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SimulationE-Mobilität fordert interdisziplinäre Simulation

Um innovative Elektrofahrzeuge zu entwickeln, müssen neuartige Mobilitätskonzepte entworfen werden, die neben sämtlichen Subsystemen auch die Infrastruktur in das Gesamtkonzept integrieren. Beim Fahrzeugkonzept selbst sind Batterie, elektronische Steuerung und Regelung sowie das gesamte Systemverhalten die entscheidenden Faktoren. Mittels multidimensionaler und interdisziplinärer numerischer Berechnungen lassen sich die Weichen bereits in einer frühen Phase der Entwicklung richtig stellen.

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Simulation: E-Mobilität fordert  interdisziplinäre Simulation

Der Trend hin zur Elektro-Mobilität (E-Mobilität) stellt die traditionellen Automobilhersteller nicht nur bezüglich der Fahrzeugentwicklung, sondern auch der gesamten Infrastruktur und der Vermarktungskonzepte der Fahrzeuge vor neue Herausforderungen. Neben der Bezahlbarkeit ist die Leistungsfähigkeit der Batterie, die als Energielieferant beziehungsweise -speicher dient, eines der wichtigsten Erfolgskriterien im Gesamtkonzept. Die Leistungsfähigkeit einer Batterie wird dabei nicht nur über ihre elektrische Leistung definiert, sondern unter anderem auch über ihre Lebensdauer und funktionale Sicherheit. Über die Komponente Batterie hinausgehend sind zudem Fragen zum optimalen Materialeinsatz und der Fahrzeugdynamik zu beantworten, um den Energieverbrauch zu reduzieren. Weitere Aspekte sind die Aufladung der Batterien an den ‚Elektro-Tankstellen‘ – mittels Kabel oder induktiver Energieübertragung – und ein intelligentes Energiemanagement (Smart Grid), das für eine langfristig erfolgreiche E-Mobilität flächendeckend realisiert werden muss.

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Numerische Berechnungen spielen bei all diesen Fragestellungen eine wichtige Rolle, weil sich mit ihnen bereits in einer frühen Phase der Entwicklung die verschiedenen physikalischen und elektrochemischen Prozesse analysieren und optimieren lassen. Gefragt sind durchgängige Software-Lösungen wie Ansys für multidimensionale, interdisziplinäre und stark skalierbare Simulationen, um die verschiedensten Phänomene sowohl beim Fahrzeug als auch der entsprechenden Infrastruktur zu untersuchen.

Simulation: E-Mobilität fordert  interdisziplinäre Simulation

Multidimensional bedeutet, dass die Software die physikalischen Phänomene der diversen Subsysteme und Komponenten eines Gesamtsystems mit Hilfe von Modellen in unterschiedlichen Dimensionen analysieren kann – und damit hochgenau und zugleich effizient einsetzbar ist. Die Modelle sind entweder 0-dimensional (Logikschaltkreise und Blockdiagramme) oder 1- (Stäbe und Balken), 2- (Flächen), 3- (Volumenmodelle) sowie 4-dimensional, wenn zusätzlich noch der Zeitaspekt berücksichtigt wird.

Interdisziplinäre Anwendungen sind erforderlich, wenn ein System beziehungsweise eine Komponente von mehr als einem physikalischen Phänomen beeinflusst wird. Bei der Analyse des Batterieeinsatzes sind zum Beispiel elektrochemische, thermische, strömungsdynamische und strukturmechanische Phänomene zu berücksichtigen. Zusätzlich spielen elektrische und magnetische Felder sowie Crash-Betrachtungen eine wichtige Rolle, wenn es um den Einsatz in einem Elektrofahrzeug geht.

Die Skalierbarkeit reicht dabei von der Nano-Ebene – etwa elektrochemische Reaktionen innerhalb einer Batteriezelle – bis zur Makro-Ebene, die unter anderem beim Wärmetransfer im gesamten System untersucht werden muss. Auch hier sind die eventuell vorhandenen Abhängigkeiten zwischen einzelnen physikalischen Phänomenen zu berücksichtigen.

