OptimusとMapleSimを用いたハイブリッドカーの最適化

OptimusとMapleSimを用いた

ハイブリッドカーの最適化

サイバネットシステム株式会社

マルチドメインソリューション事業部 PIDO部

古市 洋也

© 2011 CYBERNET SYSTEMS CO.,LTD. All Rights Reserved.

₂

アジェンダ

１．はじめに

２．Noesis Solutions社とOptimusの紹介

３．シミュレーション概要

４．最適化問題設定

５．最適化の結果

６．まとめ

アジェンダ

１．はじめに

２．Noesis Solutions社とOptimusの紹介

３．シミュレーション概要

４．最適化問題設定

５．最適化の結果

６．まとめ

© 2011 CYBERNET SYSTEMS CO.,LTD. All Rights Reserved.

₄

－ 背景 －

・ハイブリッドカーの急速な普及

subsystem

system

component component

subsystem

component component

subsystem

component component

自動車開発のシステム構成イメージ

・ハイブリッドカーは、技術の集大成

－ 背景 －

・ハイブリッドカーの急速な普及

・ハイブリッドカーは、技術の集大成

エンジン

パワートレイン

シリンダーブロック マニホールド

トランスミッション

ギヤリング トルクコンバータ

ファイナルドライブ

ホイール デファレンシャルギア

自動車開発のシステム構成イメージ

クラッチ

バルブトレイン

© 2011 CYBERNET SYSTEMS CO.,LTD. All Rights Reserved.

₆

－ 課題 －

マルチドメインに跨る複雑な現象により設計空間の分析や設計の理論的な裏付けが困難

単純な手作業が多く発生（パラメータ変更、結果集計・評価、シミュレーション中の待ち時間等）

－ 目的 －

MapleSimとOptimusを用いて、ハイブリッドカーの多目的最適化を実施し、

ハイブリッドシステムの設計指針を定める。

最適化ツール

により解決！

トライ＆エラーを伴う経験と勘に基づく設計アプローチでは限界

・ MapleSimモデルのパラメータ解析の自動化による開発期間短縮

・ 実験計画法と応答曲面モデルを活用した設計空間のトレンドの直感的な把握

・ 最適化アルゴリズムによる経験に頼らない設計の改善

－ 解決策 －

アジェンダ

１．はじめに

２．Noesis Solutions社とOptimusの紹介

３．シミュレーション概要

４．最適化問題設定

５．最適化の結果

６．まとめ

© 2011 CYBERNET SYSTEMS CO.,LTD. All Rights Reserved.

₈

－Noesis Solutions社－

•

会社名： Noesis Solutions NV (ノエシス ソリューションズ）

– Noesisとは古代ギリシャ語で、”理解を会得するまでのプロセス”という意味

– 所在地：ベルギー王国ルーベン市

•

PIDOマーケットにフォーカスするため、2003年7月LMS International社より独立

→15年以上にわたる最適化コンサルティングの実績

•

2010年7月 サイバネットシステムの100%子会社として

日本のマーケットにフォーカスした開発体制を構築

(PIDO, Process Integration and Design Optimization ⇒ 設計プロセスの統合化と設計最適化)

－Optimus－

•

開発背景

最適化分野にて世界的権威を誇る米ミシガン大学 Panos Y. Papalamblos教授が、

Ford・GM社向けに作成した最適化プログラムがベース。

1996年に商用化されて以来、「シミュレーションを用いた設計プロセスの高速化」

をコンセプトに操作性と効率性を重視して開発。

Ver. 3.0

Ver. 4.0

Ver. 5.3

Optimus Rev 10.1

2011年7月リリース

© 2011 CYBERNET SYSTEMS CO.,LTD. All Rights Reserved.

