Simulation Mit Simulation die Kühlung von E-Motoren optimieren

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Für die Simulation der Strömung von Kühlmittel in Elektromotoren wurde mit der Moving-Particle-Semi-implicit-(MPS-)Methode eine neue Simulationstechnik angewendet. Dieser Ansatz ermöglicht eine bessere Prognose verschiedener Motorkühlungskonzepte.

Wer ein ideales Kühlkonzept für Elektromotoren entwickeln will, muss die Effizienz verschiedener Lösungen einschätzen können – zunächst einmal, ohne aufwändige Tests durchführen zu müssen. Dabei kann die Simulation helfen, die aber – je nach Kühlkonzept – auch an ihre Grenzen stoßen kann.

Ein Ziel heutiger Entwicklungen ist es, Drehmomente und Leistungsdichten von E-Antrieben zu maximieren. Da das Verhältnis von Außenflächen zu Motorverlusten abnimmt, gestaltet sich die Kühlung von trockenlaufenden elektrischen Maschinen mit etablierten Kühlsystemen (z.B. Wassermantel) als schwierig.

Nasslaufende Kühlkonzepte erregen Aufmerksamkeit

Daher erregen nasslaufende Kühlkonzepte, bei denen sich die Kühlflüssigkeit im Inneren des Motors befindet, immer mehr Aufmerksamkeit. Die Strömung nasslaufender E-Maschinen ist jedoch aufgrund der Mehrphasigkeit, hoher Drehzahlen und Tropfen im Luftspalt kaum vorherzusagen. Die Strömung des Kühlmittels zu simulieren gestaltet sich daher sehr komplex. Teure Prototypen und Tests sind unumgänglich. Etablierte Codes zur numerischen Strömungssimulation (CFD) basieren auf einer Euler'schen Formulierung des Strömungsbereichs. Daher ist es notwendig, ein Rechengitter zu erstellen, das die Geometrie des Strömungsbereichs diskretisiert. Große Nachteile sind:

• Schwierigkeiten bei der Verfolgung freier Oberflächen der Strömung,

• Entstehung von Tröpfchen sowie

• Probleme, die mit schnell wechselnden geometrischen Randbedingungen einhergehen, welche eine erneute Vernetzung erfordern.

Simulation im Motorsport

Mehr Fahrspaß mit weniger Masse

Das Ziel neuer Simulationstechniken ist es daher, zeit- und kostenintensive Tests zu vermeiden und trotzdem akzeptable Rechenzeit und Genauigkeit zu gewährleisten. Somit können verschiedene Kühlkonzepte analysiert, verglichen und die ideale Anwendung im frühen Designstadium ermittelt werden.

HTC-Verbesserung und -Prozess

Die Strömungen in einer nasslaufenden elektrischen Maschine lassen sich im Allgemeinen in drei verschiedene Strömungsmuster unterteilen:

• 1. Strömung entlang der ebenen Platte,

• 2. Rohrströmung und

• 3. Sprüh- oder Prallstrahl.

Die aktuelle Berechnung des Wärmeübergangskoeffizienten (HTC) basiert auf der ebenen Couette-Strömung. Der neue Ansatz: Nu = α × NuPlane + β × NuPlane +γ × NuSpray.

Er besteht aus einer Kombination der verschiedenen Strömungsarten und ihrer Nusselt-Korrelationen, die mit den Einflussfaktoren α, β, γ gewichtet werden.

Um die genauen Werte und Abhängigkeiten dieser Werte zu ermitteln, wurden und werden bei der IAV viele verschiedene Strömungssimulationen mit der Moving-Particle-Semi-implicit-(MPS-)Methode durchgeführt, um deren Ergebnisse mit experimentellen oder analytischen Daten zu vergleichen.

Angepasste Nusselt-Korrelationen ergeben bessere Simulationsergebnisse

Die so angepassten Nusselt-Korrelationen ergeben bessere Simulationsergebnisse, die nun näher an den experimentellen oder analytischen Daten liegen. Die HTC-Berechnung ist jedoch immer noch konservativ. Das bedeutet, dass die Simulationsergebnisse unter den Referenzwerten bleiben, wodurch eine zu positive Bewertung verhindert wird.

Mit dieser verbesserten Methode zur Berechnung des Wärmeübergangskoeffizienten eignet sich die MPS besonders gut zur Simulation der Strömung von nasslaufenden Maschinen. Aufgrund des schnellen Modellaufbaus und der relativ geringen Berechnungszeit wird die MPS beim Anwender, der IAV GmbH, hauptsächlich in der frühen Entwicklung neuer elektrischer Maschinen eingesetzt.

