크기 조정 시 매개변수 스윕 및 최적화 사용

피스톤
사진 제공: 아우디

Rescale에서 사용할 수 있는 모든 분석 소프트웨어가 멀티스레딩(MPI)을 사용하여 여러 코어 또는 노드에 걸쳐 확장하는 것은 아닙니다. 그러나 Rescale에서 사용할 수 있는 워크플로우 기능은 이러한 확장을 위한 실용적인 애플리케이션을 제공합니다. 일련의 코드. 자동차 엔지니어가 Rescale의 워크플로 기능과 직렬 링팩 코드를 사용하여 내연기관(IC) 엔진 링팩의 설계를 개선하기 위해 Rescale 플랫폼을 사용할 수 있는 방법을 보여 드리겠습니다. CASE – 반지, 의해 개발된 미시간 중부 연구. 링팩은 피스톤의 링과 링 홈의 형상과 기능을 정의하며 엔진의 필수 부분입니다.

도전

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IC 엔진을 개발하는 동안 전반적인 내구성과 성능을 테스트하기 위해 작업 프로토타입을 만들 수 있습니다. 이 프로토타입은 링팩에 대한 데이터(위 부분 참조)를 포함하여 엔진에 대한 기본 작동 데이터를 얻는 데 사용할 수 있습니다. 링팩 엔지니어가 관심을 갖는 주요 문제 중 일부는 다음과 같습니다.

  • 블로바이(Blowby): 링팩을 통해 빠져나가는 가스로 인한 압력 손실

  • 블로우백(Blowback): 블로우바이(Blowby)의 반대. 블로우백 가스가 오일로 포화되어 엔진의 배출 성능이 저하될 수 있습니다.

  • 마모 및 고장: 링의 과도한 움직임 또는 엔진 윤활 부족으로 인해 마모가 증가하거나 심지어 링의 고장 및 분해가 발생할 수 있습니다.

이번 포스팅에서는 블로우바이(Blowby) 문제에 대해 집중적으로 다루겠습니다. Blowby는 엔진에서 빠져나가는 가스의 양을 측정하여 프로토타입 엔진에서 쉽게 테스트됩니다. 엔진의 기름통. 그런 다음 프로토타입 엔진의 실험 수치는 시뮬레이션 모델 조정을 위한 기준 및 참조로 사용됩니다.

시뮬레이션 모델

제가 사용한 엔진 모델은 순전히 가상의 디젤 엔진으로 실린더당 배기량은 1.5L입니다. CASE 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 사용하면 몇 분 안에 간단한 모델을 만들 수 있습니다.

모델 튜닝

엔지니어가 기본 블로우바이 수치를 확보하면 실험적인 블로우바이 수치와 일치하도록 엔진 모델을 조정할 수 있습니다. CASE는 링팩의 서로 다른 부분 사이의 가스 흐름에 대해 간단한 선형 흐름 모델을 사용하므로 두 가지 흐름 계수를 사용합니다.

  • 복잡한 방전 형상에 대한 방전 계수

  • 두 개의 접촉 강성 표면 사이의 미세 채널 사이에서 빠져나가는 가스에 대한 누출 계수

엔지니어가 결과적으로 블로우바이가 발생한 다음 로드 포인트에서 엔진을 가동했다고 가정해 보겠습니다.

엔진 부하
(바)
엔진 속도 블로비
(L / 분)
27 550 4.6
36 1800 5.4
41 2800 10.0
53 4000 12.4

Rescale에서 실행하기

Rescale에서는 7에서 13 사이의 방전 계수(dcoeff)와 0.2에서 0.8 사이의 누출 계수(누설)에 대해 0.0×0.03 매개변수 스윕이 설정되었습니다. 아이디어는 이러한 매개변수 지점에서 모델을 실행하고 출력을 실험 수치와 비교하는 것입니다. 실험 데이터와 시뮬레이션 데이터 사이의 차이가 가장 낮은 매개변수 지점은 후속 DOE(실험 설계) 시뮬레이션을 실행하는 데 사용됩니다.

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입력 파일은 템플릿으로 설정되었으며 각 파일에는 각 매개변수에 해당하는 템플릿 태그가 포함되어 있습니다.

DCOEFF ${dcoeff?string("0.00000")}
누출 ${누설?string("0.00000")}

4개의 로드 포인트를 모두 실행하기 위해 Rescale에서 실행하는 명령은 다음과 같이 입력되었습니다.

나는 {1..4}에서; cd Condition_$i를 수행하십시오. Casering53.exe 데이터.DAT; CD ..; 완료;

후처리 스크립트를 사용하여 각 로드 포인트에 대한 블로우바이 값을 추출하고, 블로우바이 값을 실험값과 비교하고 RMS 오류를 계산했습니다. 가장 작은 오류는 지점(dcoeff=0.70, Leakage=0.01)에서 발생했습니다. 전체 설정은 다음에서 볼 수 있습니다. 계정에 공유 작업 추가.

매개변수 스윕을 실행하는 것과 유사하게 엔지니어는 최적화 프로그램을 사용하여 이러한 계수에 가장 적합한 것을 찾을 수 있습니다. 전체 도메인에 대해 최적화하는 대신 순수한 데모 목적으로 도메인에서 이전 매개변수 스윕 검색 결과를 구체화하는 최적화 작업을 설정하고 실행했습니다(dcoeff=0.60-0.80, Leakage=0.00-0.02). 최적화 작업 설정은 다음에서 볼 수 있습니다. 계정에 공유 작업 추가. 최상의 결과는 결과 페이지에 녹색 막대로 편리하게 강조 표시됩니다.

