Opimus整合AMESim對可變排放電磁閥進行最佳化設計
OPTIMUS 應用案例
可變排放電磁閥 AMESim 模型最佳化
問題闡述
應用概述
在引擎傳動系統中，可變排放電磁閥被分析且預測其機械，流機，磁場和電子特性。本案例展示了 OPTIMUS 整合 AMESim 來修改幾何尺寸和彈簧性質來與試驗資料相匹配，同時預測參數的敏感性和確定設計參數對電磁閥性能的影響。
在引擎傳動系統中，可變排放電磁閥被分析且預測其機械，流機，磁場和電子特性。本案例展示了 OPTIMUS 整合 AMESim 來修改幾何尺寸和彈簧性質來與試驗資料相匹配，同時預測參數的敏感性和確定設計參數對電磁閥性能的影響。
設計問題
為了獲取需要的可變排放電磁閥的壓力 vs.電流特性曲線，通過最佳化節流孔直徑、最小氣隙、閥座直徑、閥門行程和彈簧預載，來達到所需要的目標曲線以及特有的遲滯現象。而且我們希望進一步研究產品性能指標對於參數修改的敏感性，以及因為設計參數變化帶來的特性曲線變動的區間。
為了獲取需要的可變排放電磁閥的壓力 vs.電流特性曲線，通過最佳化節流孔直徑、最小氣隙、閥座直徑、閥門行程和彈簧預載，來達到所需要的目標曲線以及特有的遲滯現象。而且我們希望進一步研究產品性能指標對於參數修改的敏感性，以及因為設計參數變化帶來的特性曲線變動的區間。
使用的軟體工具
AMESim
AMESim
模擬過程與 OPTIMUS 工作流程
OPTIMUS圖形化使用者介面整合了AMESim模擬程式，擷取模擬結果、其分析流程及輸入/輸出檔。在 AMESim中選擇設計參數，透過 OPTIMUS 對AMESim 直接介面，自動創建出帶有所選輸入參數和輸出結果的OPTIMUS 工作流程。（圖 1）
OPTIMUS圖形化使用者介面整合了AMESim模擬程式，擷取模擬結果、其分析流程及輸入/輸出檔。在 AMESim中選擇設計參數，透過 OPTIMUS 對AMESim 直接介面，自動創建出帶有所選輸入參數和輸出結果的OPTIMUS 工作流程。（圖 1）
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圖 1 – 從 AMESim 中自動創建的 OPTIMUS 工作流程
設計參數和方法
模型
透過 AMESim 對帶有流體特性、磁感和受力資料的可變排放電磁閥建模，並透過 OPTIMUS 進行了Flow Test和Sweep Test的研究（圖 2）。
透過 AMESim 對帶有流體特性、磁感和受力資料的可變排放電磁閥建模，並透過 OPTIMUS 進行了Flow Test和Sweep Test的研究（圖 2）。
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圖 2 – AMESim 變數排氣電磁閥模型
選擇設計參數
所選的五個設計參數是閥行程，最小氣隙，彈簧預載力，洩放孔徑和閥座直徑。OPTIMUS 通過改變這些參數的值來符合目標壓力－電流曲線。
所選的五個設計參數是閥行程，最小氣隙，彈簧預載力，洩放孔徑和閥座直徑。OPTIMUS 通過改變這些參數的值來符合目標壓力－電流曲線。
應用方法
流量試驗(Flow Test)
在初始的例子中，OPTIMUS 使用SQP 最佳化方法通過修改洩放孔徑來達到 16.35cc/s 的目標流量，最佳化方法在 13 次反覆運算後達到目標，計算時間幾乎可以忽略。
流量試驗(Flow Test)
在初始的例子中，OPTIMUS 使用SQP 最佳化方法通過修改洩放孔徑來達到 16.35cc/s 的目標流量，最佳化方法在 13 次反覆運算後達到目標，計算時間幾乎可以忽略。
電流掃描試驗(Sweep Test)
使用鋸齒波作為輸入電流，OPTIMUS計算模擬和目標響應曲線之間的偏差方程。SQP 方法用來搜尋最佳化的閥參數（圖 3）。
使用鋸齒波作為輸入電流，OPTIMUS計算模擬和目標響應曲線之間的偏差方程。SQP 方法用來搜尋最佳化的閥參數（圖 3）。
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圖 3 – 電流吹描試驗的最佳化過程
初始設計敏感度分析
通過指定Starpoint實驗設計法，每次對一個設計參數修改2％，獲得 5 個設計參數的敏感度結果。
通過指定Starpoint實驗設計法，每次對一個設計參數修改2％，獲得 5 個設計參數的敏感度結果。
變化區間
OPTIMUS 對所有 5 個設計參數分配一個 3σ＝2％的正態分佈，並計算響應曲線變化區域的標準差。
OPTIMUS 對所有 5 個設計參數分配一個 3σ＝2％的正態分佈，並計算響應曲線變化區域的標準差。
結果
流量試驗(Flow Test)
OPTIMUS 成功地將洩放孔徑從2.4mm 減少到 0.8mm，使得目標流量達到 16.35cc/s。
流量試驗(Flow Test)
OPTIMUS 成功地將洩放孔徑從2.4mm 減少到 0.8mm，使得目標流量達到 16.35cc/s。
電流掃描試驗(Sweep Test)
OPTIMUS 最小化了模擬與目標響應曲線間的偏差函數，獲得閥門參數的最佳值，並能夠對現有的遲滯現象建模（圖 4）。
OPTIMUS 最小化了模擬與目標響應曲線間的偏差函數，獲得閥門參數的最佳值，並能夠對現有的遲滯現象建模（圖 4）。
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圖 4 – 模擬和目標壓力-電流特徵曲線
初始設計敏感度分析
使用星型試驗設計方法，OPTIMUS確認了閥座直徑和彈簧預緊力為最敏感的設計參數（圖 5）。
使用星型試驗設計方法，OPTIMUS確認了閥座直徑和彈簧預緊力為最敏感的設計參數（圖 5）。
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圖 5 – 輸入參數敏感度分析
變化區間
OPTIMUS 在名義資料點附近自動生成了隨機樣本，並計算名義資料點附近設計的有效性（圖 6）。
OPTIMUS 在名義資料點附近自動生成了隨機樣本，並計算名義資料點附近設計的有效性（圖 6）。
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圖 6 – 壓力-電流特徵曲線變化區間 (+/- 2%)
結論
Optimus 成功地整合AMESim的計算過程並提供自動化執行流程, 使其符合壓力－電流目標曲線。對於給定的可變排放電磁閥，OPTIMUS 同樣成功地確認了最重要的設計參數及他們的敏感性，包括考慮到設計參數變化帶來的曲線變動區間。
Optimus 成功地整合AMESim的計算過程並提供自動化執行流程, 使其符合壓力－電流目標曲線。對於給定的可變排放電磁閥，OPTIMUS 同樣成功地確認了最重要的設計參數及他們的敏感性，包括考慮到設計參數變化帶來的曲線變動區間。
受益
- 簡便的 AMESim 工作流程自動化
- 能夠方便地對設計參數進行探索
- 更有效地對設計目標進行計算和最佳化
- 強大的後處理分析工具，對計算結果視覺化
- 簡便的 AMESim 工作流程自動化
- 能夠方便地對設計參數進行探索
- 更有效地對設計目標進行計算和最佳化
- 強大的後處理分析工具，對計算結果視覺化
