RMO_219

FOCUS AUTOMOTIVE 68 rmo aprile 2019 il pilota necessitava sui rettifili del percorso, ga- rantendo energia sufficiente per portare a termine la gara. Trovarsi con le batterie scariche a pochi metri dal traguardo non poteva essere contem- plato. Tra le sfide da affrontare: la selezione delle celle, il dimensionamento del pacco batterie, il suo raffreddamento e l’efficienza di carica. Ottimizzare questi parametri era essenziale per il successo del progetto. I pacchi di batterie dovevano garantire energia sufficiente e, allo stesso tempo, non ecce- dere lo spazio disponibile all’interno dello chassis. L’aggiunta di moduli in quantità superiore al ne- cessario avrebbe aumentato il peso del veicolo, ral- lentandolo. La temperatura delle batteria avrebbe influito sulla quantità di energia disponibile (state of charge - SoC), per cui era importante stabilire a monte se un sistema di raffreddamento fosse real- mente necessario e, nel caso, se realizzarlo ad aria o ad acqua. Inoltre, in base al regolamento di gara, se la corsa viene interrotta per qualsiasi motivo (per esempio, per la presenza di animali sul percorso), il team deve essere pronto a ripresentarsi al via entro venti muniti: garantire l’efficienza di ricarica era pertanto essenziale. Un approccio in sei fasi. Usando Ansys Twin Buil- der, i team Volkswagen Motorsport e Ansys hanno condotto una simulazione multifisica in sei fasi che ha coinvolto parametri elettrici e termici, così da poter progettare e validare il modello della batte- ria. Il primo passaggio consisteva nello sviluppo di un modello di circuito equivalente (ECM) per una singola cella. L’ECM semplifica un circuito com- plesso, aiutando nell’analisi. Gli ingegneri hanno utilizzato i dati dei test di scarica impulsiva per ricavare tutti i parametri necessari per calibrare l’ECM. La fase 1 ha interessato una cella singola al fine di verificare che il modello fosse stato cre- ato correttamente. Se qualcosa non avesse funzio- nato, la validazione avrebbe rivelato il problema. Da questa prima fase, gli ingegneri hanno concluso che ECM è una funzione di SoC e della tempera- tura. La simulazione dell’ECM in Ansys Twin Bu- ilder è risultata superveloce: pochi secondi sono stati sufficienti per simulare un ciclo completo di gara sull’intero percorso. Nella fase 2, tutte le celle ECM sono state unite in serie per costituire un modulo ECM. La fase 3 ha comportato la simulazione CFD (Computatio- nal Fluid Dynamics) delle proprietà termiche di un modulo usando Ansys Fluent. La simulazione CFD era necessaria perché le performance elettriche di una batteria sono una funzione della temperatura e, per prevedere la temperatura della batteria, è necessario che un modello termico si accompagni all’ECM. Il modello di simulazione per un’analisi CFD completa di un modello di batteria è di norma estremamente grande. In questo caso, dopo avere importato la geometria del modulo batteria propo- sto e una volta eseguito il processo di meshing, gli ingegneri si sono ritrovati con un mesh contenente 67 milioni di celle. Con un tale volume di calcoli da eseguire, sono state necessarie circa 48 ore e 100 CPU per effettuare la simulazione termica di un in- tero ciclo di guida. Un’ulteriore sfida. Poiché alla fine l’ECM e il mo- dello termico avrebbero dovuto girare insieme in una simulazione multifisica accoppiata a due vie, la discrepanza tra i pochi secondi necessari per la simulazione ECM in una CPU e le 48 ore per la simulazione termica su 100 CPU rendeva impossi- bile accoppiare queste simulazioni. La soluzione è arrivata nella fase 4. Usando Ansys Fluent, gli in- gegneri hanno estratto le caratteristiche termiche chiave del sistema per creare un modello di ordine ridotto (ROM) per la simulazione termica. Il ROM è lineare e tempo invariante (LTI) e di diversi ordini di grandezza più piccolo del modello CFD completo. Esso fornisce risultati ben correlati con il modello Risolvere le problematiche delle batterie attraverso la simulazione ha aiutato i team a raggiungere l’obiettivo in un tempo ridotto.