KR20200060293A - 드라이브라인 모델러 - Google Patents

Abstract

드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서, 상기 드라이브라인은 다수의 부품들을 포함한다. 상기 방법은 다음의 단계들을 포함한다:
a) 드라이브라인의 파라미터 기술을 수신하는 단계;
b) 파라미터 기술로부터 드라이브라인의 열 모델을 생성하는 단계;
c) 열 모델을 이용하여 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 온도 분포를 계산하는 단계;
d) 파라미터 기술 및 온도 분포를 기초로, 열 분포에 의해 야기되는 드라이브라인의 하나 이상의 부품의 편향을 결정하는 단계; 및
e) 하나 이상의 부품의 결정된 편향을 기초로 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계.

Description

드라이브라인 모델러

본 발명은, 컴퓨터 이용 공학(computer-aided engineering (CAE)를 사용하는, 드라이브라인(구동계)들(drivelines) 그리고 드라이브라인들을 구성하는 어셈블리들의 설계 및 모델링(design and modelling)에 관한 것이며 특히 설계에 대한 열성능(thermal performance)의 영향에 관한 것이다.

드라이브라인들은 다수의 부품들로 구성되는 시스템을 포함하며 이들 부품들은 내연기관, 기어박스, 변속기, 드라이브샤프트(구동축), 등속조인트, 유니버설 조인트, 액슬(차축), 디퍼렌셜(differentials), 전기 기기, 발전기, 모터, 플라이휠, 배터리, 연료 탱크, 슈퍼 커패시터, 연료 셀, 인버터, 컨버터, 클러치, 기어, 펌프, 샤프트, 하우징, 피스톤, 블레이드, 베어링, 로터, 스테이터 등을 포함할 수 있다. 드라이브라인들의 적용들은 자동차, 터빈, 선박, 항공기, 헬리콥터, 및 풍력터빈을 포함할 수 있다.

기계 드라이브라인은 기계 공학 측면들에 초점을 맞추는데, 왜냐하면 기계 서브 어셈블리들이 우세하며 전기 서브 어셈블리들이 주변적이기 때문이다. 용어 전기-기계 드라이브라인(electro-mechanical driveline)은 많은 산업들에 걸친 최근의 발전들은 전기 드라이브(구동장치)들의 증가하는 사용을 보아왔고, 전기 서브-어셈블리들이 점점 더 중요하다는 사실을 설명하기 위해 사용된다. 예시적 산업들은 풍력 산업, 전기 및 하이브리드 승용차, 하이브리드 해양 구동장치, MEA(more electric aircraft), 및 재생 브레이킹을 갖는 트레인을 포함한다. 용어 "전기 기기(electric machine)"는 종종 모터/제너레이터를 지칭하기 위해 사용되는데, 왜냐하면 이들은 종종 양쪽 모드에서 작동될 수 있는 동일한 부품이기 때문이다. 전기 기기를 지칭하는 경우, 이것은 이하의 어느 것을 의미할 수 있다: 브러시 DC 기기들, 이중여자 유도발전기들(doubly fed induction generators)을 포함하는 유도 기기들, 표면부착형 영구자석 기기들(surface mounted permanent magnet machines), 내부장착형 영구자석 기기들, 축방향 플럭스 영구자석 기기들(axial flux permanent magnet machines), 스위치드 릴럭턴스 기기들(switched reluctance machines), 동기형 릴럭턴스 기기들(synchronous reluctance machines), 권선-계자형 기기들(wound-field machines), 이중돌극형(doubly salient) 또는 플럭스 스위칭(flux switching) 영구자석 기기들, 및 영구자석 보조 동기 기기들(permanent magnet assisted synchronous machines).

이들 예들 중 많은 경우 전기 및 기계 시스템들은 만족스러운 출력 밀도, 비용 및 효율을 달성하기 위하여 점점 더 통합되고 있다.

전기 기기들은 종종 인버터, 컨버터 등과 같은 전자 부품들을 필요로 하며 이들은 총괄하여 파워 일렉트로닉스(power electronics)로 알려질 수 있다. 따라서, 전기-기계 드라이브라인을 정의하는 3개의 주요한 서브-시스템들(sub-systems) - 기어박스, 전기 기기 및 파워 일렉트로닉스 - 이 있을 수 있다. 이들 3개의 서브-시스템들은 상이한 물리적 원리들에 의해 작동되지만, 이들이 통합된 전기-기계 드라이브라인 내에 함께 조립되는 경우, 이들 3개의 서브-시스템들 사이의 물리적 상호작용들은 발생하기 시작한다. 또한, 이들 서브-시스템들의 성능이 더 확장됨에 따라, 상이한 물리적 현상들이 서로 상호작용하기 시작한다. 용어 "드라이브라인(driveline)"은 전기 기기, 기어박스, 및 파워 일렉트로닉스 중 어느 것 또는 전부를 포함하는 시스템을 커버한다.

드라이브라인의 주요한 기능은 기계 회전 동력을 전달하는 것이다. 전기-기계 드라이브라인들은 또한 출력을 전기적으로부터 기계적으로, 또는 반대로 전환할 수 있다. 이것은 가능한 효율적으로, 최소 출력 손실로 수행될 필요가 있다. 이러한 요건은 지구온난화와의 전쟁에서 그리고 하이브리드 및 전기 차량들이 에너지/연료 소비의 최소화의 특정 의도로 설계되는 경우 점점 더 중요해지고 있다.

GB2506532A는 드라이브라인의 중요한 엔지니어링 파라미터들이 형태, 기능, 작동 조건들, 및 특성들을 포함하는 단순한 파라미터 모델로 정의되는 접근법을 개시한다. 이들은 설계의 신속한 재정의를 가능하게 하는 파라미터 기술(parametric description)에서 정의되며, 다수의 물리적 시뮬레이션들의 결과들에 따르는 신속한 설계-분석-재설계 반복을 가능하게 한다.

본 명세서에서 기술된 하나 이상의 실시예들은 열성능(thermal performance) 및 그것이 어떻게 드라이브라인의 부품들의 편향(변형), 응력, 피로, 효율, 노이즈, 진동, 마모 등과 같은 물리적 거동의 다른 측면들과 상호작용하는지의 주제에 관한 것이다. 이러한 실시예들의 기능은 설계 엔지니어에게 열적 거동 및 그것이 어떻게 드라이브라인 성능의 다른 측면들에 영향을 미칠 수 있는지에 관한 통찰력을 제공할 수 있으며 따라서 설계들이 최적화될 수 있으며 이전에 가능하지 못한 생산성을 갖는 목적을 위해 적합한 것으로 확인될 수 있다. 새로운 제품들을 출시하는데 시간과 비용이 절약될 수 있다. 또한, 현재 사용되는 제품들의 문제점들이 본 명세서에 개시된 실시예들을 사용하여 효과적으로 해결될 수 있다. 가장 중요한 것은, 사람 생명을 더욱 보호할 가능성이 있다는 것이다.

본 개시의 제1 태양에 따르면 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법(computer-implemented method)이 제공되며, 상기 드라이브라인은 다수의 부품들을 포함하며, 상기 방법은 다음의 단계들을 포함한다:

a) 드라이브라인의 파라미터 기술을 수신하는 단계(receiving a parametric description of the driveline);

b) 파라미터 기술로부터 드라이브라인의 열 모델을 생성하는 단계(creating a thermal model of the driveline from the parametric description);

c) 열 모델을 이용하여 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 온도 분포를 계산하는 단계(calculating a temperature distribution for one or more components of the driveline using the thermal model);

d) 파라미터 기술 및 온도 분포를 기초로, 열 분포에 의해 야기되는 드라이브라인의 하나 이상의 부품의 편향(변형)을 결정하는 단계(determining a deflection of one or more components of the driveline caused by the thermal distribution, based on the parametric description and the temperature distribution); 및

e) 하나 이상의 부품의 결정된 편향을 기초로 드라이브라인의 성능 메트릭(성능 측정지표(정보))을 계산하는 단계(calculating a performance metric of the driveline based on the determined deflection of the one or more components).

본 명세서에 개시된 어떤 방법은 다음을 포함할 수 있다:

파라미터 기술로부터 드라이브라인의 구조 모델을 생성하는 단계(creating a structural model of the driveline from the parametric description); 및

구조 모델과 온도 분포를 기초로, 열 분포에 의해 야기되는 드라이브라인의 하나 이상의 부품의 편향을 결정하는 단계(determining the deflection of one or more components of the driveline caused by the thermal distribution, based on the structural model and the temperature distribution).

본 명세서에 개시된 어떤 방법은 다음을 포함할 수 있다:

열 모델 및 또한 결정된 편향을 기초로 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 온도 분포를 재계산하는 단계(recalculating the temperature distribution for the one or more components of the driveline based on the thermal model and also the determined deflection); 및

재계산된 온도 분포에 대해 단계들 d) 및 e)를 반복하는 단계(repeating steps d) and e) for the recalculated temperature distribution).

본 명세서에 개시된 어떤 방법은 다음을 포함할 수 있다:

온도 분포 및/또는 편향들을 하나 이상의 루프-엔드-조건과 비교하는 단계(comparing the temperature distribution and/or deflection with one or more loop-end-conditions); 및

하나 이상의 루프-엔드-조건이 충족되지 않는 경우, 그러면:

열 모델 및 또한 결정된 편향을 기초로 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 온도 분포를 재계산하는 단계; 및

재계산된 온도 분포에 대해 단계들 d) 및 e)를 반복하는 단계.

본 명세서에 개시된 어떤 방법은 다음을 포함할 수 있다:

드라이브라인의 성능 메트릭을 기초로 파라미터 기술을 업데이트하는 단계(updating the parametric description based on the performance metric of the driveline); 및

업데이트된 파라미터 기술에 대해 단계들 b) 내지 e)를 반복하는 단계.

본 명세서에 개시된 어떤 방법은 다음을 포함할 수 있다:

성능 메트릭을 하나 이상의 루프-엔드-조건과 비교하는 단계; 및

하나 이상의 루프-엔드-조건이 충족되지 않는 경우, 그러면:

성능 메트릭을 기초로 파라미터 기술을 업데이트하는 단계; 및

업데이트된 파라미터 기술에 대해 단계들 b) 내지 e)를 반복하는 단계.

본 명세서에 개시된 어떤 방법은 다음을 포함할 수 있다:

드라이브라인에 대해 수행될 분석의 유형의 표시를 수신하는 단계; 및

수행될 분석의 유형에 따르는 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계.

본 명세서에 개시된 어떤 방법은 다음을 포함할 수 있다:

수행될 분석의 유형을 기초로, 파라미터 기술로부터 드라이브라인의 수학적 모델(mathematical model)을 구성하는 단계; 및

수학적 모델 및 수행될 분석의 유형에 따르는 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계.

파라미터 기술로부터 드라이브라인의 수학적 모델을 구성하는 단계는 파라미터 기술에 의해 제공되는 정보의 부분 집합(subset)을 처리하는 단계를 포함할 수 있다.

수행될 분석의 유형은 효율 분석일 수 있다. 성능 메트릭은 효율 메트릭일 수 있다.

본 명세서에 개시된 어떤 방법은 다음을 포함할 수 있다:

(ⅰ) 파라미터 기술, (ⅱ) 하나 이상의 부품의 결정된 편향, 및 (ⅲ) 계산된 온도 분포를 기초로 드라이브라인의 효율 메트릭을 계산하는 단계.

본 명세서에 개시된 어떤 방법은 다음을 포함할 수 있다:

(ⅰ) 파라미터 기술, (ⅱ) 하나 이상의 부품의 결정된 편향, 및 (ⅲ) 계산된 온도 분포를 기초로 드라이브라인의 동력 손실 프로파일을 계산하는 단계; 및

성능 동력 손실 프로파일을 하나 이상의 루프-엔드-조건과 비교하는 단계.

하나 이상의 루프-엔드-조건이 충족되지 않는 경우, 그러면:

방법은 동력 손실 프로파일을 기초로 드라이브라인의 열 모델을 재생성하는 단계; 및

재생성된 열 모델을 기초로 동력 손실 프로파일의 계산을 반복하는 단계를 포함할 수 있으며;

하나 이상의 루프-엔드-조건이 충족되는 경우, 그러면:

방법은 (ⅰ) 파라미터 기술, (ⅱ) 하나 이상의 부품의 결정된 편향, 및 (ⅲ) 계산된 온도 분포를 기초로 드라이브라인의 효율 메트릭을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

본 명세서에 개시된 어떤 방법은 다음을 포함할 수 있다:

파라미터 기술을 기초로 구조 메시 모델(structural meshed model)을 구성하는 단계;

구조 메시 모델을 기초로 메시-열-모델(meshed-thermal-model)을 구성하는 단계;

(ⅰ) 메시-열-모델; 및 (ⅱ) 드라이브라인과 관련된 하나 이상의 유체 온도를 사용하여 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 온도 분포를 계산하는 단계;

(ⅰ) 구조 메시 모델; 및 (ⅱ) 온도 분포를 기초로, 열 분포에 의해 야기되는 드라이브라인의 하나 이상의 부품의 편향을 결정하는 단계; 및

하나 이상의 부품의 결정된 편향을 기초로 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계.

방법은 다음을 더욱 포함할 수 있다:

파라미터 기술로부터 드라이브라인의 집중-파라미터-열-모델(lumped-parameter-thermal-model)을 생성하는 단계;

집중-파라미터-열-모델을 기초로 드라이브라인과 관련된 유체 온도를 계산하는 단계.

방법은 다음을 더욱 포함할 수 있다:

센서로부터 입력으로서 드라이브라인과 관련된 유체 온도를 수신하는 단계.

성능 메트릭을 계산하는 단계는 다음을 포함할 수 있다:

다수의 상이한 환경 조건들에 대한 드라이브라인에 드라이브 서클을 적용하는 단계.

본 명세서에 개시된 어떤 방법은 다음을 포함할 수 있다:

수행될 분석의 유형을 기초로, 성능 메트릭의 계산을 위해 파라미터 기술의 어느 특징들을 사용할 것인지를 자동적으로 결정하는 단계.

드라이브라인의 열 모델을 생성하는 단계는 다음을 포함할 수 있다:

드라이브라인의 부품들의 하나 이상에서 동력 손실을 계산하는 단계; 및

계산된 동력 손실을 열 모델의 하나 이상의 열 입력으로 전환하는 단계.

본 명세서에 개시된 어떤 방법은 다음을 포함할 수 있다:

결정된 편향을 기초로 작동 오정렬(operating misalignment)의 값을 계산하는 단계;

작동 오정렬의 값을 기초로 드라이브라인에 대한 동력 손실을 계산하는 단계.

본 명세서에 개시된 어떤 방법은 다음을 포함할 수 있다:

결정된 편향을 기초로 작동 오정렬의 값을 계산하는 단계; 및

작동 오정렬의 값을 기초로 다음 중 하나 이상을 계산하는 단계: 기어 응력, 기어 피로, 기어 스커핑(gear scuffing), 기어 전달오차(gear transmission error), 기어 맞물림 동력 손실(gear mesh power loss), 기어 맞물림 강성(gear mesh stiffness), 유성 기어 하중 분할(planetary gear load-sharing), 베어링 비선형 강성(bearing non-linear stiffness), 베어링 피로, 드라이브라인 효율, 드라이브라인 모드 형상들, 기어 전달오차, 토크 리플, 스테이터 반경방향 힘들과 같은 여기(excitation)로 인한 동적 강제 응답.

방법은 다음을 더욱 포함할 수 있다:

기어 스커핑의 계산에 대한 입력으로서 드라이브라인 내의 예측된 윤활유 온도를 사용하는 단계.

본 명세서에 개시된 어떤 방법은 다음을 포함할 수 있다:

드라이브라인 내의 부품들의 질량 및 강성의 매트릭스를 계산하는 단계를 포함하는, 드라이브라인의 동적 분석을 수행함에 의해 성능 매트릭을 계산하는 단계.

방법은 다음을 더욱 포함할 수 있다:

등속조인트의 하중 및 각도 종속 강성을 계산하며 이것을 드라이브라인 동적 분석에 포함하는 단계.

방법은 다음을 더욱 포함할 수 있다:

구름 베어링의 하중 종속 강성을 계산하며 이것을 드라이브라인 동적 분석에 포함하는 단계.

드라이브라인의 파라미터 기술은 제조공차들을 포함할 수 있다.

드라이브라인의 컴퓨터 이용 공학 설계(computer aided engineering design)를 위한 컴퓨터 판독가능 제품(computer readable product)이 제공될 수 있으며, 상기 제품은 본 명세서에 개시된 어떤 방법의 단계들을 구현하기 위한 코드 수단(code means)을 포함한다.

드라이브라인의 컴퓨터 이용 공학 설계를 위한 컴퓨터 시스템이 제공될 수 있으며, 상기 시스템은 본 명세서에 개시된 어떤 방법의 단계들을 구현하기 위해 설계된 수단을 포함한다.

본 명세서에 개시된 어떤 방법을 사용하여 설계된 드라이브라인이 제공될 수 있다.

본 발명의 추가 태양에 따르면, 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법이 제공되며, 상기 드라이브라인은 기어박스를 포함하는 다수의 부품들을 포함하며, 상기 방법은 다음의 단계들을 포함한다:

a) 드라이브라인의 파라미터 기술을 수신하는 단계;

b) 드라이브라인에 대해 수행될 분석의 유형의 표시를 수신하는 단계;

c) 파라미터 기술로부터 드라이브라인의 적어도 기어박스의 열 모델을 생성하는 단계;

d) 열 모델을 이용하여 드라이브라인의 적어도 기어박스에 대한 온도 분포를 계산하는 단계;

e) 수행될 분석의 유형, 계산된 온도 분포, 및 파라미터 기술에 따르는 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계.

본 명세서에 개시된 어떤 방법은 다음을 포함할 수 있다:

파라미터 기술에 기초한 드라이브라인의 구조 모델을 생성하는 단계; 및

구조 모델과 계산된 온도 분포에 기초한 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계.

본 명세서에 개시된 어떤 방법은 다음을 포함할 수 있다:

드라이브라인과 관련된 루프-성능-메트릭을 기초로 열 모델을 재생성하는 단계; 및

재계산된 온도 분포에 대해 단계들 d) 및 e)를 반복하는 단계.

방법은 다음을 더욱 포함할 수 있다:

루프-성능-메트릭을 하나 이상의 루프-엔드-조건과 비교하는 단계; 및

하나 이상의 루프-엔드-조건이 충족되지 않는 경우, 그러면:

드라이브라인과 관련된 루프-성능-메트릭을 기초로 열 모델을 재생성하는 단계; 및

재생성된 열 모델에 대해 단계들 d) 및 e)를 반복하는 단계.

본 명세서에 개시된 어떤 방법은 다음을 포함할 수 있다:

드라이브라인과 관련된 루프-성능-메트릭을 기초로 열 분포를 재계산하는 단계; 및

재계산된 온도 분포에 대해 단계 e)를 반복하는 단계.

루프-성능-메트릭은 성능 메트릭 또는 중간-성능-메트릭을 포함할 수 있다.

방법은 다음을 더욱 포함할 수 있다:

루프-성능-메트릭을 하나 이상의 루프-엔드-조건과 비교하는 단계; 및

하나 이상의 루프-엔드-조건이 충족되지 않는 경우, 그러면:

드라이브라인과 관련된 루프-성능-메트릭을 기초로 온도 분포를 재계산하는 단계; 및

재생성된 열 모델에 대해 단계 e)를 반복하는 단계.

드라이브라인은 전기 기기를 포함할 수 있다.

