导语:Vitesco在本次2023 CTI中展示一种用于优化纯电动汽车(BEV)电驱动系统尺寸的方法。通过使用MATLAB/Simulink的动态车辆仿真工具链和驾驶循环,从系统层面进行评估,以确定电驱动系统的设计要求。Vitesco通过这种方法,有效地满足了车辆性能目标,同时系统性地缩小动力系统部件,提高整体续航里程并降低系统成本。我们一起来看看Vitesco是怎么做的吧。
Vitesco,前身是大陆集团的动力总成事业群,是全球领先的开发商和制造商,专注于为可持续出行提供先进的动力总成技术。它提供适用于电动、混动及内燃机驱动系统的关键部件和智能系统解决方案。
本文主要包括以下几方面内容:
01 引言
02 整车仿真模型
03 电驱动系统的效率图
3.1 设计指标的"冲突"点
3.2 现代IONIQ5 AWD 电机系统规格说明
3.3 现代IONIQ5 AWD 电机系统效率图
04 结论


那么,Vitesco是如何通过仿真手段在第四代EMR上实现上述目标的呢?
作为系统开发人员,在设计电驱动系统之处,最重要的是要识别到代表该特定车辆平台的运行工况和驾驶行为。
Vitesco通过使用车辆和驱动数据模拟车辆动力学,以获得实际的工作点,从而在满足OEM要求基础上,降低了动力系统部件的尺寸和质量。下面我们具体看看Vitesco是怎么做的。
02 整车仿真模型
-
1. 电池的配置、电机的效率图 -
2. 车辆质量、重心、重量分布、峰值扭矩和功率、传动比等参数 -
3. 电池管理系统:充放电参数、能量回收策略 -
4. 前桥脱开策略 -
5. 前、后驱动系统的转矩分配策略
03 电驱动系统的效率图
电动汽车(BEV)的核心推进部件——电子驱动单元(EDU)——是一个集成了逆变器、电动机和减速器的封装系统。
下图所示为EDU驱动系统的性能示意图。在设计EDU时,通常需要平衡最大峰值转矩、最高车速、最大峰值功率、最优工作效率、最大峰值效率区域等诸多个相互冲突的设计指标,以找到最优的解决方案。
简单解释下为什么说是"冲突"?
我们知道,电机的转矩和速度与多个因素相关。如下公式,我们可以通过增加电机外径、叠长、供电电流或极对数(假设磁负荷和基频相同),以获得具有高转矩容量的径向磁通电机,但是,这些设计更改的方向也会降低驱动系统的转速。如何应对这些"冲突"点,找到最优的解决方案,是我们系统开发人员的价值所在,这也正是我们系统工作的乐趣所在。

下表所示为现代IONIQ5 AWD 电机系统的规格说明(数据来自A2MAC1)。对比前后驱的e-Motor,可以看出:
后电机具有更高的扭矩和功率,质量也更大
前电机作为辅助驱动,通过断开式离合器工作
两个电机的定子配置几乎相同,具有48槽、8极、8层发卡绕组
A2MAC1的技术报告指出,后驱和前驱的逆变器输出(或电机输入)上,并没有安装电压或电流传感器。因此,电驱动系统的总效率是以下公式计算得出的。
下图显示了A2MAC1测量的后驱和前驱电动轴驱动的实际效率图,其峰值效率分别为94%和95%。两个轴的传动比均为10.65。Vitesco根据这些效率数据和车辆规格参数,通过MATLAB / Simulink中的车辆动力学模型评估BEV的性能。
04 系统在车辆上的表现
下图(a)和(b)分别展示了US06和WLTC两种测试循环下,模拟的不同的驾驶行为。
US06测试循环比较激进,具有高速-加速、快速加减速、启动后加速等驾驶行为,而WLTC循环相对柔和,考虑了低、中、高和超高的加速区域以及启动后的不同驾驶行为。Vitesco在Hyundai IONIQ5 AWD的车辆动态模拟中,使用了六种不同的测试循环,包括:
(i)EPA MCT
(ii)WLTC
(iii)US06
(iv)Road
(v)Traffic Jam
(vi)Tip-In (0-100 kph)
下面通过两个案例研究,分析在车辆级模拟中不同尺寸的电驱动系统的表现。
Vitesco这份报告的主要结论如下:
1. 通过车辆级模拟,可以实现对动力系统组件的最佳配置。
2. 需要不同的测试周期来考虑不同的驾驶场景和区域。
3. 通过多物理设计和车辆动力学的协同设计,可以实现高效和可持续的解决方案

扫描二维码|关注我们 ● 电动车千人会 ● |
扫码关注智能汽车 ● EVH1000智能汽车 ● |
欢迎加入新能源汽车产业交流群
关注公众号后台回复关键词“社群”
即可获取入群方式
【免责声明】文章为作者独立观点,不代表电动车千人会立场。如因作品内容、版权等存在问题,请于本文刊发30日内联系电动车千人会进行删除或洽谈版权使用事宜

