Simulaciones térmicas de Ansys Fluent de módulos de batería amplia utilizando un modelo de circuito equivalente (ECM) multiescala y multidominio (MSMD).
[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text dp_text_size="size-4"]Ample también recurrió a la simulación para abordar los desafíos de embalaje y gestión térmica, así como otros defectos inesperados en las celdas de la batería que podrían comprometer la seguridad del vehículo. Varias simulaciones térmicas y de flujo en Ansys Fluent ayudaron al equipo a comprender la física básica y el comportamiento del flujo térmico en la estructura del módulo de batería, lo que aceleró el tiempo necesario para lograr un diseño final.[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text dp_text_size="size-4"]"Como ingeniero CAE, he utilizado Fluent desde mi época universitaria y a lo largo de mi carrera en diversas aplicaciones, como automoción, energía solar, intercambiadores de calor y semiconductores", afirma Cho. "En las etapas iniciales de nuestro trabajo, la oferta del Programa Ansys Startup satisfacía perfectamente nuestras demandas".[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text dp_text_size="size-4"]Las soluciones de Ansys también fueron fundamentales en el desarrollo de estaciones de intercambio con sistemas robóticos simples y rentables que son redundantes, fáciles de implementar y necesitan un espacio mínimo para operar. En última instancia, la simulación ayudó a Ample a llegar a un diseño flexible que se puede implementar en días y admitir una amplia gama de aplicaciones de vehículos, desde automóviles pequeños hasta camiones grandes de clase tres en la misma estación, utilizando las mismas baterías modulares.[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_single_image image="1553" img_size="full" alignment="center"][vc_column_text]Modelo Ansys Twin Builder (ROM) de módulos de batería amplios que utilizan ECM y LTI
[/vc_column_text][rs_space lg_device="30" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text]Un adelanto del sistema integrado en desarrollo en ODS que combina el motor de cinco fases y el controlador de la empresa en un diseño compacto.
[/vc_column_text][rs_space lg_device="30" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text]Siavash Sadeghi, director de tecnología de ODS
[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]David Elia, director de planificación de productos - Recreación, Polaris
[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text dp_text_size="size-4"]"Diseñar un sistema de refrigeración del motor que sobreviva a todas estas condiciones no es algo trivial", afirma Pratik Chandan, director de ingeniería sénior de Polaris. "Uno de los problemas que tenemos es que necesitamos aprender las interacciones físicas de los sistemas complejos juntos en el entorno virtual y eso es lo que nos ayudan a hacer las herramientas de simulación como Ansys".[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_single_image image="1534" img_size="full" alignment="center"][vc_column_text]El enfriamiento del motor es solo una de las características de ingeniería que Polaris simuló con las soluciones Ansys.
[/vc_column_text][rs_space lg_device="30" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text]Sam Poirier, director ejecutivo de Potential Motors, explica el concepto de sistemas proactivos para vehículos que utilizan cámaras y sensores.
[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text dp_text_size="size-4"]Potential Motors, miembro del Ansys Startup Program , está facilitando el desarrollo de vehículos todoterreno totalmente eléctricos que pueden ver, comprender y prepararse proactivamente para el terreno más difícil que se avecina, habilitado por software, inteligencia artificial (IA), y un conjunto de sensores. El objetivo final de todo esto es permitir que cualquier conductor, independientemente de su nivel de habilidad, pueda afrontar los terrenos más desafiantes con confianza.[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text dp_text_size="size-4"]La empresa de tecnología automotriz ha trabajado mucho para construir una plataforma que refleje su visión de cómo podría verse un vehículo definido por software (SDV) en una aplicación de vehículo eléctrico, extendiéndose más allá de los límites de lo que está disponible en el mercado hoy en día. , y luego poner a prueba esa visión. [/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text dp_text_size="size-4"]"Pasamos mucho tiempo en simulaciones tratando de descubrirlo, sabes todo, desde qué verá el lidar hasta cómo reaccionará el chasis, por lo que este vehículo en sí es nuestra propia plataforma", dice Sam Poirier, Co- fundador y director ejecutivo de Potential Motors. "Lo construimos desde cero, porque realmente queríamos un vehículo definido por software para todo terreno y, sorprendentemente, no hay uno disponible para que lo usemos".[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_single_image image="1536" img_size="full" alignment="center"][vc_column_text]Bill Lamey, director de tecnología de Potential Motors, analiza la tecnología de detección remota con la presentadora de Driven by Simulation, Miss Emma Walsh.
