{"id":74567,"date":"2023-01-03T09:49:48","date_gmt":"2023-01-03T14:49:48","guid":{"rendered":"https:\/\/mayahtt.com\/?p=74567"},"modified":"2023-01-03T09:50:33","modified_gmt":"2023-01-03T14:50:33","slug":"refroidissement-voiture-de-course-electrique-simulation-cfd-2e-partie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mayahtt.com\/fr\/blog\/refroidissement-voiture-de-course-electrique-simulation-cfd-2e-partie\/","title":{"rendered":"Refroidissement d\u2019une voiture de course \u00e9lectrique \u2013 Simulation CFD"},"content":{"rendered":"

L\u2019\u00e9quipe Formule \u00e9lectrique de McGill (MFE) con\u00e7oit et produit une voiture \u00e9lectrique de course chaque ann\u00e9e. Dans la premi\u00e8re partie<\/a> de cette s\u00e9rie d\u2019articles, le syst\u00e8me de refroidissement du v\u00e9hicule a \u00e9t\u00e9 simul\u00e9 \u00e0 l\u2019aide d\u2019Amesim<\/a> dans le but de confirmer que les exigences de refroidissement \u00e9taient satisfaites. La g\u00e9om\u00e9trie a \u00e9t\u00e9 repr\u00e9sent\u00e9e par des param\u00e8tres macros avec Amesim. Au cas o\u00f9 vous auriez manqu\u00e9 ce premier article, vous pourrez tout savoir \u00e0 ce sujet ici.<\/p>\n

Dans ce deuxi\u00e8me article, une \u00e9tude de dynamique num\u00e9rique des fluides (CFD) sera men\u00e9e pour valider et am\u00e9liorer l\u2019exactitude du mod\u00e8le Amesim.<\/p>\n

D\u00e9finition du probl\u00e8me<\/h2>\n

Les simulations CFD sont essentielles pour la conception des composants d\u2019un syst\u00e8me de refroidissement. Elles permettent de pousser l\u2019analyse au-del\u00e0 des relations empiriques d\u2019un logiciel comme Amesim et d\u2019obtenir des donn\u00e9es plus exactes pour les transferts de chaleur et les pertes de pressions. Les g\u00e9om\u00e9tries de la chemise d\u2019eau du moteur, de la plaque froide de l\u2019onduleur et du bloc-batterie ont \u00e9t\u00e9 simul\u00e9es avec Star-CCM+ pour caract\u00e9riser leur performance transitoire et \u00e0 l\u2019\u00e9tat d\u2019\u00e9quilibre pour diff\u00e9rentes conditions.<\/p>\n

\"A<\/p>\n

Figures 1 \u00e0 3\u00a0:<\/em> Rendus CAO de l\u2019onduleur, du moteur et du bloc-batterie<\/em><\/p>\n

Refroidissement liquide<\/h2>\n

La simulation pour la plaque froide de l\u2019onduleur et pour la chemise d\u2019eau du moteur utilise le m\u00eame continuum et la m\u00eame configuration. La g\u00e9om\u00e9trie a \u00e9t\u00e9 simplifi\u00e9e dans les deux cas et l\u2019hypoth\u00e8se selon laquelle toute la chaleur g\u00e9n\u00e9r\u00e9e est absorb\u00e9e par le liquide de refroidissement a \u00e9t\u00e9 conserv\u00e9e. Cela permettra de faire une comparaison valide avec le mod\u00e8le Amesim.<\/p>\n

\"Simulation<\/p>\n

Figures 4 et 5\u00a0: G\u00e9om\u00e9trie de simulation pour la chemise d\u2019eau et la plaque froide<\/em><\/p>\n

Le maillage du liquide refroidissant a \u00e9t\u00e9 effectu\u00e9 pour obtenir un y+ bas et assurer que le transfert de chaleur entre le liquide et le solide soit correctement captur\u00e9. Le moteur et les puits de chaleur des onduleurs ont \u00e9t\u00e9 approxim\u00e9s par des formes simples avec une g\u00e9n\u00e9ration de chaleur volum\u00e9trique impos\u00e9e. Ces valeurs de g\u00e9n\u00e9ration de chaleur ont \u00e9t\u00e9 obtenues des valeurs du mod\u00e8le Amesim une fois l\u2019\u00e9tat d\u2019\u00e9quilibre atteint. Enfin, les temp\u00e9ratures du liquide de refroidissement \u00e0 l\u2019entr\u00e9e et le d\u00e9bit du liquide de refroidissement ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9gl\u00e9s pour correspondre \u00e9galement \u00e0 ceux du mod\u00e8le Amesim.<\/p>\n

