，该解决方案同时考虑了多个物理领域，并结合了详细的多尺度设计以提供准确的性能预测。建模过程始于在电极级模拟电化学。这可以通过基于物理学的Newman P2D电化学模型来完成。对于电池级电仿真，通常从混合脉冲功率特性（HPPC）数据开始。HPPC信息可以从Newman P2D模型中获得，也可以从电池测试数据中获得，包括开路电势与充电状态（SoC）以及脉冲放电下的瞬态电势。此信息用于识别电池级等效电路模型（ECM）中的参数。然后ECM计算电池的电性能。ANSYS Fluent伴随求解器优化了全电动飞机的电池冷却流，可将压降降低46％。由Electroflight提供可以连接各个电池来创建电池模块/电池组模型，以进行电性能预测。电池的电气性能与其热性能是双向耦合的，可以通过CFD仿真计算得到。Fluent可用于将电池ECM与电池CFD热结果耦合。热ROM也可以用较小的模型代替完整的CFD热模型。ROM基于一组CFD设计点解决方案创建，并提供与完整CFD模型相似的准确性。ROM可以以更少的时间量级模拟一个完整的充电/放电周期，同时保持与完整CFD模型相同的精度。速度的提高可以用即时的结果来分析大规模的实验设计。当可用的计算资源有限时，ROM可以实时提供物理准确性。为确保电池安全耐用，可以通过基于物理的3D电化学模型模拟热滥用、寿命和老化。通过查找触发电池和减轻其热失控传播的模拟方法来分析热滥用。可以通过从初始健康状态（SoH）开始，然后执行模拟以在一个“行驶周期”之后找到SoH来计算老化。然后，可以将该值用于所有连续行驶周期，以找出当SoH随每个周期降低时，电池可以持续多长时间。与3D电化学模型一起评估SoH，将有助于基于时间和充放电循环老化来模拟电池寿命。 案例研究：电池仿真助力大众在派克峰国际爬坡比赛中打破了历史记录 大众赛车公司（Volkswagen Motorsport）面临着艰巨的挑战：在派克峰国际爬山赛（Pikes Peak International Hill Climb）中打破电动车的历史记录。派克峰国际爬山赛道是一条12.42英里长的赛道，有156条U型弯道，不仅挑战驾驶员，而且挑战车内部件。由于只有9个月的交货时间，他们不得不制造、测试这款全新的电动赛车，并参赛。为了满足这一期限，大众赛车公司的工程师们依靠ANSYS电池仿真解决方案来加快汽车和零部件的开发速度。这款大众纯电动赛车超过派克斯峰国际爬山赛的历史纪录超过16秒ANSYS Fluent多物理场仿真优化了在模拟行驶周期内电池模块的冷却他们的主要挑战是最大程度地减小电池尺寸和重量，同时还要确保汽车有足够的电量来达到终点线。在156个U型转弯的每一个转弯处，都使用了再生制动来回收能量，但是频繁的充放电循环会产生大量的废热，必须将这些废热耗散才能将电池保持在其工作温度范围内。大众使用ANSYS CFD多物理场仿真来克服这一挑战。测试从单个电池开始，查找充电状态和温度值。然后将这些值合并以创建ECM。Fluent CFD仿真被用来捕获模块的关键热特性。然后使用这些属性来创建线性且时不变的ROM，与完整的CFD仿真相比，该ROM在更少的时间（数量级）内模拟了许多不同的驱动周期。耦合ROM和ECM之后，ECM可以预测电气性能以及产生的热量。ROM使用此数据来准确预测温度。最后，进行了整个系统级的模拟，以预测比赛中的峰值功率输出和电池温度。ROM解决方案可以快速提供准确的温度结果，而运行速度要比独立的CFD模拟快几个数量级ANSYS仿真使大众赛车工程师们充满信心，认为电池组具有足够的电量，可以将其带到终点线，同时将电池保持在所需的工作温度范围内。结果，优化后的汽车在短短7分钟57秒钟内就通过了156条U型弯道，达到了顶峰，不仅打破了电动车的记录，而且打破了总记录超过16秒。 燃料电池 质子交换膜（PEM）燃料电池有可能成为汽车以及固定和便携式发电应用的主要动力来源。燃料电池的特点如较低的排放量和温度范围是电气化的优势。但是，要开发出商业上可行的设计，就必须在成本，坚固性和使用寿命方面进行大幅改进。为了实现这些改进，可能需要评估成千上万的新设计概念。物理实验需要花费高昂的成本和准备时间来制造原型。CFD模拟显示燃料电池上的温度云图同样，物理实验提供的诊断信息的数量也受到传感器放置困难的限制。例如，很难测量电池内部的电流密度分布和局部化学组分浓度。与物理测试相比，仿真是一种更快、更便宜的评估替代设计的方法，具有更多的诊断信息。ANSYS PEM燃料电池模块通过将CFD与电化学、电势、液态水形成和输送以及其他物理模型集成在一起，提供了完整的解决方案。PEM燃料电池模块解决了组分质量分数、动量、能量、液态水体积分数、膜相和固相电势的输运方程。