Warum dieser Fall wichtig ist
Ein Motor läuft nicht nur bei einem Drehmoment und einer Drehzahl. Ob ein Entwurf taugt, entscheidet sich an allem, was er leisten muss.
Viele Optimierungsstudien verbessern eine Maschine in einem einzigen Betriebspunkt. Das hält den Rechenaufwand beherrschbar, blendet aber leicht aus, was im realen Betrieb passiert: Eine Geometrie, die in einem Punkt glänzt, verschiebt die Verluste womöglich nur in einen anderen Teil des Lastzyklus.
Alexander Schugardt hat den Rotor in seiner Promotion an der TU Berlin als mehrkriterielles, multiphysikalisches Auslegungsproblem behandelt. Ziel war es, mit weniger Permanentmagnetmaterial auszukommen und zugleich den Wirkungsgrad über einen vollständigen Fahrzyklus zu maximieren, nicht nur im Nennpunkt.
Ausgangspunkt
Referenzrotor
Die gefertigte Referenzmaschine: acht vergrabene Magnete, jeweils mit kurzen Lufttaschen an den Enden. Jeder optimierte Kandidat musste diesen Rotor in dessen Fahrzyklus übertreffen.
Die Basis
Topologieoptimiert
Optimierter Rotor
Der Optimierer verteilt das Material frei, und es entstehen Lufttaschen in Formen, die in keiner Katalogzeichnung vorkommen. Diese Variante wurde bis zur Fertigung und Messung weitergeführt.
Freie Materialverteilung
Beide Querschnitte sind maßstabsgleich aus den Simulationsmodellen der Studie gezeichnet, nicht frei illustriert.
Die Aufgabe
Zwei Ziele verbessern, ohne eine der fünf Bedingungen zu verletzen.
Weniger Magnetmaterial nützt nichts, wenn der Motor danach das geforderte Drehmoment nicht mehr aufbringt, seine elektrischen Grenzen sprengt oder bei hoher Drehzahl versagt. Jeder Kandidat musste alle Anforderungen gleichzeitig erfüllen.
Ziel 01
Wirkungsgrad im Fahrzyklus maximieren
Ziel 02
Magnetmaterial minimieren
Harte Randbedingungen
- Jeden geforderten Betriebspunkt im Fahrzyklus erreichen
- Mit verfügbarer Spannung und verfügbarem Strom auskommen
- Mechanische Festigkeit bei 120 % der Maximaldrehzahl sicherstellen
- Den definierten transienten Entmagnetisierungsfall überstehen
- Fertigungs- und montagegerecht bleiben
Der Fahrzyklus
Den realen Betrieb abbilden, ohne in jeder Iteration jeden Punkt zu simulieren.
Ein vollständiger Fahrzyklus enthält zu viele Betriebspunkte, um sie in jeder Generation einer stochastischen Optimierung direkt zu berechnen. Die Studie hat die Betriebspunkte des Lastzyklus deshalb zu Clustern zusammengefasst und daraus fünf repräsentative Punkte mit jeweils eigener Gewichtung bestimmt.
Für den untersuchten Zyklus wich der aus diesen fünf Punkten berechnete Gesamtwirkungsgrad nur um 0,2 % von dem Wert ab, der sich aus allen Betriebspunkten ergibt. So blieb der Rechenaufwand der Optimierung beherrschbar, und der reale Lastzyklus ging trotzdem in die Zielfunktion ein.
5
repräsentative Betriebspunkte
0,2 %
Abweichung im berechneten Gesamtwirkungsgrad
Der Lastzyklus
600 Sekunden geforderte Fahrzeuggeschwindigkeit: der WMTC-Zyklus, auf den die Studie optimiert hat. Jede Sekunde verlangt vom Motor eine bestimmte Kombination aus Drehzahl und Drehmoment.
Derselbe Zyklus aus Sicht des Motors
In der Drehmoment-Drehzahl-Ebene werden daraus Betriebspunkte. Sie bilden fünf Cluster. Je Cluster geht ein gewichteter Punkt in die Optimierung ein, und diese fünf Punkte vertreten dort den gesamten Zyklus.
Die Optimierungsschleife
Jede neue Geometrie musste physikalisch und fertigungstechnisch bestehen.
Der automatisierte Prozess variierte nicht bloß eine Zeichnung. Er baute ein gültiges Modell auf, wendete geometrische Filter an, führte elektromagnetische und mechanische Berechnungen durch, prüfte die Randbedingungen und gab das Ergebnis an den Optimierer zurück.
01
Geometrie vorschlagen
Der Optimierer verändert die Materialverteilung, die Lufttaschen und, wo erlaubt, die Geometrie der vergrabenen Magnete.
02
Aufbereiten und prüfen
Filter und Glättung entfernen unbrauchbare Details. Danach wird geprüft, ob sich aus der Geometrie ein gültiges Simulationsmodell ergibt.
03
Physik berechnen
Elektromagnetische Simulationen liefern Drehmoment, Spannung und Verluste. Eine mechanische FEM-Rechnung prüft Spannungen und Verformungen im Blech.