Simulation: E-Mobilität fordert  interdisziplinäre Simulation

Elektrochemische Vorgänge in Lithium-Ionen-Zellen
Auf der Zellebene einer Batterie werden die elektrochemischen Vorgänge simuliert und die thermischen Abhängigkeiten der Prozessparameter analysiert (Bild 1). Ziel ist es, eine Zellstruktur zu finden, die die Zuverlässigkeit des elektrochemischen Prozesses innerhalb eines geregelten Systems sicherstellt. Hier spielen die maximale Energiedichte, die Ladekapazität und -geschwindigkeit sowie die Robustheit des Prozesses der Lade-Entlade-Zyklen eine ausschlaggebende Rolle. Die Sicherheit und Zuverlässigkeit sind ebenso wie die Leistung und die Lebensdauer besonders durch das Temperaturverhalten bestimmt. Außerdem können bei den numerischen Simulationen Aspekte wie die Minimierung der erforderlichen Kosten, die Optimierung des gesamten Wirkungsgrades sowie eine hohe Verfügbarkeit berücksichtigt werden.

Dazu werden unter anderem physikalische und semi-physikalische 1-dimensionale Modelle auf Basis von elektrochemischen Gleichungen/Gesetzen verwendet. Eines der bekanntesten physikalischen 1-dimensionalen Modelle ist hier das Newman-Modell, das in die Ansys-Software Simplorer zur Systemsimulation integriert wurde. Spezielle strukturmechanische, strömungsdynamische und thermodynamische Anwendungen sowie Wärmetransportgleichungen – bis hin zur Implementierung von gekoppelten Systemen – lassen sich zudem in Ansys auch über die Integration von Diffpack-Lösern und die so mögliche numerische Modellierung und Lösung von partiellen Differentialgleichungen realisieren.

Ein Beispiel ist etwa die Untersuchung des Temperaturverhaltens der Zellen im Zellverbund innerhalb des Bauraums einer Batterie. Sie erfolgt ebenfalls mit der Simplorer-Software zur Systemsimulation. Ergänzend zu umfangreichen Strömungsanalysen (CFD) werden dabei sowohl MOR- (Model Order Reduction) als auch LTI-Konzepte (Linear Time-Invariant) für beschleunigte thermische Untersuchungen verwendet (Bild 2). Dadurch lassen sich kompakte Temperatur- und Strömungsmodelle erzeugen, die unmittelbar in die Systemsimulation integrierbar sind.

Simulation: E-Mobilität fordert  interdisziplinäre Simulation

Die Herausforderung bei der Festlegung des Zellverbundes liegt darin, mit Hilfe der Systemsimulation eine geeignete Anordnung und Verknüpfung der einzelnen Zellen zu finden, um eine möglichst hohe Lebensdauer in einem vorgegebenen thermischen Betriebsbereich zu erreichen. Eine aus detaillierten FEM-Modellen abgeleitete Systembeschreibung mit integrierten ordnungsreduzierten Modellen (MOR) ist aufgrund ihrer Abbildungstreue und Geschwindigkeit besonders erfolgreich einsetzbar.
Für eine praxisgerechte Simulation der Batteriekühlung müssen die unterschiedlichen Belastungszyklen unter realen Einsatzbedingungen (Fahr- und Ladezyklen) als Grundlage herangezogen werden. Dabei sind die verschiedensten Verbraucher zu berücksichtigen, wobei eine Echtzeit-nahe Simulation angestrebt wird. Ziel ist es, dass alle Elektrokomponenten des Fahrzeuges möglichst optimal zusammenarbeiten und dass das Gesamtsystem sowohl für Spitzenbelastungen ausgelegt ist als auch im weiten Bereich der Normallast eine hohe Effizienz erreicht. Generell wird etwa davon ausgegangen, dass eine erhöhte Arbeitstemperatur zu einer längeren Lebensdauer führt – allerdings muss bei der Optimierung auf jeden Fall die Sicherheit im Vordergrund stehen.