Tableau\u00a01\u00a0: Comparaison des r\u00e9sultats Amesim et Star-CCM+<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
<\/td>\nPlaque froide<\/td>\nChemise d\u2019eau<\/td>\n<\/tr>\n
<\/td>\nAmesim<\/td>\nStar-CCM+<\/td>\nAmesim<\/td>\nStar-CCM+<\/td>\n<\/tr>\n
Absorption de chaleur (W)<\/td>\n110\/onduleur<\/td>\n800\/moteur<\/td>\n<\/tr>\n
Augmentation de la temp\u00e9rature du liquide (\u2070C)<\/td>\n0,3<\/td>\n0,3<\/td>\n1,3<\/td>\n1,3<\/td>\n<\/tr>\n
Temp\u00e9rature moyenne du dispositif (\u2070C)<\/td>\n31,1<\/td>\n30,6<\/td>\n36,6<\/td>\n35,3<\/p>\n

 <\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

L\u2019augmentation de la temp\u00e9rature du liquide de refroidissement est la m\u00eame entre CFD et Amesim, comme il se doit, puisque nous supposons que toute la chaleur est absorb\u00e9e par le liquide de refroidissement. Cette valeur est \u00e9galement facile \u00e0 valider sur papier, avec le d\u00e9bit massique du liquide de refroidissement, les propri\u00e9t\u00e9s du liquide de refroidissement et l\u2019absorption de chaleur. Les r\u00e9sultats des simulations et de la th\u00e9orie sont donc coh\u00e9rents.<\/p>\n

Il y a par contre une diff\u00e9rence pour la temp\u00e9rature moyenne de chaque composant. Pour la plaque froide, la majorit\u00e9 du transfert de chaleur a lieu \u00e0 la jonction de la plaque froide et du puits de chaleur. La g\u00e9om\u00e9trie du canal de refroidissement a \u00e9t\u00e9 con\u00e7ue pour maximiser le transfert de chaleur dans ces deux zones. La discr\u00e9tisation de la g\u00e9om\u00e9trie est donc essentielle pour bien caract\u00e9riser le transfert de chaleur.<\/p>\n

Un argument similaire peut s\u2019appliquer \u00e0 la chemise d\u2019eau. Le mod\u00e8le Amesim n\u2019a pas \u00e9t\u00e9 adapt\u00e9 pour tenir compte de ces effets localis\u00e9s, d\u2019o\u00f9 l\u2019in\u00e9galit\u00e9 d\u2019une zone \u00e0 l\u2019autre. Les courbes et les complexit\u00e9s de la g\u00e9om\u00e9trie n\u2019ont pas non plus \u00e9t\u00e9 prises en compte dans Amesim. Ces caract\u00e9ristiques induisent davantage de turbulences dans l\u2019\u00e9coulement, ce qui am\u00e9liore \u00e9galement le transfert de chaleur. Ces effets sont bien visibles ci-dessous.<\/p>\n

\"Simulation<\/p>\n

 <\/p>\n

\"Simulation<\/p>\n

Figures 6 \u00e0 7 : Flux de chaleur aux limites et courbes de temp\u00e9rature<\/em><\/p>\n

R\u00e9ponse transitoire des dispositifs de refroidissement<\/h2>\n

Selon une hypoth\u00e8se du mod\u00e8le Amesim, toute la chaleur doit passer par la masse de m\u00e9tal repr\u00e9sentant les composants \u00e9lectriques. Ceci permet d\u2019introduire un d\u00e9lai entre le rejet de chaleur du dispositif et son absorption par le liquide. La validit\u00e9 de cette hypoth\u00e8se a \u00e9t\u00e9 test\u00e9e en effectuant une simulation transitoire de la chemise d\u2019eau afin de comparer la r\u00e9ponse thermique en temps dans Star-CCM+ \u00e0 celle dans Amesim. Les deux courbes repr\u00e9sentent la r\u00e9ponse \u00e0 une entr\u00e9e en \u00e9chelon de la g\u00e9n\u00e9ration de chaleur du moteur au temps z\u00e9ro.<\/p>\n

\"Time<\/p>\n

Figure 8 : R\u00e9ponse temporelle de la temp\u00e9rature du moteur dans Star-CCM+ et Amesim<\/em><\/p>\n

La constante de temps thermique \u00a0est \u03c4 = 0,632*\u2206T pour la simulation CFD et de 25 s pour la simulation Amesim. Le taux de changement de temp\u00e9rature est initialement le m\u00eame, mais comme on l\u2019a d\u00e9couvert dans la simulation en r\u00e9gime permanent, la simulation CFD se stabilise \u00e0 une temp\u00e9rature plus basse et le fait plus rapidement. Cet \u00e9cart pourra \u00eatre r\u00e9duit de multiples fa\u00e7ons dans Amesim : en modifiant les param\u00e8tres, en cr\u00e9ant un mod\u00e8le r\u00e9duit ou en utilisant une interface de cosimulation.<\/p>\n

