Multi-Objective System Optimization by Means of Evolutionary Algorithms for Electric Powertrain Development: Magna-OPED

Zusätzlich zur Erfüllung der Anforderungen ist eine kurze Entwicklungszeit ein wichtiges Ziel bei der Entwicklung elektrischer Traktionsantriebe. Um den vorhandenen Lösungsraum innerhalb kurzer Zeit bestmöglich zu untersuchen, ist eine automatisierte System-Optimierungsmethode notwendig. „Magna-OPED“ stellt solch eine Methode dar und wird im Zuge dieser Arbeit vorgestellt. Unter Berücksichtigung der komplexen Wechselwirkungen zwischen Leistungselektronik, elektrischer Maschine, Getriebe und Kühlsystem, werden unter Einsatz evolutionärer Algorithmen optimale Lösungsvorschläge für den Antriebsstrang generiert. Die angewandte Mehrziel-Optimierung generiert dabei eine Vielzahl und Design-Vorschlägen, welche mittels Analyse-Modellen ausgewertet und anhand der definierten Ziele bewertet werden. Diese Ziele stellen in der Regel einen komplexen Konflikt zwischen Kosten, Energieeffizienz und Bauraumintegration dar. Das Resultat ist eine Pareto-Front, welche optimale und maßgeschneiderte Design-Vorschläge für die spezifischen Kundenanforderungen in der frühen Entwicklungsphase bereitstellt. Die vorgestellte Methode wird anhand einer Fallstudie demonstriert und ein fahrzeug-integrierter Prototyp basierend auf dem Optimierungsergebnis präsentiert.