在專門為車輛設計電驅動總成系統時，即使進行微小的調整也會引起系統的顯著變化。Vitsco技術公司以EMR3車型驅動橋為例，研究瞭如何基於模型系統對多目標進行有效最佳化。
1 自由度提出的挑戰
近年來，汽車動力總成系統已逐步向電氣化發展。汽車電氣化的實質就是透過電驅動裝置為整車提供動力來源，而電驅動裝置通常由1個或多個電機組成。車載電機可由1個變流器供電，再透過1個減速器使電機實現降速增矩。電驅動裝置既可作為單獨部件存在，也可用於整體式驅動裝置，其既能用於混合動力汽車也可用於純電動汽車。圖1所示的EMR3車橋驅動裝置已於2019年正式投入使用，目前已從下文所介紹的多目標最佳化方法中獲益匪淺。
雖然，通常會預先設定電機的最大扭矩、最高功率和工作效率等引數，但是研究人員在設計電驅動裝置時仍會保留一定的自由度。變流器為電機供應電流，電機可根據電流輸出相應的扭矩，變速器則能將執行工況點移動到具有較高或較低效率的執行範圍中，而整個驅動裝置的工作能力首先源於各個部件的組合。除了此類要求之外，為了滿足結構空間和成本等條件，研究人員須從繁複的系統搭配中選擇最佳的配置。
2 目標的形成和模式體系
研究人員須對各類設計方案分別進行研究，並得出其設計引數，然後透過設計引數就能實現最佳的產品設計方案。其難點在於，1種特定的配置通常僅適用於1種設計目標，而對於其他目標卻並不完全適用。因此，設計過程需儘可能實現多方面的平衡，而該項舉措則是透過調整每種目標的權重而實現的。Vitsco技術公司對此研究出的模式被稱為多目標綜合最佳化（iMCO）（圖2）。
在基於iMCO模式而開展研究的過程中，研究人員首先透過改變設計引數以確定後續的設計方案。研究人員針對每一種方案建立1個匹配的驅動裝置模型，並將其虛擬化地整合到最具代表性的車型上。基於1組特定的行駛迴圈分別計算出1套完整引數，並透過反覆迭代而計算出全部引數，從而得出最佳的配置方案。
3 設計方案
整體式電動車橋是須進行重點最佳化的車載系統之一。在該系統中，研究人員應確定該對哪些設計方案進行重點試驗研究，並對部件進行合理配置。
（1）電機：1臺電機具有許多設計引數，例如工作部件的長度、直徑、極偶數目、繞組數目、選用的材料、繞組技術、冷卻方法、轉子和定子金屬薄片截面的詳細幾何形狀等。
（2）變流器：變流器可對電流引數進行調整,該過程主要取決於所應用的大功率半導體的數量和型別、安裝和連線技術、冷卻器的材料和結構、中間電容的容量和熱特性等。
（3）變速器：透過對行駛阻力進行研究，從而獲得車輛的特性曲線場，並由此計算出車輛行駛所需的驅動力。變速器的任務是使電機的特性曲線場透過傳動機構進行調整從而適於驅動車輛，因此正確地選擇傳動比會影響到驅動裝置的總體效能。同時，選擇合適的軸承對整車效能也有一定影響，因此研究人員須按電機的最高轉速和最大功率來設計變速器。
4 最佳化標準
代表整車驅動裝置效能的重要引數主要包括低轉速下的扭矩、高轉速下的功率、所選工況點的效率、整個系統的成本和所需的結構空間等。研究人員在模擬穩態執行工況點的條件下就能得出上文所述的前三種引數。在iMCO模式條件下，可直接對重要引數開展相應的最佳化過程，從而研究人員須在規定的車輛行駛環境下模擬驅動裝置的效能。
（1）為了評價車輛的加速能力，計算不同行駛迴圈下從靜止狀態加速至最高車速（特別是0～100 km/h）所需的時間；
（2）為了查明驅動裝置的效率，須計算在全球統一的輕型車試驗程式（WLTP）行駛迴圈條件下的系統能量消耗；
（3）計算出車輛可能達到的最高行駛速度，從而說明部件的極限，例如計算出電機和變速器的最高轉速及其穩定性。
除了上述引數之外，研究人員還應對執行環境進行調整，以此來表明車輛在採用某種驅動裝置的條件下，能否順利透過所規定的行駛迴圈，例如模擬車輛行駛的海拔高度。
除了純粹的技術標準之外，研究人員在選擇車輛驅動裝置時，裝置自身的成本也起著重要影響。目前，以幾代電驅動裝置為基礎的實際成本模型作為前提條件，透過該類模型就能得出每種設計方案的相應成本。在該領域，Vitsco技術公司已致力於研究系統中所有組成部分的詳細成本。
5 目標的權重
為了能對每種車型動力裝置進行總體評價，研究人員計算出了圖3中所示的多目標最佳化（MCO）值，其中最終不同裝置之間的權重係數有著重要影響，該係數的選擇完全取決於各自的目標車型和目標市場。研究人員對MCO值先進行了調整，隨即結束了原有的模擬計算過程。
6 查明最佳值
識別最佳值有許多方法，研究人員基於iMCO模式而選擇了多級最佳化方法。為此，在預試驗條件下，研究人員需識別出整個車橋驅動裝置中的重要引數，以及能直接進行最佳化的部件。例如，通常認為電機定子開槽的幾何細節所產生的影響較小，研究人員可在電機設計過程中對相關引數直接進行最佳化。透過該方式就能顯著減少iMCO模式下的設計引數。
透過計算和最佳化MCO值就能最佳化驅動裝置，而藉助於計算得到的引數就能實現進一步分析，從而易於進行成本研究，例如對磁鐵價格進行調整。
7 例項結果
藉助於對引數的模擬過程，由此能對結果進行分析，例如能以某兩專案標引數作為橫座標及縱座標而繪製出圖形，使2個引數之間的關係能實現視覺化（圖4）。研究人員從該圖示中能推匯出重要的功率特性因數，同時也能透過該方式分析出工作能力與效率之間的關係，採用複雜的統計學方法還能識別多因素之間的相互影響。
8 結論和展望
對iMCO模式進行相應的調整後，同樣能應用於其他車載動力系統，最佳化的範圍同樣可擴充套件到其他部件中，例如蓄電池系統或車輛熱管理系統。iMCO模式的主要優勢如下，在設計車載電驅動裝置時可透過模擬計算對具有較高自由度的複雜因素進行充分掌控。研究人員可按最佳化標準計算出1個綜合的總體值，該值可根據各類因素的權重來判定。iMCO方法也適用於新一代EMR4車橋驅動裝置的開發過程，並可將其用於組合部件系統。
作者：[德]C.ADLER等
整理：範明強
編輯：伍賽特
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。