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이 두 가지 작업의 결과는 아래와 같습니다. 매개변수 스윕에 대한 RMS 오류는 0.4060L/min인 반면, 정제된 RMS 오류는 0.4027L/min이었습니다.

블로우바이(L/min)
실험 최고의 스윕 포인트 세련된 포인트
4.60 4.97 5.04
5.40 5.88 5.96
10.00 9.86 10.00
12.40 11.88 12.02

Rescale 시각화 도구를 사용하여 전체 영역을 반응 표면으로 플롯할 수 있습니다.

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공학 분석

이제 우리는 조정된 모델을 갖게 되었으며 실제 엔지니어링 작업을 수행할 수 있습니다. 다음 예제 사례는 Rescale에서 사용할 수 있는 동일한 워크플로 설정 도구를 사용하여 구현됩니다.

정적 트위스트를 변경하여 블로우바이 최소화

블로우바이를 최소화하기 위해 링 디자인을 최적화한다고 가정해 보겠습니다. 링의 특정 기하학적 특성을 변경하는 것은 쉽습니다. 이러한 특성 중 하나는 링 정적 비틀림입니다. 이 속성은 공칭 각도(0도)를 기준으로 링 단면의 회전을 설명합니다. 튜닝 스윕을 설정하는 방법과 유사하게 Rescale을 사용하여 이 기하학적 속성에 대해 빠른 매개변수 스윕을 실행할 수 있습니다. 나는 트위스트를 위해 외적 매개변수 스윕을 설정했습니다. 압축 링 (링 1) 및 스크레이퍼 링(링 2)의 비틀림:

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결과를 살펴보겠습니다. 결과를 표시하기 위해 Rescale 시각화 도구의 Area Chart 옵션을 선택했습니다. 파란색은 낮은 블로우바이(좋음!)를 나타내고 빨간색은 높은 블로우바이(나쁨!)를 나타냅니다. 흥미롭게도 차트는 명확하고 부드러운 추세가 없기 때문에 첫 번째 고리와 두 번째 고리의 비틀림이 전체 블로우바이에 독립적으로 영향을 미치지 않는다는 것을 보여줍니다.

차트

엔지니어가 이러한 결과로부터 도출할 수 있는 몇 가지 흥미로운 결론이 있습니다. 전체 설정은 다음에서 볼 수 있습니다. 계정에 공유 작업 추가.

두 번째 연구는 다음과 같습니다.

그루브 형상을 변경하여 블로우바이 최소화

이제 링이 있는 홈의 기하학적 구조를 살펴보겠습니다. 이번에는 상단 및 하단 홈의 홈 너비를 변경했습니다.

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결과를 살펴보겠습니다. 다시 한 번 결과를 표시하기 위해 Rescale 시각화 도구의 Area Chart 옵션을 선택했습니다. 파란색은 낮은 블로우바이를 나타내고 빨간색은 높은 블로우바이를 나타냅니다. 이번에 차트는 그래프의 왼쪽 하단에서 중앙 상단까지 명확한 추세가 있기 때문에 첫 번째와 두 번째 그루브의 기하학적 구조가 총 블로우바이에 독립적으로 영향을 미친다는 것을 보여줍니다.

전체 설정은 다음에서 볼 수 있습니다. 계정에 공유 작업 추가.

요약

올바른 애플리케이션에 맞게 직렬 코드도 대규모로 확장할 수 있습니다. Rescale은 시뮬레이션 소프트웨어 확장 프로세스를 개선하는 워크플로우 도구를 제공합니다. 이러한 코드는 쉽게 확장될 수 있을 뿐만 아니라 매개변수 스윕과 같은 병렬 애플리케이션도 선형적으로 확장되므로 비용 대비 성능 손실이 없습니다. Rescale은 또한 날짜를 단일 플롯이나 차트로 요약하는 시각화 도구를 제공하여 엔지니어가 출력 정보를 더 빠르게 처리할 수 있도록 돕습니다.
CASE는 에 의해 개발된 실린더 키트 분석 제품군입니다. 미시간 중부 연구. 사용된 분석 소프트웨어에 대한 라이센스나 자세한 내용은 sales@mmrllc.com 또는 Harold Schock(harold.schock@mmrllc.com)에게 문의하십시오.
올해 후반에 "디젤 엔진의 피스톤 링 마모 분석"이라는 제목의 논문을 확인해 보십시오. ICEF2014.

저자

  • Mulyanto Poort
물얀토 푸어트

    부사장 HPC Mulyanto는 Rescale에서 애플리케이션 엔지니어링을 담당하고 있습니다. Rescale에 합류하기 전에 Mulyanto는 Mid-Michigan Research, LLC에서 소프트웨어 개발 및 기계 엔지니어로 7년간 근무하며 주요 엔진 제조 및 자동차 공급업체를 위한 전문 연구 컨설팅을 수행했습니다. Mulyanto는 이전에 미시간 주립대학교에서 연구 전문가로 근무하며 맞춤형 데이터 및 이미지 분석 도구 개발에 주력했습니다. Mulyanto는 미시간 주립대학교에서 기계공학 학사 및 석사 학위를 취득했습니다.

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