阳极和阴极中氢和氧的局部体积消耗率与电势相关，最终通过Butler-Volmer方程与局部电流密度相关。在PEM燃料电池运行期间，水分子通过电渗作用从膜的阳极侧传输到阴极侧。同时，水力渗透和分子扩散将一些水带回到阳极侧。这些水通量的平衡决定了膜的水分状态，而水分状态又决定了膜的质子传导率。 案例研究：使用耐用高效的PEM电解槽为燃料电池供电 快速加油和在更大的运输应用中使用的能力是燃料电池优于其它电池的关键优势，但从生产到消耗，它们都必须安全有效。燃料电池从电解槽获取氢。在直线平行通道中配置双极板的电解槽被认为是最佳设计。国家氢中心（CNH2）对该设计进行了测试以对其进行优化。双极板是质子交换膜水电解器（PEMWE）中的关键组件。它们提供结构强度，对反应点足够的电传导和散热。它们占PEMWE成本的50％，因此，通过改进设计，燃料电池可以在市场上变得更具竞争力。ANSYS可以模拟从电解生产到存储再到燃料电池消耗的整个氢能循环使用Fluent，CNH2能够预测水进入电池并通过通道分配时的水流。法拉第（Faraday）电解定律用于计算在电极间施加电势差时，氢从膜电极组件流向通道的氢生成速率。主相（水）和第二相（氢气泡）混合，形成多相流，需要对其进行分析来发现氢体积分数是否限制了任何流动。Fluent的模拟显示流量从25（左）/ mL增加到100（右）mL / min时，氢填充通道会导致水流不足结果表明，在固定电流密度下，当水流量从25 mL / min增加到100 mL / min时，某些通道的水流分布变得不足。在固定的流量下，当电流密度从500 mA / cm2增加到2,000 mA / cm2时，产生的氢气倾向于充满流速相对较低的通道，从而阻塞了水在这些通道中的通过。CNH2研究小组发现，在高电流和高流速下，直线平行通道设计的效率大大降低。利用这些结果将有助于将来设计出性能更好，耐用且节能的新型PEM电解槽。 电动机 电动机是一个复杂的多物理场系统，从一开始就需要进行仿真以实现优化的设计。对能够提供更大功率输出的小型电动机的需求推动了这种复杂性。主要关注之一是热管理。如果温度不受控制，则材料将超过其正常工作温度，并且会发生相变，软化，熔化或其他形式的降解。现代材料可能是稀有且昂贵的，例如电动机中使用的稀土磁体。这些磁铁可能过热，以至于被消磁。热应力还会导致疲劳，破裂和其他机械变形，从而影响安全性和性能。从零开始使用多物理场仿真设计的豪华电动汽车，以优化电池，电动机和外部空气动力学。由Lucid Motors提供ANSYS为这些多物理场电机提供了完整的电机解决方案。该过程以ANSYS Maxwell中的电磁仿真开始，以显示电磁场及其相应的热损失。然后将这些损耗作为3D时间平均输入映射到ANSYS Fluent中，并且可以分析温度分布以进行一次物理评估。这些计算出的温度值揭示了热性能的最关键区域。为了进行更深入的多物理场评估，可以将Fluent和Maxwell耦合在一起，以便Fluent运行冷却模拟并将温度值传回Maxwell。然后将这些温度用于进一步更新电磁场并调整与温度相关的材料属性。优化的电动机冷却使功率密度和能源效率提高了12％。由Lucid Motors提供随着电动机达到极限，正在引入更多的极端冷却方法。ANSYS可以模拟所有冷却方法：强制空气，水，喷油冷却等。喷油冷却利用两相CFD模型来预测油分布和在关键电机组件（例如转子和端部绕组）上的飞溅。寻找最佳的冷却方法可通过在受控温度下实现更大范围的运行来改善电动机性能。此外，通过限制可能引起变形的热应力，提高了电机的耐用性。热应力的计算是通过将Fluent和ANSYS Mechanical结合起来完成的。在这种情况下，Mechanical使用电机组件上的机械负载以及Fluent的温度分布作为输入数据来计算最终的变形区域。这些区域至关重要，因为变形会导致噪声，振动和粗糙度（NVH）增大，从而增加安全隐患并可能导致噪声污染。瞬态喷油分析用于冷却电动机的端部绕组和转子条。由Lucid Motors提供 案例研究：全电动飞机的电动机优化 制造具有足够的机械强度，热管理和飞行所需的电机性能同时减轻重量的全电动飞机是一项极富挑战性的任务。新兴公司magniX正在承担这项任务，并开发用于短途飞行的全电动飞机，以连接社区并增进社区之间的贸易。magniX工程师模拟了电动机，以确保其轻巧的设计足够坚固，可以应对行驶过程中的扭矩，结构和热负荷。仿真帮助设计这种高性能直接驱动电动机，从而消除了这架全电动飞机上的机械变速箱该模拟从对电动机的Maxwell电磁分析开始，以发现热量损失。这些热量损失与Mechanical和Fluent共享，以执行热和结构多物理场模拟。