Ein Kühlmodul für elektrifizierte Fahrzeuge besteht aus vielen Komponenten, die miteinander und mit der Fahrzeugumgebung in Wechselwirkung stehen. Es ist oftmals sehr zeit- und kostenintensiv, eine optimale Abstimmung und Komponentenauswahl für die Kühler, Lüfter und Pumpen zu treffen, die den oft widersprüchlichen Anforderungen im Hinblick auf Kühlleistung, Energiebedarf, Packaging-Restriktionen und Modulkosten gerecht wird.
Design of Experiments als altbewährtes Entwicklungswerkzeug
Um Fragestellungen mit einer hohen Komplexität und Parameteranzahl zu beherrschen, wird Design of Experiments (DoE) seit langem in der Fahrzeugentwicklung eingesetzt. Anwendung fand diese Methode zunächst im technischen Versuch. Mittlerweile wird DoE auch in numerischen Simulationsmethoden integriert, um die Anzahl der erforderlichen Rechnungen zu begrenzen und Rechenzeiten zu minimieren.
Im Kontext von wachsenden Arbeitsumfängen und kürzeren Entwicklungszeiten bietet DoE ein universelles und effizientes Tool zur Erstellung und Auswertung intelligenter Versuchspläne. Allgemein können durch die Ermittlung einer Modellgleichung für die Zielgröße die optimalen Einstellungen für die Einflussfaktoren bestimmt werden, Bild 1.
Bild 1: Schematische Darstellung für die DoE
Beispiel für eine DoE-Anwendung in einem GT-Suite-Fahrzeugmodell: Skalierung eines Kühlmoduls
Folgende Applikationsaufgabe:
Es existieren Bauraumbegrenzungen für ein Kühlermodul in einem Fahrzeug. Dabei sollen vier Kühler mit unterschiedlichen Funktionen in Sandwichbauweise eingebaut werden, Bild 2. In der Kühlluftführung können maximal 60 dm² durchströmbare Kühlerstirnfläche integriert werden, insgesamt dürfen in zwei Kühlerebenen maximal 100 dm² Stirnfläche im Bauraum installiert werden, z.B. Basis = 60 dm2 in der ersten Ebene und 40 dm2 in der zweiten Ebene. Der Kühlluftstrom wird durch den Staudruck und durch mehrere Lüfter bereitgestellt, deren Antriebsleistung von den Kühlerstirnflächen und Druckverlusten in der Kühlluftführung und den sich einstellenden Kreislauftemperaturen abhängt. Gleichzeitig beeinflussen unterschiedliche Kühlernetzgrößen die Antriebsleistungen der Pumpen.
Zielsetzung der Optimierung ist die Ermittlung der einzelnen Kühlerflächen unter Minimierung des summarischen Energieverbrauches der Lüfter und Pumpen für verbrauchsrelevante Kundenfahrten auf der Straße. Während diesen virtuellen Kundenfahrten werden die Temperaturen in den verschiedenen Kreisläufen mit Hilfe einer intelligenten Betriebsregelung auf spezifikationskonforme Temperaturen in den verschiedenen Kreisläufen eingeregelt.
Bild 2: Sandwichmodul im Bauraum mit einer summarischen Kühlerstirnfläche von 100 dm2 und 50%/50%iger- Aufteilung der Kühlernetze (abgebildet in GT-COOL3D)
- Skalierung Stirnfläche Kühler 1: von 10 bis 50 dm2, zu Lasten von Kühler 2
- Skalierung Stirnfläche Kühler 3: von 5 bis 35 dm2, zu Lasten von Kühler 4
Bild 3: Beispiele der Skalierung der Stirnflächen in den definierten Parametergrenzen
GT-Suite bietet verschiedene Möglichkeiten zur Erstellung von intelligenten Versuchsplänen (vollfaktoriell, D-optimal, Latin Hypercube usw.). In diesem Beispiel wird ein vollfaktorieller Plan mit 6 Stufen eingesetzt. Es resultieren 62 = 36 Varianten, Bild 4.
Bild 4: Auszug aus dem GT-Suite-DoE-Versuchsplan (bis Variante 15)
Nach dem vollautomatisierten Durchlaufen der 36 Simulationsrechnungen bietet GT-Suite ein detailliertes DoE-Postprocessing an. Als Zielgröße für den Energieverbrauch wird die summarische Antriebsleistung der Kühlungsaktuatoren P_Lüfter+Pumpen gewählt.
Bild 5 zeigt den Einfluss der Parameter „Größe_Kühler_1“ und „Größe_Kühler_3“ auf die Zielgröße „P_Pumpen+Lüfter“ im GT-DoE-Postprocessing. Die Zielgröße „P_Lüfter+Pumpen“ wird bei folgender Parameterbedatung minimal (ca. 0,25 kW). Der minimale Energiebedarf stellt sich ein bei:
- Größe_Kühler_1 = 20 dm2 ≙ Größe_Kühler_2 = 40 dm2
- Größe_Kühler_3 = 5 dm2 ≙ Größe_Kühler_4 = 35 dm2
Bild 5: DoE-Postprocessing-Schaubild in GT-Suite mit Einfluss der Parameter „Größe_Kühler_1“ und „Größe_Kühler_3“ auf die Zielgröße „P_Lüfter+Pumpen.
Somit ergibt sich als Zieldesign das effizienteste Sandwichmodul nach Bild 6. Die applikationsnähere 50%/50%-Verteilung der Kühlernetze bedingt eine Leistungsanforderung von ca. 1 kW. Dem gegenüber verspricht die optimierte Auslegung eine Energie-Einsparung von 0,75 kW ≙ 75 % im Kundenbetrieb.
► Rechtfertigt diese Energie-Einsparung eine Serienentscheidung für vier unterschiedliche Kühlergrößen?
Bild 6: Energie-effizientestes Kühlmodul in Sandwich-Bauweise
Anwendung von GT-Suite-DoE auf andere Applikationsaufgaben
Die vorgestellten Optimierungsbeispiele können einfach erweitert werden auf weitere Fragestellen, wie z.B. die Korrelation von Modulstückkosten versus Energieeinsparung im Kundenbetrieb. Zudem können unterschiedliche Kühlmodul-Architekturen wie z.B. Sandwich- und Side-by-Side gegeneinander bewertet werden.
Durch die Möglichkeiten einer automatisierten Durchführung und Auswertung von Simulationen mittels DoE in GT-Suite, kann nahezu jede mehr-parametrige Fragestellung untersucht werden. GT-Suite-DoE ist von der Versuchsplanerstellung bis zum Postprocessing ein sehr leistungsfähiges und anwendungs-orientiertes Simulationswerkzeug. Wir haben damit bei TheSys ein weiteres Simulations-Werkzeug zur Verfügung, um komplexe Entwicklungsaufgaben mit einem großen Parameterraum in deutlich kürzerer Zeit zu bearbeiten.
► Unsere Simulationsergebnisse sind die Basis für Entscheidungen in Applikation und Serie.
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