본 명세서에서 기술된 하나 이상의 실시예들은 열성능(thermal performance) 및 그것이 어떻게 드라이브라인의 부품들의 편향, 응력, 피로, 효율, 노이즈, 진동, 마모 등과 같은 물리적 거동의 다른 측면들과 상호작용하는지의 주제에 관한 것이다. 이러한 실시예들의 기능은 설계 엔지니어에게 열적 거동 및 그것이 어떻게 드라이브라인 성능의 다른 측면들에 영향을 미칠 수 있는지에 관한 통찰력을 제공할 수 있으며 따라서 설계들이 최적화될 수 있으며 이전에 가능하지 못한 생산성을 갖는 목적을 위해 적합한 것으로 확인될 수 있다. 새로운 제품들을 출시하는데 시간과 비용이 절약될 수 있다. 또한, 현재 사용되는 제품들의 문제점들이 본 명세서에 개시된 실시예들을 사용하여 효과적으로 해결될 수 있다. 가장 중요한 것은, 사람 생명을 더욱 보호할 가능성이 있다는 것이다.

본 발명은 첨부한 도면들을 참조로 단지 예시에 의해 설명될 것이며, 도면에서:
도 1은 개별(분리된) 모델들이 개별(분리된) 고장 모드(failure mode) 분석을 위한 개별 CAE 툴에 의해 어떻게 사용될 수 있는지를 도시하며;
도 2a는 파라미터 기술의 예를 개략적으로 도시하며;
도 2b는 파라미터 기술의 특정 예를 개략적으로 도시하며;
도 3은 4개의 중첩하지 않는 데이터 세트들로 형성되는 파라미터 기술의 다른 표현을 도시하며;
도 4는 드라이브라인의 파라미터 기술이 드라이브라인의 다수의 성능 메트릭들을 결정하기 위해 어떻게 사용될 수 있는지를 도시하며;
도 5는 열 모델을 사용하며 편향 계산을 수행하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법의 개략도를 도시하며;
도 6은 열 모델 및 구조 모델을 사용하며 양자로 인한 편향들을 계산하는, 드라이브라인을 모델링하기 위한, 그리고 선택적으로 드라이브라인을 설계하기 위한 다른 컴퓨터 구현 방법의 개략도를 도시하며;
도 7은 추가의 사용자-특정된 분석 및 열 모델 및 구조 모델을 포함하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 다른 컴퓨터 구현 방법의 개략도를 도시하며;
도 8a는 도 7과 유사한, 드라이브라인을 모델링하기 위한 다른 컴퓨터 구현 방법의 개략도를 도시하며;
도 8b는 식별된 열, 구조, 및 효율 모델들 사이의 반복을 갖는 도 8a의 방법을 도시하며;
도 9는 열 모델이 단순한 집중 파라미터 열 모델과 메시 모델을 포함하는 드라이브라인을 모델링 또는 설계하기 위한 컴퓨터 구현 방법의 개략도의 추가 실시예를 도시하며;
도 10은 드라이브라인이 기어박스를 포함하며 처리가 반드시 편향을 계산하는 단계를 포함하지는 않는 드라이브라인을 모델링하기 위한 다른 컴퓨터 구현 방법의 개략도를 도시하며;
도 11은 도 10과 유사한 그리고 반복 루프들을 포함하는, 드라이브라인을 모델링하기 위한, 그리고 선택적으로 드라이브라인을 설계하기 위한 다른 컴퓨터 구현 방법의 개략도를 도시한다.

본 발명을 수행하기 위한 베스트 모드

컴퓨터 구현 방법(computer-implemented method)은 드라이브라인(driveline)을 모델링하기 위해, 그리고 특히 드라이브라인의 설계를 대표하는(나타내는) 파라미터 기술에 대한 하나 이상의 상이한 유형의 분석을 수행하기 위해 사용된다. 파라미터 기술이 어떻게 구현될 수 있는지에 대한 추가의 세부사항들이 이하에서 논의될 것이다.

드라이브라인 설계 엔지니어는 설계 프로세스 내에서, 그들이 할 수 있는 한, 다음의 측면들(비제한 예들로서) 중 하나 이상과 관련된 성능 목표들을 충족하는 것을 목표로 할 수 있다: (ⅰ) 드라이브라인 효율, 예를 들면 에너지/연료 소비에 의해 나타내는 에너지 전환의 효율의 측면에서, (ⅱ) 피로(fatigue) 또는 스커핑(scuffing)으로 인한 기어 고장의 방지, (ⅲ) 피로로 인한 베어링 고장의 방지, 및 (ⅳ) 기어 와인(gear whine)의 최소화 및 드라이브 효율의 최대화. 상이한 유형의 분석이 드라이브라인에 대한 상이한 성능 메트릭들을 결정하기 위해 사용될 수 있으며, 이것은 그 다음 관련 성능 목표들과 비교될 수 있다. 성능 목표를 충족하는 능력은 또한 드라이브라인의 "고장 모드(failure mode)"를 방지하는 것으로서 고려될 수도 있다.

시뮬레이션 툴들(simulation tools)이 이러한 분석을 적용하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들면, RomaxDESIGNER, MASTA 및 KissSoft와 같은 기계적 드라이브라인 설계를 위한 적용-특정 CAE 툴들(application-specific CAE tools)은 ISO 6336 및 AGMA 2001에 대한 기어 피로를 예측하며, ISO 281에 관련되며 그로부터 유래되는 다양한 표준들에 대한 베어링 피로를 예측한다. 기어 스커핑(gear scuffing)이 예측되며 기어 맞물림 손실들이 ISO TR14179 및 다른 방법들을 사용하여 예측된다. 모든 이들 방법들이 특별히 기어들 및 베어링들에 대해 개발되어 왔으며 따라서 이들은 유한 요소 해석(finite element analysis)(FEA), 모델 기반 정의(model-based definition)(MBD), 또는 멀티-도메인 시뮬레이션(multi-domain simulation)과 같은 제너럴리스트(일반적인) CAE 툴들에는 존재하지 않는다.

전통적인 CAE 툴들에서, CAD는 형태(기하학적 구조) 및 특성들의 일부 측면들(예를 들면, 재료 밀도 그러나 영률(Young's modulus)은 아님)을 제공하지만, 그것은 작동 조건들 또는 기능을 포함하지는 않는다. MBD 및 FEA 툴들에서의 모델들은 형태, 기능, 특성들 및 작동 조건들의 어떤 측면들을 포함할 수 있지만, 단지 시뮬레이션되고 있는 특정 고장 모드에 관련되어 있는 것들이다.

도 1은 개별(분리된) 모델들이 어떻게 개별(분리된) CAE 툴들에 의해 사용될 수 있는지를 도시하며, 상기 모델들의 각각은 드라이브라인의 성능 메트릭을 결정하기 위해 사용될 수 있으며, 따라서 성능 목표가 충족되는지 여부 및 고장 모드가 회피되는지 여부를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 이것은 성능 매트릭을 성능 목표와 비교하는 단계를 포함할 수 있다.

이하에 기술된 다양한 실시예들에서, 드라이브라인의 단일의 파라미터 기술이 사용될 수 있으며, 이로부터 다수의 성능 메트릭들 및 고장 모드 분석들에 대한 다수의 모델들이 유도될 수 있다.

도 2a는 파라미터 기술(200a)의 실시예를 개략적으로 도시한다. 파라미터 기술(200a)은 다수의 데이터세트들(202a, 204a, 206a)을 포함하며, 이들 중 하나 이상은 상이한 CAE 기능(210a, 212a, 214a)을 수행하기 위해 사용될 수 있다. 전통적으로, 각각의 CAE 기능은 각각 상이한 유형의 분석을 수행하는 분리된 CAE 툴에 의해 제공된다. 파라미터 기술(200)은 드라이브라인을 정의하고 선택적으로 또한 드라이브라인이 어떻게 작동될 것인지를 정의하는 데이터의 집합(데이터세트들(202a, 204a, 206a))을 포함할 수 있다.

도 2b는 도 2a의 것과 유사한, 파라미터 기술(200b)의 특정 실시예를 개략적으로 도시한다. 도 2b에 도시된 CAE 기능들은 다음과 같다: MBD 및 FEA 210, 멀티-도메인 동적 시뮬레이션 및 적용 특정 CAE 툴들 212, 및 CAD 214.

상기 실시예에서, "파라미터 기술(parametric description)"(200b)는 다음 데이터세트들을 포함한다: 형태(202b), 기능(204b), 특성들(208b), 및 작동 조건들(206b). 이들 데이터세트들은 중첩되지 않을 수 있다.

형태(202b)는 기하학적 구조와 관련된 데이터를 포함할 수 있다.

특성들(208b)은 부품들의 재료 특성들을 포함할 수 있으며, 또한 베어링의 동적용량, 기어 치형 플랭크의 표면 거칠기, 윤활유의 점성, 샤프트 재료의 굿맨선도, 전기 기기 와인딩의 저항률 등을 포함할 수 있다.

작동 조건들(206b)은 주로 동력, 속도, 회전 기계의 토크를, 시간이력으로서 또는 레지던시 히스토그램으로서 포함할 수 있지만, 또한 온도, 습도 등을 포함할 수도 있다.

기능(204b)은 물품, 서브-시스템들 및 부품들이 그들의 주요 기능을 수행하는 방법을 정의할 수 있으며 - 예를 들면, 롤러 베어링의 기능은 그것이 회전하는 것을 가능하게 하면서 샤프트에 대한 지지를 제공하며, 샤프트와 베어링을 함께 조립하는 것이며 그리고 조합된 기능은 하중이 인가될 수는 회전 샤프트를 제공하며, 샤프트에 기어를 장착하며, 그것을 유사하게 장착된 기어와 맞물리게 하며 그리고 조합된 기능은 속도 및 토크를 변화시키는 것이다.

아래 테이블은 도 2b를 테이블로 나타낸 표현이며, 동일한 참조번호들이 편의를 위해 사용된다. 이러한 방식으로, 테이블은 파라미터 기술(200b)로부터의 무슨 데이터가 상이한 유형의 분석을 수행하기 위해 상이한 CAE 기능들에 의해 사용되는지를 보여준다.

테이블 번역

Parametric description: 파라미터 기술

Form: 형태

Function: 기능

Operating conditions: 작동 조건들

Properties: 특성들

Multi-domain dynamic simulation;Application-specific CAE functionality: 멀티-도메인 동적 시뮬레이션; 적용-특정 CAE 기능

중요한 것은 상기 테이블과 또한 도 2a 및 도 2b는 각각의 분석을 위해 개개의 툴을 필요하기 보다는 하나의 파라미터 기술(200a, 200b)이 다수의 분석 유형들을 하나의 CAE 툴에서 수행하는 것을 가능하게 할 수 있다는 것이다.

전통적인 CAE 툴들은 각각 하나의 CAE 기능을 단지 제공할 수 있다. 그 기능을 수행하기 위하여 툴들은 위에 기술된 파라미터 기술에 의해 제공되는 정보의 서브세트를 필요로 할 수 있다. 예를 들면: CAD(214b)는 형태(기하학적 구조)(202b) 및 특성들(208b)의 어떤 측면들을 제공하지만(예를 들면 재료 밀도를 제공하지만 영률은 제공하지 않음), 작동 조건들(206b) 또는 기능(204b)을 포함하지 않는다. MBD 및 FEA 기능들(210b)은 형태(202b), 기능(204b), 특성들(208b) 및 작동 조건들(206b)의 어떤 측면들을 포함하는 모델들을 필요로 하지만, 단지 시뮬레이션되고 있는 특정 고장 모드에 관련되어 있는 것들이다. 멀티-도메인 동적 시뮬레이션 및 적용-특정 CAE 기능들(212b)의 모델들은 시뮬레이션되고 있는 특정 고장 모드에 관련되어 있는 기능(204b), 특성들(208b) 및 작동 조건들(206b)의 측면들을 사용하지만, 형태(202b)는 사용하지 않는다.

어느 CAE 기능(210b, 212b, 214b)이 사용되는지에 의존하면서, 엔지니어는 수행되는 분석에 적합한 분석 모델을 생성하기 위해 4개의 데이터 세트들 중 하나 이상으로부터 데이터를 선택해야 한다.

유리하게는, 본 명세서에 기술된 실시예들은 다수의 CAE 기능들을 수행할 수 있는 단일의 CAE 툴을 포함할 수 있다. 이것은, 적어도 부분적으로는, 상이한 CAE 기능들에 대한 정보의 공동의 소스를 제공하는 단일의 파라미터 기술로 인한 것이다.

도 3은 4개의 중첩하지 않는 데이터 세트들(302, 304, 306, 308)로 형성되는 파라미터 기술(300)의 다른 표현을 도시한다. 멀티-바디 동역학 또는 유한 요소 패키지 분석(310)을 위한 관련 데이터 세트가 형태 세트(304), 특성 세트(306) 및 작동 조건 세트(308)의 삼각형 세트 중첩 부분에 의해 나타낸다. 유사하게, 멀티-도메인 동적 시뮬레이션 또는 적용-특정 차량 성능 패키지 분석(312)을 위한 관련 데이터 세트는 형태 세트(304), 특성 세트(306) 및 작동 조건 세트(308)의 삼각형 세트 중첩 부분에 의해 나타낸다. 비슷하게, CAD 분석(314)에 대한 관련 데이터는 형태 세트(304) 및 특성 세트(306)의 삼각형 세트 중첩 부분에 의해 나타낸다. 전통적인 CAE 툴들에서, 모든 4개의 유형들의 데이터의 부재는 설계 프로세스 내에서 워크 플로우(작업 흐름)의 단절(중단)로 이어진다.

도 4는, 위에 기술된 것들과 같은, 파라미터 기술(400)이 어떻게 드라이브라인의 다수의 성능 메트릭들을 결정하기 위해 그리고 따라서 다수의 성능 목표들이 충족되는지 여부 및 고장 모드들이 방지되는지 여부를 결정하기 위해 사용될 수 있는지를 보여준다. 도 1과는 대조적으로, 도 4의 파라미터 기술(400) 및 단일의 CAE 툴은 유리하게는 각 CAE 기능에 대해 개별 모델이 수동으로 구성되는 것을 필요로 하지 않으며, 그리고 또한 데이터가 상이한 CAE 기능들 사이에서 이동되는 것을 필요로 하지 않는다. 그에 반해서, 각각의 분석 유형에 대해 수학적 모델이 형성될 수 있으며, 파라미터 기술(400)로부터 데이터를 자동적으로 선택한다.

도 4는 본 발명이 어떻게 다수의 유형들의 데이터세트들을 갖는 파라미터 기술을 이용할 수 없는, 전통적인 CAE 툴들에서 일어날 수 있는 워크 플로우의 단절을 다루는지를(처리하는지를) 도시한다. 도 4의 CAE 툴은 드라이브라인의 성능 메트릭들 또는 상이한 고장 모드들의 가능성을 결정하기 위하여 다수의 시뮬레이션들을 실행할 수 있다. 이들 시뮬레이션들의 각각의 결과들은 드라이브라인의 작동 성능의 수학적 모델들로부터 생기며, 각 물리적 현상은 상이한 알고리즘을 필요로 하며, 그리고 모든 알고리즘들은 단일의 CAE 툴 내에서 이용 가능하여 엔지니어링 생산성을 최대화한다.

도 4는 드라이브라인의 설계를 업데이트하는 단계 401를 개략적으로 도시한다. 이것은 CAE 툴에 의해 계산된 하나 이상의 성능 메트릭을 하나 이상의 성능 목표와 비교하는 단계를 포함할 수 있다. 성능 목표가 충족되지 않으며, 따라서 관련 고장 모드가 회피되지 않는 경우, 파라미터 기술(400)을 조정함에 의해 소프트웨어가 단계 401에서 설계를 업데이트 할 수 있다. 그러면 모든 고장 모드들이 새로운 설계에 대해 회피되는지 여부를 결정하기 위해 CAE 툴이 새로운 파라미터 기술(400)에 대해 적용될 수 있다. 설계가 어떻게 업데이트 될 수 있는지의 추가의 상세들이 이하에서 제공될 것이다.

CAE 툴들은 메시(맞물림) 사이클을 통해 기어를 가동하며 맞물림 강성(mesh stiffness)의 변화를 계산함에 의해 전달오차(transmission error)(TE)를 계산하기 위해 사용될 수 있다. 전달오차는 회전각의 공칭값으로부터의 편차이다. 결과로 초래된 TE는 드라이브라인 구조의 여기(excitation)으로서 사용될 수 있으며, 강제 응답 분석 및 하우징의 표면에서의 진동의 예측 및, 요구되는 경우, 방사 소음의 예측으로 이어질 수 있다. 이러한 프로세스는 특별히 기어 및 드라이브라인에 대해 셋업될 수 있다. 모델은 파라메트릭(parametric)일 수 있으며 실행이 빠를 수 있으며, 그리고 포스트 프로세싱은 접근하기 쉬운 그래픽 사용자 인터페이스의 형태로 셋업될 수 있다.

모든 이들 잠재적인 고장 모드들 및 그 대응 계산들에서, 하나의 중요한 영향 인자는 오정렬(misalignment)이다. 오정렬은 다른 부품에 대해, 그들의 위치, 또는 적어도 부품의 일부의 위치가 변경되도록 편향하는 부품들에 의해 야기될 수 있다. 구름 베어링 내에 오정렬은 각 피로 사이클 동안 응력을 증가시킬 수 있으며 베어링 수명을 단축시킬 수 있다. 기어들에 대해서, 오정렬은 메이팅 치형부들(mating teeth) 사이의 접촉 압력을 증가시킬 수 있으며 이것은 피로에 대한 저항을 감소시키며 스커핑(scuffing)의 가능성을 증가시킨다. 오정렬은 또한 접촉 기어들 사이의 접촉 패치를(접촉면을) 변경시킬 수 있으며, 이에 의해 TE를 증가시키며 기어들 사이의 오일막에 악영향을 미치며, 이에 의해 기어 맞물림 동력 손실을 증가시키며 전체 드라이브라인 효율을 감소시킬 수 있다.

드라이브라인의 하나 이상의 부품의 편향을 계산하는 것이 유리할 수 있다. 위에 나타낸 바와 같이, 이러한 편향은, 하나의 예로서, 작동 조건들 하에서 기어 및 베어링의 오정렬을 야기할 수 있다. 기어 및 베어링의 이러한 편향 / 오정렬을 계산하기 위하여, 샤프트, 베어링 및 기어로 구성되는 풀(full) 기어박스 서브-시스템의 수학적 표현이 사용될 수 있다. 기어력은 인가된 토크로 인해 기어 맞물림에서 발생되며, 샤프트 편향, 베어링의 하중-종속 편향, 및 하우징 변형으로 이어진다. 기어박스가 동력을 전달하기 때문에 실무 및 계산 양자에서의 결과는 기어 및 베어링의 오정렬이며, 이것은 상술한 고장 모드/기어 피로, 스커핑, TE 및 효율, 및 베어링 피로의 성능 목표에 악영향을 미친다.

드라이브라인 설계에 대한 제너럴리스트(일반적인) 툴들의 한계는 열 영향이 정확히 포함되지 않는다는 것이다. 그러나, 종종 드라이브라인의 중요한 기계적 부품들(샤프트, 베어링, 기어, 로터, 하우징)은 가열 시 팽창되는 금속으로 제조되며, 따라서 열 영향은 구조 및 다른 유형들의 분석을 위해 중요할 수 있다.

