Het heeft wel tien jaar geduurd, maar dan heb je ook wat: software die de volledige aandrijflijn van elektrische voertuigen automatisch optimaliseert – van vermogenselektronica tot transmissie. En dan houdt de OPED-software (Optimisation of Electric Drives) ook nog rekening met pakweg 50 ontwerpparameters.

De OPED-softwareoplossing is ontwikkeld aan het Institut für Fahrzeugtechnik van de TU Graz in Oostenrijk. Ontwikkeld door een team onder leiding van Martin Hofstetter, combineert de software simulatiemodellen van componenten met evolutionaire optimalisatiealgoritmen. De OPED-oplossing wordt al met succes gebruikt door een gerenommeerde Oostenrijkse automobielleverancier.
Eisen en prioriteiten
Het uitgangspunt voor de automatische optimalisatie zijn de technische eisen aan de aandrijflijn moet voldoen: afgegeven vermogen, de minimale levensduur, de maximaal te behalen snelheid en de maximaal beschikbare ruimte in het voertuig.

“Elektrische aandrijvingen bestaan uit een groot aantal componenten die heel verschillend ontworpen kunnen worden om aan de gewenste eisen te voldoen,” legt Martin Hofstetter van het Institut für Fahrzeugtechnik uit. “Als ik een kleine verandering aanbreng in de elektrische machine, heeft dat effect op de transmissie en de vermogenselektronica. Het is dus uiterst complex om optimale beslissingen te nemen.”
Een bijkomende moeilijkheid is dat er niet één perfecte oplossing voor een aandrijflijn bestaat, omdat de prioriteiten van de fabrikanten ook een rol spelen. Dit kunnen productiekosten, het gewicht en volume van de aandrijflijn of energie-efficiëntie zijn.
Geen maanden maar een dag
De OPED-softwareoplossing vermindert die complexiteit aanzienlijk. Op basis van de technische vereisten varieert en combineert de software ongeveer 50 ontwerpparameters tegelijkertijd en vergelijkt de gesimuleerde aandrijflijnen met de prioriteiten van de fabrikanten. Slechte varianten vallen af, betere worden verder geoptimaliseerd.
Na enkele honderdduizenden berekenings- en simulatiecycli vindt OPED oplossingen die de prioriteiten van de fabrikanten het dichtst benaderen. Vervolgens kunnen ze uit een beheersbaar aantal varianten die varianten selecteren die ze in detail willen ontwikkelen en implementeren.
“Waar ingenieurs zonder AI-ondersteuning maanden over zouden doen, is dat met OPED ongeveer een dag”, zegt Martin Hofstetter. “Hierdoor kunnen de ontwikkelingsteams zich richten op beslissingen op topniveau in plaats van hun beperkte tijd te investeren in handmatig reken- en simulatiewerk.”
Uitbreiden
Het OPED-systeem kan ook flexibel worden uitgebreid. Als optimalisatiecriterium hebben de onderzoekers de CO2-uitstoot toegevoegd die wordt gegenereerd tijdens het gebruik van de aandrijflijn en de productie ervan in de hele toeleverketen. Dit betekent dat er al in de vroege ontwikkelingsfase rekening wordt gehouden met duurzaamheid.

Als recente innovatie is TU Graz-onderzoeker Dominik Lechleitner erin geslaagd om OPED uit te breiden voor de optimalisatie van elektrische aandrijflijnen voor een volledig voertuigplatform als onderdeel van zijn proefschrift. De methode helpt bij het vinden van optimale componenten die kunnen worden gebruikt als ‘carry-over’ onderdelen in de aandrijflijnen van verschillende modellen van een platform om ontwikkelings- en productiekosten te besparen.
“De OPED-benadering kan worden gebruikt voor een breed scala aan productontwikkelingen”, stelt Hofstetter, ”en we werken graag samen met nieuwe industriële partners om het aan te passen aan hun uitdagingen en doelen.”