Refroidissement par air du bloc-batterie avec Star-CCM+<\/h2>\n

La simulation bloc batterie n\u00e9cessite plus d\u2019efforts\u00a0: elle n\u00e9cessite davantage de g\u00e9om\u00e9trie et le comportement \u00e9lectrique du syst\u00e8me doit \u00e9galement \u00eatre mod\u00e9lis\u00e9. Le bloc est s\u00e9par\u00e9 en six modules et chacun de ces modules a son propre ventilateur. L\u2019un de ces modules a \u00e9t\u00e9 simul\u00e9 dans Star-CCM+.<\/p>\n

Le mod\u00e8le CAO du bloc-batterie a \u00e9t\u00e9 simplifi\u00e9 et import\u00e9 dans Star-CCM+. Le bo\u00eetier contenant les modules a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 import\u00e9 pour pouvoir obtenir le volume d\u2019air. L\u2019air entre sur le c\u00f4t\u00e9 droit et sort \u00e0 un angle de 90\u00a0degr\u00e9s, en bas.<\/p>\n

\"Simplified<\/p>\n

Figure 9 : G\u00e9om\u00e9trie simplifi\u00e9e du module avec le bo\u00eetier et les cellules de la batterie<\/em><\/p>\n

Une entr\u00e9e de d\u00e9bit massique avec une sortie de pression ont \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9es pour simuler le flux d\u2019air \u00e0 travers le bloc-batterie. Un mod\u00e8le RCR a \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9 pour les cellules de la batterie \u00e0 l\u2019aide d\u2019un outil d\u2019ajustement ainsi que des donn\u00e9es de test provenant d\u2019un test de caract\u00e9risation de la puissance d\u2019impulsion hybride (HPPC). Les param\u00e8tres RCR ont ensuite \u00e9t\u00e9 import\u00e9s dans STAR-CCM+. Le cas de charge \u00e9lectrique a \u00e9t\u00e9 export\u00e9 du mod\u00e8le Amesim.<\/p>\n

\"Equivalent<\/p>\n

Figure 10 : Circuit RCR \u00e9quivalent pour une cellule de batterie<\/em><\/p>\n

Au moment d\u2019\u00e9crire cet article, la simulation est fonctionnelle, mais le travail d\u2019analyse reste \u00e0 faire. Cette analyse permettra de valider quelle combinaison de d\u00e9bit massique d\u2019air, de configuration des cellules de batterie et de cas de charge garantit que toutes les cellules de la batterie conservent leur temp\u00e9rature de fonctionnement sp\u00e9cifi\u00e9e.<\/p>\n

\"Cell<\/p>\n

Figure 11 : Courbes de temp\u00e9rature des cellules et de l\u2019air<\/em><\/p>\n

Star-CCM+ est l\u2019outil id\u00e9al pour r\u00e9aliser cette analyse puisque le logiciel permet d\u2019obtenir des donn\u00e9es locales et de suivre chaque cellule individuellement.<\/p>\n

Prochaines \u00e9tapes et conclusion<\/h2>\n

La simulation CFD est un indispensable pour la conception d\u2019un dispositif de refroidissement. Ces simulations ont \u00e9t\u00e9 effectu\u00e9es ici en parall\u00e8le \u00e0 la simulation de syst\u00e8me et les r\u00e9sultats des deux approches ont \u00e9t\u00e9 compar\u00e9s. Un certain \u00e9cart a \u00e9t\u00e9 observ\u00e9 entre les deux approches,mais ceci \u00e9tait attendu. Il est important de r\u00e9p\u00e9ter que les deux m\u00e9thodes d\u2019analyse ont leur place dans le processus de conception. Cet \u00e9cart entre les deux simulations sera r\u00e9gl\u00e9 dans le prochain article en se servant des donn\u00e9es de la simulation CFD pour am\u00e9liorer la simulation de syst\u00e8me. Cela nous permettra de r\u00e9unir le meilleur des deux mondes pour produire un jumeau num\u00e9rique pr\u00e9cis, rapide et complet du circuit de refroidissement.<\/p>\n

 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

L\u2019\u00e9quipe Formule \u00e9lectrique de McGill (MFE) con\u00e7oit et produit une voiture \u00e9lectrique de course chaque ann\u00e9e. Dans la premi\u00e8re partie de cette s\u00e9rie d\u2019articles, le syst\u00e8me de refroidissement du v\u00e9hicule a \u00e9t\u00e9 simul\u00e9 \u00e0 l\u2019aide d\u2019Amesim dans le but de confirmer que les exigences de refroidissement \u00e9taient satisfaites. 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