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动力总成仿真分析介绍-联合电子

 雍跃 2021-01-24
来源:联合电子
日益严格的法律法规对车辆性能提出了更高的要求。而车辆性能的优劣,很大程度上取决于车辆的动力传动系统。车辆动力总成的仿真分析可以在车辆开发前期帮助动力传动系统的匹配优化,预测整车性能。因此车辆动力总成的仿真分析在车辆的前期开发中至关重要。

1 通过仿真分析—评价不同技术方案


车辆动力总成的仿真分析可以在车辆开发前期,对不同的技术方案进行评估,包括不同动力系统配置、不同的混合动力拓扑结构。仿真模型可以灵活的搭建不同动力系统配置、不同混合动力拓扑结构的车辆仿真模型,仿真计算不同技术方案的车辆性能,用于不同的技术方案进行评估。图1是基于某车型,不同混动拓扑方案的车辆经济性、动力性对比结果。在此基础上,结合成本分析,可以得到不同混动拓扑方案的性价比结果,找到性价比较优的技术方案。

图1 不同混动拓扑方案车辆经济性、动力性对比

2 通过仿真分析—进行关键零部件选型及关键设计参数的优化


在确定车辆动力性、经济性目标并选定动力总成方案之后,需要选择合适的零部件以及对关键设计参数进行优化,以保证车辆能够达到动力性、经济性目标。传统车辆中,需要选择合适的发动机和变速箱,发动机的功率、扭矩、油耗、变速箱的速比,决定了车辆的动力性和经济性。在混合动力车辆中,还需要选择合适的电机以及电池,以保证车辆在纯电动模式以及混动模式下,都能具有良好的动力性和经济性表现。通过动力总成的仿真分析,可以在车辆的开发前期对这些关键零部件及关键设计参数进行优化以及评估确认,以保证能够达到车辆的设计目标 。

通过仿真分析—帮助控制策略的匹配优化


车辆特别是混合动力车辆的控制策略复杂、控制参数众多,导致车辆的控制策略的匹配优化非常复杂且需要耗费大量的资源。搭建车辆模型及控制策略,可以设置不同的工况、不同的控制参数以及不同的控制策略进行仿真计算,用来研究控制策略对车辆性能的影响。同时,对仿真结果进行进一步的处理,可以得到车辆的能量分布、损耗分解、车辆运行模式分析、关键零部件的效率以及运行工况点分布等多种清晰明了的分析结果,可以帮助加快车辆控制策略的匹配优化,减少实车测试次数,节约资源。图2中基于某款混合动力车型,搭建了车辆模型及控制策略,对比了不同变速箱换档策略对发动机及电机运行工况点的影响,为车辆变速箱控制策略以及整车控制策略的匹配优化提供参考。

图2 不同换档策略的对比

联合电子根据实际应用,建立了丰富的动力总成仿真模型库,用于动力总成的仿真分析,以满足内外客户动力总成仿真方面的需求。仿真模型包含完整的动力总成结构及控制策略,可用于不同动力总成配置及不同混合动力拓扑结构车辆的仿真计算,并能输出详细的仿真分析结果。

完整的结构及控制策略—使得仿真结果更加的准确


动力总成的仿真模型的结构如图3所示,模型包括传统动力传动系统、电驱系统和整车控制三大部分。完整的结构及控制策略,使得仿真结果更加的准确。

图3 仿真模型总览

其中传统动力传动系统包含传统车辆动力传动路径上的各个部件,从发动机到车轮,有发动机模块、离合器模块、变速箱模块和车体模块以及主减速器、轮胎、道路等子模型。模型考虑了不同类型发动机及变速箱的动力总成配置,同时考虑冷起动、怠速、起步等特殊工况并做了相应的修正。

电驱系统则包含了整车的高压和低压网络以及其逻辑控制单元(如电池管理系统),包括电机、电池、DC/DC等电气部件。电驱系统接收整车控制器的控制信号,一方面满足电气系统的功率需求,另一方面满足助力、制动能量回收等功能需求。

整车控制中驾驶循环模块负责工况的定义和车速跟踪。离合器控制、制动控制以及整车的需求扭矩计算、扭矩分配等则由整车控制器完成。仿真所用控制策略与联合电子的整车控制器平台策略保持一致,以保证仿真结果更加准确可靠。

模块化的零部件模型—使得模型搭建更加便捷灵活


关键零部件模型以模块化的形式搭建,并保存在模型库中。同一部件具有统一的输入输出接口,可以方便的更改和替换动力总成模型中的零部件模块,进行动力传动系统的匹配优化。同时,利用模块化的零部件模型可以灵活的搭建不同混合动力拓扑结构的仿真模型,如图4。现有的动力总成仿真模型除了可以进行传统车辆的仿真计算外,还可以用于不同混合动力拓扑结构车辆的仿真计算。

图4 不同混合动力拓扑结构的仿真模型

丰富的仿真输出、自动化的数据处理—使得仿真结果清晰可见


动力总成仿真计算除了能够输出车辆油耗等基本结果之外,还可以得到转速、扭矩、电流、电压、部件损耗等参数用于进一步的分析。数据处理程序对仿真输出参数进行自动化的数据处理并生成详细的仿真分析结果。分析结果包括车辆的能量分布、损耗分解、车辆运行模式分析、各个零部件的效率以及运行工况点分布等。这些深入的分析结果,可以帮助分析和评价不同车辆、不同的技术方案的节油潜力及差距,帮助车辆动力传动系统及其控制策略的优化。

图5 自动化的仿真数据处理


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