Fast Tracking Next-Gen Electric Traction Motors
기차가 선로를 따라 내려오는 소리가 들리면 견인 모터가 해당 바퀴를 구동합니다. 철도 시스템 엔지니어들은 열차가 더욱 효율적으로 운행하고, 연료를 덜 소비하며, 배출가스를 줄이고, 전체 에너지 소비를 줄이는 데 도움이 되는 토크 밀도를 갖춘 향상된 고성능 전기 견인 모터를 만드는 임무를 맡았습니다.
이를 달성하려면 모터 열 성능을 개선해야 합니다. 그러나 대도시 열차는 일반적으로 모터를 수용할 수 있는 작고 제한된 환경만을 갖고 있기 때문에 이는 쉽지 않습니다. 결과적으로 모터는 점점 더 소형화되고 동일한 용량으로 더 많은 전력을 생산해야 하므로 냉각을 위한 공간은 더 작아집니다. 또한 모터는 중요한 구성 요소를 과열시키고 작동 효율성을 저하시키지 않고 지정된 전력을 제공할 수 있어야 합니다. 설계 단계 초기에 모터의 열 성능을 평가하기 위한 확립된 방법론이 없다는 점은 ABB 엔지니어가 극복해야 할 장애물이었습니다.
이를 위해 ABB, Ansys 및 Politecnico di Torino로 구성된 팀은 Ansys Fluent를 선택했습니다. Ansys Fluent 는 엄청난 모델링 정확도를 제공하고 엔지니어가 엔드 와인딩, 고정자 슬롯 및 회전자 바를 포함한 중요 구성 요소 전반에 걸쳐 핫스팟을 평가할 수 있도록 했습니다. 그러나 엔지니어들은 열 BTU를 계산하는 더 빠른 방법이 필요했습니다. Fluent를 Ansys Twin Builder의 동적 차수 감소 모델링(ROM) 과 결합함으로써 전체 듀티 사이클에 따라 전기 견인 모터의 열 동작을 빠르고 정확하게 분석할 수 있었습니다.
ROM은 팀에게 열 성능 결과를 매우 빠르게 얻을 수 있는 방법을 제공했습니다. 이를 통해 ABB 엔지니어는 모터 모델을 검사하고 임의의 작동 매개변수를 선택하며 그에 따른 견인력 모델의 동작을 신속하게 시연할 수 있었습니다. 일반적으로 기존 솔버를 사용하면 이 작업에 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 수 있습니다. 엔지니어는 동적 ROM을 사용하여 단 몇 밀리초 만에 이 작업을 완료했습니다.
Creating the Design in Fluent
Ansys SpaceClaim을 사용하여 CAD(컴퓨터 지원 설계) 형상을 정리하고 차량 볼륨을 추출하여 모델을 준비한 후 ABB 엔지니어는 이를 Fluent로 가져와 정상 상태에서 유체 볼륨과 고체 부품 모두의 열 분포를 측정했습니다 . 여기에서 단일 결합 열 전달(CHT) 분석을 통해 엔지니어는 시뮬레이션을 통해 10분 이내에 CFD와 열 전달 모델을 모두 활용하여 열 성능을 정확하게 예측할 수 있었습니다. 이는 Politecnico di Torino 분석가가 경계 조건 및 작동 조건 측면에서 여러 가지 다양한 설계 조건을 탐색하고 참조 모델을 구축하고 여러 설계 구성을 실행하는 데 도움이 되었습니다.
일반적으로 전처리 단계는 CHT 분석에서 가장 까다로운 단계로 엔지니어가 메시 요소의 품질을 확인해야 합니다. 대신, Fluent mosaic 메싱은 빠르고 정확한 결과를 얻기 위해 요소를 최소한으로 유지하면서 대부분의 무거운 작업을 수행했습니다.
참조 모델을 더 빠르게 실행하기 위해 ABB는 고성능 컴퓨팅(HPC)을 활용했습니다. 99% 정확도의 기존 모델을 생성하는 데 32개 이상의 코어에 걸쳐 전체 듀티 사이클(전체 과도 시뮬레이션)을 시뮬레이션하는 데 17일이 걸렸습니다. HPC는 엔지니어가 ROM을 구축하는 데 사용한 기계 학습 교육 데이터를 생성하는 데 매우 귀중한 것으로 입증되었습니다.