[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text dp_text_size="size-4"]El software ya es compatible con los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) que estamos acostumbrados a ver en nuestros vehículos. Pero en el futuro nuestros vehículos estarán definidos principalmente por software. También conocidos como SDV, tendrán la capacidad de dar forma a nuestras experiencias de conducción a través de la conectividad, la inteligencia artificial, la automatización y la personalización. [/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text dp_text_size="size-4"]Al desarrollar su plataforma SDV, Poirier también se dio cuenta de que estaba resolviendo un problema fundamental relacionado con la eficiencia todoterreno que se extiende más allá del público recreativo hasta sectores comerciales como la minería o la tala, donde conquistar las condiciones ambientales es a menudo un requisito previo para la productividad diaria.[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_single_image image="1538" img_size="full" alignment="center"][vc_column_text dp_text_size="size-4"]"Sin simulación creo que nos resultaría muy difícil construir algo como esto", afirma Poirier. “Especialmente, sabes que somos un equipo pequeño, somos una empresa nueva aquí en Canadá y, con recursos limitados, tienes que hacer las cosas de manera eficiente. La simulación significa que puedes hacer las cosas de manera eficiente. Puedes hacer mucho más con un equipo pequeño”.[/vc_column_text][rs_space lg_device="30" md_device="" sm_device="" xs_device=""][/vc_column][/vc_row]Figura 1. El chirrido del motor a menudo es causado por una fuerza de excitación alta que se alinea con una frecuencia natural dominante de la estructura del motor.
[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text dp_text_size="size-4"]Podemos demostrar cómo evaluar los niveles de ruido en un motor eléctrico con un ejemplo. A continuación se muestra un motor de tracción automotriz típico. Se trata de una topología de motor de imán permanente interior (IPM) con ocho polos y 48 ranuras.[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_single_image image="1516" img_size="full" alignment="center"][vc_column_text]Figura 2. Un motor de tracción típico de un automóvil.
[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text dp_text_size="size-4"]Una forma sencilla de evaluar en qué frecuencias es probable que obtengamos picos en la respuesta acústica es mediante un diagrama de Campbell. Este diagrama muestra las frecuencias (órdenes) de excitación dominantes como líneas diagonales con una relación lineal entre la frecuencia y la velocidad de rotación. Las frecuencias naturales de la estructura del estator del motor eléctrico se muestran como líneas verticales.[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_single_image image="1517" img_size="full" alignment="center"][vc_column_text]Figura 3. El diagrama de Campbell.
[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text dp_text_size="size-4"]Los picos de ruido suelen producirse donde las líneas se cruzan, lo que significa que a esa frecuencia, la fuerza electromagnética excita un modo estructural del estator. Para nuestro ejemplo, los modos estructurales más importantes son F0 (un modo de respiración excitado por la fuerza promedio alrededor del estator que cambia con el tiempo) y F8, un modo octaédrico excitado por la frecuencia de forzado fundamental debido a que el motor tiene ocho polos.[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text dp_text_size="size-4"]Un espectrograma muestra la respuesta acústica para cada orden de frecuencia. Cuando el orden de frecuencia cruza una frecuencia natural, la amplitud de la respuesta acústica, o potencia del sonido, es máxima, como se muestra en el espectrograma a continuación.[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_single_image image="1519" img_size="full" alignment="center"][vc_column_text]Figura 4. Cuando el orden de frecuencia cruza una frecuencia natural, la amplitud de la respuesta acústica, o potencia del sonido, es máxima.
[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text dp_text_size="size-4"]Al tomar una sección transversal de cada orden dominante (el llamado "corte de orden"), podemos trazar la potencia del sonido acústico en función de la velocidad de funcionamiento del motor. Esto nos permite identificar a qué velocidades/frecuencias se produce la mayor respuesta.[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_single_image image="1520" img_size="full" alignment="center"][vc_column_text]Figura 5. Gráfico que identifica qué velocidades/frecuencias provocan la mayor respuesta.
[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text]Figura 6. Armónicos espacio-temporales del estator.
[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text dp_text_size="size-4"]Esto resalta la importancia de un enfoque que combine forzamiento y respuesta, que permita a los ingenieros evaluar rápidamente el ruido y la vibración desde las primeras etapas del proceso de diseño. Si nos centráramos únicamente en reducir las excitaciones electromagnéticas, no nos preocuparíamos por estas pequeñas excitaciones; sin embargo, estos son claves para el ruido que genera este motor. En este caso, para reducir el ruido, podemos centrarnos en reducir la respuesta del estator en lugar de reducir aún más las ya pequeñas excitaciones.[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text dp_text_size="size-4"]La respuesta del estator está definida por el comportamiento modal de la estructura del estator, el cual está determinado por sus dimensiones y materiales. Una forma de reducir la respuesta del estator es engrosando el hierro posterior del estator, lo que aumenta su rigidez y sus frecuencias naturales. Esto reducirá la amplitud del ruido en los picos de resonancia y aumentará la velocidad del motor a la que se produce la resonancia. Lo ideal es que aumentemos esta velocidad hasta que la resonancia se produzca por encima de la velocidad máxima de funcionamiento del motor.[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_single_image image="1523" img_size="full" alignment="center"][vc_column_text]Figura 7. El aumento del espesor del hierro posterior del estator reduce el ruido.
