ゲスト ブログ: エコランナー チーム デルフト、Rescale を使用して燃料効率の高い車両を設計

Eco-Runner Team Delft は、デルフト工科大学の学生チームです。 2005 年以来、当社の使命は、水素を動力源とする最も効率的な車両を設計および製造することでした。 この車両には、燃料効率の高い推進システムと抵抗が非常に少ない車両という XNUMX つの主な側面があります。 後者の場合、空気力学的抵抗が大きな部分を占めます。 Rescale のクラウド シミュレーション プラットフォームを使用すると、抗力を最小限に抑えた車両を設計できます。
私たちのチームは XNUMX 年間、燃料効率の高い車を製造してきました。 これは、多くの空力計算がすでに行われていることを意味します。 前の車両であるエコランナー V をさらに改良するには、さまざまなコンセプトを比較する必要がありました。 内部の計算リソースに制限がある場合、さまざまな概念について信頼できる結果を収集するには、多くの時間がかかります。 Rescale が登場したのはこのときです。

概念は、境界層解析と流れ剥離モデルに基づいて比較する必要がありました。 慎重に検討した結果、境界層解析を実行するために Next Limit Technologies の XFlow が選択されました。 XFlow は、乱流モデリングに対する最も忠実度の高い壁モデル大渦シミュレーション (WMLES) アプローチを備えています。 このソフトウェアは、車両全体の圧力分布の 3D 解析を実行するために使用されました。
横風はトラックを走行する際の抗力に大きな影響を与えるため、抗力がどの程度変化するかを調査するために、さまざまな横滑り角でコンセプトを調査しました。 低乱風洞テストの結果を使用することで、XFlow モデルをさらに詳しく分析できます。 Rescale の使用によって得られた洞察は、風洞テストを計画する際に非常に貴重でした。

結果を得るために、ニッケル ハードウェア構成が使用されました。 128 コアを備えたこのコア タイプは、シミュレーションでは最もコスト効率の高い構成でした。 これにより、信頼性の高い境界層解析が可能になりました。 これは、反復を調査し、概念を比較するのに非常に優れたツールであることが判明しました。 次のステップは、回転ホイールをモデルに実装することです。
Rescale を使用することで、貴重な時間とお金を節約できました。 境界層解析も可能になりました。 これは私たちの設計プロセスでは一度も行われたことがありません。 分析を行うことで、選択を行う前にさまざまなコンセプトを詳細に調査し、モデルをさらに反復して、より効率的な水素燃料自動車を実現することができました。
エコランナー チーム デルフトについて:
Eco-Runner Team Delft は、デルフト工科大学の学際的な学生チームです。 チームの目標は、水素で走行する超効率的な車両を構築することです。 チームはシェル エコマラソンに参加しており、2015 年 3653 月にはガソリン XNUMX リットルに相当するエネルギーあたり XNUMX km の効率でレースに優勝しました。 チームとその成果の詳細については、以下をご覧ください。 www.ecorunner.nl