Building the ROM in Ansys Twin Builder
ROM은 필수 정확도를 유지하면서 복잡한 시스템을 최적화하고 시뮬레이션하는 데 필요한 시간을 줄이는 참조 모델의 단순화되고 압축된 버전입니다. 비슷한 정확도의 참조 모델보다 10~100배 빠른 설계 대안을 탐색한 ROM을 통해 작동 지점 수가 많은 듀티 사이클에서 모터 열 동작을 확실하게 예측할 수 있었습니다.
엔지니어들은 전기 모터의 물리적 프로토타입을 적절하게 설계, 제조 및 배포한 후 이를 ROM을 통해 테스트했습니다. 그들은 트랙을 따라 달리는 프로토타입에 대해 모터의 시뮬레이션 모델을 병렬로 실시간으로 실행했습니다. 이는 최소한 실행하는 데 몇 시간이 걸리는 기존 솔버로는 불가능했을 것입니다. 대신 ROM은 밀리초 단위로 시뮬레이션을 실행했기 때문에 엔지니어는 모터 고장을 예측하고 실시간으로 작동을 개선할 수 있었습니다.
동적 ROM은 주로 과도 시뮬레이션을 위해 생성되었습니다. 왜냐하면 엔지니어는 시간이 지남에 따라 변하는 많은 작동 조건이 있는 전체 듀티 사이클 동안 모터 열 동작을 예측하기 위해 전기 모터의 열 반응을 캡처해야 했기 때문입니다.
동적 ROM을 실행하는 것은 일반적인 듀티 사이클 동안 열 관성과 다양한 과도 효과에 반응하여 다양한 수준의 전력 손실을 제공하므로 엔지니어가 모터의 동작을 이해하는 데 핵심이었습니다. 예를 들어, 첫 번째 정류장에서 움직이기 시작하는 지하철을 생각해 보십시오. 먼저 가속 단계, 순항 단계, 다음 예정된 정지 지점에 도달하기 위한 제동 단계가 있습니다. 이 단계 동안 여러 모터 구성 요소의 온도는 지속적으로 다르게 변하며, 이 과정은 지하철이 도시를 횡단할 때 선로를 따라 10~20정거장 반복됩니다. 열차가 주차되면 모터가 멈추고 다양한 열부하가 냉각되어야 합니다.
궁극적으로 동적 ROM은 언덕을 오르내리는 것부터 젖은 선로의 미끄러운 정도를 관리하는 것까지 열차가 직면할 수 있는 수많은 작동 시나리오에 대한 통찰력을 제공했습니다.
모델을 광범위하게 최적화한 후, 주요 엔지니어들은 단 몇 밀리초 만에 ROM을 실행할 수 있었고 정확성을 위해 속도를 희생하지 않고도 엄청난 시간을 절약할 수 있었습니다. 실제로 모터 열 성능을 추정할 때 ROM의 편차는 전체 차수 참조 모델과 비교하여 1C 미만이었습니다.
과도 열 응답에 대한 CFD와 ROM 비교
Digital Twins to Anticipate and Minimize Energy Consumption
다음으로 ABB 엔지니어는 전체 CHT 결과를 프로토타입 모터의 열전대 센서에서 수신한 데이터와 비교하기 위해 실험적인 온도 측정을 수행했습니다. ABB는 실험 결과에서 측정한 냉각수(공기)의 질량유량과 모델의 편차가 5% 오차 범위 이내임을 확인하여 CFD 해석의 정확성을 입증했습니다. ABB 엔지니어들은 또한 실험 설정에서 측정된 정상 상태의 온도가 Ansys 모델의 온도와 잘 일치함을 입증했습니다.
프로토타입 모터와 ROM이 완성되면 엔지니어들은 두 가지를 서로 비교하여 실행했습니다. 프로토타입 모터가 트랙을 따라 질주하면서 엔지니어들은 이를 ROM 모터와 비교했습니다. 프로토타입의 열 모델을 테스트하고 CFD와 열 전달 모두에 대해 검증을 수행하여 5% 범위 내의 모델 오류를 입증했기 때문에 ABB 엔지니어는 이제 프로토타입의 열 설계를 최적화하는 데 사용할 수 있는 템플릿 모델 절차를 갖게 되었습니다. 미래의 모터.
이 데이터는 설계 단계에서 미래 기계의 열 동작을 예측하기 위한 모델을 만드는 데 사용되었습니다. 결과적으로 개발팀은 제작된 물리적 프로토타입 수를 획기적으로 줄여 계산 시간을 며칠, 몇 주에서 몇 초로 단축할 수 있습니다.