[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text dp_text_size="size-4"]Para nuestro ejemplo, el aumento en el espesor del hierro posterior del estator del motor eléctrico significa que las frecuencias de los modos estructurales F0 y F8 se desplazan hacia la derecha. La comparación de la respuesta resultante muestra una reducción en el pico de resonancia causado por el armónico 12 en 4 decibeles (dB). Esto se debe al aumento de la rigidez del estator para el modo estructural F0. El pico de resonancia debido al armónico 14 ha desaparecido por completo, ya que ya no cruza el modo estructural F8.[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_single_image image="1524" img_size="full" alignment="center"][vc_column_text]Figura 8. Reducción del pico de resonancia.
[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text dp_text_size="size-4"]Las herramientas de análisis NVH que se muestran arriba son las últimas incorporaciones a Ansys Motor-CAD . Motor-CAD es el software dedicado al diseño de motores eléctricos. Proporciona herramientas de análisis y diseño rápidas y precisas que incluyen todas las principales físicas, por ejemplo, electromagnéticas, térmicas, mecánicas y ahora NVH. La herramienta de análisis NVH utiliza una combinación de análisis de elementos finitos (FEA) y métodos analíticos para que los tiempos de simulación sean cortos. Esto permite al diseñador de motores incorporar el análisis NVH a su diseño conceptual multifísico y realizar cambios de diseño para evitar problemas de ruido desde el principio.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][/vc_column][/vc_row]La Autoridad de Energía Atómica del Reino Unido (UKAEA) está construyendo un banco de pruebas de un reactor llamado CHIMERA y utilizando simulaciones para optimizar su producción.
[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text dp_text_size="size-4"]CHIMERA se encuentra actualmente en construcción. Existe una historia previa de creación de prototipos y pruebas en UKAEA sin el trabajo de simulación inicial, algo que el equipo tiene la intención de cambiar con el software Ansys. Una prioridad era crear las condiciones necesarias para soportar la alta temperatura y presión necesarias para facilitar la fusión en un entorno virtual. Fuera de un entorno virtual, en ausencia de simulación, las pruebas y la creación de prototipos iterativos resultan costosas e ineficaces en términos de recursos y tiempo.[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text dp_text_size="size-4"]Para operar un banco de pruebas de manera efectiva, el equipo debe modelarlo y someterlo a las diversas condiciones de carga multifísica involucradas para comprender cómo se comportarán los componentes de prueba. Trabajando en un gemelo digital de componentes de fusión con la ayuda de Ansys Twin Builder se utilizará para pruebas virtuales y monitoreo de componentes CHIMERA dentro de un entorno de simulación.[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text dp_text_size="size-4"]La creación de un modelo de sistema o gemelo digital de CHIMERA requiere el acoplamiento de modelos computacionales con una contraparte física que pueda actualizarse dinámicamente a través del flujo de datos. El modelado computacional se permite mediante la simulación de varios componentes de CHIMERA que se considerarán durante las pruebas de la plataforma. Con el tiempo, se podrá utilizar un gemelo digital de componentes que combine datos de instrumentación física con simulación para ofrecer diagnósticos virtuales en tiempo real en apoyo del futuro mantenimiento predictivo del reactor.[/vc_column_text][rs_space lg_device="20" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_single_image image="1504" img_size="full" alignment="center"][vc_column_text]Muestra de puesta en servicio bajo prueba (izquierda).
[/vc_column_text][vc_column_text]Simulación de sistemas metafísicos de la muestra de puesta en servicio de CHIMERA bajo prueba realizada por UKAEA con Ansys Twin Builder (derecha).
[/vc_column_text][rs_space lg_device="30" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text]Ejemplo de variación de temperatura en la parte frontal de la muestra de puesta en marcha bajo prueba debido al flujo másico y a los valores máximos térmicos/de tensión obtenidos en Ansys optiSLang realizado por UKAEA.
[/vc_column_text][rs_space lg_device="30" md_device="" sm_device="" xs_device=""][vc_column_text]