自動車シミュレーション: ピストン スカートのパフォーマンスの最適化

大手自動車メーカーとそのサプライヤーにとって、製品開発は依然として費用と時間がかかる作業です。 要求の厳しい顧客、厳しい規制、競争の激しい環境により、エンジニアリングと製品開発の役割は企業の将来性を左右するほどに高まっています。

高度なエンジニアリング 自動車シミュレーション 車両開発の初期段階で重要な役割を果たし、自動車エンジニアがハードウェアに投資することなくさまざまな設計を繰り返すことができるようになります。今日、 CAEシミュレーション で使用するための シミュレーションとモデリング さらなる分析が可能になりますが、非常に複雑です。現場でも ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC） クラスターの場合、これらの分析の実行には数日から数週間かかる場合があります。さらに、設計反復を並行して実行して設計空間を完全に探索することは依然として非常に困難であり、エンジニアは HPC 容量の制約に直面し、ジョブの実行のためにキューに並ばなければなりません。

大手自動車メーカーの新しいプログラムに関する上記の懸念に対処するために、あるティア 1 自動車サプライヤーは次のような支援を求めました。 Rescale AI。当社のお客様は Rescale を使用して、 実験計画法 (DOE) 接触摩擦による動力損失を最小限に抑えることを目的として、内燃機関のピストン スカートのプロファイルを最適化します。ピストンスカートの柔軟性とプロファイルがピストンとシリンダーの相互作用面の形状を決定するため、ピストンスカートの最適化が不可欠です。この DOE は 4 つの負荷条件 (アイドル、市街地、高速道路、中負荷) に対して実行され、各条件で 150 以上のシミュレーションが行われました。シミュレーション モデルは、完全にパラメトリックな、柔軟なピストンの 3D モデルでした。ピストンの熱変形と機械的変形の両方が考慮されました。 この特定のケースでは、ソルバーは、エンジン関連の性能現象の調査に使用される独自のシリンダー解析シミュレーション コードでした。

大規模な並列シミュレーションを実行するには、多くの場合、何百ものクラスタ化されたプロセッサが必要となり、ハードウェア、ソフトウェア、および IT サポートの人件費の初期費用が多額にかかります。 その結果、この種のシミュレーションは、最大手の自動車メーカー以外はほとんど手の届かないところにありました。 もう XNUMX つの課題は、数百もの個別シミュレーションを含む完全な DOE の実行に数週間かかる場合があり、商業的な設計サイクルでは実用的ではないことです。

使い方 リスケールプラットフォーム、ユーザーはできました 完全な DOE をセットアップする 数分以内に。ユーザーがジョブを送信すると、Rescale を利用した独自のソルバーは次のように実行されました。

• ジョブの送信から 32 分以内に XNUMX 個のプロセッサが動的にプロビジョニングされました。
• 顧客が提供した独自のコードが 32 プロセッサ クラスタ全体で呼び出され、672 の設計がシミュレートされました。
• 結果は収集され、後処理と分析のためにローカル サーバーに配信されました。
• クラスター全体のすべてのコンピューティング インスタンスは完了時に削除されました。

セキュリティ上の懸念も完全に解決されました。再スケール ジョブは SOC 2 および ITAR 認定インフラストラクチャ上で実行されます。 すべての顧客データはエンドツーエンドの暗号化環境で転送されました。 データの混在が発生しないように、専用のクラスター インスタンスがプロビジョニングされました。 データは事件の完了時に消去されました。

この場合、お客様は、Rescale のプラットフォームでこのジョブを実行すると、ローカルで実行する場合と比較して、シミュレーションの実行時間が 90% 以上短縮され、エンジニアリングの人的資源が約 120 時間節約されたと見積もっていました。 さらに、各荷重ケースに対して 150 を超えるシミュレーションを実行すると、お客様がローカル コンピューティング ハードウェアで荷重ケースごとに通常 5 ～ 10 回のシミュレーションのみを実行した場合には隠されたままだったであろう重要な洞察が明らかになりました。