E-mobility: Hệ thống AI đẩy nhanh quá trình phát triển hệ thống truyền động
của Đại học Công nghệ Graz
Dựa trên các yêu cầu kỹ thuật, hệ thống OPED thay đổi và kết hợp khoảng 50 thông số thiết kế cùng lúc và so sánh các hệ thống truyền động mô phỏng với các ưu tiên của nhà sản xuất. Tín dụng: FTG - TU Graz
Quá trình phát triển các thành phần của xe là một quá trình dài và do đó rất tốn kém. Các nhà nghiên cứu tại Đại học Công nghệ Graz (TU Graz) đã phát triển một phương pháp có thể rút ngắn giai đoạn phát triển hệ thống truyền động của xe điện chạy bằng pin trong vài tháng.
Một nhóm do Martin Hofstetter từ Viện Kỹ thuật Ô tô dẫn đầu đang kết hợp các mô hình mô phỏng các thành phần với các thuật toán tối ưu hóa tiến hóa. Công trình của họ đã được trình bày tại Hội thảo CTI.
Hệ thống AI này tự động tối ưu hóa toàn bộ hệ thống truyền động—từ thiết bị điện tử công suất đến máy điện cho đến hộp số—theo các yêu cầu kỹ thuật của nhà sản xuất, có tính đến các mục tiêu như chi phí sản xuất, hiệu quả và yêu cầu về không gian đóng gói trong xe.
Giải pháp phần mềm OPED (Tối ưu hóa truyền động điện) được phát triển tại TU Graz và là kết quả của gần mười năm nghiên cứu. Giải pháp này hiện đang được một nhà cung cấp ô tô nổi tiếng của Áo sử dụng thành công.
Điểm khởi đầu cho quá trình tối ưu hóa tự động là đầu vào của các yêu cầu kỹ thuật mà hệ thống truyền động phải đáp ứng: bao gồm công suất đầu ra, tuổi thọ tối thiểu, tốc độ tối đa có thể đạt được và không gian tối đa có sẵn trong xe.
"Hệ thống truyền động điện bao gồm một số lượng lớn các thành phần có thể được thiết kế rất khác nhau để đáp ứng các yêu cầu mong muốn", Martin Hofstetter giải thích.
"Nếu tôi thực hiện một thay đổi nhỏ đối với máy điện, nó sẽ ảnh hưởng đến hộp số và điện tử công suất. Vì vậy, việc đưa ra quyết định tối ưu là vô cùng phức tạp".
Một khó khăn nữa là không có giải pháp hoàn hảo nào cho hệ thống truyền động, vì các ưu tiên của nhà sản xuất cũng đóng một vai trò. Có thể là chi phí sản xuất, trọng lượng và thể tích của hệ thống truyền động hoặc hiệu quả năng lượng.
Một ngày thay vì nhiều tháng
Giải pháp phần mềm OPED giúp giảm đáng kể sự phức tạp này. Dựa trên các yêu cầu kỹ thuật, phần mềm thay đổi và kết hợp khoảng 50 thông số thiết kế cùng lúc và so sánh hệ thống truyền động mô phỏng với các ưu tiên của nhà sản xuất.
Các biến thể xấu bị loại bỏ, các biến thể tốt hơn được tối ưu hóa hơn nữa. Sau hàng trăm nghìn chu kỳ tính toán và mô phỏng, OPED tìm ra các giải pháp gần nhất với các ưu tiên của nhà sản xuất. Sau đó, họ có thể chọn từ một số biến thể có thể quản lý được những biến thể mà họ muốn phát triển và triển khai chi tiết.
"Những gì các kỹ sư phải mất nhiều tháng để làm mà không có sự hỗ trợ của AI thì chỉ mất khoảng một ngày với OPED", Martin Hofstetter cho biết. "Điều này cho phép các nhóm phát triển tập trung vào các quyết định cấp cao thay vì đầu tư thời gian hạn chế của họ vào công việc tính toán và mô phỏng thủ công".
Tối ưu hóa cho toàn bộ nền tảng xe
Hệ thống OPED cũng có thể được mở rộng linh hoạt. Là một tiêu chí tối ưu hóa, các nhà nghiên cứu đã thêm lượng khí thải CO2 phát sinh trong quá trình sử dụng hệ thống truyền động cũng như quá trình sản xuất hệ thống này trên toàn bộ chuỗi cung ứng. Điều này có nghĩa là tính bền vững đã được tính đến trong giai đoạn phát triển ban đầu.
Là một sáng kiến gần đây, Dominik Lechleitner đã thành công trong việc mở rộng OPED để tối ưu hóa hệ thống truyền động điện cho toàn bộ nền tảng xe như một phần trong luận án tiến sĩ của mình. Phương pháp này giúp tìm ra các thành phần tối ưu có thể được sử dụng làm bộ phận chuyển tiếp trong hệ thống truyền động của các mẫu nền tảng khác nhau để tiết kiệm chi phí phát triển và sản xuất.
Dominik Lechleitner (trái) và Martin Hofstetter từ Viện Kỹ thuật Ô tô tại TU Graz thảo luận về kết quả tính toán OPED. Nguồn: Sophie Ortmeier
"Phương pháp OPED có thể được sử dụng cho nhiều loại phát triển sản phẩm khác nhau", Martin Hofstetter giải thích, "và chúng tôi rất vui khi được hợp tác với các đối tác công nghiệp mới để điều chỉnh phương pháp này cho phù hợp với các thách thức và mục tiêu của họ".
Martin Hofstetter và Dominik Lechleitner đã được Hiệp hội Kỹ sư Đức trao Giải thưởng VDI 2024 cho sự phát triển của họ. Martin Hofstetter cũng nhận được Huy chương Kamm-Jante của Hiệp hội Khoa học Công nghệ Ô tô và Động cơ (WKM) và Giải nhất của Quỹ kỷ niệm Hiệp hội Xe cộ, do Hiệp hội Công nghiệp Ô tô thuộc Phòng Kinh tế Áo trao tặng.
