엄격한 비용 제한과 업계의 경쟁적인 출시 기간을 고려할 때 혁신적인 전자 파워트레인을 개발하는 것은 모든 제조업체에 어려운 과제입니다. 이를 해결하기 위해 Altair e-Motor Director는 모든 프로젝트 요구사항을 고려하면서 경쟁력 있는 모터 설계를 제공하는 효율적이고 강력한 솔루션입니다. Altair e-Motor Director는 시뮬레이션 및 데이터 기반 설계의 장점을 혼합하여 멀티피직스의 상충되는 제약 조건을 평가하므로 최첨단 e-파워트레인 개발을 가속화할 수 있습니다. Altair e-Motor Director는 다중 영역 분석을 위한 연구 설명을 생성, 관리 및 저장하고 설계 연구와 관련된 실험 설계(DOE) 데이터를 처리합니다. 또한 단일 DOE 또는 여러 DOE 연구를 기반으로 모터 제품군이나 특정 모터를 식별하는 최적화가 가능합니다.
e-Motor Director는 전문가가 솔루션으로 저장된 모범 사례를 제공할 수 있는 단일 작업 환경입니다. 이 솔루션은 사용자가 더 복잡한 워크플로에 연결하고 자동으로 실행할 수 있습니다. Altair® Pulse™ 워크플로 조정 환경을 기반으로 구축되어 사용자와 조직이 전문 지식을 대중화하여 모터를 평가, 비교, 최적화하는 데 유연한 방식으로 사용할 수 있으며 이를 통해 개념을 효율적으로 전달하여 사용자의 시간과 엔지니어링 비용을 절감합니다.
알테어만의 유연한 라이선스 시스템과 광범위한 솔버 솔루션 포트폴리오를 통해 설계 연구를 효율적이고 안정적이며 적시에 비용 효과적으로 수행할 수 있습니다.
오늘날의 혁신적인 디자인 세대에서는 사용자가 독특하고 참신한 개념을 탐구하고 가장 유망한 개념을 구체화할 것을 요구합니다.
e-Motor Director를 사용하면 사용자는 단일 기본 개념에 대한 광범위한 설계 공간을 쉽게 정의할 수 있으며, 여기에서 설계 개념을 복사, 붙여넣기 및 변경하여 설계 정보가 포함된 DOE 데이터베이스를 구축할 수 있습니다. 효율적인 최적화 절차는 사용자가 전체 설계 공간을 탐색하여 주어진 제약 조건 및 선택적 캐리 오버 시나리오를 기반으로 최적의 단일 모터 또는 전체 모터 제품군을 찾는 데 도움이 됩니다.
e-Motor Director는 멀티피직스 지원 도구로, 사용자가 단일 연구에서 여러 가지 물리 및 하중 사례를 포함하고 고려할 수 있도록 지원합니다. 포함된 전자기학, 강도 및 냉각에 대한 알테어의 모범 사례 솔루션은 개념과 세부 연구를 모두 실행하는 데 있어 탁월한 기준을 제공합니다. 또한 알테어는 새로운 버전이 출시될 때마다 기본 솔루션의 표준 세트를 강화하여 고객 요구사항의 격차를 해소합니다.
가능한 모든 클라이언트 요구사항을 충족하기 위해 e-Motor Director를 사용하면 사용자 정의 엔지니어링 모범 사례를 기반으로 클라이언트별 솔루션을 정의할 수 있으며, 추가 물리학을 다루거나 알테어의 기본 솔루션과 다르게 기존 물리학을 처리할 수 있습니다.
이는 e-모터 설계 프로세스가 이미 개발되고 부분적으로 자동화된 고객 환경에서 e-Motor Director의 통합을 단순화합니다. 이러한 사용자 정의 솔루션은 e-Motor Director에서 작동하도록 기존 프로세스의 마이그레이션을 단순화합니다.
Today, an e-motor cannot be developed just by looking at the motor as an isolated unit; tight requirements concerning the integration into both the complete electric or hybrid drivetrain system and perceived quality must be met. Multi-disciplinary and multiphysics optimization methodologies make it possible to design an e-motor for multiple, completely different design requirements simultaneously, thus avoiding a serial development strategy, where a larger number of design iterations are necessary to fulfill all requirements and unfavorable design compromises need to be accepted.
The project described in this paper is focused on multiphysics design of an e-motor for Porsche AG. Altair’s simulation-driven approach supports the development of e-motors using a series of optimization intensive phases building on each other. This technical paper offers insights on how the advanced drivetrain development team at Porsche AG, together with Altair, has approached the challenge of improving the total design balance in e-motor development.
Dr. Lars Fredriksson, VP - Simulation Driven Innovation at Altair, presents the multi-physics design of e-motors with a particular focus on optimising performance including efforts to maximize torque and power under defined driving conditions while keeping rotor stresses, motor vibrations and motor temperature within certain limits. We’ll also see some specific examples of this process as applied to e-motor development at both Porsche and AMG.
Future e-motors must be developed to fulfil more and higher requirements originating from internal, legal and customer sources. Failure to fulfill design targets will negatively affect the product competitiveness in the market.
Nowadays, it is more and more challenging to design an e-motor. Many constraints have to be fulfilled, including maximizing power using minimal size, considering thermal constraints, material and production costs, and of course reducing weight. In order to meet these constraints, a multifaceted solution is needed, leveraging physics tools in combination with optimization methods. This webinar will introduce Altair's e-motor design and optimization solutions in a step by step process. We will discuss pre-design, magnetic computation and thermal analysis and show how optimization methods can help to optimize weight and cost at each step of the process (especially the weight of magnets) . We’ll demonstrate how Design Of Experiments (DOEs) allows designers to run different types of optimization very quickly, which enables informed decisions at different stage of the design cycle.