일부 적용들에서, 드라이브라인의 서브-구조(sub-structure)(예를 들면, 부품들의 하나 이상) 내에서 온도 분포가 무엇인지 아는 것은 유리할 수 있다. 드라이브라인이 동력을 전달하기 때문에, 마찰이 기어 및 베어링에서 열을 발생시킨다. 또한, 동력이 전기-기계 드라이브라인에서 전환되기 때문에, 전기 기기와 파워 일렉트로닉스에서 출력 손실이 있다. 발생된 열은 전형적으로 하우징으로(하우징을 통해) 직접 전도를 통해 주위로 제거되며 그리고 따라서 주변으로 제거되며, 또는 오일로 간접적으로, 그리고 거기로부터 하우징으로, 또는 오일을 방사체의 어떤 형태로 추출함에 의해 제거된다.

드라이브라인 설계를 위한 공지된 툴들에서 열 영향들을 정확하게 설명하는 것이 가능하지 않았는데, 왜냐하면, 전형적으로, 드라이브라인을 대표하는 상이한 데이터를 필요로 하는 상이한 툴들에 대해 상이한 모델들이 요구되기 때문이다. 예를 들면, 드라이브라인은, 열 및 구조 분석을 위해, 이산화 노드들(discretisation nodes)의 상이한 선택으로, 상이하게 모델링될 수 있다. 온도 분포를 기계적 모델에 적용하는 것의 기술적 어려움이 있을 수 있는데, 왜냐하면 노드들이 상이한 위치들에 있을 수 있기 때문이다.

드라이브라인의 시뮬레이션-주도 설계(simulation-led design)는 목적에 적합한 설계를 달성하기 위한 필수적인 툴이다. 본 명세서에 기술된 실시예들은 유리하게는 모델링 및 설계를 수행하는 경우 열적거동(thermal behaviour)을 예측할 수 있다. 예를 들면, 드라이브라인의 정확한 성능 메트릭이 결정될 수 있도록 온도 분포가 파라미터 기술로부터 계산될 수 있다. 결국, 성능 메트릭은 드라이브라인의 개선된 설계가 창출되는 것을 가능하게 할 수 있다. 개선된 설계 프로세스는 열적 효과들에 의해 야기되는 편향들로 인해 고장날 가능성이 더 낮은 드라이브라인을 가져올 수 있다. 예를 들면, 드라이브라인에서 더 정확한 온도 분포의 결정은 더 정확한 효율 메트릭 및 더 정확한 편향 값을 가능하게 하며, 이것은 결국 더 정확한 내구성 메트릭들을 가져올 수 있다. 이러한 방식으로, 오정렬의 과소평가로 인한 초기 고장의 가능성이 감소될 수 있다.

결과는 공지된 CAE 툴들을 사용하는 드라이브라인들의 실제적인 설계에서는 충분한 정확성으로 열적 고려들이 포함될 수 없다는 것이다. 따라서, 드라이브라인들은 부적당한 성능(sub-optimal performance) 및/또는 테스트 및 개발에서 실패하거나 또는, 설상가상으로 작동에서 실패할 위험을 갖고 설계된다. 정말, 이러한 고장들은 심지어 열적 고장들로서 보이지 않을 수도 있으며 - 예를 들면, 기어 설계자가 기어들의 마이크로-기하학적 구조를 부정확하게 설계했고(열적 효과들에 대해서는 설명을 하지 못하며), 조악한 치형부 접촉, 높은 응력, 및 조기의 그러나 일견 종래의 피로 고장으로 이어졌다는 것일 수도 있다.

열적 성능은 어떤 항공우주산업 적용들에서는 매우 중요하다. 헬리콥터 드라이브라인들이, 비상 상황의 경우 탑승자들의 안전한 딜리버리를 보장하도록, 윤활의 손실의 사건의 후에도 일정 시간 동안 작동할 수 있는 것이 헬리콥터 드라이브라인들의 인증 요건이다. 그러나, 이러한 기능은 프로토타입 유닛들의 느리고 매우 비싼 실험이 이어지는 이전의 설계들의 설계 특징들을 복제함에 의해 보통 달성된다.

동적 성능은 또한 승용차들과 같은 적용들에서 매우 중요하며, 내연기관의 사용의 감소는 기어 소음이 엔진 소음에 의해 더 이상 가려지지 않는다는 것을 의미한다. 드라이브라인이 시끄러운지를 예측하기 위해 드라이브라인의 동적 특성들을 예측하는 것이 필요하며, 동적 특성들은 드라이브라인의 질량 및 강성, 및 경계조건의 수학적 모델을 구성하는 단계를 포함할 수 있다. 동적 모델은 드라이브라인 시스템 여기(driveline system excitations)로서 여기될(excited) 수 있으며, 드라이브라인 시스템 여기는 전달오차, 전자기 토크 리플, 및/또는 스테이터 치형부 상의 반경방향 힘들을 포함할 수 있다. 이러한 동적 모델은 방정식 4를 참조로 이하에서 더욱 상세히 기술되며, 이에 의해 시스템 여기는 인가력들 F에 포함된다. 드라이브라인이 정확하게 모델링되지 않는 경우(예를 들면 열적 효과들 및 관련 편향들을 고려하지 않음에 의해), 기어 소음과 관련된 성능 목표는 설계에 따라 구성된 드라이브라인에 의해 충족되지 않을 수 있다.

일부 적용-특정 CAE 툴들은 다양한 부품들의 동력 손실을 계산하며, 이것은 열 성능과 관련한 유용한 정보를 제공할 수 있다. 이들 동력 손실들은 유리하게는 드라이브라인 시스템에 대한 열 입력들로서 모델링될 수 있으며, 이것은 이하에서 논의될 것이다.

도 5는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법의 개략도를 도시한다. 방법은 드라이브라인(500)의 파라미터 기술을 처리하며, 드라이브라인의 성능을 대표하는(나타내는) 성능 메트릭(performance metric)(532)을 계산한다. 다른 실시예들이 여기에 기술된다. 이하에서 논의될 바와 같이, 도 5의 방법은 드라이브라인의 온도 분포(524)로 인한 드라이브라인의 하나 이상의 부품의 편향(deflection)(528)을 계산하며, 성능 메트릭(532)은 적어도 상기 편향을 기초로 계산된다. 성능 메트릭(532)의 예들은 드라이브라인의 부품들의 상이한 부분들 사이의 오정렬, 효율, 내구성, 및 전달오차를 포함한다. 일부 실시예들에서, 성능 메트릭(532)은 계산된 편향의 표현일 수 있다.

일부 실시예들에서, 방법은 또한 드라이브라인에서 발생하는 힘으로 인한 구조적 편향을 계산할 수 있다. 성능 메트릭(532)은 구조 편향 및 열 편향 양자를 기초로 계산될 수 있다.

단계 520에서, 방법은 파라미터 기술(500)로부터 드라이브라인의 열 모델을 생성할 수 있다. 열 모델은 이산(불연속형)(discrete) 열 모델 또는 연속(continuous) 열 모델일 수 있다. 이산 열 모델은 집중(럼프드) 파라미터 열 네트워크 모델들(lumped parameter thermal network models), 및 메시드 유한 요소 열 모델들(meshed finite element thermal models)을 포함할 수 있다.

드라이브라인의 이산화된 집중 파라미터 열 네트워크 모델은 열플럭스(heat flux)의 입력을 제공하는 열원(heat source)과 써멀 링크들(thermal links)에 의해 연결되는 열적 관성 또는 용량(thermal inertias or capacitances)을 포함할 수 있다. 써멀 링크들은 전도, 대류, 및 복사로 인한 열전달을 포함할 수 있다. 단계 520에서의 프로세싱은 드라이브라인 및 그 부품들의 파라미터 기술(500)로부터 이들 용량들 및 전도도들, 및 그들의 연결부들의 특성들을 결정할 수 있다.

일부 실시형태들에서, 방법은 열 모델을 구성하기 위해 드라이브라인에서 어디에 동력 손실이 있는지를 식별하기 위해 파라미터 기술을 자동적으로 처리할 수 있다. 예를 들면, 방법은 드라이브라인의 하나 이상의 부품의 동력 손실을 결정할 수 있으며(선택적으로 특정 작동 조건들에 대해), 그리고 그 다음 상기 부품이 결정된 동력 손실값을 기초로 열원으로서 모델링되어야 하는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들면, 동력 손실값이 동력 손실 한계값보다 더 큰 경우, 부품은 열원으로서 모델링될 수 있다. 열원은 관련 동력 손실을 갖도록 결정되었던 부품의 위치에 대응하는 모델 내의 위치에 포함될 수 있다. 이러한 방식으로, 방법은 동력 손실들이 있는 드라이브라인 내의 위치들에서 열이 발생될 것이라는 것을 인식할 수 있다. 동력 손실들의 위치들은 접촉면들(기어들 및 베어링들) 사이의 마찰, 배선을 통과하는 전류(예를 들면, 전기 기기 스테이터 및 파워 일렉트로닉스), 시일부에서의 드래그 손실, 또는 드래그 손실을 야기하는 유체의 운동(처닝(churning) 또는 윈디지(windage)).

일부 실시예들에서, 단계 520에서 구성되는 열 모델은 집중 파라미터 열 네트워크 모델이다. 방법은, 이하를 포함하는, 수개의 상이한 방법들로 이러한 모델을 이산화할 수 있다:

a) 파라미터 기술을 기초로, 부품당 하나의 열 노드를 갖는, 집중 파라미터 열 네트워크(lumped parameter thermal network)를 생성하는 단계. 그러나, 이러한 접근법은 열 모델이 수행되는 열 분석에 대해 적합한지 여부를 체크할 수 없다. 부품과 관련된 열 노드로의 또는 열 노드로부터의 열플럭스는 주변 부품들과 비교된 부품의 형상, 크기, 재료, 열용량, 및 온도에 의존할 수 있다. 부품당 하나의 열 노드를 갖는 모델은 지나치게 상세할 수 있으며, 이것은 분석 시간에 있어서 중대한(그에 따른) 불이익을 가질 수 있으며, 또는 불충분하게 상세할 수 있으며, 이것은 결과들이 불충분하게 정확할 수 있음을 의미한다. 모델이 다른 영역들에서 필요한 충실도(정확도)를 놓치는 동안 한 영역에서 과도한 상세들을 포함할 수 있으며, 이것은 느린 계산 및 부정확성 둘 다로 이어진다.

b) 상기 a)에 기술된 집중 파라미터 열 네트워크의 부품당 1개의 노드(one-node-per-component) 이산화(discretisation)에 대한 대안예는 수동 이산화(manual discretisation)이며, 여기서는 사용자가 각 부품에 대해 필요한 열 노드의 수를 특정하며, 또는 부품들이 단일의 열 노드로 함께 집중(lump)되는지를 특정한다. 방법은 단계 520에서 사용자 입력과 파라미터 기술(500) 양자를 기초로 열 모델을 구성할 수 있다. 그러나, 엔지니어는 모델을 구성하고 리파이닝, 그리고 이러한 수동 이산화에 대해, 이산화의 레벨이 변화함에 따라 분석 결과들이 어떻게 변화하는지 확인하기 위해 체크하는데 시간을 소비할 필요가 있을 수 있다. 엔지니어는 모델이 과도하게 상세하지 않으면서 적절하게 정확하다는 것을 안심시키는 것을 찾는데 목표를 둘 수 있지만, 그 프로세스는 시간 소모가 클 수 있으며 가장 높은 자격을 갖춘 따라서 조직 내의 비용이 많이 드는 엔지니어에 의해 수행되는 것으로 종료될 수도 있으며, 그 결과로 프로젝트 비용과 시간에 불리한 영향들을 미친다.

c) 유리하게는, 분석 공식화(analytical formulation)는 분석의 속도 및 정확성을 위해 최적화된 집중 파라미터 열 네트워크를 생성하기 위해 사용될 수 있다. 방법은 단계 520에서 드라이브라인의 열적 거동을 정확하게 기술하기 위해 적합한 모델 내의 점들에서 열 노드들을 유지하기 위하여 모델의 자동 이산화를 수행할 수 있다. 위에서 논의된 바와 같이, 방법은 열원들로서 집중 파라미터 열 네트워크에서의 드라이브라인의 동력 손실들을 포함할 수 있다. 방법은, 드라이브라인의 파라미터 기술로부터의 데이터를 사용하여, 각 부품에 대해 열컨덕턴스 및 열용량의 값들을 계산할 수 있다. 이들 값들로부터, 방법은 부품에 대해 열컨덕턴스의 열용량에 대한 비율을 결정할 수 있다. 방법은 부품의 재료 특성들, 및 크기 및 형상과 같은 파라미터 기술(500)에서 제공되는 정보로부터 이러한 결정을 할 수 있다. 대안으로, 열컨덕턴스의 열용량에 대한 비율은 파라미터 기술(500)로부터 직접 이용 가능할 수 있다. 방법은 열컨덕턴스의 열용량에 대한 비율을 하나 이상의 열컨덕턱스 대 열용량 비율 한계값(one or more thermal-conductance-to-thermal-capacitance-ratio-threshold values)과 비교할 수 있다. 방법은 유리하게는 열컨덕턴스의 열용량에 대한 비율에 의존하면서, 열컨덕턴스로서 또는 열노드로서 드라이브라인 부품들의 하나 이상을 모델링할 수 있다. 예를 들면, 방법은 열컨덕턴스들로서 열컨덕턱스 대 열용량 비율 한계값보다 더 높은 비율을 갖는 드라이브라인 부품들을 모델링할 수 있다. 방법은 열노드들로서 열컨덕턱스 대 열용량 비율 한계값보다 더 낮은 비율을 갖는 드라이브라인 부품들을 모델링할 수 있다. 따라서 집중 파라미터 열 네트워크가, 사용자로부터 수동 입력 또는 결정들을 모델링할 필요가 없이, 자동적으로 구성될 수 있으며 이산화될 수 있다.

예를 들면, 동일한 샤프트에 장착되는 2개의 베어링들을 분리시키는 스페이서(spacer)를 고려. 스페이서는 매우 작은 질량을 갖는 얇은 벽을 갖는 실린더이다. 그 형상 및 위치는 그것이 상기 2개의 베어링들 사이에서 열을 전도하는 것을 의미한다. 접근법 c)는 열컨덕턴스의 열용량에 대한 비율을 기초로 부품을 열질량 또는 열컨덕턴스로서 취급하는지 여부를 자동적으로 결정하는 방법을 사용할 수도 있으며, 그리고 따라서 스페이서를 열노드보다는 열컨덕턴스로서 분류할 수도 있다. 이것은 열질량이 무시해도 될 정도이기 때문에 적절하지만, 특히 그들의 온도차가 큰 경우에는, 베어링들 사이에서의 열을 전도하는 효과는 중요하다. 방법 a)는 스페이서를 열노드로서 분류할 수도 있으며, 그리고 방법 b)는 엔지니어가 그 부품을 모델링하기 위한 가장 적합한 방식을 수동으로 결정하는 것을 요구할 수도 있다.

이들 부품들(기어박스 및 모터)이 드라이브라인 내에 존재하는 경우 기어박스와 모터를 포함하는 전체 드라이브라인에 대해 집중 파라미터 열 모델이 계산될 수 있다. 드라이브라인이 파워 일렉트로닉스를 포함하는 경우, 이들은, 위에서 논의된 바와 같은, 관련 열컨덕턴스들을 갖는, 열원들로서 집중 파라미터 열 모델에 또한 포함될 수 있다.

시간 절약 및 오차 방지는 관련 동력 손실을 갖는 부품들에서 열 입력들의 자동 셋업(automatic set up)에 의해 달성될 수 있다. 또한, 이하에서 논의될 바와 같이, 열플럭스 값들은 부품들의 작동 조건들을 기초로 단계 520에서 자동 결정될 수 있다.

열전달은 전도, 대류, 및 복사를 포함하는 상이한 메커니즘들에 의해 발생할 수 있다. 전도는 간단한데(복잡하지 않은데), 왜냐하면 고체 금속 부품들의 열전도율(thermal conductivity)이 계산하기에 간단할 수 있기 때문이다. 예를 들면, 방법은 하중 종속 강성에 의해 발생되는 접촉 면적 및 롤러 베어링의 정적 분석(static analysis)을 기초로 베어링들을 통한 전도 열전달을 계산할 수 있다. 보통, 복사에 의한 열전달은 전도 및 대류와 비교하여 작다. 그러나, 대류에 의한 열전달은 결정하기가 보다 어려울 수 있다. 예를 들면, 기어 맞물림에서 열이 오일막 내에 발생되며 기어의 금속으로의 열전달이 기어와 오일 사이의 대류(convection) 열전달계수(Heat Transfer Coefficient)(HTC)에 의해 결정된다. 이들 HTC들은 확신을 가지고 예측하기 어렵다. 고요한(정지한) 공기 내에 있는 고온의 금속 표면은 그 표면에 걸쳐 가벼운, 층류 공기 유동을 경험하는 것보다 매우 더 느린 속도로 열을 잃을 것이며, 빠른, 난류 공기 유동을 갖는 것과 비교하여 훨씬 더 그렇다.

단계 520에 형성된 열 모델은 드라이브라인과 관련된 HTC들에 대한 값들을 포함할 수 있다, 이들 HTC들은 내부 드라이브라인 부품들과 윤활유 사이의, 윤활유와 하우징 사이의, 및/또는 하우징과 주위 사이의 열전달에 관련될 수 있다.

HTC들의 값들은 다음을 포함하는 수개의 방법들로 결정될 수 있다:

ⅰ) 방법은 HTC들에 대한 디폴트값들(default values)을 사용할 수 있다.

ⅱ) 사용자는 사용될 HTC값들을 대표하는 입력을 제공할 수 있으며, 이것은 임의의 디폴트값들의 수정을 포함할 수 있다.

ⅲ) 방법은 HTC들을 자동적으로 계산할 수 있다. 방법은 전산유체역학(CFD)을 사용하거나 또는 간단한 집중 파라미터 열 네트워크 모델을 사용하여 대류 HTC들을 계산할 수 있다 (본 명세서에서 뒤에 기술).

단계 522에서, 방법은 단계 520에서 형성된 열 모델을 기초로 열 분포(524)를 계산한다. 예를 들면, 단계 522에서, 방법은 부품에서 발생된 열의 양을 결정하기 위하여, 계산된 효율 값들을 기초로, 하나 이상의 부품들에 대한 동력 손실을 계산할 수 있다. 방법은 상기 열의 양을 열 모델의 대응 열원과 연관시킬 수 있다. 온도 분포(524)를 결정하기 위하여, 단계 522는 드라이브라인의 열플럭스를 계산할 수 있다. 이러한 방식으로, 온도 분포는 열 모델의 각 모드들과 연관된 온도값을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 온도 분포는 단일의 부품에 대한 복수의 온도값들을 포함할 수 있다.

집중 파라미터 열 네트워크 내로의 열플럭스는 임의의 부품과 연관된 동력 손실이 있는 곳은 어디에나 발생한다. 이들 열플럭스들의 값들은, 다음을 포함하는, 수개의 방법들로 결정될 수 있다:

ⅰ) 이들 열플럭스들의 값들은 사용자에 의해 정의될 수 있으며, 이들은 열 분석(522)을 수행하고 드라이브라인의 온도 분포(524)를 계산하기 위해 단계 520에서 형성된 열 모델과 결합될 수 있다.

