西门子工程咨询服务团队解决方案之车辆热管理（VTM)技术

在汽车的使用寿命中，一些部件会反复暴露在高达数百摄氏度的温度下。这些高温会持续多年，零件可能会暴露数十万小时。这些条件对发动机罩下的部件尤其恶劣，发动机罩的气流有限，并且容纳了车辆最关键的部件。

01什么是VTM？

车辆热管理（VTM）是一种评估整个车辆部件温度并减少暴露于过热的工作。VTM对每一家汽车OEM都至关重要，出错的成本可能非常高。产品上市后，由于零件故障或质量问题导致的需要额外维修的召回不仅会导致负面宣传和公司声誉受损，而且解决成本和时间都非常昂贵。例如，最近现代电动汽车因电池火灾风险而召回，将使该公司损失约9亿美元。2016年，戴姆勒卡车公司自愿召回9000辆卡车，原因是HVAC装置可能过热。

在大多数情况下，这些售后VTM问题是可以预防的。在设计过程中，由于缺乏时间进行修改、缺乏适当的材料或设计模拟不足，VTM问题可能无法得到解决。

02

为什么VTM很难建模？

VTM面临的一个挑战是复杂性，包括需要建模的物理模型和所使用的CAE软件。

VTM问题的复杂性

零件热致失效不会自发发生。当零件持续暴露在临界温度下时，就会发生这种情况。这对于工程师来说是很难正确分析和预测的。在测试期间，不可能对每个组件进行物理监控。例如，由于空间限制，将热电偶安装到某些部件上可能会很困难。此外，如果添加了太多热电偶或监控设备，则添加的硬件可能会改变该区域的热流或传热性质，从而影响数据的完整性。所有这些因素都会使确定故障的根本原因变得困难。部件是否因附近较热部件的辐射而变得太热而失效？还是因为缺乏气流？可能是一个不当的隔热板或不当的材料选择？模拟有助于深入了解热问题的位置、方式和原因。

VTM仿真软件的局限性

除了物理复杂性之外，可用于预测VTM问题的仿真软件也可能很复杂。VTM模拟需要面向过程，需要对组件和结果进行大量的准备，这些组件和结果在本质上往往是不稳定的。虽然仿真的准确性不断提高，但设计专家或工程师的仿真过程的可扩展性仍然是一个挑战。

模拟也可以从一个用户到另一个用户进行不一致的设置。当模拟在跨越不同地理位置或遵循不同流程的团队之间共享时，这种差异会加剧。
此外，运行模拟所需的时间可能会令人望而却步。如果工程师希望实现高保真仿真，CAD到解决方案的时间可能非常长。设置仿真涉及多个手动步骤，如果在设计阶段需要进一步修改，通常需要重复这些步骤，而进行重大更改通常为时已晚。一旦生成结果，后处理和数据分析会为过程增加更多的时间。
CFD模拟尤其需要大量培训，以建立模型并准确运行模拟。模拟越复杂，工程师就越需要掌握最佳实践和簿记知识，以确保所做的工作准确无误。

工程团队面临严格的时间限制

参与VTM的工程师面临的另一个障碍是OEM对产品开发团队施加的时间限制，迫使他们找到减少周转时间的方法。OEM可能只给其工程团队10-12周的时间来运行模拟、审查结果，并向设计师提供性能反馈。在这段时间内，可能需要分析和模拟10000-30000个零件，每个零件都有不同的边界条件和材料。
此外，每个零件都需要工程师指定特性、准备几何图形、运行模拟和查看结果。所有这些不仅必须在部件层面上完成，而且必须确保所有零部件在车辆系统内正常工作。
推迟新车上市可能会导致公司将市场份额输给竞争对手，而竞争对手可能会更频繁地发布新车型。因此，一些公司跳过了详细的模拟，而选择了“快速“的近似值，从而导致一些VTM问题被忽视。除了允许不检查可预防的VTM问题外，这也使得工程团队很难做他们最擅长的事情：尝试新设计，探索新想法，提高产品性能。

03

推进VTM仿真实践

为了解决这些问题，Simcenter工程服务团队开发了工作流，为工程师从CAD到结果提供了结构化的过程，而无需成为CFD专家。这些工作流允许用户从不同的保真度级别中进行选择，以便在指定的时间范围内实现结果。

用户可以选择三个保真度级别：   

• 子系统建模

• 早期数字原型

• 数字孪生模拟

  
  

这些选项允许工程团队模拟各种级别的模型复杂性，从简单的前端流程到复杂的驾驶循环分析，并根据需要增加复杂性。它们提供了一种完全可定制和自动化的体验，不仅可以选择他们想要的保真度级别，还可以选择查看结果的速度。

子系统建模（一级）

对于在初始设计阶段工作或希望了解总体性能趋势的工程师来说，一级建模是一个理想的解决方案。它提供了一个完全自动化的过程，只需要用户最少的输入。它为子系统（如制动器）量身定制，最多可对500个实体零件进行建模，并可在半周内提供结果。

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视频详情

在此示例中，将对制动器冷却应用程序执行一级模拟。

在制动过程中，动能通过摩擦转化为热量。制动盘吸收大部分热量，其余部分由制动衬片吸收。制动器部件必须能够抵抗这些高热负荷，以确保一致、可靠的制动性能。然后，主要由制动盘和制动衬片吸收的热量通过对流、热传导和辐射到环境空气和周围部件而散失。

