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OptimusとMapleSimを用いた ハイブリッドカーの最適化

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OptimusとMapleSimを用いた
ハイブリッドカーの最適化
サイバネットシステム株式会社
マルチドメインソリューション事業部 PIDO部
古市 洋也
アジェンダ
1.はじめに
2.Noesis Solutions社とOptimusの紹介
3.シミュレーション概要
4.最適化問題設定
5.最適化の結果
6.まとめ
© 2011 CYBERNET SYSTEMS CO.,LTD. All Rights Reserved.
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アジェンダ
1.はじめに
2.Noesis Solutions社とOptimusの紹介
3.シミュレーション概要
4.最適化問題設定
5.最適化の結果
6.まとめ
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- 背景 -
・ハイブリッドカーの急速な普及
・ハイブリッドカーは、技術の集大成
system
subsystem
subsystem
component component component component
subsystem
component component
自動車開発のシステム構成イメージ
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- 背景 -
・ハイブリッドカーの急速な普及
・ハイブリッドカーは、技術の集大成
パワートレイン
トランスミッション
エンジン
バルブトレイン シリンダーブロック マニホールド
ギヤリング トルクコンバータ
ファイナルドライブ
クラッチ
自動車開発のシステム構成イメージ
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ホイール デファレンシャルギア
- 課題 -
マルチドメインに跨る複雑な現象により設計空間の分析や設計の理論的な裏付けが困難
単純な手作業が多く発生(パラメータ変更、結果集計・評価、シミュレーション中の待ち時間等)
トライ&エラーを伴う経験と勘に基づく設計アプローチでは限界
- 解決策 -
最適化ツール
により解決!
・ MapleSimモデルのパラメータ解析の自動化による開発期間短縮
・ 実験計画法と応答曲面モデルを活用した設計空間のトレンドの直感的な把握
・ 最適化アルゴリズムによる経験に頼らない設計の改善
- 目的 -
MapleSimとOptimusを用いて、ハイブリッドカーの多目的最適化を実施し、
ハイブリッドシステムの設計指針を定める。
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アジェンダ
1.はじめに
2.Noesis Solutions社とOptimusの紹介
3.シミュレーション概要
4.最適化問題設定
5.最適化の結果
6.まとめ
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-Noesis Solutions社-
http://www.noesissolutions.com/
(PIDO, Process Integration and Design Optimization ⇒ 設計プロセスの統合化と設計最適化)
•
会社名: Noesis Solutions NV (ノエシス ソリューションズ)
– Noesisとは古代ギリシャ語で、”理解を会得するまでのプロセス”という意味
– 所在地:ベルギー王国ルーベン市
•
PIDOマーケットにフォーカスするため、2003年7月LMS International社より独立
→15年以上にわたる最適化コンサルティングの実績
•
2010年7月 サイバネットシステムの100%子会社として
日本のマーケットにフォーカスした開発体制を構築
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-Optimus-
•
開発背景
最適化分野にて世界的権威を誇る米ミシガン大学 Panos Y. Papalamblos教授が、
Ford・GM社向けに作成した最適化プログラムがベース。
1996年に商用化されて以来、「シミュレーションを用いた設計プロセスの高速化」
をコンセプトに操作性と効率性を重視して開発。
Ver. 3.0
Ver. 5.3
Ver. 4.0
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Optimus Rev 10.1
2011年7月リリース
(最新バージョン)
-導入実績(自動車関連業界)-
日本では300ライセンスの実績を突破!
日本では300ライセンスの実績を突破!