Die Fahrzeugentwickler müssen sich deshalb auch darüber Gedanken machen, wo und wie die Batterie – die ein erhebliches Gewicht mit sich bringt – im Fahrzeug am besten platziert ist. Dabei geht es nicht nur um das Temperaturmanagement bezüglich der Wärmentwicklung beziehungsweise Wärmeableitung und/oder -nutzung, sondern auch um mechanische Belastungen, Dauerbeanspruchungen durch Vibrationen (etwa bei schlechten Straßenverhältnissen) oder den Aufprall bei Verkehrsunfällen. Die Insassen sollen bei einem Unfall keinen unnötigen Risiken ausgesetzt werden.

Wirkungsgrads des elektrischen Antriebs erhöhen
Bei der Simulation des elektrischen Antriebs werden sowohl die Elektromotoren als auch die Leistungselektronik, die Regelung und die mechanischen Komponenten bezüglich ihres Wirkungsgrads untersucht, damit sie im Verbund möglichst effizient funktionieren können. Für eine realitätsnahe Analyse müssen die Stellsignale für den Antrieb, die von der Leistungselektronik geliefert werden, jeweils der praktischen Situation entsprechen. Zwar stehen die Regelung des Elektroantriebes und seine effiziente Nutzung im Zentrum der E-Mobilität, aber auch die Optimierung der Energierückgewinnung sollte nicht außer Acht gelassen werden. Gleiches gilt für die Berücksichtigung der verschiedenen elektrischen Spannungsebenen sowie den Einsatz von effizienten Umrichtern. Ebenso sind die Leistungs- und Signalintegrität beim Elektrofahrzeug von entscheidender Bedeutung, um insbesondere eine hohe Betriebssicherheit zu gewährleisten.

Zur Verbesserung des Fahrverhaltens eines Elektrofahrzeuges müssen alle seine Komponenten auf eine intelligente Verbrauchsoptimierung abgestimmt werden (Bild 3). Das detaillierte Wissen über die einzelnen Detailkomponenten und deren Integration in ein umfassendes Simulationssystem ermöglicht eine Prognose des Verbrauchs und eine adaptive Steuerung des Fahrverhaltens. Dabei werden alle Verhaltensmodelle zu einer Gesamtlösung verknüpft, um mit Hilfe des Systemsimulators das Design und die Parameter einer optimalen Regelung des Gesamtfahrzeugverhaltens festlegen zu können.

Intelligentes Stromnetz für effiziente ‚Tankstellen‘
Für die Elektro-Tankstellen der Fahrzeugbatterien müssen bei den klassischen kabelgebundenen Lademöglichkeiten die entsprechenden Steckverbindungen definiert und ausgelegt werden. Dazu sind neben der Durchschlagsicherheit und Robustheit der Steckverbindungen auch die EMV-Aspekte (elektro-magnetische Verträglichkeit) zu berücksichtigen. Bei der kontaktlosen Energieübertragung stehen ebenfalls eine hohe Effizienz und große Störsicherheit im Fokus des Interesses. Dabei wird auch mit Konzepten einer permanenten Ladung während der Fahrt erfolgversprechend experimentiert.

Für ein langfristig erfolgreiches E-Mobilitätskonzept ist außerdem ein intelligentes Stromnetz (Smart Grid) erforderlich. Dazu sollte über ein dezentral vernetztes Energiemanagement eine sinnvolle Erzeugung, Speicherung und Verteilung der Elektroenergie abgesichert werden. Die Zuverlässigkeit und Effizienz eines solchen Smart Grids lässt sich durch die Simulation des gesamten Versorgungssystems unter Berücksichtigung unterschiedlicher Detailgrade der einzelnen Komponenten realisieren. Die Umsetzung einer solch umfassenden Simulation erfolgt wiederum durch die Integration ordnungsreduzierter Modelle (MOR), die aus den diversen FEM-Modellen abgeleitet und in den Systemsimulator eingebunden werden.

Gerhard Friederici, Cadfem

Cadfem GmbH, Grafing bei München Tel. 08092/7005-0, http://www.cadfem.de

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