ⅱ) 방법은 열플럭스들의 값들을 자동적으로 결정할 수 있다. 예를 들면, 열 모델을 형성하는 경우, 방법은, 효율/동력 손실 값들을 결정하기 위해, 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 공지된 효율/동력 손실 계산들을 수행할 수 있다. 따라서, 단계 520에서 열 모델을 형성하는 경우, 방법은 파라미터 기술(500)뿐만 아니라 효율/동력 손실 값들을 기초로 연관된 열플럭스들의 값들을 결정할 수 있다. 예를 들면, 단계 520은 드라이브라인의 다양한 부품들에서 에너지의 양을 결정하기 위하여 파라미터 기술(500)로부터 작동 조건들을 처리할 수 있다.

방법은 집중 파라미터 열 네트워크 모델을 사용하여 단계 522에서 열 분석들을 실행할 수 있으며, 온도의 값들이 이산 열노드들에서 얻어지는 것으로 이어진다. 환언하면, 용어 "집중(럼프드)(lumped)"은 용어 "이산화된(discretised)"에 대응하는 것이다. 전체 구조에 걸쳐 열 프로파일이 계산될 수 있는 경우, 추가의 열 계산이, 드라이브라인 부품들의 열특성들을 기초로, 드라이브라인의 3D 구조에 기초하여(파라미터 기술(500)로부터 결정되는 바와 같이) 수행될 수 있다. 따라서, 스무스한 온도 프로파일은 드라이브라인의 모든 기계적 부품들에 걸쳐 얻을 수 있다.

단계 522에서의 처리는 이하의 방정식 1의 적용을 포함할 수 있으며, 이것은 열 네트워크 모델에서 열플럭스를 계산하는 방법을 기술한다:

(방정식 1)

여기서 Q'은 열플럭스이며(시간에 대한 열 Q의 도함수), dT는 온도차이며, R은 열저항이다.

열저항 R은 상이한 부품들 및 열전달 방법들에 대해 상이한 방법들로 계산될 수 있다. 예를 들면, 부품과 유체 사이의 대류 열전달에 대해, R은 방정식 2a에 의해 주어지며:

(방정식 2a)

여기서 h는 열전달계수이며 A는 접촉표면적이다. 고체 부품들에서의 전도에 대해, 방정식 2b는 열저항을 계산하는 법을 기술한다:

(방정식 2b)

여기서 L은 특성길이이며, k는 열전도율이며, A는 표면적이다. 파라미터 k는 재료 특성이며, 파라미터들 A 및 L은 지오메트릭(geometric)이며, 모두는 드라이브라인의 파라미터 기술 내에서 정의된다. 베어링들 내에서의 전도를 위해, 열저항은 방정식 2c를 사용하여 계산될 수 있다:

(방정식 2c)

여기서 r0 및 r1은 베어링의 내부 및 외부 반경들이며, b는 페이스폭(face width)이며, k는 열전도율이다.

방법은 열 모델 내의 모든 노드들 사이의 열플럭스들을, 따라서 드라이브라인 내의 온도 분포(522)를 계산하기 위하여 단계 522에서 방정식들 1과 2를 사용할 수 있다.

열 네트워크의 셋업과 실행 방법의 추가 상세들은 CARLOS PRAKASH DEL VALLE of KTH Industrial Engineering and Management Machine Design에 의한 "Thermal modelling of an FZG test gearbox"란 제목의 논문 - 특히 본 논문의 섹션 3.2에 제공된다.

파라미터 기술(500)을 기초로 단계 520에서 열 모델을 형성하며 단계 522에서 열 분포를 계산하는 방법은 수개의 이점들을 가질 수 있다:

1) 열 모델은 모든 부품들 및 서브-어셈블리들을 포함하는, 전체 드라이브라인을 포함할 수 있다. 이것은 분리되어 있는 단지 특정 부품 또는 서브어셈블리만을 고려하는 적용-특정 CAE 툴들에 대해 유리하다.

2) 이하에서 논의될 바와 같이, 열 모델을 기초로 계산되는 온도 분포는 열팽창의 효과를 포함함에 의해 드라이브라인 편향들의 보다 정확한 계산을 달성하기 위해 사용될 수 있다. 정확한 편향들은 효율, 내구성, 및 다른 성능 메트릭들을 보다 정확하게 계산하기 위해 사용될 수 있다. 이것은, 온도 분포를 계산하지만 편향들의 계산을 개선하기 위해 그것을 사용하지는 않는 적용-특정 CAE 툴들에 대해 이점이다.

3) 집중 파라미터 열 네트워트 모델은, 특히 상기 접근법 c)에서 기술된 바와 같이, 자동적으로 생성될 수 있으며 속도 및 정확성에 대해 최적화될 수 있다.

단계 526에서, 방법은 파라미터 기술(500) 및 온도 분포(524)를 기초로, 열 분포(524)에 의해 야기되는 드라이브라인의 하나 이상의 부품들의 편향을 결정한다. 일부 실시예들에서, 이것은 온도 분포(524)를 드라이브라인의 구조 모델에 적용하는 것으로서 고려될 수 있다. 드라이브라인의 이러한 구조 모델은 파라미터 기술(500)에서 이용 가능할 수 있으며, 또는 파라미터 기술(500)로부터 도출 가능할 수 있다. 대부분의 드라이브트레인(drivetrain) 부품들은, 일부 실시예들에서, 구조 모델의 FE 메시드(meshed) 부품들로서 모델링될 수 있다.

일부 실시예들에서, 열 모델(메시 모델(mesh model)이 될 수 있는) 및 구조 모델 메시는 동일할 수 있다. 따라서, 열 노드들과 구조 노드들 사이에 일대일 대응이 있으며 온도 분포(524)는 구조 노드들에 직접 적용될 수 있다. 온도 분포(524)는 노드 위치 또는 노드 번호에 의해 구조 모델에 적용될 수 있다.

일부 실시예들에서, 구조 모델과 열 모델은 동일하지 않은 메시들로서 제공될 수 있다. 이들 실시예들에서, 단계 526은 구조 모델의 노드들에서 보간된 온도값들(interpolated-temperature-values)을 결정하기 위하여 열 모델의 노드들 사이의 온도 분포를 보간하는 단계를 포함할 수 있다. 예를 들면, 이러한 보간(interpolation)은 단지 몇 개의 노드들을 갖는 비교적 간단한 럼프드 모델(lumped model)인 열 모델을 많은 노드들을 갖는 FE 구조 모델과 결합하기 위해 사용될 수 있으며, 그렇지 않은면 양립할 수 없는(함께 쓸 수 없는) 것으로 고려될 수도 있다. 단계 526은 보간된 온도값들을 기초로 구조 모델의 노드들에서의 편향들을 계산할 수 있다.

단계 526에서, 방법은 드라이브라인의 구조 모델 내의 모든 노드에 대해 편향(deflection)을 계산할 수 있다.

방법은 방정식 3을 사용하여 열팽창에 의해 야기된 편향들을 계산할 수 있다:

(방정식 3)

여기서:

dX는 편향(deflection)이며,

alpha는 무차원 열팽창계수이며(파라미터 기술(500)에 포함될 수 있는 재료 특성),

X는 노드의 원래 위치이다(이것은 파라미터 기술(500)에 포함될 수 있으며, 또는 드라이브라인의 구조 모델을 형성하는 방법에 의해 파라미터 기술(500)로부터 결정될 수 있다). X는, 구조 모델에서, 3차원으로, 모든 노드의 위치들 및 회전들을 정의하는 벡터로서 제공될 수 있다. 따라서, 각 노드의 위치는 6 자유도(six degrees of freedom)로 정의 될 수 있다.

dT는 단계 522에서 계산되는 온도 분포(524)로부터 결정되는 바와 같은, 온도 변화이다. dT는 노드의 온도와 정의된 온도(보통 25℃) 사이의 차이일 수 있으며, T > 25℃인 경우 재료가 팽창하며 T < 25℃인 경우 재료가 수축한다.

선택적으로, 단계 526에서, 방법은 드라이브라인에서 발생하는 힘들에 의해 야기되는 편향들을 계산할 수 있다. 이러한 편향들은 구조적 힘들에 의해 야기되는 것으로서 고려될 수 있다. 일부 실시예들에서, 편향들은 드라이브라인 시스템의 ⅰ) 정적 분석, 또는 ⅱ) 동적 분석에 의해 계산될 수 있다. 드라이브라인 시스템은 완전한 드라이브라인의 모든 노드들로서 고려될 수 있다. 이들 방법들은 이하에서 더욱 상세히 설명된다.

ⅰ) 정적 분석은 편향들을 계산하기 위해 드라이브라인의 모든 부품들에 인가된 힘들을 분석하며, 일부 부품 강성이 하중 의존적일 수 있다는 것을 고려한다. 따라서 방법은 수렴이 달성될 때까지 힘, 편향, 및 강성에 대해 반복할 필요가 있다. 방법은 힘과 변위가 시변(time-varying)이 아닌, 파라미터 기술(500)의 일부로서 제공되는 작동 조건들에 명시된 바와 같은 일정한 속력으로 회전한다.

ⅱ) 정적 분석과는 대조적으로, 동적 분석은 편향들 및 인가력들이 시간에 따라 변하는 것을 가능하게 한다. 이것은 시변 여기가 분석에 포함되는 것을 가능하게 한다. 시변 여기(time-varying excitations)는 전달오차, 엔진 토크 리플, 전기 기기 토크 리플, 및 전기 기기 반경방향 힘을 포함할 수 있다. 동적 분석에서 편향은 방정식 4의 행렬 표현식으로 나타낸 드라이브라인 시스템의 운동 방정식을 풀음에 의해 결정될 수 있다:

(방정식 4)

여기서:

M은 드라이브라인 시스템 질량 행렬(mass matrix)이며(이것은 파라미터 기술 500에 포함될 수 있거나, 또는 이로부터 도출될 수 있음),

C는 드라이브라인 시스템 감쇠 행렬(damping matrix)이며(이것은 파라미터 기술 500에 포함될 수 있거나, 또는 이로부터 도출될 수 있음),

K는 드라이브라인 시스템 강성 행렬(stiffness matrix)이며(이것은 파라미터 기술 500에 포함될 수 있거나, 또는 이로부터 도출될 수 있음),

F는 인가력(applied force)이며(이것은 파라미터 기술 500에 포함될 수 있거나, 또는 이로부터 도출될 수 있으며, 예를 들면 파라미터 기술 500에 저장된 "작동 조건들(operating conditions)"로부터), 그리고

벡터 X는 방정식 3에 대해 위에서 기술된 것과 동일한 방법으로, 6 자유도로 구조 모델의 모든 노드의 위치들 및 회전들을 정의한다. 표시 X'는 시간에 대한 X의 도함수를 의미한다.

구조 모델은, 위에서 기술한 바와 같이, 정적으로 또는 동적으로 풀 수 있다. 이들 모델들 둘 다는 드라이브라인 구조 모델의 모든 노드에 대해 6 자유도로 편향들을 계산한다.

방법은 구조 모델의 노드들의 새로운 위치들 및 회전들을 결정하기 위하여 X에 대해 행렬 방정식을 풀 수 있다. 편향들(deflections)은 노드들의 새로운 위치/회전 값들과 시작 위치/회전 값들 사이의 차이로서 고려될 수 있다.

단계 526가 열 효과 및 구조 효과로 인한 노드의 편향을 계산하는 실시예들에서, 방법은 이들 편향들을 전체-편향-값으로 결합할 수 있다. 예를 들면, 방법은 단순히 개별 편향 값들을 함께 합산할 수 있다.

베어링들인 드라이브라인 부품들에 대해, 방법은 온도 분포를 구조 모델에 적용하는 대안적인 방법을 사용하여 편향들(528)을 계산할 수 있다. 구조 모델은 내측 레이스웨이, 외측 레이스웨이, 회전 요소들, 및 연결된 부품들 중 하나 이상에 대응하는 노드들을 포함할 수 있다. 단계 526에서, 방법은 구조 모델의 이들 노드들에서의 온도값들을 결정하기 위해 온도 분포(524)를 적용할 수 있다. 방법은 이들 노드들에서의 열팽창을 결정할 수 있으며, 그리고 상기 팽창이 베어링의 작동 틈새(operating clearance)를 어떻게 변경시키는지를 결정할 수 있다. 따라서 작동 틈새는 베어링 제조자로부터 표준값이 되는 반경방향 내측 틈새와는 다를 수 있다. 작동 틈새는 보다 정확한 성능 메트릭(532)을 결정하기 위해 사용될 수 있는 편향(528)의 표현(표시)의 예이다.

단계 530에서, 방법은 하나 이상의 부품들의 결정된 편향(528)을 기초로 드라이브라인의 성능 메트릭(532)을 계산한다. 비제한 실시예로서, 성능 메트릭은 드라이브라인에 있는 2개의 부품들 사이의 오정렬일 수 있다. 방법은 노드들/부품들의 상대 위치들에서의 변화를 계산하기 위하여, 드라이브라인의 구조 모델에서의 2개의 부품들, 또는 노드들의 편향 값들(528)을 가산 또는 감산함에 의해 오정렬을 계산할 수 있다. 다른 성능 메트릭들은 이하에서 기술될 것이다.

유리하게는 방법은 더 정확한 성능 메트릭(530)이 계산될 수 있도록 열 효과들에 의해 야기된 부품들의 편향들을 고려할 수 있다. 따라서, 드라이브라인은 더 정확하게 모델링될 수 있다.

도 6은 드라이브라인을 모델링하기 위한, 그리고 선택적으로 드라이브라인을 설계하기 위한 다른 컴퓨터 구현 방법의 개략도를 도시한다. 도 5의 대응하는 특징들을 갖는 도 6의 특징들에는 600 시리즈의 참조번호들이 주어질 것이며 여기서 반드시 다시 기술되는 것은 아닐 것이다.

이 실시예에서, 방법은 파라미터 기술(600)을 기초로 구조 모델을 구성하는 단계 634를 포함한다. 단계 626에서, 방법은 위에서 논의된 바와 같은 열 효과들에 의해 야기되는 편향들을 결정하기 위해 계산된 온도 분포(624)를 구조 모델에 적용한다. 이 실시예에서, 단계 626에서 방법은 또한 드라이브라인 내의 힘들에 의해 야기되는 구조 편향들을 계산한다. 이러한 구조 편향들을 계산하는 방법의 예가 또한 위에서 제공된다. 따라서, 단계 626에서 계산된 편향들(628)은 열 편향과 구조 편향의 조합이다.

또한, 도 6은 서로 독립적으로 또는 함께 제공될 수 있는 2개의 선택적인 반복 루프들(636, 638)을 도시한다. 제1 반복 루프(636)는 결정된 편향들(628)을 단계 622에서 처리된 정보에 적용하여 온도 분포(624)가 드라이브라인의 편향된 부품들에 대해 계산될 수 있다. 제2 반복 루프(638)는 파라미터 기술(600)을 변경할 수 있으며, 이에 의해 계산된 성능 메트릭(632)을 기초로, 드라이브라인을 재설계할 수 있다.

제1 반복 루프(636)에 관하여, 단계 622가 처음으로 수행된 후(온도 분포(624)의 처음 계산에 대해), 각각의 후속하는 반복에 대해 방법 단계 622는 열 모델 및 또한 계산된 편향들(628)을 기초로 드라이브라인의 하나 이상의 부품들에 대한 온도 분포(624)를 재계산할 수 있다. 본 실시예에서 계산된 편향들(628)은 구조 효과 및 열 효과로 인한 것이며, 그러나 다른 실시예들에서는 계산된 편향들(628)이 열 효과로 인한 것일 수 있으며 반드시 구조 효과로 인한 것은 아닐 수도 있다. 그 다음 방법은 재계산된 온도 분포에 대한 단계들 626 및 630을 반복한다.

일부 실시예들에서, 방법은 제1 반복 루프(636)를 돌지 여부를 결정하는 기능을 포함할 수 있다. 이러한 기능은 도 6에 단계 640으로서 도시된다. 단계 640에서, 방법은 온도 분포(624) 및/또는 편향들(628)을 하나 이상의 루프-엔드-조건들과 비교할 수 있다. 하나 이상의 루프-엔드-조건들이 충족되는 경우, 방법은 단계 622로 귀환하여 열 모델 및 또한 결정된 편향(628)을 기초로 드라이브라인의 하나 이상의 부품들에 대한 온도 분포(624)를 재계산한다. 하나 이상의 루프-엔드-조건들이 충족되는 경우, 방법은 성능 메트릭(632)을 계산하기 위해 단계 630으로 이동할 수 있다.

일부 실시예들에서, 도 6에 도시된 제1 반복 루프(636)는 다르게 구현될 수 있으며, 하나 이상의 루프-엔드-조건들이 충족되지 않는 경우, 방법이 단계 620으로 귀환되어 파라미터 기술(600) 및 또한 결정된 편향(628)을 기초로 열 모델을 재형성한다.

제2 반복 루프(638)에 관하여, 방법은 드라이브라인의 성능 메트릭(632)을 기초로 파라미터 기술(600)을 업데이트하는 단계 644를 선택적으로 포함할 수 있다. 파라미터 기술(600)이 업데이트된 후, 방법은 업데이트된 파라미터 기술에 대해 단계들(620, 622, 634, 626 및 630)을 반복할 수 있다.

이러한 실시예에서, 방법은 제2 반복 루프(638)를 돌지 여부를 결정하는 기능을 포함할 수 있다. 이러한 기능은 단계 642로서 도 6에 도시된다. 단계 642에서, 방법은 성능 메트릭(632)을 하나 이상의 루프-엔드-조건과 비교할 수 있다. 하나 이상의 루프-엔드-조건이 충족되지 않는 경우, 방법은 단계 644로 이동하여 파라미터 기술(600)을 업데이트하며 도 6의 방법을 반복한다. 하나 이상의 루프-엔드-조건이 충족되는 경우, 방법은 종료한다.

어떻게 루프-엔드-조건들이 적용될 수 있는지의 비제한 예들은 다음을 포함한다:

루프-엔드-조건들과 비교되는 값에 대한 수렴의 속도를 결정하는 단계, 및 충분히 안정된 값을 나타내는 한계값과 수렴의 속도를 비교하는 단계. 한계값이 충족되는 경우, 루프-엔드-조건이 충족되는지 결정하는 단계. 이러한 방식으로, 값들이 사용자 특정 허용오차 내에서 변화하지 않을 때까지 루프가 반복될 수 있다.

수행된 루프를 도는 반복의 수를 결정하며, 상기 반복의 수와 최대 반복의 수를 비교하는 단계. 상기 최대 수에 도달되는 경우, 루프-엔드-조건이 충족되는지 결정하는 단계.

루프-엔드-조건들과 비교되는 값을 허용 가능한 성능을 나타내는 한계값과 비교하는 단계, 그리고 한계값이 충족되는 경우 루프-엔드-조건이 충족되었음을 결정하는 단계.

루프의 이전의 반복에서 계산된 동일한 성능 메트릭의 값을 갖는 루프의 현재의 반복에 대한 성능 메트릭 사이의 차이를 결정하는 단계, 및 상기 차이를 허용 가능한 수렴을 나타내는 한계값과 비교하는 단계. 연속 루프들 상의 성능 메트릭 값 사이의 차이가 한계값보다 작은 경우, 루프-엔드-조건이 충족되었음을 결정하는 단계. 상기 "차이(difference)"는 절대 차이 또는 상대 차이(예를 들면 백분율로서 표현된)일 수 있다. 이러한 방식으로, 반복 루프는, 예를 들면, 이전의 반복으로부터의 그 값의 1% 이내인 경우 반복을 중단할 수 있다.