₁₀

－導入実績（自動車関連業界）－

全世界1000ライセンス以上の導入実績

全世界1000ライセンス以上の導入実績

日本では300ライセンスの実績を突破！

_{日本では300ライセンスの実績を突破！}

自動車メーカー：

モータースポーツ：

航空宇宙：

タイヤ：

サプライヤー：

農業/建設機械：

バイク：

軍事：

－ Optimus とは－

„ Optimusは、シミュレーションを用いた設計プロセスの自動化・統合化・最適

化をシーケンスチャートによる直感的なGUIにより実現する、最適化ソリュー

ションツールです。

【実験計画法】

【応答曲面・設計空間分析】

自動実行

設計変数

実験結果等

【最適化】

シミュレーション実行

評価値

最適化プロセス

© 2011 CYBERNET SYSTEMS CO.,LTD. All Rights Reserved.

₁₂

－適用例－

大域解

局所解

実験データ

シミュレーション

同定

局所解

アジェンダ

１．はじめに

２．Noesis Solutions社とOptimusの紹介

３．シミュレーション概要

４．最適化問題設定

５．最適化の結果

６．まとめ

© 2011 CYBERNET SYSTEMS CO.,LTD. All Rights Reserved.

₁₄

－ ハイブリッドカー －

ハイブリッドカー → 異なる2つ以上の動力源を持つ車両

(ガソリン／ディーゼル)

・ハイブリッドカー

・電気自動車

動力源による車の分類

日産 LEAF

HONDA FIT Hybrid

シリーズ方式 (GMシボレー・ボルト)

パラレル方式 (ホンダ)

スプリット方式 (トヨタ プリウス)

MAZDA DEMIO

・ICエンジン車

三菱 i-MiEV

TOYOTA Prius

SUBARU LEGACY

－ シリーズ（直列）方式 －

シリーズ方式模式図

ICエンジン

発電機

バッテリー

DCモーター

バッテリー残量

フロント

© 2011 CYBERNET SYSTEMS CO.,LTD. All Rights Reserved.

₁₆

60 分の時刻暦応答シミュレーション

合計約 10,000回の計算ステップ

－

ハイブリッドシステムモデル

ハイブリッドシステムモデル

－

MapleSimモデル

・mean‐value engine modelを使用。

・ニッケルマンガン水素電池

・燃費測定方法(NYCC)により、

（等価回路）@ 200V

< モデルの補足 >

アジェンダ

１．はじめに

２．Noesis Solutions社とOptimusの紹介

３．シミュレーション概要

４．最適化問題設定

５．最適化の結果

６．まとめ

© 2011 CYBERNET SYSTEMS CO.,LTD. All Rights Reserved.

₁₈

－ 自動化の設定 －

使用アプリケーション

・MapleSim 4.5

・Optimus Rev9 SL1

計算時間と使用マシンスペック

・約60秒／1回

・マシンスペック： Intel Core2 Duo, 1.60GHz, 1.99GB RAM, 32bit Windows XP

－ 最適化問題設定 －

名前

範囲

・エンジン速度、EngineSpeed (rpm)

2000.0 – 5000.0

・充電を開始するバッテリー残量の閾値、SOCThresholdLow (正規化)

0.1 - 0.9

・バッテリーセル数、NumCells (整数)

20 – 60

目的関数

・燃費、fuel_consumption (km/L)

→ 高い程良い

・走行性能、performance

→ 低い程良い

NYCC走行パターンからの速度誤差

設計変数 (制御パラメータ)

© 2011 CYBERNET SYSTEMS CO.,LTD. All Rights Reserved.

₂₀

－ 最適化アプローチ －

STEP3 多目的最適化

–

NSEA+

STEP2 応答曲面モデル

–

Radial Basis Function, RBF

(基底関数タイプ： 3次)

STEP1 実験計画法

–

ラテン超方格法 200回

STEP1 多目的最適化

–

NSEA+

アプローチA

アプローチB

アジェンダ

１．はじめに

２．Noesis Solutions社とOptimusの紹介

３．シミュレーション概要

４．最適化問題設定

５．最適化の結果

６．まとめ

© 2011 CYBERNET SYSTEMS CO.,LTD. All Rights Reserved.