为了模拟制动器冷却模拟，工程师需要建立一个复杂的瞬态驱动循环。如果要评估几何修改，如冷却管道形状或各种车轮配置，传统模拟方法将花费大量时间来设置和检查每个设计对制动器热性能的影响。使用西门子工程服务提供的简化的工作流程可以显著减少测试每个配置所需的时间，只需三天即可运行一个完整的驾驶周期。这种自动化允许用户将数据耦合到空气动力学模拟，并平衡给定车轮设计的阻力与热性能。

早期数字原型（二级）

对于仍处于早期设计阶段但希望检查更多零件的团队，二级建模提供了半自动化流程和更高级别的逼真度。第二级允许对数千个零件进行建模。当CAD（如内部发动机缸体）可能不完整或设计仍在更改时，建议使用此阶段。

在本例中，以稳定速度巡航的车辆静止。这种负载情况对所有汽车公司都至关重要，因为它评估了发动机罩下部件的热故障，一旦车辆静止且风扇关闭，这些部件可能由于没有任何强制对流而发热。各种部件的温度-时间历程可以为材料和设计元素的选择提供有价值的见解，从而允许发动机罩下的热空气逸出。

在本例中，使用半自动过程对5000个实体零件进行建模。这种类型的模拟在中间设计阶段及以后是理想的，例如在车辆开发期间，当有足够的实体部件和边界条件可用时。

数字孪生（三级）

三级工作流允许进行真正的数字原型制作。它使公司能够从物理测试过渡到数字验证和验证过程。在第三级，可以对复杂的驱动循环进行稳态模拟。

使用三级工作流，工程师可以在四周内使用半自动化流程轻松模拟10000多个实体零件。它提供了最高级别的保真度，捕获了来自多个子系统的所有传热模式，并对所有可用的边界条件进行了建模，使其适用于以后的设计周期。

德国OEM巨头戴姆勒（Daimler）已经能够识别其VTM的绝大多数问题，并仅使用模拟实施纠正对策。借助Simcenter工程服务团队的专家，戴姆勒能够开发并不断改进最先进的热模型，该模型包含10000多个组件，这些组件在各种负载条件和驱动循环期间进行峰值温度测试，所有这些都是在虚拟环境中进行的。这使得在制造第一个原型之前可以防止热故障，从而减少物理测试和相关成本。

 戴姆勒向整车数字孪生系统的过渡大大减少了成本，缩短了上市时间。如今，Simcenter工程服务团队还在继续支持热防护的开发，并提高了部件和驾驶循环的详细程度。

04应用Simcenter工程服务VTM工作流程的客户

长安汽车

长安汽车是国内领先的乘用车、微型客车、商用货车和轻型卡车制造商。该公司与Simcenter工程服务团队合作，评估并改进PHEV电池和车辆本身的热性能。

为此，Simcenter 工程服务团队构建了一个利用1D-3D耦合的一级仿真过程。Simcenter工程师开发了一种新的降阶建模方法，该方法有助于以极高的精度预测瞬态电池性能，同时将模拟时间缩短到数小时。他们还开发了一个自定义界面，允许长安工程师导入数据、可视化和建立三维引擎盖模型。该团队使用Simcenter STAR-CCM+构建3D模型，同时与Simcenter Amesim的连接被无缝集成，以允许在1D内对电池进行瞬态建模。这种新颖的方法使长安工程师能够设定目标并优化热管理系统的性能。

FCA集团

在另一个例子中，西门子和FCA的工程师合作开发了一种高保真方法，以模拟菲亚特500e的车辆能源管理（VEM）。

能源管理和热管理通常可以同时进行。对于电动汽车而言，整体能源管理更为重要。在电动汽车中，电加热器用于控制车厢温度并加热车辆蓄电池以达到工作温度，而不是利用燃烧产生的余热为乘客供暖。现在一切都离不开电池，能效更为重要，因为它将直接影响车辆的续航里程和可用性。

为了研究这个问题，创建了一个一维和三维耦合模型，以更高保真的方式对各个子系统进行建模，从而为工程师提供更可靠的数据以供审查。使用这种方法，模拟在计算上变得更经济，物理行为可以更真实地捕捉。它还使OEM能够在优化电池范围的同时平衡客户的舒适度。

05满足工程需求的VTM仿真

2019年，在美国约有3900万辆汽车和1400万个汽车零件被召回。这些召回让原始设备制造商损失了数百万美元，负面宣传，降低了品牌的声誉。

过渡到仿真方法是朝着正确方向迈出的一步，但随着模型和车辆复杂性的增加，需要更先进的仿真方法。Simcenter工程团队可以帮助VTM的CFD模拟更灵活、更准确、更直观，以满足设计阶段各个层次的工程需求。

06VTM的未来

随着新技术和方法的发展，VTM的未来将不断发展。在不久的将来，我们预计人工智能和机器学习将有助于加速从数据准备到设计探索的一切。通过自动化模拟过程的某些步骤，如为模拟分类CAD零件和剔除不良设计，AI和机器学习可以使工程过程更快、更高效。这就释放了宝贵的时间，让工程师能够完成更高价值的任务，并更快地创新。当工程师有自由探索自己的想法并解决更具挑战性的问题时，公司和消费者将从更好、更安全、更可靠的产品中受益。