따라서 도 6의 실시예는 파라미터 기술(600)으로부터 도출되는, 드라이브라인의 구조 모델을 포함하며, 이것은 하중, 편향, 변형, 오정렬 및 응력을 계산할 목적으로 사용될 수 있다. 이것은 구조 모델을 다수의 노들들로 이산화하며 기어 힘들과 같은 인가된 구조 하중들을 기초로 6 자유도로 그들의 변위들을 계산함에 의해 달성될 수 있다. 유리하게는, 구조 모델 내의 이들 동일한 노드들은 열팽창으로 인해 추가적인 변위를 받으며, 이것은 열 분석으로부터 온도 프로파일/분포(624)를 기초로 계산된다. 편향들, 변형들 및 오정렬들의 모든 값들에서 변화가 발생할 수 있다. 이들 변화들은 드라이브라인의 중요한 부품들의 성능에 영향을 미칠 수 있으며, 따라서 유리하게는 계산된 성능 메트릭(632)에 의해 정확하게 나타낼 수 있다.

도 7은 드라이브라인을 모델링하기 위한 다른 컴퓨터 구현 방법의 개략도를 도시한다. 이전의 도면의 대응하는 특징들을 갖는 도 7의 특징들에는 700 시리즈의 참조번호들이 주어질 것이며 여기서 반드시 다시 기술되는 것은 아닐 것이다. 본 명세서에 개시된 모든 실시예들과 같이, 도 7의 기능은 도 6의 반복 루프들의 하나 또는 양자를 포함하여, 본 명세서에 기술된 임의의 다른 기능과 결합될 수 있다.

도 7에서, 방법은 드라이브라인에 대해 수행될 분석의 하나 이상의 유형의 표시(지시)(746)를 수신하며 수행될 분석의 유형에 따르는 드라이브라인의 성능 메트릭(732)을 계산한다.

수행될 분석의 유형은 다음에 관련될 수 있다: 드라이브라인 효율, 드라이브라인의 하나 이상의 부품의 효율, 드라이브라인의 수명, 드라이브라인의 하나 이상의 부품의 수명, 피로 또는 스커핑으로 인한 기어 고장의 가능성, 피로로 인한 베어링 고장의 가능성, 기어 와인(gear whine), 또는 임의의 다른 유형의 열 또는 구조 분석.

방법은 사용자로부터 드라이브라인에 대해 수행될 분석의 하나 이상의 유형의 표시(지시)(746)를 수신할 수 있으며 또는 컴퓨터 메모리로부터 그것을 검색할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 수행될 분석의 유형을 특정하는 입력을 제공할 수 있다. 대안으로, 방법은 미리 결정된 시간에서, 또는 미리 결정된 시이퀀스에서 분석의 하나 이상의 유형을 자동적으로 처리할 수 있다. 도 7에는, 표시(746)는 사용자 특정된 유형의 분석을 대표한다(나타낸다).

단계 748에서, 방법은 특정되었던 분석의 유형에 대한 드라이브라인의 수학적 모델을 구성할 수 있다. 방법은 분석의 특정된 유형에 대해 요구되는 파라미터 기술(700)에서의 데이터를 식별할 수 있으며, 그 다음 분석의 유형에 적합한 식별된 데이터를 사용하여 수학적 모델을 형성할 수 있다. 일부 실시예들에서, 이것은 파라미터 기술(700)에 의해 제공되는 정보의 서브세트를 처리하는 단계를 포함할 수 있다. 선택적으로, 단계 734에서 구조 모델을 구성하는 단계 및/또는 단계 720에서 열 모델을 구성하는 단계는 파라미터 기술(700)에 의해 제공되는 정보의 서브세트를 처리하는 단계를 포함할 수 있으며, 이것은 단계 748에서 처리되는 서브세트와는 상이하다. 방법은 수행될 분석/처리를 기초로 파라미터 기술(700)로부터 데이터를 자동적으로 선택할 수 있다. 예를 들면, 각 분석/처리는 필요로 하는 파라미터 기술(700)로부터 특징들/데이터-유형들의 연관된 리스트를 가질 수 있다.

단계 750에서, 방법은 단계 748에서 구성되었던 수학적 모델을 기초로 그리고 또한 선택적으로 계산된 편향들(728)을 기초로 특정 유형의 분석에 적합한 분석을 실행할 수 있다. 위에서와 같이, 계산된 편향들(728)은 열 효과에 기인할 수 있으며 선택적으로 또한 구조 효과에 기인할 수 있다. 일부 유형의 분석은(중량, 패키징 및 비용과 같은) 단계 726에서 계산된 편향 값들(728)을 처리하는 것을 필요로 하지 않을 수 있다.

그 다음 단계 730에서, 방법은 단계 750에서의 분석의 결과들을 기초로 성능 메트릭(732)을 계산한다. 따라서, 이 실시예에서, 방법은 간접적으로 파라미터 기술(700)을 기초로 그리고 선택적으로 간접적으로 하나 이상의 부품의 결정된 편향(728)을 기초로(단계 726으로부터) 성능 메트릭(732)을 계산하는 것으로서 고려될 수 있다.

성능 메트릭(732)이 내구성과 관련되는 실시예들에서, 계산 방법들(예를 들면 ISO표준들)은 입력 파라미터로서 오정렬의 측정을 포함할 수 있다. 유리하게는, 도 7의 단계 750은 계산된 편향들(728)을 사용하여 오정렬에 대한 정확한 값을 결정할 수 있다.

성능 메트릭(732)이 효율과 관련되는 실시예들에서, 단계 750에서의 처리는 편향들(728)에 대한 정확한 값들을 고려할 수 있으며, 이것은 마찰로부터 열을 발생시킬 접촉 응력 및 접촉 표면의 위치에 영향을 미칠 것이다.

성능 메트릭(732)이 전달오차와 관련되는 실시예들에서, 값들은 접촉 기어 치형부의 위치 및 회전으로부터 직접 계산될 수 있다.

본 명세서에 개시된 실시예들 중 하나 이상은 오정렬의 변경된 값은 기어 접촉 및 굽힘 응력을 변화시킬 수 있으며, 따라서 기어의 예상 피로 수명이 수정될 수 있다. 오정렬의 변경된 값은 각 기어 쌍의 부하를 받는 치형부 접촉 분석을 변화시킬 수 있으며, 예상된 기어 맞물림 드래그 및 전달오차의 변화로 이어질 수 있다.

드라이브라인 구조 내의 편향들은 유성 기어 세트 내의 유성들 사이의 부하-분배(load-sharing)를 계산하기 위해 사용될 수 있으며, 이것은 이상적으로 같을 수도 있지만 실제는, 시스템 편향들 및 제조 오차들로 인해, 결코 같지 않다. 또, 구조 모델의 변위의 변경된 값은 유성 부하-분배의 수정된 계산으로 이어진다.

베어링 피로는 드라이브라인의 성능의 분석으로부터 계산되는 편향들 및 하중들로부터 결정될 수 있다. 온도 프로파일로 인한 오정렬 및 변위의 변경된 값은 베어링 수명을 변경시킬 수 있다.

추가적으로, 구조 분석(726)이 동적 분석인 실시예들에서, 드라이브라인 시스템 하중들 및 변위들은 기어 맞물림 강성 및 베어링 강성을 계산하기 위해 사용되며, 이들 양자는 하중 종속적이며 따라서 열 모델로부터 계산된 온도 프로파일에 의해 또한 영향을 받는다. 이것은, 이들 강성 값들이 완전한 드라이브라인의 동적 모델의 생성에 사용되기 때문에, 중요하다. 드라이브라인은 전달오차, 토크 리플, 또는 전기 기기 반경방향 힘들과 같은 여기들(excitations)을 받으며, 이들 여기들로 인한 표면 진동 및/또는 방출된 소음을 계산하기 위하여 강성들을 필요로 한다. 이들 여기들은 방정식 4에서 인가력 F에 포함될 수 있으며, 하중 종속 강성은 강성 매트릭스 K에 포함될 수 있다. 모든 이들 영향들은 원활하게(끊임없이) 다루어진다.

전기 기기 로터는 또한 편향들과 오정렬을 경험한다. 이들 편향들과 오정렬들의 값들은 부품들의 열팽창으로 인해 변경될 수 있다. 예를 들면, 로터의 오정렬들은 에어갭의 폭에 영향을 미칠 수 있으며, 이것은 전기 기기의 효율에 영향을 미친다. 본 명세서에 기술된 온도 분포들 중 하나 이상은 또한 전기 기기에서 손실들에 영향을 미칠 수 있다. 유리하게는, 이에 의해 열 모델이 온도 분포를 가져오며, 이러한 온도 분포는 드라이브라인 편향들 및 오정렬들에 영향을 미치는, 본 명세서에 기술된 처리는 전기 기기에 대해 또한 적용될 수 있다.

도 7에 의해 수행될 수 있는 분석들 중 하나 이상에 대해, 온도 분포(724)를 사용하는 효과를 포함하는 영향은 성능 메트릭(732)의 정확성을 향상시키는 것이다. 따라서, 보다 정확한 정보가 설계 엔지니어에게 제공될 수 있으며, 드라이브라인의 설계가 큰 확실성으로 최적화되며 잠재적인 고장이 방지된다. 드라이브라인들은 더 정숙해질 수 있으며 더 효율적일 수 있으며, 그리고 피로 또는 스커핑으로 인한 치명적인 그리고 잠재적으로 수명을 위협하는 드라이브라인 고장의 위험성이 감소될 수 있다.

이러한 모든 것들은 이러한 작업이, 실제적인 설계 프로젝트들에 맞는 시간 척도로, 비전문가에 의해 수행되는 것을 가능하게 하는 CAE 툴에서 달성될 수 있으며, 이것은 다목적 설계 최적화를 용이하게 한다.

도 8a 및 도 8b는, 도 7과 유사한, 드라이브라인을 모델링하기 위한 다른 컴퓨터 구현 방법의 개략도를 도시한다. 이전의 도면의 대응하는 특징들을 갖는 도 8a 및 도 8b의 특징들에는 800 시리즈의 참조번호들이 주어질 것이며 여기서 반드시 다시 기술되는 것은 아닐 것이다.

도 8a 및 도 8b에는, 성능 메트릭이 효율 메트릭(832)이며, 단계 850에서 수행되는 분석의 유형은 효율 분석이다. 이 실시예에서, 방법은 수행될 분석의 유형의 표시를 수신하지 않는다. 예를 들면, 도 8a 및 도 8b의 방법은 효율 분석을 수행하기 위해 하드코팅된(hard-coded) 것으로서 고려될 수 있다(이것은 컴퓨터 메모리로부터 드라이브라인에 대해 수행될 분석의 유형의 표시를 수신하는 것으로서 고려될 수 있다).

이 실시예에 대해, 단계 850에서의 효율 분석은 또한 단계 822에서 계산되었던 온도 분포(824)를 입력으로서 사용한다. 이것은 온도 분포가 직접적으로(예를 들면 윤활유 점도를 변화시킴에 의해) 그리고 편향들(828)에 의해 야기된 효과로 인해 효율에 영향을 미칠 수 있기 때문이다.

임의의 유형의 성능 분석이 단계 850에서 효율 분석에 추가로 또는 그 대신에 수행될 수 있으며, 단계 850는 그 방법에서 다른 곳으로부터 이용 가능한 임의의 요구되는 정보를 처리할 수 있다는 것을 알게 될 것이다.

또한, 이 실시예에서, 단계 850에서의 효율 분석은 효율 모델을 결정하는 것의 일부로서 동력 손실 프로파일을 결정할 수 있다. 유리하게는, 단계 850에서 계산된 동력 손실은 개선된 열 모델을 구성하기 위하여 단계 850에 대한 입력으로서 제공될 수 있다. 이것은 도 8b에서 강조된 다른 선택적인 반복 루프(852)로서 고려될 수 있다.

이 실시예에서, 단계 854에서, 방법은 계산된 동력 손실(또는 임의의 다른 계산된 특성)을 본 명세서에 기술된 루프-엔드-조건들 중 하나 이상과 비교할 수 있다. 하나 이상의 루프-엔드-조건이 충족되지 않는 경우, 방법은 다시 단계 820으로 이동되어 계산된 동력 손실(또는 임의의 다른 계산된 특성)을 기초로 열 모델을 재구성한다. 그 다음 방법은 단계들(822, 826, 850, 및 854)을 반복한다. 하나 이상의 루프-엔드-조건들이 충족되는 경우, 방법은 효율 메트릭(832)을 계산하기 위해 이동한다.

자동차 산업은 연료 절약(연비) 및 차량의 배기가스를 측정하기 위해 표준 드라이브 사이클들을 사용한다. 본 명세서에 기술된 처리를 위해, 각 드라이브 사이클은 주어진 외부 온도와 드라이브라인 내의 주변 열 분포로 시작할 수 있다(이것은 균일할 것 같지만, 반드시 그런 것은 아니다). 이러한 균일한 분포는 오정렬의 계산 그리고 따라서 t=0에서의 동력 손실의 계산을 위해 사용될 수 있다. 드라이브 사이클이 시작됨에 따라, 방법은 (계산된 편향들로부터 결정될 수 있는) 오정렬의 변화로 이어지는 열 입력들이 변화함에 따른 부품들 내의 온도 분포를 계산한다. 온도 분포의 진화는 초기 조건들, 시뮬레이션 입력들, 및 드라이브 사이클을 통한 온도 분포로 인한 기어 맞물림 트라이볼로지(gear mesh tribology), 열 소산 및 시스템 편향들의 상호작용에 종속될 수 있다.

정상 상태(steady state)에서도, 열 영향들의 포함은 열, 구조 및 동력 손실 모델들 사이의 영향의 흥미있는 서클로 이어질 수 있다. 처음 기어 맞물림 동력 손실 값은 온도 프로파일/분포의 영향이 없이 계산된 오정렬의 값을 단지 포함할 수 있다. 드라이브라인 구조 내의 비균일 온도가 오정렬을 변화시킴에 따라, 기어 맞물림에서의 동력 손실은 변화하며, 정상 상태 온도 분포를 수정한다. 본 명세서에 기술된 실시예들은 수렴이 달성될 때까지 이들 값들에서의 반복의 단계를 포함할 수 있다.

이러한 반복 단계들은(도 8b에 표시된 반복 루프를 포함하는) 차량 에너지/연료 소모, 및 따라서 내연기관에 의해 동력이 공급되는 전통적인 또는 하이브리드 차량들에서의 배기가스의 계산에서 특정한 이점을 가질 수 있다. 드라이브 사이클을 통한 변화하는 드라이브라인 온도는 오일의 점도를 변화시킬 수 있으며, 이것은 기어 맞물림 동력 손실 및 기어 처닝(gear churning)을 포함하는, 드라이브라인 효율의 많은 중요한 부품들을 변화시킬 수 있다. 승용차 드라이브라인들의 효율은 시동시 비교적 나쁘며 드라이브라인이 예열됨에 따라 향상된다. 본 명세서에 기술된 실시예들의 엔지니어링 효과는 드라이브라인의 변화하는 온도 및 효율은 현재 달성될 수 없는 방식으로 예측될 수 있으며, 설계 및 개발 공정의 낮은 리스크로 이어지며 결국 더 효율적인 차량으로 이어질 수 있다는 것이다.

반복 단계를 포함하는 본 명세서에 기술된 실시예들에 대해: 초기 부품 동력 손실 값들은 단지 온도 프로파일/분포의 영향 없이 계산된 오정렬의 값을 포함할 수 있으며; 그러나 드라이브라인 구조 내의 비균일 온도가 오정렬을 변화시킴에 따라, 부품 동력 손실 값들은 변화되며, 정상 상태 온도 분포를 변경시킨다. 시스템 편향, 부품 동력 손실, 및 온도 중 하나 이상에 대한 수렴 해가 정상 상태 또는 과도 조건에 대해 얻을 때까지 반복이 계속될 수 있다(도 8b에서 식별되는 루프 둘레에서).

도 9는 드라이브라인을 모델링 또는 설계하기 위한 컴퓨터 구현 방법의 개략도의 추가 실시예를 도시한다. 이전의 도면의 대응하는 특징들을 갖는 도 9의 특징들에는 900 시리즈의 참조번호들이 주어질 것이며 여기서 반드시 다시 기술되는 것은 아닐 것이다.

도 9는 단순한 집중 파라미터 열 네트워크 모델(단계 956에서 형성된) 및 상세한 메시 열 모델(단계 920에서 형성된)의 조합인 열 모델링의 방법을 도시한다. 단순한 열 모델과 상세한 열 모델을 결합하는 것이 자명하지 않은데 왜냐하면 단순한 집중 파라미터 열 네트워크 모델이 상세한 분석에서 돕는데 충분한 정확성을 제공하지 못할 것이기 때문이다. 단지 상세한 메시형 모델만을 사용하여 열 분석을 착수하는 단점은 시뮬레이션이 컴퓨팅 성능을 필요로 하고, 실행에 오랜 시간이 소요된다는 점이다. 그러나, 단순한 열 모델과 상세한 열 모델의 조합은 결과의 요구되는 정확성을 유지하면서 더 빠른 시뮬레이션 시간을 갖는다.

이하에서 더욱 상세히 논의되는 바와 같이, 도 9의 방법은 유체 온도(960)를 계산하기 위해 사용되는 단계 956에서 단순한 집중 파라미터 열 네트워크 모델을 형성한다. 유체들은 드라이브라인 내부에 냉각제, 윤활유, 공기를, 그리고 드라이브라인 외부에 공기를 포함할 수 있다. 유체 온도들(960)은 단순한 집중 파라미터 열 네트워크 모델의 출력이며, 대류 HTC들을 계산하기 위해 사용되며, 이것은 차례로 메시 열 모델에 대한 입력으로서 사용된다. 유리하게는, 방법은 또한 드라이브라인에 대한 요구되는 펌프 유속을 계산하기 위해 유체 온도들을 사용할 수 있다.

단계 956에서, 방법은 파라미터 기술(900)을 기초로 단순한 집중 파라미터 열 모델을 형성한다. 이러한 열 모델은 집중-파라미터-열-모델(lumped-parameter-thermal-model)로서 고려될 수 있다(이것은 또한 제1 열 모델로서 지칭될 수도 있다). 그 다음 단계 958에서, 방법은 위에서 식별된 것들과 같은, 하나 이상의 유체 온도들(960)을 계산하기 위하여 단순한 집중 파라미터 열 모델에서의 열 분석을 실행한다.

단계 934에서, 방법은 파라미터 기술(900)을 기초로 드라이브라인의 구조 모델을 형성한다. 그 다음 단계 962에서, 방법은 구조 메시(964)를 결정하기 위하여 단계 934에서 형성되었던 구조 모델을 메시한다.

단계 920에서, 방법은 구조 메시(964)를 기초로 메시드 열 모델(meshed thermal model)을 형성한다. 이러한 열 모델은 메시드-열-모델로서 고려될 수 있다(이것은 또한 제2 열 모델로서 지칭될 수도 있다). 메시드-열-모델은 단계 956에서 형성되었으며 선택적으로 구조 모델과 동일한 메시를 갖는 집중-파라미터-열-모델보다 더 큰 해상도(분해능)을 가질 수 있다(예를 들면, 이것은 더욱 미세하게 이산화될 수 있다).

단계 922에서, 방법은 다음을 기초로 온도 분포(924)를 계산할 수 있다: (ⅰ) 구조 메시 모델(964); 및 (ⅱ) 유체 온도(960).

