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使用模型化基础设计建构Tesla电动跑车
 

【作者: Tesla】2010年10月22日 星期五

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有许多大型的汽车制造商投资数十亿美元在设计和开发新车辆上。我们在2008年研发了Tesla跑车,这是世界上第一个百分之百电力生产的跑车,仅耗费145亿美元的预算。由于相对于传统的汽车公司来说,我们预算较少,因此我们必须要将我们的工程资源优化,以作出最明智的决策。


为了实现这些目标,我们使用了MathWorks的工具,利用模型化基础设计(Model-based Design)去仿真整个车辆及其主要的子系统,进行极详细的仿真、分析其效能,且评估设计的权衡轻重。


《图一 Tesla跑车》
《图一 Tesla跑车》

优化能源及燃料效能

在一个标准的内燃引擎中,需要更大的马力即代表着需要耗费更多燃料,且在引擎中有三分之二产生的能量会如同热能一样地耗散挥发。因此,设计人员不得不耗损能源以获得燃料效能。


若有了Tesla跑车,我们就无需做这样的取舍。有超过85%的电池能源被用来驱动车辆,且当我们让车辆功能更强大,我们也能让其更有效率。我们的设计目标主要是让一个车子跑得更快、更安全且更节能。Tesla跑车从静止加速到时速60英里,仅需四秒,但却十分环保;Tesla根据EPA复合循环每一收取可行驶244英里,而重新充电后之电力消耗,每行驶100英里仅消耗28千瓦的电力。


发展系统模型

Tesla工程师大约在三年前开始使用MATLAB


® 来进行各种工作任务,包括了测试数据分析以及开发早期的电池动态热流模型,随着时间的更迭,我们透过MATLAB的模型研发车子里每个主要的系统,包含了电力传输、马达、电力电子、剎车、车辆及控制系统等。我们也开发了相关其他的模型,像是电池动力之空气动力因素模型、冷却、电缆功率耗损等。


我们结合了这些模型,组合成为一个完整的车辆系统模型,可以让我们用来仿真整个车辆的效能,包含其潜在的速度与涵盖范围,了解有多少的热能会从单一的零件中产生,及多少的能源透过轮胎、风阻及其他因子消耗掉。透过比较仿真的结果及原型车辆的道路测试结果,我们可以验证模型并加以提高其精确度。


透过Simulink建立规格文件且修正模型

随着MATLAB模型数量逐渐增长,工程师很难完全了解每个零件与其他零件的交互反应。当我们采用模型化基础设计(Model-Based Design)后,我们能够建立一个更高层级的Simulink车辆模型,采用我们已经验证过的单一MATLAB子系统模型。这样的阶层结构可帮助我们将车辆结构的仿真可视化,且提供生动的模型内容文件(如图2)。



《图二 高阶层的车辆效能,Simulink模型》
《图二 高阶层的车辆效能,Simulink模型》

我们用MATLAB的子系统模型取代了同阶层的Simulink模型。同时,我们试着修正仿真架构,所以能让我们更容易区别设计跟研发。高阶层的Simulink模型采用每一个零件来作为独立的Simulink模型文件,让我们在每个零件上进行版本控制。工程师能够在不同的零件上平行运作,举例来说,一个工程师能编辑电池模型,而同时另外一个工程师能进行电流传输。


整车仿真

我们在Simulink上建构车辆的模型,让它能在零件的层次时变得相当活用,也让我们能在不同层次的细节上,支持多种零件模型。而透过仔细划分每个零件层级的界线,让我们能少用到较细微的零件模型,以加速整个车子的仿真工作。例如,在具有Tesla跑车详细的电子电力及马达的Simulink模型状态下,我们可以透过仿真去描述两个零件的效能,而这两个零件都是使用50微秒来运作。


我们把结果从细节的仿真整合入一个可查询的表格中,这样可让我们嵌入更高层级的模型,进行更长时间的车辆阶层仿真。一个设计逆变器的工程师便可以操作一台车辆全部的动态仿真细节;同时另一个工程师使用较少的逆变器模型,来预测汽车的最大效能。这个方法可以帮助我们掌握所需的信息,更快做出设计的决策。


在车辆即将投入生产或甚至是未来的设计前,我们使用我们的车辆参数模型去仿真车辆的生产。我们透过一再地仿真得到标准化的范例,并掌握车子的所有特征,来进行车辆生产仿真。这个方法对零件的大小特别有效率。举例来说,我们简单定义必要的参数当作输入的向量,来进行仿真电力传输配置,而非采用传输模块来替代或是改变Simulink模型。然后,我们使用MATLAB进行多种仿真,其包含多种设计选项。


最近,Tesla开始进行一项活动,以改善每作一次改变时跑车的总体状态。我们已经有一些可改善系统的想法,但是仍旧缺乏确实的证据来证明我们的想法是否可行。我们已经有一个良好的校对Simulink车辆模型,而且我们相信其产出的仿真结果,可以透过实际的数据,量化设计变更的效果。


增强动力系统

在道路上进行Tesla跑车原型的测试时,我们收集了足够的实际数据,可改善且验证我们的模型。利用验证原始Tesla跑车的模型,我们可确定Tesla跑车1.5动力系统的整个设计空间。且拥有不同动力系统配置的大型矩阵,包含了多种车辆大小、变速器的配置、电池化学反应及逆变器的尺寸等。我们使用MATLAB在不断仿真的过程中,扫过数百个组合而让细节更为完善。总合来说,若没有建模与仿真,恐怕将花上数年的精力和庞大的花费才能完成。每个实体原型需要花费6个月到一年的时间才能产出,且我们无法负担重复验证硬件上数百个齿轮比例的时间与金钱。目前,这个增强的动力系统已经可在原型车中运行,结果就如同设计仿真的一样。


横跨多领域

有了Simulink,我们可以处理需要昂贵且特殊的分析工具才能解决的问题。举例来说,过去有许多雏型的电池模型需要透过理想的电压及固定的抗阻以验证,现在我们已能使用更先进的首要模型,且从中了解到电池可作为电化学装置的宝贵知识。我们使用Simulink去建构先进的等效电路模型,且可预测不同充电的阶段状况、放电律、温度及老化的程度。


我们使用类似的方式去处理电池中,以安全为重的冷却效能预测仿真,来确保电池不会过热。要掌握电池中所有多领域物理、化学及热传递效应,通常需要一个有限元素分析工具及相当大的时间心力才能产生。透过MathWorks的工具,我们能够进行分析且获得显著的结论,让电池技术更加进步。所以Tesla跑车与其他电动车相较之下,才能具有超过两倍的能量储存密度。


未来的Tesla跑车

当我们产出更多的道路测试数据时,我们能利用MATLAB进行处理、可视化且将数据的结果并入已十分精确的Tesla跑车模型中,让其模型更加精准。若没有MathWorks的工具,我们将无法建构此跑车。开发过程中所要花费的庞大资源,是我们这个刚起步的汽车公司所没有的,因此,我们将持续的使用MATLAB及Simulink,来帮助我们为下一代的Tesla汽车做出最明智的决策。


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