Eco-Runner Team Delft が Rescale のビッグ コンピューティング プラットフォームを使用して燃料効率の高い車両を設計

デルフト工科大学エコランナー チーム デルフトのチーム マネージャー、ポール ハルスマン氏によるゲスト投稿

エコランナー
Ecorunner VII 水素燃料レース車両

Eco-Runner Team Delft は、デルフト工科大学の学生エンジニアリング チームです。 2005 年以来、当社の使命は、可能な限り最も効率的な水素燃料車両を設計および製造することでした。 私たちは毎年、シェル エコマラソン大会に出場しています。この大会では、学生が設計した水素燃料車両を互いに競い合い、最小限の燃料で 16 キロメートルのコースを完走することができます。 勝つためには 2017 つの車両アセンブリが不可欠です。それは、燃料効率の高い推進システムと、車両の抵抗や重量を最小限に抑えた車体です。 XNUMX年のエコマラソンのコースは坂道であったため、車両の重量は燃費に大きく影響します。 したがって、今年の私たちの設計努力は、坂を登るのに必要なエネルギーを減らすために、車のすべてのコンポーネントを可能な限り軽量にすることに焦点を当てました。 Rescale の ScaleX プラットフォームを使用して、構造の完全性を維持しながら、多くの軽量化設計オプションを調査およびシミュレーションしました。 Rescale のクラウド対応シミュレーションにより、限られたプロジェクト スケジュールと学生の予算内で、軽量でありながら強力な車両を迅速に設計することができました。

過去 10 年間、当社は自動車のカーボンファイバー ボディの重量を軽減するために、FEA に ANSYS Mechanical を使用してきました。エコランナーの以前のモデルを基準点として使用し、自動車のさまざまな部分で FEA を実行し、カーボンファイバーの積層計画を決定し、各コンポーネントが適用される荷重に耐えられるかどうかを判断しました。

エコランナー
ANSYS Ecorunner VII の機械シミュレーション
エコランナーチーム
エコランナー チーム デルフトとエコランナー VII

FEA シミュレーションは高速シミュレーションを実行するために複数のコアを必要とする計算集約的であり、私たちのチームはイベント当日に競争するために 3 か月以内に最終設計を必要としていました。 Rescale のクラウド ビッグ コンピューティング プラットフォームは、これらのコンピューティング リソースへのターンキー アクセスを提供しました。 Rescale のプラットフォームにサインアップした後、ほぼすぐにシミュレーション結果を得ることができました。 シミュレーションの大部分は、ゴールド ハードウェア構成 (192 GB メモリ、15 GB ストレージ、32 GB/秒のインターコネクト) の 10 コアで実行しました。これは、シミュレーションにとって最もコスト効率の高い構成でした。 Rescale プラットフォームを介してオンデマンドで無制限のコアにスケールアウトできる機能により、通常のシミュレーション所要時間が数日から数時間に短縮されました。

重要なのは、このシミュレーションの迅速なターンアラウンドにより、イベント当日の競技スケジュールを予定通りに進めることができ、チームが最終設計を繰り返す前にさまざまな新しいコンセプトや設計機能を迅速に検討できるようになったということです。 Rescale により、包括的な設計検討段階が可能になり、カーボンファイバー製ボディの総重量を 5% 削減するいくつかの設計機能を発見して実装し、それによって水素燃料自動車のエネルギー効率を向上させました。

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Ecorunner VII 水素燃料レース車両