예를 들면, 단계 922는 대류 HTC들을 계산하기 위해 유체 온도(960)를 사용할 수 있다. HTC들을 계산하는 것은 복잡할 수 있으며 유속 및 표면 거칠기를 포함하는 다중 인자들에 종속될 수 있다. HTC들의 값들은 누셀트수(Nusselt number)(Nu), 경계를 가로지르는(경계에 법선방향인) 전도 열전달에 대한 대류 열전달의 비율을 나타내는 무차원수를 기초로 추산될 수 있다. 예를 들면, 플레이트 위의 자연 대류에 대해, 누셀트수 방정식은 다음과 같다:

(방정식 5)

여기서 h는 HTC이며, L은 특성 길이, k는 열전도율이며, Ra는 레일리수(Rayleigh number)이며, C 및 n은 기하학적 구조 및 흐름에 의존하는 상수들이다.

파라미터들 L(지오메트리 파라미터) 및 k(재료 특성)은 드라이브라인의 파라미터 기술(900)에서 정의될 수 있으며, 따라서 단계 922는 또한 (직접적으로 또는 간접적으로) 파라미터 기술(900)을 기초로 그 처리를 수행할 수 있다. 레일리수(Rayleigh number) Ra는 열전달 거동을 기술하는 무차원수이며: 레일리수가 주어진 유체에 대한 임계값 이하인 경우, 열전달은 주로 전도의 형태이며; 그것이 임계값을 초과하는 경우, 열전달은 주로 대류의 형태이다. 레일리수는 유체 특성들 및 유체 온도에 의존한다. 주어진 지오메트리들 및 조건들, 예를 들면 등온 수직 플레이트, 등온 수평 플레이트에 대한 C 및 n의 값들을 정의하는 표준 텍스트북 결과들이 있다. 따라서, 지오메트리(기하학적 구조) 및 유체 특성들 및 유체 온도가 알려진 경우, 방법은 대류 열전달 계수의 값을 계산할 수 있다.

h 계산 방법은 상이한 지오메트리들 및 작동 조건들에 대해 유사하다. 방정식 5의 우측부는 지오메트리 및 작동 조건들에 의존하면서 상이할 수 있지만, 여전히 상수들 및 유체 특성들을 포함한다.

누셀트수(Nusselt number)를 사용하여 HTC들을 계산하는 것이 알려져 있지만, 유리하게는 도 9의 방법은 단순한 모델(단계 956에 있는)에서 계산된 유체 온도들을 사용하여 이것을 하며, 그 다음 결과 HTC들을 상세한 모델(단계 922에 있는)에 적용한다. 대류에 대한 HTC들을 계산하는 상기 방법은 CFD 모델을 사용하는 표준 방법과 비교하여 이점들을 갖는다. 위에 기술된 방법은 신속한 시뮬레이션 시간의 이점과 많은 양의 컴퓨팅 성능을 필요로 하지 않는다는 이점을 갖는다.

대류 HTC들, 열컨덕턴스들, 및 출력원으로부터의 열플럭스는 상세한 메시드 열 모델(detailed meshed thermal model)에 대한 모든 입력들이다.

단계 920은 상기 상세한 메시드 열 모델을 사용할 수 있으며 따라서 그것은 단계 962에서 메시된 구조 모델과 동일한 메시(964)를 사용한다. 따라서 상세한 메시드 열 모델에 있는 각각의 열 노드는 정확히 동일한 위치를 갖는 구조 모델(964) 내의 대응 구조 노드를 갖는다. 단계 922의 출력은 온도 분포(924)이며, 이것은 열 모델의 각각의 열 노드를 온도값과 연관시킬 수 있다.

단계 926에서, 방법은 다음을 기초로, 편향들(928)를 계산하기 위하여 구조 분석을 실행한다: (ⅰ) 구조 메시(964); 및 (ⅱ) 온도 분포(924). 유리하게는, 열 모델에 의해 계산된 온도 분포(924)는 단계 926에서의 구조 메시(964)와 함께 편리하게 그리고 효율적으로 사용될 수 있는데 왜냐하면 메시들이 동일하기 때문이다. 즉, 구조 메시(964) 내의 각각의 구조 노드의 온도가 메시드 열 모델의 대응 열 노드들을 나타내는 온도 분포(924)로부터 용이하게 취해질 수 있다.

유체 온도(960)를 계산하기 위해 단순한 집중 파라미터 열 네트워크 모델을 사용하는 것에 대한 대안으로서, 일부 실시예들에서, 방법은 직접 측정으로서 - 예를 들면 센서로부터의 입력으로서 유체 온도(960)를 수신할 수 있다. 즉, 단계들 956 및 958은 일부 실시예들에서는 요구되지 않는다. 이것은 드라이브라인 설계가 충분히 진전되어 테스트할 프로토타입이 있는 경우 단지 가능할 수 있다.

도 6을 참조로 기술되는 제1 반복 루프는, 루프(936)에 의해 개략적으로 나타낸 바와 같이, 선택적으로 본 실시예에 적용될 수 있다. 추가적으로, 또는 대안으로, 도 6을 참조로 기술되는 제2 반복 루프는, 루프(938)에 의해 개략적으로 나타낸 바와 같이, 본 실시예에 적용될 수 있다.

도 10은 드라이브라인을 모델링하기 위한 다른 컴퓨터 구현 방법의 개략도를 도시한다. 이전의 도면의 대응하는 특징들을 갖는 도 10의 특징들에는 1000 시리즈의 참조번호들이 주어질 것이며 여기서 반드시 다시 기술되는 것은 아닐 것이다.

위에서 기술된 방법들 중 적어도 일부와는 대조적으로, 도 10의 처리가 반드시 편향들을 계산하는 것은 아니다. 본 실시예에서, 파라미터 기술(1000)은 기어박스를 포함하는 복수의 부품들을 포함하는 드라이브라인에 관한 것이다. 파라미터 기술 및 드라이브라인들의 상기 기술로부터 이해하게 될 바와 같이, 파라미터 기술(1000)은 전기 기기를 포함하는 다른 부품들을 또한 포함하는 드라이브라인과 관련될 수 있다.

도 10의 방법은 다음을 처리한다: (ⅰ) 파라미터 기술(1000), 및 (ⅱ) 드라이브라인에 대해 수행될 분석의 하나 이상의 유형의 표시(1046). 위에서 기술된 것과 동일한 방식으로, 방법은 사용자로부터 드라이브라인에 대해 수행될 분석의 하나 이상의 유형의 표시(지시)(1046)를 수신할 수 있으며, 또는 그것을 컴퓨터 메모리로부터 회수(검색)할 수 있다. 유사하게, 방법은 사용자로부터 파라미터 기술(1000)을 수신할 수 있으며 또는 그것을 컴퓨터 메모리로부터 회수할 수 있다.

본 실시예에서 수행될 분석의 유형은 열 효과들에 의해 야기되는 드라이브라인의 구조 모델의 노드들에 대한 편향들의 계산을 반드시 필요로 하는 것은 아니다. 유리하게는, 수행될 분석의 유형은 드라이브라인의 온도 분포(1024)를 고려함에 의해 보다 정확히 수행될 수 있는 것이며, 이것은 이하의 논의에서 이해될 것이다.

단계 1048에서, 방법은 특정되었던 분석의 유형에 대해 드라이브라인의 모델을 형성할 수 있다. 도 7을 참조로 위에서 설명된 것과 동일한 방식으로, 방법은 분석의 특정 유형에 대해 요구되는 파라미터 기술(1000)로부터 데이터를 자동적으로 선택할 수 있으며, 그 다음 선택된 데이터를 사용하여 수학적 모델을 형성할 수 있다. 모델은 수행될 분석의 유형에 대해 적합한 임의의 유형일 수 있다.

독립하여, 단계 1020에서, 방법은 파라미터 기술(1000)로부터의 드라이브라인의 적어도 기어박스의 열 모델을 생성한다. 그 다음, 단계 1022에서, 방법은 열 분석을 실행하며 열 모델을 사용하여 적어도 기어박스에 대한 온도 분포(1024)를 계산한다. 이들 단계들은 본 명세서에서 기술된 실시예들의 어느 것에 따라 수행될 수 있다.

단계 1026에서, 방법은, 계산된 온도 분포(1024)와 파라미터 기술(1000)을 기초로, 수행될 분석(1046)의 유형에 따르는 드라이브라인의 성능 메트릭(1032)을 계산하기 위하여 분석을 실행한다. 본 실시예에서, 단계 1026에서의 분석은 파라미터 기술(1000)을 간접적으로 처리하는 것으로 고려될 수 있으며; 즉, 그것은 단계 1048에서 형성된 모델을 처리하며, 모델은 파라미터 기술(1000)을 기초로 형성된다.

유리하게는, 도 10의 방법은, 수행될 분석의 하나 이상의 유형의 수신된 표시(1046)에 의해 정의되는 바와 같이, 열적 처리가 상이한 유형의 물리적 특성들과 관련되는 다른 유형의 분석을 포함하는, 다른 유형의 분석과 결합되는 것을 가능하게 할 수 있다. 분석의 유형들의 이러한 조합의 처리는 기어박스 및 전기 기기 양자를 포함하는 드라이브라인에 대해 특히 어려울 수 있다. 기어박스 설계자들과 전기 기기 설계자들이 다른 부서들 또는 심지어 다른 회사들에 속하는 것이 보통이며, 이로 인해 이들 두 지식 분야들로부터의 당업자들이 모터 및 기어박스 양자를 포함하는 드라이브라인에 대한 분석 유형들의 이러한 조합을 고려하는 것을 막을 수도 있는 당업계의 편견이 있다. 비록 당업자들이 상이한 지식 분야들에 걸쳐 함께 일하는 경우라도, 모든 관련 영향들과 상호작용들을 고려하면서 다수의 물리적 영역들에서 합리적인 시뮬레이션 시간 내에 완전한 드라이브트레인에 대한 시뮬레이션을 수행할 수 있는 CAE 툴들은 없다. 모델들의 상이한 유형들을 결합하는 것에 관하여 위에서 기술된 문제들은 도 10의 방법에 의해 처리될 수 있다.

도 11은 드라이브라인을 모델링하기 위한, 그리고 선택적으로 드라이브라인을 설계하기 위한 다른 컴퓨터 구현 방법의 개략도를 도시한다. 도 11은 도 10과 유사하며, 3개의 선택적인 반복 루프들(1136a, 1136b, 1138)의 추가적인 기능을 포함한다. 이들 루프들은 서로 독립적으로 또는 함께 제공될 수 있다.

제1 반복 루프(1136a)는 단계 1126가 처음으로 수행된 후(성능 메트릭(1132)의 처음 계산에 대해), 실행 분석 블록(1126)의 출력을 처리하는 단계(단계1140에서)를 포함한다.

단계 1140에서의 처리는, 다른 반복 루프들에 대해 위에서 기술된 것과 유사한 방식으로, 드라이브라인과 연관된 루프-성능-메트릭을(이것은 출력으로서 제공되는 성능 메트릭(1132)과 동일할 수도 있으며 또는 다를 수도 있음) 하나 이상의 루프-엔드-조건들과 비교할 수 있다. 하나 이상의 루프-엔드-조건이 충족되지 않는 경우, 방법은 단계 1120으로 귀환하여 루프-성능-메트릭 및 파라미터 기술(1100)을 기초로 열 모델을 재형성한다. 하나 이상의 루프-엔드-조건이 충족되는 경우, 방법은 단계 1142로 이동할 수 있으며 제3 반복 루프(1138)를 빙 돌아 루프를 형성할지 여부를 결정한다.

제1 루프 둘레를 반복할지 여부를 결정하기 위한 단계 1140에서 처리되는 루프-성능-메트릭은 선택된 유형의 분석과 연관된 성능 메트릭(1132)일 수 있으며(수신된 표시(1146)와 일치하여) 또는 중간-성능-메트릭과 같은 임의의 다른 성능 메트릭이 될 수 있다. 예를 들면, 수행될 분석의 유형이 효율 분석인 경우, 방법의 출력으로서 제공되는 성능 메트릭(1132)은 효율 메트릭일 수 있다. 그러나, 루프를 형성할지 여부를 결정하기 위한 루프-성능-메트릭으로서 상이한 성능 메트릭이 단계 1140에서 처리될 수 있다. 예를 들면, 루프-성능-메트릭은, 효율 계산들의 일부로서 결정될 수 있는 동력 손실과 같은, 중간-성능-메트릭을 포함할 수 있다. 유사한 기능이 도 8a 및 도 8b를 참조로 위에서 기술된다.

각각의 후속하는 반복에 대해, 방법은 재형성된 열 모델에 대해 단계들 1122, 1126 및 1140을 반복할 수 있다.

제2 반복 루프(1136b)는 제1 반복 루프(1136a)와 유사하며, 제1 반복 루프(1136a)에 대해 위에서 기술된 단계 1140에서의 동일한 처리를 포함할 수 있다.

제1 반복 루프(1136a)와 대조적으로, 제2 반복 루프(1136b)에 대해 하나 이상의 루프-엔드-조건이 충족되지 않는 경우, 방법은 단계 1122로 귀환하며 루프-성능-메트릭과 열 모델을 기초로 온도 분포(1124)를 재계산한다. 하나 이상의 루프-엔드-조건이 충족되는 경우, 방법은 단계 1142로 이동할 수 있으며 제3 반복 루프(1138)를 빙 돌아 루프를 형성할지 여부를 결정한다. 각각의 후속하는 반복에 대해, 방법은 재계산된 온도 분포(1124)에 대해 단계들 1126 및 1140을 반복할 수 있다.

제3 반복 루프(1138)에 관하여, 방법은 드라이브라인의 성능 메트릭(1132)(또는 보다 일반적으로는 제1 및 제2 반복 루프들에 관하여 위에서 기술된 임의의 루프-성능-메트릭)을 기초로 파라미터 기술(1100)을 업데이트하는 단계 1144를 선택적으로 포함할 수 있다. 파라미터 기술(1100)이 업데이트된 후, 방법은 상기 업데이트된 파라미터 기술(1100)에 대해 단계들(1148, 1120, 1122, 1126, 1140 및 1142)을 반복할 수 있다.

본 실시예에서, 방법은 제3 반복 루프(1138)를 돌지 여부를 결정하는 기능을 포함한다. 이러한 기능은 단계 1142로서 도 11에 도시된다. 단계 1142에서, 방법은 성능 메트릭(1132)(또는 다른 루프-성능-메트릭)을 하나 이상의 루프-엔드-조건과 비교할 수 있다. 하나 이상의 루프-엔드-조건이 충족되지 않는 경우, 방법은 단계 1144로 이동하여 파라미터 기술(1100)을 업데이트하며 도 11의 방법을 반복한다. 하나 이상의 루프-단부-조건이 충족되는 경우, 방법이 종료된다.

파라미터 기술(1100)을 업데이트하는 제3 반복 루프(1138)를 도는 프로세스는 드라이브라인을 설계하는 것으로서 고려될 수 있다.

이전의 도면에 관련하여 기술된 다른 기능들 중 어느 것은 도 10 및 도 11의 방법들과 결합될 수 있는 것으로 이해될 것이다.

일반적으로, 첨부한 도면들에서 설명된 방법들에서, 둘러싸인 박스 내의 텍스트는 처리 단계를 나타내며, 둘러싸인 박스 내에 있지 않은 워드들은 데이터를(입력 또는 결과와 같은) 보여준다. 또한, 다양한 점선 화살표 및 선들은 선택적인 것으로 고려될 수 있다.

본 명세서에 기술된 실시예들의 효과는 엔지니어링 생산성이 상당히 개선될 수 있으며, 본 모델링/설계 작업이 열 모델링 및 시뮬레이션의 전문가가 아닌 엔지니어에 의해 수행되는 것이 가능할 수 있다는 것이다. 드라이브라인 내의 임의의 설계 변화들은 자동적으로 열 시뮬레이션 결과들의 변화를 발생시킬 수 있으며, 이것은 정확한 결과들이 각 상황마다 제시된다는 신뢰로 이어진다.

구조 모델이 동적 분석에 의해 해결되는 실시예들에서, 추가 발전예는 드라이브라인 시스템의 동적 분석과 진동 및 방출 소음의 후속하는 예측을 향상시킬 수 있다. 본 명세서에 기술된 실시예들은 그 강성이 인가된 하중(토크) 및 관절의 각도 양자에 따라 변하는, 등속조인트를 포함하는 드라이브샤프트의 파라미터에 의해 정의된 모델을 포함할 수 있다. 이러한 계산을 수행하며 그것을 전체 시스템 동적 모델에 포함함에 있어서, 드라이브라인의 동적 거동의 더 정확한 예측이 달성된다.

본 명세서에 기술된 실시예들은 기어 맞물림으로 인한 온도 상승을 예측하기 위해 국부 트라이볼로지 모델(local tribology model)을 사용함에 의해 그리고 치형부 접촉 분석을 계산함에 의해 기어 스커핑을 예측하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 예측은 계산된 열적 거동에 의해 2가지 방식으로 영향을 받을 수 있다 - 첫째로, 오정렬의 변화된 값은 치형부 접촉 분석을 변화시킬 수 있으며 따라서 예측된 온도는 메시(mesh)에서 상승하며; 둘째로, 열 분석이, 그것이 메시로 가기 전에, 전체로서 드라이브라인 내의 오일의 온도를 나타내기 위해 사용될 수 있다.

본 명세서에 기술된 실시예들은 정상 상태 또는 과도 조건들과 관련된 처리를 수행할 수 있다. 정상 상태 조건들로부터의 결과들은, 이들이 현실의 작동을 덜 대표할 수 있지만, 정보를 얻고 확인하기가 더 쉬울 수 있다.

과도 분석은 조건들이 일정하지 않으며, 그러나 출력 손실들 사이의 동일한 상호작용, 열 시뮬레이션 및 시스템 편향이 관련될 수 있음을 의미한다. 과도(transience)는 주로 구동 속력 또는 토크와 같은 변화하는 작동 조건들로부터 발생할 수 있다. 이것은 현실의 작동 조건들을 나타내기 위해 사용될 수 있다. 자동차 산업은 "데쓰 밸리 사이클(Death Valley Cycle)"과 같은 준-표준 최악의 환경조건들(quasi-standard worst cases)을 사용하며, 여기서 속력, 토크 및 외부 열의 면에서, 데쓰 밸리에서의 구동 조건들은 시간 전진법 시뮬레이션(time-stepping simulation)에 대한 입력들로서 정의되며 사용된다.

이전의 시뮬레이션들 중 하나 이상은 공칭값들에서 부품 치수들로 실행될 수 있다. 추가로, 드라이브라인의 성능의 변화가 평가될 수 있도록 제조 공차를 중요한 파라미터에 배정하는 것이 가능할 수 있다. 예를 들면, 기어 제조 과정에서의 변화의 결과로서 기어 마이크로-지오메트리(gear micro-geometry)의 변화가 하중을 받는 치형부 접촉 분석 및 열적 변형으로 발생하는 변화하는 오정렬과의 상호작용에 영향을 미칠 수 있다. 일부 실시예들에서, 온도 변화로 인한 변화 및 제조 공차를 고려하는 경우 부품 내구성이 여전히 허용 가능하다는 것을 보장함에 의해 안전성이 향상될 수 있다.

본 발명을 수행하기 위한 일 실시예

본 발명은 드라인브라인 성능이 예측되며, 이해되며 그리고 설계 변경들을 통해 향상될 수 있기 위하여 엔지니어가 시뮬레이션을 통해 기계적 또는 전기-기계 드라이브라인 내의 기어박스, 모터 및 파워 일렉트로닉스의 3 서브-시스템들의 어느 것 또는 모든 것의 설계를 이해하는 것을 가능하게 하는 소프트웨어 패키지이다. 본 발명은 열 성능 그리고 그것이 어떻게 편향들, 응력, 피로, 효율, 소음, 진동, 마모 등과 같은 물리적 거동의 다른 측면들과 상호작용하는지의 주제에 초점을 맞춘다.

