はじめに

電気自動車の性能向上に伴い、バッテリ使用時の電力消費による発熱が増加するため、冷却検討が重要な設計課題となっています。本事例ではフィン付きヒートシンク形状の放熱効果確認、検討を実施した結果を紹介します。

対象はバッテリのフィン付きラジエータ構造とし、熱交換効率向上を図りました。作業手順として、フルパラメトリック化されたバッテリフィンラジエータモデルを作成、CAEソフトウェア連携設定後、自動最適化を実施しました。

CAESESR®によるフルパラメトリックモデリング

フィンの長さ、幅および配置角を設計変数として検討します。

フィンの長さ変更　　　　　　　　フィンの幅変更　　　　　　フィンの配置角変更

計算条件

１．物理モデル：

• 二次元

• 定常計算

• 流体構造連成解析（固体領域：銅、流体領域：空気）

• 乱流モデル：k-e標準
  

２．計算格子：

• 非構造格子

• 格子数は約50,000

３．境界条件

メッシュ生成、ソルバーおよびポスト処理ツールとの連携設定を行い、解析結果に基づいて形状モデルを自動的に調整します。

ＣＦＤとの連携設定

最適化アルゴリズム

平均固体温度を目的関数とし、フィンの長さ、幅、設置角度についてまずは実験計画法(Sobol, 50ケース)を実行し、感度を確認しました。

CAESES^®で設計変数を制御することで、様々なモデルを作成することが出来ます。実験計画法(Sobolアルゴリズムなど)に加えて、単目的/多目的最適化アルゴリズム(勾配降下法、遺伝的アルゴリズムNSGA-II、MOSAアルゴリズムなど)も利用が可能です。

フィンの検討結果(実験計画法、一部結果抜粋)

フィンの検討結果(実験計画法、一部結果抜粋)

まとめ

• CAESES^®の強力なパラメトリックモデリング機能を用いてヒートシンクフィンの形状寸法、設定角度を自動制御し、最適探索を行った。

• 同じ流体条件、熱条件において実験計画法を用い、局所最大温度は2℃下がり、平均温度は48℃から38℃に減少した。

• 実験計画法(Sobol)を用い、フィンサイズ、設置角度が放熱能力に影響していることが分かった。