Zu Beginn wird zumindest ein konzeptionelles CAD-Modell der elektrischen Maschine erstellt. Die Geometrie kann dann als vereinfachtes Polygonmodell im STL-Format exportiert werden. Je nach Partikelgröße, maximaler Geschwindigkeit, Modellkomplexität und verwendeter Hardware benötigt die Fluidsimulation typischerweise nur wenige Stunden Rechenzeit. Die Ergebnisse, z.B. der Wärmeübertragungskoeffizient, können auf Oberflächen projiziert und dann exportiert werden. Diese sogenannte Map kann dann wieder als (thermische) Randbedingung in weiteren Wärmeleitungssimulationen wie der Finite-Elemente-Methode (FEM) oder 1D-Wärmenetzen verwendet werden. Durch diese Simulationen können Hotspots identifiziert und im Detail analysiert werden, sodass sie durch Verbesserungen im Design reduziert werden können. Aufgrund der geringen Simulationszeit können in der frühen Entwicklungsphase viele Iterationen durchgeführt werden, wodurch die thermische Auslastung des Elektromotors einerseits besser prognostiziert und andererseits insgesamt reduziert werden kann.

Druckverlust im Kühlsystem minimieren

Neben der thermischen Analyse können weitere Charakteristika der Strömung des Kühlmittels ausgewertet werden. Ziel ist immer die Minimierung des Druckverlusts innerhalb eines Kühlsystems. Mit der MPS kann der Druck entweder explizit oder implizit berechnet und dann die Differenz zwischen Ein- und Auslass analysiert und z.B. durch Optimierung der Kanalgeometrie reduziert werden. Weiterhin ist es möglich, das Drehmoment zu berechnen, das notwendig ist, um die definierte Geschwindigkeit bewegter Teile während der Simulation sicherzustellen. Befindet sich also z.B. ein Zahnrad in einem Ölbad, so verursacht die Flüssigkeit ein zusätzliches Reibmoment auf das Zahnrad und reduziert so dessen Wirkungsgrad. Darüber hinaus kann der Einfluss von Öl im Luftspalt einer elektrischen Maschine vorhergesagt werden.

Auffällig ist, dass das Reibungsmoment der rotierenden Teile mit zunehmender Zeit nahezu linear ansteigt und somit auch die Ölmenge in dem Motor zunimmt. Die daraus resultierende Verlustleistung von ca. 1 kW ist relativ hoch und entsteht durch Öl in den Lagern und hauptsächlich im Luftspalt. Die Außenrotorgeometrie unterscheidet sich von einer glatten Oberfläche. Die Geometrie wurde im Simulationsmodell stärker strukturiert, was zu einer größeren Kontaktfläche für die Öltropfen und damit zu einem höheren Reibungsmoment führt. Unerwünschte Effekte wie diese können durch den Einsatz der MPS frühzeitig beobachtet und durch Änderungen am Motordesign reduziert werden.

Schmiersimulation von komplexen Systemen

Ein weiterer Anwendungsfall ist die Schmiersimulation von komplexen Systemen wie tauchgeschmierten Zahnrädern. Sowohl das Mitreißen als auch das Verspritzen des Öls kann in guter Übereinstimmung mit dem Experiment bei praktischen Partikelgrößen von 1 mm beobachtet werden. Die Simulation ist unabhängig von empirischen Faktoren, wie sie bei ähnlichen Simulationsmethoden notwendig sind. Häufig erfolgt ihre Bestimmung unter hohem (experimentellen) Aufwand und Kosten. Bei der MPS werden nur physikalische Fluideigenschaften wie Dichte, Viskosität, Oberflächenspannungskoeffizient oder Kontaktwinkel zwischen Fluid und Festkörper verwendet, die für viele Materialien bereits bekannt sind.

Der Einsatz der Moving Particle Simulation bei der IAV GmbH erschließt bisher schwer realisierbare Bereiche der Fluidsimulation im frühen Entwicklungsprozess. Dank der verbesserten Berechnung des Wärmeübergangskoeffizienten (HTC) kann die MPS insbesondere für Kühlsimulationen von nasslaufenden elektrischen Maschinen eingesetzt werden. Zudem können Verluste durch die Flüssigkeit vorzeitig abgeschätzt und durch konstruktive Verbesserungen minimiert werden. Insbesondere Probleme im Zusammenhang mit Strömungen an freien Oberflächen lassen sich sehr gut simulieren und analysieren.

[1] STEVENS, J. and WEBB, B. W. “Local Heat Transfer Coefficients Under an Axisymmetric, Single-Phase Liquid Jet.” ASME, J. Heat Transfer, 113(1): 71–78, 1991

[2] LIU, H.; JURKSCHAT, T.; LOHNER, T.; STAHL, K. “Detailed Investigations on the Oil Flow in Dip-Lubricated Gearboxes by the Finite Volume CFD Method”, Lubricants, 6, 47, 2018

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* Dipl.-Ing. Sebastian Jugelt ist Development Engineer, System Development E-Traction bei der IAV GmbH in Deutschland. Übersetzung ins Deutsche: Simon Harbeke, Applikationsingenieur, EnginSoft GmbH, Deutschland.

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