본 발명은 열 성능 그리고 그것이 어떻게 편향들, 응력, 피로, 효율, 소음, 진동, 마모 등과 같은 물리적 거동의 다른 측면들과 상호작용하는지의 주제에 초점을 맞춘다. 그 기능은 설계 엔지니어에게 열적 거동 및 그것이 어떻게 드라이브라인 성능의 다른 측면들에 영향을 미치는지에 관해 통찰력을 제공하여 설계가 최적화될 수 있으며 이전에 가능하지 못한 생산성을 갖는 목적을 위해 적합한 것으로 확인될 수 있다. 새로운 제품들을 출시하는데 시간과 비용이 절약되며 또한 현재 사용되는 제품들의 문제점들이 해결될 수 있다. 가장 중요한 것은, 사람 생명을 더욱 보호할 가능성이 있다는 것이다.

본 발명을 수행하기 위한 모드의 상세한 설명

주로, 기어박스의 모든 중요한 엔지니어링 파라미터들은 형태, 기능, 하중 조건들 및 재료 특성들을 포함하는, 단일의 모델에서 정의된다. 이들은 설계의 신속한 재정의를 가능하게 하는 파라미터 모델에서 정의되며, 다수의 물리적 시뮬레이션들의 결과들에 따라 신속한 설계-분석-재설계 반복들을 가능하게 한다.

본 발명의 중요한 특징은 시스템의 단일의 파라미터 기술이 있으며, 이로부터 다수의 고장 모드 분석들을 위한 다수의 모델들이 도출된다는 것이다.

용어 파라미터 기술(Parametric Description)은 제품을 그 형태, 기능, 특성들 및 작동 조건들의 면에서 정의하는 데이터의 모음에 적용되는 라벨이다. 형태는 지오메트리와 관련된 데이터를 포함하며; 특성들은 부품들의 재료 특성들을 포함하며, 또한 베어링의 동적용량, 기어 치형 플랭크의 표면 거칠기, 윤활유의 점성, 샤프트 재료의 굿맨선도, 전기 모터 와인딩의 저항률 등과 같은 부품 특정 특성들을 포함하며; 작동 조건들은 주로 동력, 속도, 회전 기계의 토크를, 시간이력으로서 또는 레지던시 히스토그램으로서 포함하지만, 또한 온도, 습도 등을 포함하며; 기능은 물품, 서브-시스템들 및 부품들이 그들의 주요 기능을 수행하는 방법을 정의하며, 예를 들면, 롤러 베어링의 기능은 그것이 회전하는 것을 가능하게 하면서 샤프트에 대한 지지를 제공하며, 샤프트와 베어링을 함께 조립하는 것이며 그리고 조합된 기능은 하중이 인가될 수는 회전 샤프트를 제공하며, 샤프트에 기어를 장착하며, 그것을 유사하게 장착된 기어와 맞물리게 하며 그리고 조합된 기능은 속도 및 토크를 변화시키는 것이다(즉 기어박스).

테이블 1 분석-특정 데이터 선택 및 파라미터 기술

테이블 번역

Parameter Description: 파라미터 기술

Function: 기능

Form: 형태

Properties: 특성들

Operating Conditions: 작동 조건들

Analytical Package: 분석 패키지

Multi-body Dynamics & Finite Element Packages: 멀티-바디 동력학 & 유한요소 패키지들

Multi-domain Dynamic Simulation;

Application-specific vehicle performance packages:

멀티-도메인 동적 시뮬레이션;

적용-특정 차량 성능 패키지들

테이블 1의 제1 열은 4개의 데이터 세트들(기능 302, 형태 304, 특성들 306, 및 작동 조건들 308)로 형성되는 파라미터 기술(300)의 표현을 보여준다. 도 3은 4개의 중첩하지 않는 데이터 세트들(기능 302, 형태 304, 특성들 306, 및 작동 조건들 308)로 형성되는 파라미터 기술(300)의 다른 표현을 도시한다. 어느 분석 패키지(310, 312, 314)가 사용되는지에 의존하면서, 엔지니어는 수행되는 분석에 적합한 분석 모델을 생성하기 위하여 4개의 데이터 세트들 중 하나 이상으로부터 데이터를 선택해야 한다.

전통적인 소프트웨어 패키지들에서, CAD는 형태(기하학적 구조) 및 특성들의 일부 측면들(재료 밀도 그러나 영률(Young's Modulus)은 아님)을 제공하지만, 그것은 작동 조건들 또는 기능을 포함하지는 않는다. 멀티-바디 다이내믹스(Multi-Body Dynamics) 및 유한요소(Finite Element) 패키지들에서의 모델들은 형태, 기능, 특성들 및 작동 조건들의 어떤 측면들을 포함하지만, 단지 시뮬레이션되고 있는 특정 고장 모드에 관련되어 있는 것들이다 (도 1 참조). 멀티-도메인 다이내믹 시뮬레이션에서의 모델들은 또한 시뮬레이션되고 있는 특정 고장 모드와 관련된 기능, 특성들 및 작동 조건들의 측면들을 사용하지만 (도 1 참조), 형태는 아니다. 적용 특정 차량 시뮬레이션 패키지들(예를 들면 AVL Cruise)에서의 모델들은, 이들이 시뮬레이션되고 있는 특정 고장 모드와 관련된 기능, 특성들 및 작동 조건들의 측면들을 갖지만(도 1 참조), 형태는 아니다라는 점에서, 멀티-도메인 동적 시뮬레이션 패키지들의 것들과 유사하다.

이것은 도 3에 도시되며, 여기서 분석(310)을 위한 관련 데이터 세트가 형태 세트(304), 특성 세트(306) 및 작동 조건 세트(308)의 삼각형 세트 중첩 부분에 의해 나타내며 그리고 이것은, 본 실시예에서는, 멀티-바디 동역학 또는 유한요소 패키지들을 위한 데이터를 제공한다. 유사하게, 분석(312)을 위한 관련 데이터 세트는 기능 세트(302), 특성 세트(306) 및 작동 조건 세트(308)의 삼각형 세트 중첩 부분에 의해 나타내며, 그리고 이것은, 본 실시예에서는, 멀티-도메인 동적 시뮬레이션 또는 적용-특정 차량 성능 패키지들을 위한 데이터를 제공한다. 비슷하게, 분석(314)을 위한 관련 데이터는 형태 세트(304), 특성 세트(306)의 삼각형 세트 중첩 부분에 의해 나타내며 그리고 이것은 CAD를 위한 데이터를 제공한다.

전통적인 소프트웨어 패키지들에서, 데이터의 모든 4개의 유형들의 부재는 설계 프로세스 내에서 워크 플로우(작업 흐름)의 단절(중단)로 이어진다. 도 3은 어떻게 그것이 본 발명이 제거하는 상기 단절인지를 도시한다.

다수의 시뮬레이션들은 드라이브라인의 성능 또는 상이한 고장 모드들의 가능성을 결정하기 위해 실행된다. 이들 시뮬레이션 결과들의 각각은 드라이브라인의 작동 성능의 수학적 모델로부터 발생하며, 각 물리적 현상은 상이한 알고리즘을 필요로 하며, 그리고 모든 알고리즘들은 단일의 패키지 내에서 이용 가능하여 엔지니어링 생산성을 최대화한다.

응력, 피로, 스커핑, TE, 플래니터리 하중 분할 및 효율에 대한 모델들 및 대응 시뮬레이션들과 함께, 본 발명은 열 컨덕턴스들에 의해 함께 링크된 열적 관성들로 구성된, 기어박스의 이산화된, 집중 파라미터 열 네트워크 모델을 생성한다. 이들 관성들 및 컨덕턴스들은 샤프트, 베어링, 기어, 하우징 및, 적절한 경우, 클러치, 브레이크 및 싱크로나이저를 포함하는 다른 부품들 형태의 파라미터 기술로부터 그들의 연결들 및 특성들을 취한다. 상기 모델은 또한 기어 대 오일, 샤프트 대 오일, 오일 대 하우징 그리고 하우징 대 주위에 대한 열전달 계수들에 대한 값들을 포함하며, 이들은, 사용자가 그의 재량에 따라 수정할 수 있지만, 디폴트 값들을 기초로 삽입된다.

베어링을 통한 열전달에는 디폴트 값들이 배정된다. 그러나, 이들 값들이 롤러 베어링의 정적 분석 및 하중 종속 강성에 의해 형성되는 접촉 면적을 기초로 계산되는 옵션이 있다.

열 모델로의 열플럭스는 기어 및 베어링에서 발생하며 본 발명은 모델 내의 이들 위치들에서 발생될 것을 자동적으로 인식한다. 이들 열플럭스들의 값들은 사용자에 의해 정의될 수 있으며 또는 기어 맞물림 동력 손실 및 베어링 드래그, 베어링 드래그 및 열의 발생에 대응하는 회전 동력의 손실을 나타내는 동력 손실의 계산에 의해 자동적으로 설정될 수 있다. ISO 14179, Anderson, FVA 345 및 elasto-hydrodynamic lubrication을 포함하는, 다수의 기어 맞물림 동력 손실 방법들이 이용 가능한다. 이들은, 결국, 그리고 중요한 입력 파라미터로서 작동 맞물림 오정렬을 갖는 기어 맞물림의 하중을 받는 치형부 접촉에 의한 영향들.

ISO 14179, Palmgren 및 SKF 2004을 포함하는, 그러나 이에 한정되지는 않는, 베어링 손실 모델들의 범위로부터 선택하는 옵션이 있다.

따라서 사용자는 집중 파라미터 열 모델을 수동으로 생성하는 시간이 많이 걸리는 일로부터 해방되며 그리고 모델은 반복 가능하며 에러가 없는 프로세스에서 생성된다. 추가의 시간 절약 및 에러 방지가 기어 및 베어링에서의 열적 입력들의 자동 셋업 및 부품들의 작동 조건들을 기초로 한 열플럭스 값들의 정의에 의해 달성된다.

효과는 엔지니어링 생산성이 상당히 개선되며, 이러한 작업이 열 모델링 및 시뮬레이션의 전문가가 아닌 엔지니어에 의해 수행되는 것이 가능하다는 것이다. 기어박스 내의 임의의 설계 변화들은 자동적으로 열 시뮬레이션 결과들의 변화를 발생시키며, 이것은 정확한 결과들이 각 상황마다 제시된다는 신뢰로 이어진다.

열 분석들은 집중 파라미터 모델들을 사용하여 실행될 수 있으며, 이산 열 노드들에서 얻게 되는 온도의 값들로 이어진다. 전체 구조에 걸쳐 열 프로파일을 계산하기 위하여, 추가의 열 계산이 샤프트, 베어링, 기어 및 하우징의 열적 특성들을 기초로 3D 구조에서 수행된다. 따라서, 스무스한 온도 프로파일이 기어박스 내의 모든 기계적 부품들을 통하여 얻게 된다.

패키지는, 하중, 편향, 변형, 오정렬 및 응력을 계산하기 위하여, 기어박스의 구조 모델을 포함한다. 이것은 구조를 다수의 노드들로 이산화하며 그들의 변위들을 기어 힘들과 같은 인가된 구조 하중들을 기초로 6 자유도로 계산함에 의해 달성된다. 본 발명의 혁신은 이들 동일한 노드들이 열 팽창으로 인해 추가적인 변위가 발생하며, 이것은 열 분석으로부터의 온도 프로파일을 기초로 계산된다. 편향, 변형 및 오정렬의 모든 값들에서 변화들이 발생한다.

이들 변화들은 기어박스의 중요 부품들의 성능의 시뮬레이션에 영향을 미친다. 오정렬의 변경된 값은 기어 접촉 및 굽힘 응력을 변화시키며 따라서 기어의 예측 피로 수명이 수정된다. 오정렬의 변경된 값은 각 기어 쌍의 하중을 받는 치형부 접촉 분석을 변화시키며, 예측 기어 맞물림 드래그 및 전달오차의 변화로 이어진다.

기어박스 구조 내의 편향들은 유성 기어 세트 내의 유성들 사이의 부하-분배(load-sharing)를 계산하기 위해 사용되며, 이것은 이상적으로는 같지만, 실제로는 시스템 편향들 및 제조 오차들로 인해 결코 같지 않다. 다시, 구조 모델의 변위의 변경된 값은 유성 부하-분배의 수정된 계산으로 이어진다.

베어링 피로는 완전한 시스템의 시뮬레이션으로부터 발생하는 하중과 편향으로부터 결정된다. 온도 프로파일로 인한 변위와 오정렬의 변경된 값은 베어링 수명을 변경한다.

추가적으로, 시스템 하중들 및 변위들은 기어 맞물림 강성 및 베어링 강성을 계산하기 위해 사용되며, 이들 둘 다는 하중 종속적이며 따라서 온도 프로파일에 의해 또한 영향을 받는다. 이것은 중요한데 왜냐하면 이들 강성 값들은 기어 와인으로 인한 방출된 소음 및/또는 표면 진동을 계산하기 위하여 전달오차에 의한 여기(excitation)를 받는 완전한 기어박스의 동적 모델의 생성에 사용되기 때문이다. 모든 이들 영향들은 끊임없이 다루어진다.

추가 발전예는 드라이브라인 시스템의 동적 분석과 진동 및 방출된 소음의 이어지는 예측을 향상시킨다. 본 발명은 등속조인트들을 포함하는 드라이브샤프트의 파라미터에 의해 정의된 모델을 포함하며, 그 강성은 인가된 하중(토크) 및 관절의 각도 양자에 따라 변한다. 이러한 계산을 수행하며 그것을 전체 시스템 동적 모델에 포함시킴에 있어서, 드라이브라인의 동적 거동의 더 정확한 예측이 달성된다.

기어 스커핑의 예측은 치형부 접촉 분석을 계산하며 기어 맞물림(gear mesh)으로 인한 온도 상승을 예측하기 위해 국부 트라이볼로지 모델을 사용하는 단계를 포함한다. 이러한 예측은 계산된 열적 거동에 의해 2가지 방식으로 영향을 받을 수 있다 - 첫째로, 오정렬의 변화된 값은 치형부 접촉 분석을 변화시키며 따라서 예측된 온도는 메시(mesh)에서 상승하며; 둘째로, 열 분석이, 그것이 메시로 가기 전에, 전체로서 기어박스 내의 오일의 온도를 나타내기 위해 사용된다.

모든 이들 분석들에서, 온도 프로파일의 효과를 포함하는 영향은 예측의 정확성을 증가시키는 것이다. 따라서, 설계 엔지니어에게 제공되는 정보는 보다 정확하며, 설계가 큰 확실성으로 최적화되는 것이 가능해지며 잠재적인 고장이 방지된다. 기어박스들이 더 정숙해질 것이며 더 효율적일 것이며, 그리고 피로 또는 스커핑으로 인한 치명적인 및 잠재적으로 수명을 위협하는 기어박스 고장의 위험성이 감소된다.

이것의 모든 것들은 이러한 작업이 실제적인 설계 프로젝트들에 맞는 시간 척도로, 비전문가에 의해 수행되는 것을 가능하게 하는 패키지에서 달성되며 이것은 다목적 설계 최적화를 용이하게 한다.

정상 상태 또는 과도 조건들에서 이러한 작업을 수행하는 옵션이 있다. 정상 상태 조건들로부터의 결과들은, 이들이 현실의 작동을 덜 대표할 수(나타낼 수) 있지만, 정보를 얻고 확인하기가 더 쉽다.

정상 상태에서도, 열 영향들의 포함은 열, 구조 및 동력 손실 모델들 사이의 영향의 흥미있는 서클로 이어질 수 있다. 처음 기어 맞물림 동력 손실 값은 온도 프로파일의 영향이 없이 계산된 오정렬의 값을 단지 포함할 수 있다. 기어박스 구조 내의 비균일 온도가 오정렬을 변화시킴에 따라, 기어 맞물림에서의 동력 손실은 변화하며, 정상 상태 온도 분포를 수정한다. 소프트웨어는 수렴이 달성될 때까지 이들 값들에서 반복하는 기능을 갖는다.

과도 분석은 조건들이 일정하지 않으며, 출력 손실들 사이의 동일한 상호작용, 열 시뮬레이션 및 시스템 편향이 관련이 있는 것을 의미한다. 과도는 주로 구동 속력 또는 토크와 같은 변화하는 작동 조건들로부터 발생한다. 이것은 현실의 작동 조건들을 나타내기 위해 사용되며, 그리고 자동차 산업은 "데쓰 밸리 사이클(Death Valley Cycle)"과 같은 준-표준 최악의 환경조건들(quasi-standard worst cases)을 사용하며, 여기서 속력, 토크 및 외부 열의 면에서, 데쓰 밸리에서의 구동 조건들은 시간 전진법 시뮬레이션(time-stepping simulation)에 대한 입력들로서 정의되며 사용된다.

차량의 연료 절약(연비) 및 배기가스를 측정하기 위하여 자동차 산업은 또한 New European Drive Cycle과 같은 표준 드라이브 사이클들을 사용한다. 본 발명에서, 각 드라이브 사이클은 주어진 외부 온도와 드라이브라인 내의 주변 열 분포로 시작한다 (이것은 균일할 것 같지만, 반드시 균일한 것은 아니다). 이러한 균일한 분포는 오정렬 및 따라서 t=0에서의 동력 손실에 대해 사용된다. 드라이브 사이클이 사작됨에 따라, 열 입력들은 부품들 내의 온도 분포를 변화시키며 오정렬 및 열원의 변화로 이어진다. 온도 분포의 진화는 초기 조건들, 시뮬레이션 입력들, 및 드라이브 사이클을 통한 온도 분포로 인한 기어 맞물림 트라이볼로지(gear mesh tribology), 열 소산 및 시스템 편향들의 상호작용에 종속된다.

이것은 차량 연료 소모, 및 따라서 배기가스의 계산에서 특정한 이점을 갖는다. 드라이브 사이클을 통한 변화하는 기어박스 온도는 오일의 점도를 변화시키며, 이것은 기어 맞물림 동력 손실 및 기어 처닝(gear churning)을 포함하는, 기어박스 효율의 많은 중요한 부품들을 변화시킨다. 승용차 파워트레인의 효율은 시동시 비교적 나쁘며 파워트레인이 예열됨에 따라 향상된다. 엔지니어링 효과는 드라이브라인의 변화하는 온도 및 효율이 현재 달성될 수 없는 방식으로 예측될 수 있으며, 설계 및 개발 공정의 낮은 리스크로 이어지며 결국 더 효율적인 차량으로 이어진다는 것이다.

모든 이전의 시뮬레이션들은 공칭값들에서 부품 치수들로 실행될 수 있다. 추가로, 드라이브라인의 성능의 변화가 평가될 수 있도록 공차들을 중요한 파라미터들에 배정하는 것이 가능할 수 있다. 예를 들면, 기어 제조 과정에서의 변화의 결과로서 기어 마이크로-지오메트리의 변화가 하중을 받는 치형부 접촉 분석 및 열적 변형으로 발생하는 변화하는 오정렬과의 상호작용에 영향을 미칠 것이다. 잠재적으로, 안전성이 향상될 것이다.