₂₂

－ 実験計画法 －

STEP1 実験計画法

–

ラテン超方格法 200回

→約3.5時間

相関散布図

設計変数:

EngineSpeed –

発電機を駆動してバッテリーを充電する時のエンジン速度

SOCThresholdLow –

充電を開始する時のバッテリーの残量の閾値

NumCells –

バッテリーのセル数

目的関数:

fuel_consumption – 燃費

performance – 走行性能

-0.763

-0.931

散布図

ﾋｽﾄｸﾞﾗﾑ

相関係数

－ 応答曲面モデル －

STEP2 応答曲面モデル

–

Radial Basis Function (基底関数タイプ: 3次)

–

R^2_press (燃費) = 0.996

・ 燃費が最大となる領域を青枠で表示

セクションプロット

© 2011 CYBERNET SYSTEMS CO.,LTD. All Rights Reserved.

₂₄

－ 応答曲面モデル －

–

Radial Basis Function (基底関数タイプ: 3次)

–

R^2_press (走行性能) = 0.999

・ 走行性能が最小となる領域を赤枠で表示

セクションプロット

－ 最適化 －

STEP3 多目的最適化

NSEA+

–

目的関数：

燃費の最大化

走行性能の最小化

•

目標とするパレート最適解の数： 20

•

個体数： 20

•

内部的に近似モデルを作成するオプション利用

•

総計算回数： 140 (7世代) ⇒ 約2時間

–

設計変数

変数名

範囲

初期設計

EngineSpeed (rpm)

2000.0 – 5000.0

0.1 - 0.9

NumCells

20 - 60

40

fuel consumption (km/L)

-

9.7

-SOCThresholdLow

3500.0

0.5

4064.4

performance

© 2011 CYBERNET SYSTEMS CO.,LTD. All Rights Reserved.

₂₆

－ 最適化 －

パレート最適解

performance

fuel_consumption

fuel_consumption

performance

散布図

初期設計

改善方向

－ 最適化 －

パレート最適解

performance

fuel_consumption

散布図

fuel_consumption

performance

fuel_consumption

performance

fuel_consumption

performance

NumCells

SOCThresholdLow

EngineSpeed

NumCells

SOCThresholdLow

EngineSpeed

fuel_consumption最適解

performance最適解

パレート最適解

計算点

© 2011 CYBERNET SYSTEMS CO.,LTD. All Rights Reserved.

₂₈

－ 最適化 －

平行座標プロット

fuel_consumption

performance

NumCells

SOCThresholdLow

EngineSpeed

平行座標プロット

performance

fuel_consumption

最適解

performance

最適解

performance

最適解

SOCThresholdLow

EngineSpeed

初期設計

初期設計

fuel_consumption

最適解

変数名

初期設計

燃費最適解

3500.0

2000.0

0.4

40

11.8

4115.3

0.5

NumCells

40

59

fuel consumption (km/L)

9.7

10.0

4064.4

走行性能最適解

EngineSpeed (rpm)

2533.5

0.86

2478.9

SOCThresholdLow

performance

NumCells fuel_consumption

22%

© 2011 CYBERNET SYSTEMS CO.,LTD. All Rights Reserved.

₃₀

アジェンダ

１．はじめに

２．Noesis Solutions社とOptimusの紹介

３．シミュレーション概要

４．最適化問題設定

５．最適化の結果

６．まとめ

－ まとめ －

• MapleSimとOptimusを連携し、ハイブリッドシステムの

パラメータ最適化を実現。

効率良く最適解を探索！

設計空間のトレンドを把握！

最適化アルゴリズムによる理論的な裏付けのある最適解を算出！

• 今後の課題…..

EVやPHEVシステムの最適化。

パラメータを増加。

© 2011 CYBERNET SYSTEMS CO.,LTD. All Rights Reserved.

₃₂