Fast Tracking Next-Gen Electric Traction Motors
기차가 선로를 따라 내려오는 소리가 들리면 견인 모터가 해당 바퀴를 구동합니다. 철도 시스템 엔지니어들은 열차가 더욱 효율적으로 운행하고, 연료를 덜 소비하며, 배출가스를 줄이고, 전체 에너지 소비를 줄이는 데 도움이 되는 토크 밀도를 갖춘 향상된 고성능 전기 견인 모터를 만드는 임무를 맡았습니다.
이를 달성하려면 모터 열 성능을 개선해야 합니다. 그러나 대도시 열차는 일반적으로 모터를 수용할 수 있는 작고 제한된 환경만을 갖고 있기 때문에 이는 쉽지 않습니다. 결과적으로 모터는 점점 더 소형화되고 동일한 용량으로 더 많은 전력을 생산해야 하므로 냉각을 위한 공간은 더 작아집니다. 또한 모터는 중요한 구성 요소를 과열시키고 작동 효율성을 저하시키지 않고 지정된 전력을 제공할 수 있어야 합니다. 설계 단계 초기에 모터의 열 성능을 평가하기 위한 확립된 방법론이 없다는 점은 ABB 엔지니어가 극복해야 할 장애물이었습니다.
이를 위해 ABB, Ansys 및 Politecnico di Torino로 구성된 팀은 Ansys Fluent를 선택했습니다. Ansys Fluent 는 엄청난 모델링 정확도를 제공하고 엔지니어가 엔드 와인딩, 고정자 슬롯 및 회전자 바를 포함한 중요 구성 요소 전반에 걸쳐 핫스팟을 평가할 수 있도록 했습니다. 그러나 엔지니어들은 열 BTU를 계산하는 더 빠른 방법이 필요했습니다. Fluent를 Ansys Twin Builder의 동적 차수 감소 모델링(ROM) 과 결합함으로써 전체 듀티 사이클에 따라 전기 견인 모터의 열 동작을 빠르고 정확하게 분석할 수 있었습니다.
ROM은 팀에게 열 성능 결과를 매우 빠르게 얻을 수 있는 방법을 제공했습니다. 이를 통해 ABB 엔지니어는 모터 모델을 검사하고 임의의 작동 매개변수를 선택하며 그에 따른 견인력 모델의 동작을 신속하게 시연할 수 있었습니다. 일반적으로 기존 솔버를 사용하면 이 작업에 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 수 있습니다. 엔지니어는 동적 ROM을 사용하여 단 몇 밀리초 만에 이 작업을 완료했습니다.
Creating the Design in Fluent
Ansys SpaceClaim을 사용하여 CAD(컴퓨터 지원 설계) 형상을 정리하고 차량 볼륨을 추출하여 모델을 준비한 후 ABB 엔지니어는 이를 Fluent로 가져와 정상 상태에서 유체 볼륨과 고체 부품 모두의 열 분포를 측정했습니다 . 여기에서 단일 결합 열 전달(CHT) 분석을 통해 엔지니어는 시뮬레이션을 통해 10분 이내에 CFD와 열 전달 모델을 모두 활용하여 열 성능을 정확하게 예측할 수 있었습니다. 이는 Politecnico di Torino 분석가가 경계 조건 및 작동 조건 측면에서 여러 가지 다양한 설계 조건을 탐색하고 참조 모델을 구축하고 여러 설계 구성을 실행하는 데 도움이 되었습니다.
일반적으로 전처리 단계는 CHT 분석에서 가장 까다로운 단계로 엔지니어가 메시 요소의 품질을 확인해야 합니다. 대신, Fluent mosaic 메싱은 빠르고 정확한 결과를 얻기 위해 요소를 최소한으로 유지하면서 대부분의 무거운 작업을 수행했습니다.
참조 모델을 더 빠르게 실행하기 위해 ABB는 고성능 컴퓨팅(HPC)을 활용했습니다. 99% 정확도의 기존 모델을 생성하는 데 32개 이상의 코어에 걸쳐 전체 듀티 사이클(전체 과도 시뮬레이션)을 시뮬레이션하는 데 17일이 걸렸습니다. HPC는 엔지니어가 ROM을 구축하는 데 사용한 기계 학습 교육 데이터를 생성하는 데 매우 귀중한 것으로 입증되었습니다.