Fluent使用这些热量损失来确定电动机在不同运行条件下的热性能，并优化流入电动机及其周围的空气和冷却剂。然后将来自此分析的热负荷输出到Mechanical。给定电动机的热负荷和结构负荷的总和，工程师可以确定最大应力和位移，然后研究设计以查看哪些区域可能需要优化。通过利用ANSYS仿真解决方案，magniX能够确保电动机足够凉爽，并具有足够的功率来飞过其预期的距离，同时还可以直接驱动螺旋桨。同步电机轴和螺旋桨每分钟的转速是完全消除重型、复杂变速箱需求的关键。 外气动 电机没有快速加油的奢侈品，客户要求最大范围。电池，燃料电池和电动机的设计旨在在机器上产生最佳性能，并且几乎没有错误的余地。为了进一步提高预期的最大范围，需要优化外气动。减少阻力，即使是很小的阻力，也可以极大地影响整个范围并从中受益。ANSYS Fluent模拟外部空气动力学，以最小化阻力并预测该飞机的升力Fluent是一款备受推崇的通用CFD求解器，具有广泛的外气动功能。一种功能是容错工作流程，它可以围绕导入的CAD模型创建“包面”。通过将此容错工作流程与ANSYS高性能计算（HPC）结合使用，您可以进一步减少解决方案时间。ANSYS HPC的效率高达80％以上，可帮助更快，更低成本地解决复杂的大型CFD仿真。没有单一的湍流模型适合所有流动应用。因此，工程师通常必须选择最佳的湍流模型以适应他们的情况。从一种模式切换到另一种模式可以更改许多设置。这些设置对用户可能不是透明的，但可能会影响解决方案。ANSYS开发了一个新的湍流模型系列，称为广义k-ω（GEKO）模型，其目标是合并湍流模型。GEKO与其他湍流模型的不同之处在于可以自由调整的几个自由系数，以涵盖同一模型内的各种流动情况。汽车的外观可能难改进和优化。诸如后视镜之类的功能部件具有内部部件，这些部件需要在形状奇特的封闭区域内执行其功能。知名品牌还具有独特的外观，可以驱动消费者的购买决定。剧烈的变化可能很难进行，因此必须依靠更细微的变化来改善空气动力学。由于需要分析许多细节，因此查找高阻力区域可能需要很长时间。Fluent具有伴随优化功能，该功能可以自动变形几何体和网格来得到更优的流动条件，在这种情况下可以减少阻力。可以在几个伴随的设计迭代中完成变形，使几何形状的增量变化导致设计目标的显着改善。减少后视镜上的阻力系数。显示变形区域，并由Fluent伴随求解器自动调整 案例研究：法拉利Competizioni GT使用Fluent改善空气动力学性能 在Le Mans赛车场上，空气动力学可以意味着第一名通过方格旗和在中游的差距。为了确保胜利，法拉利Competizioni GT工程师正在使用ANSYS工程仿真软件来提高其精英赛车的空气动力学性能。每隔两三年，法拉利Competizioni GT工程团队就会在12个月的时间内推动自己设计升级的赛车GT。生产效率是他们成功的秘诀。该团队在历史上一直使用ANSYS Fluent外部空气动力学模拟，因为尖端的湍流模型和求解器技术有助于将其汽车的性能提升到一个新的水平。采用支持Mosaic的新型poly-hexcore™网格大大加快了团队的仿真过程。该团队利用自动化的工作流程来缩短手动开发时间，使用并行化来更快地创建高质量的网格，并更有效地解决Fluent中的问题-在不增加开发时间或资源的情况下，创建3倍的仿真。Le Mans赛车道上的法拉利488 GTE上的速度流线型。由法拉利GT提供法拉利Competizioni GT 赛车开发负责人Ferdinando Cannizzo表示：“启用Mosaic网格对我们的空气动力学设计产生了重大影响-使我们能够使用更少的单元并在一半的时间内求解，从而提高了精度。“借助Mosaic技术和Fluent端到端工作流程，我们的团队在相同的时间内运行了三倍的仿真，并且开发了比以往更快的汽车。”使用Mosaic网格进行外气动仿真，以深入了解旋涡结构的影响，从而改善阻力和性能。由法拉利GT提供 结语： 使用CFD技术精确仿真以提升电动车/机各部件对于设计稳健的产品非常关键。对于动力电池及燃料电池多物理场及多空间尺度复杂现象的仿真有助于提升充电速度和热管理。可以使用3D电化学模型在电池级别模拟随时间和充放电循环引起的电池老化。单个电池数据可以按比例放大与ROM一起通过几个数量级的加速仿真热性能参数同样的，减少驱动电机的尺寸并增加动力输出，需要通过冷却来保持昂贵的原材料保持正常的运行状态采用诸如喷油冷却的极端方式需要通过多物理场仿真手段来提升能效。即使少量提升电动车外气动性能，也会给与其他部件更大的范围以寻求最佳性能可调湍流模型及外形优化工具可以助力您进行减阻并提升综合性能。请相信采用ANSYS CFD解决方案您的产品将无往不胜。来源：艾迪捷