04
Bewerten und wiederholen
Ziele und harte Randbedingungen fließen in eine gemeinsame Bewertung ein. Sie steuert, welche Kandidaten als Nächstes entstehen.
Das ausgewählte Ergebnis
Weniger Magnetmaterial, alle Betriebsanforderungen erfüllt.
Diese Zahlen gelten für genau diese Referenzmaschine, diesen Fahrzyklus, diesen Designraum und diese Randbedingungen. Sie belegen, dass der Prozess funktioniert. Eine Garantie für dieselben Prozentwerte bei einem anderen Motor sind sie nicht.
10 %
weniger Magnetmaterial
Die schließlich ausgewählte Geometrie kam mit zehn Prozent weniger Magnetvolumen aus als der Referenzrotor.
2,4 %
geringere Rotormasse
Die geänderte Geometrie von Magneten und Lufttaschen hat auch die Gesamtmasse des Rotors gesenkt.
Gleich
simulierter Wirkungsgrad im Fahrzyklus
Über den betrachteten Fahrzyklus erreichte der optimierte Entwurf denselben simulierten Wirkungsgrad wie die Referenzmaschine.
Vom Entwurf ins Blech
Zwei Rotorvarianten wurden gefertigt und montiert.
Vor der Fertigung wurden, wo nötig, kleine Radien und Details der Lufttaschen angepasst. Die geänderte Geometrie wurde erneut simuliert. Danach folgte ein mechanischer Festigkeitsnachweis mit feinerem Netz.
Die Rotorbleche wurden lasergeschnitten, zu Paketen verklebt, mit den Permanentmagneten bestückt und in die Referenzmaschine eingebaut. Auf diesen Schritt kommt es an. Eine mathematisch elegante Kontur wird erst dann zu einem Ergebnis, mit dem Ingenieure arbeiten können, wenn sie den Weg in die Hardware übersteht.
Messung
Die Simulationen wurden an den realen Rotoren überprüft.
An den gefertigten Rotoren wurden Polradspannung, Drehmoment und Wirkungsgradkennfelder gemessen. Die Polradspannung lag innerhalb der Messtoleranz, die Abweichungen beim Drehmoment im Bereich der Messunsicherheit.
Zwischen simuliertem und gemessenem Wirkungsgrad traten Unterschiede von bis zu 2 % auf. Die Studie führt sie auf Effekte zurück, die in der Simulation nicht vollständig abgebildet waren, darunter die Umrichterspeisung, Fertigungseinflüsse, Kreisströme und Stirnraumeffekte. Rechnet man die Unsicherheiten der Messgeräte ein, gelten die Simulationen im Rahmen der Arbeit als validiert.
Diese Unterscheidung ist wichtig. Validiert heißt nicht, dass Simulation und Hardware exakt übereinstimmen. Es heißt, dass die verbleibende Differenz gemessen, erklärt und im Hinblick auf die technische Entscheidung bewertet ist.
Simulation
Messung
Differenz (Messung − Simulation)
Wirkungsgradkennfelder des topologieoptimierten Rotors, direkt aus dem Messraster der Studie erstellt. Das Differenzkennfeld zeigt Messung minus Simulation, fast überall knapp unter null. Der gefertigte Rotor lag also auf dem größten Teil des Kennfelds etwas unter seinem simulierten Wirkungsgrad. Der leere Bereich bei hoher Drehzahl und hohem Drehmoment liegt außerhalb der Spannungs- und Stromgrenzen der Maschine.
Was der Fall zeigt
Weniger Material, volle Leistung, in Hardware nachgewiesen.
Optimiert für den realen Betrieb
Der Rotor wurde über seinen gesamten Fahrzyklus verbessert, nicht in einem einzigen, günstig gewählten Betriebspunkt. Fünf gewichtete Punkte bildeten in jeder Bewertung eines Entwurfs die vollen 600 Sekunden des geforderten Betriebs ab, auf 0,2 % genau.
Ohne Abstriche
Der Rotor braucht zehn Prozent weniger Magnetmaterial und ist 2,4 % leichter, bei gleichem Wirkungsgrad im Fahrzyklus wie die Referenzmaschine. Mechanische Festigkeit, Entmagnetisierungsfestigkeit und Fertigbarkeit waren für jeden Kandidaten der Suche harte Randbedingungen.
In Hardware nachgewiesen
Zwei optimierte Rotoren wurden gefertigt, montiert und auf den Prüfstand gebracht. Polradspannung und Drehmoment stimmten innerhalb der Messtoleranz mit den Simulationen überein. Damit ist die gesamte Kette vom Fahrzyklus bis zum gefertigten Rotor validiert.
Zur Forschung
Dr. Alexander Schugardt
Alexander ist CTO und Mitgründer von Neuraway AI. In seiner Dissertation hat er sich mit der mehrkriteriellen Form- und Topologieoptimierung permanenterregter Synchronmaschinen über Fahrzyklen befasst.
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