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MBD新运用:VenetDCP助力新能源车辆配电及动力系统模型搭建及仿真优化

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导读:随着新能源汽车的发展,汽车上的电子设备以及控制器的数量不断增加,这些用电负载主要由低压电源系统进行供电。低压电源系统由 DCDC 转换器,蓄电池以及各用电负载组成。需要根据项目的实际需求,对新能源车型的低压电源系统进行设计及仿真研究,利用实验和仿真方法对配电系统进行设计开发。

图1 汽车导线线束数量及长度变化趋势

9月24日19时,笔者受邀在仿真秀2024仿真产学研用系列讲座第15期做基于分布式协同仿真工具VenetDCP的联合仿真应用公开课,届时在仿真秀官网和APP同时直播,扫码即可报名,支持反复查看,直播结束后赠送讲义,详情见后文。

一、新能源车辆配电及动力系统模型搭建及仿真

车内的用电器数量不断增加,这不但使得车载配电网络所承载的负荷不断上升,还使配电网络拓扑变得复杂,连接配电单元与用电器负载的线束供电回路在数量及总长度上大幅增加,带来整车重量的增加,进而增加了汽车行驶过程中的能量消耗,而优化配电网络拓扑方案是一个缓慢的过程,专家工程师可能需要几个月的时间。因此,通过仿真结合智能自动化手段快速优化车载配电网络拓扑,来减少供电回路重量是必要的主要可基于启发式算法和图神经网络等方法对车载配电系统进行优化

图2 车辆配电网络建模及优化方法

在整车线束拓扑基础上,首先需要构建车载配电网络拓扑数学模型,自动获取配电网络拓扑方案样本,替代通过人工梳理获取方案的传统方式。采用路径寻优算法、智能启发式算法与图神经网络相融合方法。选择以配电网络拓扑的主次供电回路总重量最小化为优化目标。需要结合电动汽车电器件参数信息进行配电网络拓扑优化。主要内容包括:供电回路进行路径寻优,获取配电网络拓扑中的供电路由信息;构建以最小化主次级供电回路总重量为优化目标,以次级配电单元表面积不大于最大可用空间表面积、次级配电单元数量为约束条件的数学模型。结合不同种算法进行对比分析;构建GNN预测模型融合GWO算法,分析融合模型优化配电网络拓扑的性能。

图 3 纯电动汽车电气系统架构

低压电源系统由 DCDC 转换器,蓄电池以及各用电负载组成。在新能源车型的低压电源系统设计过程中,需要掌握低压电源系统蓄电池关键状态信息(SOC、RUL)。 从满足整车电平衡要求的角度出发,通过计算整车用电器在典型工况下的总电量消耗,确定 DCDC 转换器的选型。从安全性、经济性以及满足整车静态电流消耗的角度出发,对低压电源系统蓄电池进行选型。 根据所选蓄电池的特性以及对多个等效电路模型的对比,选用蓄电池的等效电路模型及MATLAB/Simulink 进行仿真模型的搭建。使用多项式拟合的方法获取 SOCOCV 曲线,通过对 SOC-OCV 曲线的指数拟合完成模型的离线参数辨识。建模过程中,首先实现锂离子电池 RUL 预测方法。从电池数据中提取出健康特征来表征锂离子电池老化特性,并对所选特征进行了相关性检验。最后搭建模型并完成优化。 

图 4 驾驶风格及行为分类 

不同得驾驶风格的驾驶员驾驶同一辆纯电动汽车其行驶会对底盘电气系统产生一定得差异,不同的驾驶员使用用电器的不同也对低压系统提出不同的需求。不同驾驶风格对底盘电气系统的需求电流不同,具体会影响用电器的需求电流的变化。在分析驾驶员风格方面,可在虚拟驾驶场景下进行数据采集,然后针对特征参数的提取,对不同驾驶风格进行划分,提取出不同驾驶风格特征参数。得到驾驶风格与驾驶行为对整车用电器负载需求电流的影响分析。 

图5 配电系统负载计算及性能分析结果

为了提高混合动力车辆的燃油经济性,需要建立汽车动力系统模型。结合效率分析方法,通过确定车辆在不同工况点的发动机燃油消耗和电池荷电状态的关系,将电池功率折算成等效里程,以每一工况点的综合里程最长为目标,来计算系统在不同模式下不同工况点的最优效率,并寻优得出各模式下的最优效率图谱以及对应的扭矩分配或功率分流图谱。将仿真模型与计算方法应用于实车控制策略,可以缩减标定开发周期。通过仿真试验,使电池荷电状态在预定范围内保持平衡,发动机运行工作点分布于高效区域内,能有效提高混动控制的实时性和整车燃油经济性,减少系统能量损失,为整车标定开发提供理论参考,大大缩减标定开发周期,降低成本。

图6 混合动力车辆动力系统参数及建模

图7 基于分布式协同仿真的车辆系统建模

图8 基于驾驶员行为的配电系统负载仿真及平台

目前无人驾驶汽车显著提高了行车效率。通过先进的交通控制算法,无人驾驶汽车能够实现车辆之间的高效协同和整体优化,从而有效缓解交通拥堵,是目前车辆发展的主要方向之一。为了更好地提高动力系统在复杂的无人驾驶工况的综合性能及经济性,可采用基于VenetDCP协同的无人驾驶车辆动力系统综合性能及经济性优化方法。主要内容包括(1)混合动力系统效率模型建立;(2)整车系统运动学虚拟仿真平台建立;(3)动力模型与整车运动及道路模型的数据协同交互;(4)基于AI的混合动力系统效率优化分析。

持续推进车辆系统多模块的联合仿真工作,可进一步优化不同控制模块的控制策略。可显著提升传统车企的技术创新能力,通过智能算法和大数据分析,实现更精准的控制和更高效的性能优化。不仅能加速产品研发周期,还能提升车辆的智能化水平,为行业注入新的活力和竞争力。这将为传统车企在激烈的市场竞争中占据优势地位提供坚实的技术支持

二、基于分布式协同仿真工具VenetDCP联合仿真应用

活用基于模型开发(MBD),「分散·耦合式的仿真平台 VenetDCP」为复数团队和企业提供了以不公开模型的形式,在网络环境中分布式耦合多模型和仿真软件进行协同开发的工作环境。例如,在像自动驾驶这样需要多个系统协同运行的复杂车载系统开发环境中,可以协助用户在产品设计阶段花费最少的准备时间开展反复大规模仿真训练,或协助减少产品开发环节出现的返工问题,从而改善品质,提速开发周期。通过在网络空间上共享设计信息,促进多方协同开发,为部件和汽车研发提供一种崭新的工作方式。

9月24日19时仿真秀将邀请上海理工大学硕士研究生导师尹丛勃老师《基于分布式协同仿真工具VenetDCP的联合仿真应用》公开课,届时在仿真秀官网和APP同时直播,支持报名后反复会回看

以下是直播安排

2024仿真产学研用(十五):基于分布式协同仿真工具VenetDCP的联合仿真应用-仿真秀直播



来源:仿真秀App
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首次发布时间:2024-09-13
最近编辑:2月前
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