전기자동차: AI 시스템이 파워트레인 개발을 가속화한다
자동차 구성 요소의 개발은 길고 따라서 매우 비용이 많이 드는 과정입니다.그라츠 공과대학(TU Graz)의 연구원들은 배터리 전기 자동차의 파워트레인 개발 단계를 몇 개월 단축할 수 있는 방법을 개발했습니다.
자동차 공학 연구소의 Martin Hofstetter가 이끄는 팀은 구성 요소의 시뮬레이션 모델을 진화적 최적화 알고리즘과 결합하고 있습니다.
이 AI 시스템은 제조업체의 기술적 요구 사항에 따라 전력 전자 장치에서 전기 기계, 변속기에 이르기까지 전체 파워트레인을 자동으로 최적화하며, 차량의 생산 비용, 효율성 및 패키지 공간 요구 사항과 같은 목표를 고려합니다.
OPED(Optimisation of Electric Drives) 소프트웨어 솔루션은 TU Graz에서 개발되었으며 거의 10년간의 연구 결과입니다.이미 오스트리아 자동차 공급업체에서 성공적으로 사용하고 있습니다.
자동 최적화의 시작점은 파워트레인이 충족해야 하는 기술적 요구 사항의 입력입니다. 여기에는 출력, 최소 서비스 수명, 달성해야 할 최대 속도 및 차량에서 사용할 수 있는 최대 공간이 포함됩니다. Martin Hofstetter는 "전기 구동 장치는 원하는 요구 사항을 충족하기 위해 매우 다르게 설계할 수 있는 많은 구성 요소로 구성됩니다."라고 설명합니다.
"전기 기계에 작은 변경을 하면 변속기와 전력 전자 장치에 영향을 미칩니다. 따라서 최적의 결정을 내리는 것이 매우 복잡합니다." 또 다른 어려움은 파워트레인에 대한 완벽한 솔루션이 없다는 것입니다. 제조업체의 우선순위도 역할을 하기 때문입니다. 이는 생산 비용, 파워트레인의 무게와 부피 또는 에너지 효율성일 수 있습니다.
몇 달 대신 하루
OPED 소프트웨어 솔루션은 이러한 복잡성을 크게 줄일 수 있습니다. 소프트웨어는 기술적 요구 사항에 따라 다양하고 약 50개의 설계 매개변수를 동시에 결합하고 시뮬레이션된 파워트레인을 제조업체의 우선순위와 비교합니다. 불량한 변형은 삭제되고, 더 나은 변형은 더욱 최적화됩니다.
수십만 번의 계산 및 시뮬레이션 주기를 거친 후 OPED는 제조업체의 우선순위에 가장 가까운 솔루션을 찾습니다. 그런 다음 관리 가능한 수의 변형 중에서 개발하고 세부적으로 구현하고자 하는 변형을 선택할 수 있습니다.
Martin Hofstetter는 "AI 지원 없이 엔지니어가 몇 달이 걸리는 작업을 OPED를 사용하면 하루 정도면 끝낼 수 있습니다."라고 말합니다. "이를 통해 개발팀은 제한된 시간을 수동 계산 및 시뮬레이션 작업에 투자하는 대신 최상위 수준의 의사 결정에 집중할 수 있습니다."
전체 차량 플랫폼에 대한 최적화
OPED 시스템은 유연하게 확장할 수도 있습니다. 최적화 기준으로 연구자들은 파워트레인 사용 중 발생하는 CO 2 배출량과 전체 공급망에서 생산되는 CO 2 배출량을 추가했습니다. 즉, 초기 개발 단계에서 이미 지속 가능성이 고려되었습니다.
최근 혁신으로, Dominik Lechleitner는 박사 학위 논문의 일환으로 전체 차량 플랫폼에 대한 전기 파워트레인을 최적화하기 위해 OPED를 확장하는 데 성공했습니다. 이 방법은 개발 및 생산 비용을 절감하기 위해 플랫폼의 다양한 모델의 파워트레인에서 이월 부품으로 사용할 수 있는 최적의 구성 요소를 찾는 데 도움이 됩니다.
"OPED 접근 방식은 광범위한 제품 개발에 사용될 수 있습니다." Martin Hofstetter가 설명했습니다.
"그리고 우리는 새로운 산업 파트너와 협력하여 이를 그들의 과제와 목표에 맞게 적용하게 되어 기쁩니다."
Martin Hofstetter와 Dominik Lechleitner는 개발에 대한 공로로 독일 엔지니어 협회로부터 VDI Prize 2024를 수상했습니다.
Martin Hofstetter는 또한 Scientific Society for Automotive and Engine Technology(WKM)의 Kamm-Jante Medal과 Austrian Economic Chamber's Automotive Industry Association에서 수여하는 Vehicle Association Anniversary Foundation의 1등상을 수상했습니다.
출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/01/250130161851.htm
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