全世界1000ライセンス以上の導入実績
全世界1000ライセンス以上の導入実績
自動車メーカー:
サプライヤー:
航空宇宙:
モータースポーツ:
タイヤ:
農業/建設機械:
バイク:
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軍事:
- Optimus とは-
„ Optimusは、シミュレーションを用いた設計プロセスの自動化・統合化・最適
化をシーケンスチャートによる直感的なGUIにより実現する、最適化ソリュー
ションツールです。
シミュレーション実行
評価値
【実験計画法】
自動実行
【応答曲面・設計空間分析】
実験結果等
最適化プロセス
設計変数
【最適化】
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-適用例-
実験データ
同定
シミュレーション
局所解
局所解
大域解
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アジェンダ
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5.最適化の結果
6.まとめ
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- ハイブリッドカー -
ハイブリッドカー → 異なる2つ以上の動力源を持つ車両
SUBARU LEGACY
TOYOTA Prius
三菱 i-MiEV
MAZDA DEMIO
HONDA FIT Hybrid
日産 LEAF
・ICエンジン車
(ガソリン/ディーゼル)
・ハイブリッドカー
シリーズ方式 (GMシボレー・ボルト)
パラレル方式 (ホンダ)
スプリット方式 (トヨタ プリウス)
動力源による車の分類
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・電気自動車
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- シリーズ(直列)方式 -
ICエンジン
バッテリー
発電機
フロント
DCモーター
バッテリー残量
シリーズ方式模式図
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- ハイブリッドシステムモデル -
< モデルの補足 >
・mean‐value engine modelを使用。
・ニッケルマンガン水素電池
(等価回路)@ 200V
MapleSimモデル
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・燃費測定方法(NYCC)により、
60 分の時刻暦応答シミュレーション
合計約 10,000回の計算ステップ
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5.最適化の結果
6.まとめ
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- 自動化の設定 -
使用アプリケーション
・MapleSim 4.5
・Optimus Rev9 SL1
MapleSim専用インタフェース
計算時間と使用マシンスペック
・約60秒/1回
・マシンスペック: Intel Core2 Duo, 1.60GHz, 1.99GB RAM, 32bit Windows XP
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- 最適化問題設定 -
目的関数
・燃費、fuel_consumption (km/L)
→ 高い程良い
・走行性能、performance
→ 低い程良い
NYCC走行パターンからの速度誤差
設計変数 (制御パラメータ)
名前
範囲
・エンジン速度、EngineSpeed (rpm)
2000.0 – 5000.0
・充電を開始するバッテリー残量の閾値、SOCThresholdLow (正規化)
0.1 - 0.9
・バッテリーセル数、NumCells (整数)
20 – 60
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- 最適化アプローチ -
アプローチB
アプローチA
STEP1 実験計画法
–
STEP1 多目的最適化
–
ラテン超方格法 200回
STEP2 応答曲面モデル
–
NSEA+
Radial Basis Function, RBF
(基底関数タイプ: 3次)
STEP3 多目的最適化
–
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NSEA+
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5.最適化の結果
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- 実験計画法 -
相関散布図
STEP1 実験計画法
–
ラテン超方格法 200回
→約3.5時間
ヒストグラム
設計変数:
EngineSpeed –
発電機を駆動してバッテリーを充電する時のエンジン速度
SOCThresholdLow –
充電を開始する時のバッテリーの残量の閾値
NumCells –
バッテリーのセル数
散布図
目的関数:
fuel_consumption – 燃費
performance – 走行性能
-0.763
-0.931
相関係数
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- 応答曲面モデル -
STEP2 応答曲面モデル
–
–
Radial Basis Function (基底関数タイプ: 3次)
R^2_press (燃費) = 0.996
・ 燃費が最大となる領域を青枠で表示
3次元プロット
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セクションプロット
- 応答曲面モデル -
–
–
Radial Basis Function (基底関数タイプ: 3次)
R^2_press (走行性能) = 0.999
・ 走行性能が最小となる領域を赤枠で表示
3次元プロット
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セクションプロット
- 最適化 -
STEP3 多目的最適化
NSEA+
–
目的関数:
•
•
•
•
–
燃費の最大化
走行性能の最小化
目標とするパレート最適解の数: 20
個体数: 20
内部的に近似モデルを作成するオプション利用
総計算回数: 140 (7世代) ⇒ 約2時間
設計変数
変数名
範囲
初期設計
EngineSpeed (rpm)
2000.0 – 5000.0
3500.0
SOCThresholdLow
0.1 - 0.9
0.5
NumCells
20 - 60
40
fuel consumption (km/L)
-
9.7
performance
-
4064.4
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- 最適化 -
散布図
performance
パレート最適解
performance
初期設計
fuel_consumption
fuel_consumption
改善方向
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- 最適化 -
散布図
パレート最適解
fuel_consumption
fuel_consumption
fuel_consumption
performance
SOCThresholdLow
EngineSpeed
fuel_consumption
performance
performance
NumCells
performance
fuel_consumption最適解
performance最適解
パレート最適解
計算点
SOCThresholdLow
EngineSpeed
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NumCells
- 最適化 -
平行座標プロット
performance
EngineSpeed SOCThresholdLow
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NumCells
fuel_consumption
28
performance
平行座標プロット
fuel_consumption
最適解
初期設計
初期設計
performance
performance
最適解
fuel_consumption
最適解
EngineSpeed SOCThresholdLow NumCells fuel_consumption
performance
最適解
performance
変数名
初期設計
燃費最適解
走行性能最適解
EngineSpeed (rpm)
3500.0
2000.0
2533.5
SOCThresholdLow
0.5
0.4
0.86
NumCells
40
40
59
fuel consumption (km/L)
9.7
11.8
10.0
performance
4064.4
4115.3
2478.9
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22%
29
39%
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- まとめ -
• MapleSimとOptimusを連携し、ハイブリッドシステムの
パラメータ最適化を実現。
効率良く最適解を探索!
設計空間のトレンドを把握!
最適化アルゴリズムによる理論的な裏付けのある最適解を算出!
• 今後の課題…..
EVやPHEVシステムの最適化。
パラメータを増加。
© 2011 CYBERNET SYSTEMS CO.,LTD. All Rights Reserved.
31
ご清聴ありがとうございました。
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