Building the ROM in Ansys Twin Builder
ROM은 필수 정확도를 유지하면서 복잡한 시스템을 최적화하고 시뮬레이션하는 데 필요한 시간을 줄이는 참조 모델의 단순화되고 압축된 버전입니다. 비슷한 정확도의 참조 모델보다 10~100배 빠른 설계 대안을 탐색한 ROM을 통해 작동 지점 수가 많은 듀티 사이클에서 모터 열 동작을 확실하게 예측할 수 있었습니다.
엔지니어들은 전기 모터의 물리적 프로토타입을 적절하게 설계, 제조 및 배포한 후 이를 ROM을 통해 테스트했습니다. 그들은 트랙을 따라 달리는 프로토타입에 대해 모터의 시뮬레이션 모델을 병렬로 실시간으로 실행했습니다. 이는 최소한 실행하는 데 몇 시간이 걸리는 기존 솔버로는 불가능했을 것입니다. 대신 ROM은 밀리초 단위로 시뮬레이션을 실행했기 때문에 엔지니어는 모터 고장을 예측하고 실시간으로 작동을 개선할 수 있었습니다.
동적 ROM은 주로 과도 시뮬레이션을 위해 생성되었습니다. 왜냐하면 엔지니어는 시간이 지남에 따라 변하는 많은 작동 조건이 있는 전체 듀티 사이클 동안 모터 열 동작을 예측하기 위해 전기 모터의 열 반응을 캡처해야 했기 때문입니다.
동적 ROM을 실행하는 것은 일반적인 듀티 사이클 동안 열 관성과 다양한 과도 효과에 반응하여 다양한 수준의 전력 손실을 제공하므로 엔지니어가 모터의 동작을 이해하는 데 핵심이었습니다. 예를 들어, 첫 번째 정류장에서 움직이기 시작하는 지하철을 생각해 보십시오. 먼저 가속 단계, 순항 단계, 다음 예정된 정지 지점에 도달하기 위한 제동 단계가 있습니다. 이 단계 동안 여러 모터 구성 요소의 온도는 지속적으로 다르게 변하며, 이 과정은 지하철이 도시를 횡단할 때 선로를 따라 10~20정거장 반복됩니다. 열차가 주차되면 모터가 멈추고 다양한 열부하가 냉각되어야 합니다.
궁극적으로 동적 ROM은 언덕을 오르내리는 것부터 젖은 선로의 미끄러운 정도를 관리하는 것까지 열차가 직면할 수 있는 수많은 작동 시나리오에 대한 통찰력을 제공했습니다.
모델을 광범위하게 최적화한 후, 주요 엔지니어들은 단 몇 밀리초 만에 ROM을 실행할 수 있었고 정확성을 위해 속도를 희생하지 않고도 엄청난 시간을 절약할 수 있었습니다. 실제로 모터 열 성능을 추정할 때 ROM의 편차는 전체 차수 참조 모델과 비교하여 1C 미만이었습니다.
과도 열 응답에 대한 CFD와 ROM 비교
Digital Twins to Anticipate and Minimize Energy Consumption
다음으로 ABB 엔지니어는 전체 CHT 결과를 프로토타입 모터의 열전대 센서에서 수신한 데이터와 비교하기 위해 실험적인 온도 측정을 수행했습니다. ABB는 실험 결과에서 측정한 냉각수(공기)의 질량유량과 모델의 편차가 5% 오차 범위 이내임을 확인하여 CFD 해석의 정확성을 입증했습니다. ABB 엔지니어들은 또한 실험 설정에서 측정된 정상 상태의 온도가 Ansys 모델의 온도와 잘 일치함을 입증했습니다.
프로토타입 모터와 ROM이 완성되면 엔지니어들은 두 가지를 서로 비교하여 실행했습니다. 프로토타입 모터가 트랙을 따라 질주하면서 엔지니어들은 이를 ROM 모터와 비교했습니다. 프로토타입의 열 모델을 테스트하고 CFD와 열 전달 모두에 대해 검증을 수행하여 5% 범위 내의 모델 오류를 입증했기 때문에 ABB 엔지니어는 이제 프로토타입의 열 설계를 최적화하는 데 사용할 수 있는 템플릿 모델 절차를 갖게 되었습니다. 미래의 모터.
이 데이터는 설계 단계에서 미래 기계의 열 동작을 예측하기 위한 모델을 만드는 데 사용되었습니다. 결과적으로 개발팀은 제작된 물리적 프로토타입 수를 획기적으로 줄여 계산 시간을 며칠, 몇 주에서 몇 초로 단축할 수 있습니다.