넘버링된 조항들(번호가 붙은 절들)

다음의 넘버링된 조항들에 의해 정의되는 내용들이 또한 제공된다:

1. 드라이브라인을 설계하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서 다음의 단계들을 포함하며:

드라이브라인의 파라미터 정의를 제공하는 단계;

입력 데이터에서 수행될 분석의 유형의 사용자 특정 단계;

선택된 분석의 유형에 따르는 분석에 대해 입력 데이터의 어느 특징들이 사용되는지 결정하는 단계; 및

파라미터 정의로부터 집중 파라미터 열 모델을 생성하는 단계;

수행될 분석의 상기 유형에 따라 상기 드라이브라인의 성능을 분석하는 단계;

이에 의해 드라이브라인을 만드는 설계가 형성된다.

2. 조항 1에 따르는 방법에서, 열 모델에 대한 열 입력들이 기어 맞물림 및/또는 베어링들에서의 동력 손실들의 계산을 포함한다.

3. 조항 2에 따르는 방법에서, 베어링에서의 열전달 계수가 수동으로 정의되거나 또는 베어링의 작동 조건들에 따라 계산될 수 있다.

4. 조항 2 또는 3에 따르는 방법에서, 기어박스 내의 비균일 열 분포의 예측은 정상 상태 또는 과도 작동 조건들로 인해 수행된다.

5. 조항 4에 따르는 방법에서, 기어박스 부품들의 비균인 열 프로파일은 기어 힘들로 인한 편향들을 갖거나 또는 갖지 않고, 기어 및 베어링의 작동 오정렬을 계산하기 위해 사용된다.

6. 조항 5에 따르는 방법에서, 작동 오정렬이 기어 응력, 기어 피로, 기어 스커핑, 기어 전달오차, 기어 맞물림 동력 손실, 기어 맞물림 강성, 유성 기어 하중 분할, 베어링 비선형 강성, 베어링 피로, 기어박스 효율, 기어박스 모드 형상들, 기어 전달오차로 인한 동적 강제 응답 중 어느 것의 계산에 대한 입력으로서 사용된다.

7. 조항 6에 따르는 방법에서, 시스템 내의 예측 오일 온도는 기어 스커핑의 계산에 대한 입력으로서 사용된다.

8. 조항 6에 따르는 방법에서, 기어 맞물림 및/또는 베어링에서의 동력 손실들, 시스템 열 시뮬레이션 및 시스템 편향은 모두 서로 상호작용하며 정상 상태 또는 과도 조건에서의 수렴 해로 이어진다.

9. 조항 8에 따르는 방법에서, 기어 맞물림 및/또는 베어링에서의 동력 손실에서의 수렴 해는 정상 상태 또는 과도 조건에서의 기어박스 효율을 계산하기 위해 사용된다.

10. 조항 1에 따르는 방법에서, 등속조인트의 하중 및 각도 종속 강성은 구름 베어링의 하중 종속 강성과 결합되어 시스템 모드 형상 분석에서 계산된다.

11. 어떤 이전의 조항에 따르는 방법에서, 드라이브라인의 파라미터 정의는 제조 공차들을 갖는다.

12. 드라이브라인의 컴퓨터 지원 엔지니어링 설계를 위한 컴퓨터 판독가능한 제품으로서, 상기 제품은 조항 1 내지 조항 11 중 어느 것에 따르는 방법의 단계들을 구현하기 위한 코드 수단을 포함한다.

13. 회전 기계 어셈블리의 컴퓨터 지원 엔지니어링 설계를 위한 컴퓨터 시스템으로서, 상기 시스템은 조항 1 내지 조항 11 중 어느 것에 따르는 방법의 단계들을 구현하기 위해 설계된 수단을 포함한다.

도면 번역

도 1 및 도 4에서

Failure mode: 고장 모드

Build Model: 모델 형성

Analyse: 분석

Interpret: 해석

Update design: 설계 업데이트

Are all failure modes avoided?: 모든 고장 모드들이 방지되는가?

Final design: 최종 설계

Parametric description of the system: 시스템의 파라미터 기술

Single CAE tool: 단일의 CAE 툴

도 2에서

Dataset: 데이터세트

functionality: 기능

Parametric description: 파라미터 기술

Form: 형태

Function: 기능

Operating conditions: 작동 조건들

Properties: 특성들

Multi-domain Dynamic Simulation and application-specific CAE functionality: 멀티-도메인 동적 시뮬레이션 및 적용-특정 CAE 기능

도 3에서

Form: 형태

Function: 기능

Operating conditions: 작동 조건들

Properties: 특성들

Multi-body Dynamics & Finite Element Packages: 멀티-바디 동역학 및 유한요소 패키지들

Multi-domain dynamic simulation: Application-specific vehicle performance packages: 멀티-도메인 동적 시뮬레이션; 적용-특정 차량 성능 패키지들

도 5에서

parametric description: 파라미터 기술

Calculate deflections from temperature distribution: 온도 분포로부터 편향들을 계산

Deflections: 편향들

Calculating a performance metric: 성능 메트릭 계산

Performance metric: 성능 메트릭

Build thermal model: 열 모델 형성

Run thermal analysis and calculate temperature distribution: 열 분석 실행 및 온도 분포 계산

Temperature distribution: 온도 분포

도 6에서

parametric description: 파라미터 기술

Build structural model: 구조 모델 형성

Run structural analysis and calculate deflections: 구조 분석 실행 및 편향들 계산

Combined thermal and structural deflections: 결합된 열 및 구조 편향들

Determine whether or not to loop: 루프 형성 여부 결정

Calculating a performance metric: 성능 메트릭 계산

Performance metric: 성능 메트릭

Update parametric description: 파라미터 기술 업데이트

End: 종료

Build thermal model: 열 모델 형성

Run thermal analysis and calculate temperature distribution: 열 분석 실행 및 온도 분포 계산

Temperature distribution: 온도 분포

도 7에서

parametric description: 파라미터 기술

Build structural model: 구조 모델 형성

Run structural analysis and calculate deflections: 구조 분석 실행 및 편향들 계산

Combined thermal and structural deflections: 결합된 열 및 구조 편향들

User-specified type of analysis: 사용자-특정 유형의 분석

Build mathematical model for type of analysis: 분석의 유형에 대한 수학적 모델의 형성

Run analysis: 분석 실행

Calculating a performance metric: 성능 메트릭 계산

Performance metric: 성능 메트릭

Build thermal model: 열 모델 형성

Run thermal analysis and calculate temperature distribution: 열 분석 실행 및 온도 분포 계산

Temperature distribution: 온도 분포

도 8에서

parametric description: 파라미터 기술

Build structural model: 구조 모델 형성

Run structural analysis and calculate deflections: 구조 분석 실행 및 편향들 계산

Combined thermal and structural deflections: 결합된 열 및 구조 편향들

Build efficiency model: 효율 모델 형성

Run efficiency analysis: 효율 분석 실행

Determine whether or not to loop: 루프 형성 여부 결정

Efficiency metric: 효율 메트릭

Build thermal model: 열 모델 형성

Run thermal analysis and calculate temperature distribution: 열 분석 실행 및 온도 분포 계산

Temperature distribution: 온도 분포

도 9에서

parametric description: 파라미터 기술

Build structural model: 구조 모델 형성

Mesh structural model: 구조 모델 메시

Structural mesh: 구조 메시

Build meshed thermal model: 메시드 열 모델 형성

Run meshed thermal model and calculate temperature distribution: 메시드 열 모델 실행 및 온도 분포 계산

Temperature distribution: 온도 분포

Build simple lumped parameter thermal model: 단순한 집중 파라미터 열 모델 형성

Run thermal analysis and calculate fluid temperature: 열 분석 실행 및 유체 온도 계산

Fluid temperature: 유체 온도

Run structural analysis and calculate deflections: 구조 분석 실행 및 편향들 계산

Combined structural and thermal deflections: 결합된 구조 및 열 편향들

Calculating a performance metric: 성능 메트릭 계산

Performance metric: 성능 메트릭

도 10에서

User-selected analysis type: 사용자-선택 분석 유형

parametric description of driveline including gearbox: 기어박스를 포함하는 드라이브라인의 파라미터 기술

Build model: 모델 형성

Run analysis: 분석 실행

Performance metric: 성능 메트릭

Build thermal model: 열 모델 형성

Run thermal analysis and calculate temperature distribution: 열 분석 실행 및 온도 분포 계산

Temperature distribution: 온도 분포

도 11에서

User-selected analysis type: 사용자-선택 분석 유형

parametric description of driveline including gearbox: 기어박스를 포함하는 드라이브라인의 파라미터 기술

Build model: 모델 형성

Run analysis: 분석 실행

Determine whether or not to loop: 루프 형성 여부 결정

Performance metric: 성능 메트릭

Update parametric description: 파라미터 기술 업데이트

Build thermal model: 열 모델 형성

Run thermal analysis and calculate temperature distribution: 열 분석 실행 및 온도 분포 계산

Temperature distribution: 온도 분포

Claims (36)

1. 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서, 상기 드라이브라인은 다수의 부품들을 포함하며, 상기 방법은 다음의 단계들을 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법:
   a) 드라이브라인의 파라미터 기술을 수신하는 단계;
   b) 파라미터 기술로부터 드라이브라인의 열 모델을 생성하는 단계;
   c) 열 모델을 이용하여 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 온도 분포를 계산하는 단계;
   d) 파라미터 기술 및 온도 분포를 기초로, 열 분포에 의해 야기되는 드라이브라인의 하나 이상의 부품의 편향을 결정하는 단계; 및
   e) 하나 이상의 부품의 결정된 편향을 기초로 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계.
2. 제1항에 있어서,
   파라미터 기술로부터 드라이브라인의 구조 모델을 생성하는 단계; 및
   구조 모델과 온도 분포를 기초로, 열 분포에 의해 야기되는 드라이브라인의 하나 이상의 부품의 편향을 결정하는 단계를
   더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
3. 선행하는 항들 중 어느 한 항에 있어서,
   열 모델 및 또한 결정된 편향을 기초로 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 온도 분포를 재계산하는 단계; 및
   재계산된 온도 분포에 대해 단계들 d) 및 e)를 반복하는 단계를
   더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
4. 제3항에 있어서,
   온도 분포 및/또는 편향들을 하나 이상의 루프-엔드-조건과 비교하는 단계; 및
   하나 이상의 루프-엔드-조건이 충족되지 않는 경우, 그러면:
   열 모델 및 또한 결정된 편향을 기초로 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 온도 분포를 재계산하는 단계; 및
   재계산된 온도 분포에 대해 단계들 d) 및 e)를 반복하는 단계를
   더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
5. 선행하는 항들 중 어느 한 항에 있어서,
   드라이브라인의 성능 메트릭을 기초로 파라미터 기술을 업데이트하는 단계; 및
   업데이트된 파라미터 기술에 대해 단계들 b) 내지 e)를 반복하는 단계를
   더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
6. 제5항에 있어서,
   성능 메트릭을 하나 이상의 루프-엔드-조건과 비교하는 단계; 및
   하나 이상의 루프-엔드-조건이 충족되지 않는 경우, 그러면:
   성능 메트릭을 기초로 파라미터 기술을 업데이트하는 단계; 및
   업데이트된 파라미터 기술에 대해 단계들 b) 내지 e)를 반복하는 단계를
   더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
7. 선행하는 항들 중 어느 한 항에 있어서,
   드라이브라인에 대해 수행될 분석의 유형의 표시를 수신하는 단계; 및
   수행될 분석의 유형에 따르는 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계를
   더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
8. 제7항에 있어서,
   수행될 분석의 유형을 기초로, 파라미터 기술로부터 드라이브라인의 수학적 모델을 구성하는 단계; 및
   수학적 모델 및 수행될 분석의 유형에 따르는 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계를
   더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
9. 제8항에 있어서,
   파라미터 기술로부터 드라이브라인의 수학적 모델을 구성하는 단계는 파라미터 기술에 의해 제공되는 정보의 부분 집합을 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
10. 제7항 내지 제9항들 중 어느 한 항에 있어서,
    수행될 분석의 유형은 효율 분석이며, 그리고 성능 메트릭은 효율 메트릭인 것을 특징으로 하는 방법.
11. 제10항에 있어서,
    (ⅰ) 파라미터 기술, (ⅱ) 하나 이상의 부품의 결정된 편향, 및 (ⅲ) 계산된 온도 분포를 기초로 드라이브라인의 효율 메트릭을 계산하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
12. 제11항에 있어서,
    (ⅰ) 파라미터 기술, (ⅱ) 하나 이상의 부품의 결정된 편향, 및 (ⅲ) 계산된 온도 분포를 기초로 드라이브라인의 동력 손실 프로파일을 계산하는 단계;
    성능 동력 손실 프로파일을 하나 이상의 루프-엔드-조건과 비교하는 단계; 및
    하나 이상의 루프-엔드-조건이 충족되지 않는 경우, 그러면:
    동력 손실 프로파일을 기초로 드라이브라인의 열 모델을 재생성하는 단계; 및
    재생성된 열 모델을 기초로 동력 손실 프로파일의 계산을 반복하는 단계;
    하나 이상의 루프-엔드-조건이 충족되는 경우, 그러면:
    (ⅰ) 파라미터 기술, (ⅱ) 하나 이상의 부품의 결정된 편향, 및 (ⅲ) 계산된 온도 분포를 기초로 드라이브라인의 효율 메트릭을 계산하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
13. 선행하는 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    파라미터 기술을 기초로 구조 메시 모델을 구성하는 단계;
    구조 메시 모델을 기초로 메시-열-모델을 구성하는 단계;
    (ⅰ) 메시-열-모델; 및 (ⅱ) 드라이브라인과 관련된 하나 이상의 유체 온도를 사용하여 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 온도 분포를 계산하는 단계;
    (ⅰ) 구조 메시 모델; 및 (ⅱ) 온도 분포를 기초로, 열 분포에 의해 야기되는 드라이브라인의 하나 이상의 부품의 편향을 결정하는 단계; 및
    하나 이상의 부품의 결정된 편향을 기초로 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
14. 제13항에 있어서,
    파라미터 기술로부터 드라이브라인의 집중-파라미터-열-모델을 생성하는 단계;
    집중-파라미터-열-모델을 기초로 드라이브라인과 관련된 유체 온도를 계산하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
15. 제13항에 있어서,
    센서로부터 입력으로서 드라이브라인과 관련된 유체 온도를 수신하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
16. 선행하는 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    성능 메트릭을 계산하는 단계는 다수의 상이한 환경 조건들에 대한 드라이브라인에 드라이브 서클을 적용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
17. 선행하는 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    수행될 분석의 유형을 기초로, 성능 메트릭의 계산을 위해 파라미터 기술의 어느 특징들을 사용할 것인지를 자동적으로 결정하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
18. 선행하는 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    드라이브라인의 열 모델을 생성하는 단계는 드라이브라인의 부품들의 하나 이상에서 동력 손실을 계산하는 단계; 및 계산된 동력 손실을 열 모델의 하나 이상의 열 입력으로 전환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
19. 제18항에 있어서,
    결정된 편향을 기초로 작동 오정렬의 값을 계산하는 단계;
    작동 오정렬의 값을 기초로 드라이브라인에 대한 동력 손실을 계산하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
20. 선행하는 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    결정된 편향을 기초로 작동 오정렬의 값을 계산하는 단계; 및
    작동 오정렬의 값을 기초로 기어 응력, 기어 피로, 기어 스커핑, 기어 전달오차, 기어 맞물림 동력 손실, 기어 맞물림 강성, 유성 기어 하중 분할, 베어링 비선형 강성, 베어링 피로, 드라이브라인 효율, 드라이브라인 모드 형상들, 기어 전달오차, 토크 리플, 스테이터 반경방향 힘들과 같은 여기로 인한 동적 강제 응답 중 하나 이상을 계산하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
21. 제20항에 있어서,
    기어 스커핑의 계산에 대한 입력으로서 드라이브라인 내의 예측된 윤활유 온도를 사용하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
22. 선행하는 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    드라이브라인 내의 부품들의 질량 및 강성의 매트릭스를 계산하는 단계를 포함하는, 드라이브라인의 동적 분석을 수행함에 의해 성능 매트릭을 계산하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
23. 제22항에 있어서,
    등속조인트의 하중 및 각도 종속 강성을 계산하며 이것을 드라이브라인 동적 분석에 포함하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
24. 제22항에 있어서,
    구름 베어링의 하중 종속 강성을 계산하며 이것을 드라이브라인 동적 분석에 포함하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
25. 선행하는 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    드라이브라인의 파라미터 기술은 제조공차들을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
26. 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서, 상기 드라이브라인은 기어박스를 포함하는 다수의 부품들을 포함하며, 상기 방법은 다음의 단계들을 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법:
    a) 드라이브라인의 파라미터 기술을 수신하는 단계;
    b) 드라이브라인에 대해 수행될 분석의 유형의 표시를 수신하는 단계;
    c) 파라미터 기술로부터 드라이브라인의 적어도 기어박스의 열 모델을 생성하는 단계;
    d) 열 모델을 이용하여 드라이브라인의 적어도 기어박스에 대한 온도 분포를 계산하는 단계; 및
    e) 수행될 분석의 유형, 계산된 온도 분포, 및 파라미터 기술에 따르는 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계.
27. 제26항에 있어서,
    파라미터 기술을 기초로 드라이브라인의 구조 모델을 생성하는 단계; 및
    구조 모델과 계산된 온도 분포에 기초한 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
28. 제26항 또는 제27항에 있어서,
    드라이브라인과 관련된 루프-성능-메트릭을 기초로 열 모델을 재생성하는 단계; 및
    재계산된 온도 분포에 대해 단계들 d) 및 e)를 반복하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
29. 제28항에 있어서,
    루프-성능-메트릭을 하나 이상의 루프-엔드-조건과 비교하는 단계; 및
    하나 이상의 루프-엔드-조건이 충족되지 않는 경우, 그러면:
    드라이브라인과 관련된 루프-성능-메트릭을 기초로 열 모델을 재생성하는 단계; 및
    재생성된 열 모델에 대해 단계들 d) 및 e)를 반복하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
30. 제26항 내지 제29항들 중 어느 한 항에 있어서,
    드라이브라인과 관련된 루프-성능-메트릭을 기초로 온도 분포를 재계산하는 단계; 및
    재계산된 온도 분포에 대해 단계 e)를 반복하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
31. 제28항 또는 제30항에 있어서,
    루프-성능-메트릭은 성능 메트릭 또는 중간-성능-메트릭을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
32. 제30항 또는 제31항에 있어서,
    루프-성능-메트릭을 하나 이상의 루프-엔드-조건과 비교하는 단계; 및
    하나 이상의 루프-엔드-조건이 충족되지 않는 경우, 그러면:
    드라이브라인과 관련된 루프-성능-메트릭을 기초로 온도 분포를 재계산하는 단계; 및
    재생성된 열 모델에 대해 단계 e)를 반복하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
33. 선행하는 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    드라이브라인은 전기 기기를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
34. 드라이브라인의 컴퓨터 지원 엔지니어링 설계를 위한 컴퓨터 판독가능한 제품으로서, 상기 제품은 선행하는 항들 중 어느 한 항에 따르는 방법의 단계들을 구현하기 위한 코드 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인의 컴퓨터 지원 엔지니어링 설계를 위한 컴퓨터 판독가능한 제품.
35. 드라이브라인의 컴퓨터 지원 엔지니어링 설계를 위한 컴퓨터 시스템으로서, 상기 시스템은 선행하는 방법 청구항들 중 어느 한 항에 따르는 방법의 단계들을 구현하기 위한 설계된 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인의 컴퓨터 지원 엔지니어링 설계를 위한 컴퓨터 시스템.
36. 선행하는 방법 청구항들 중 어느 한 항에 따르는 방법을 사용하여 설계된 드라이브라인.

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