KR20200060725A - 드라이브라인 디자이너 - Google Patents

Abstract

드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법. 드라이브라인은 복수의 부품들을 포함한다. 상기 방법은 다음의 단계들을 포함한다: a) 드라이브라인의 파라미터 기술을 수신하는 단계; b) 파라미터 기술로부터 드라이브라인의 트라이볼로지 모델을 생성하는 단계; c) 트라이볼로지 모델을 이용하여 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 하나 이상의 트랙션 계수를 계산하는 단계; d) 파라미터 기술 및 하나 이상의 트랙션 계수를 기초로, 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계.

Description

드라이브라인 디자이너

본 발명은, 컴퓨터 이용 공학(computer-aided engineering)(CAE)를 사용하는, 드라이브라인(구동계)들(drivelines)의 설계(design)에 관한 것이며 특히 설계에 대한 윤활제 성능(lubricant 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 풍력 발전 터빈을 포함할 수 있다.

드라이브라인의 주요한 기능은 기계 회전 동력을 전달하는 것이며, 그리고 전기-기계 드라이브라인들에 대해서는 또한 동력을 전기적으로부터 기계적으로, 또는 반대로 전환하는 것이다. 이것은 가능한 효율적으로, 최소 동력 손실로 수행될 필요가 있다.

드라이브 라인들에 대한 이들 중요한 설계 목표들, 피로(fatigue) 또는 스커핑(scuffing)으로 인한 기어 고장의 방지, 피로로 인한 베어링 고장의 방지, 기어 와인(gear whine)의 최소화 및 드라이브 효율의 최대화가 드라이브라인 설계 엔지니어가 설계 프로세스 내에서 그들의 능력이 닿는 대로 최대한 달성해야 하는 것들이다.

GB2506532A는 드라이브라인의 중요한 엔지니어링 파라미터들이 형태, 기능, 작동 조건들, 및 특성들을 포함하는 단순한 파라미터 모델로 정의되는 접근법을 개시한다. 이들은 설계의 신속한 재정의(rapid redefinition of the design)를 가능하게 하는 파라미터 기술(parametric description)에서 정의되며, 다수의 물리적 시뮬레이션들의 결과들에 따르는 신속한 설계-분석-재설계 반복(rapid design-analyse-redesign iterations)을 가능하게 한다.

본 발명은 드라이브라인 성능이 예상될 수 있으며, 이해될 수 있으며, 설계 변경을 통해 개선될 수 있게 하기 위하여 설계자들이 시뮬레이션을 통해 기계 또는 전기-기계 드라이브라인 내의 기어박스, 모터 및 파워 일렉트로닉스(power electronics)의 3개의 서브-시스템들(sub-systems)의 어느 것 또는 모두의 설계를 이해하는 것을 가능하게 한다. 본 발명은 윤활제가 어떻게 베어링 스키딩(bearing skidding), 기어 맞물림 동력 손실(gear mesh power loss) 및 베어링 드래그(bearing drag)와 같은 물리적 거동의 측면에 영향을 미치는지에 촛점을 맞춘다.

본 발명은 설계 엔지니어에게 윤활제의 영향 그리고 그것이 어떻게 드라이브라인 성능의 다른 측면들에 영향을 미칠 수 있는지에 관한 통찰력을 제공하며 따라서 설계들이 최적화될 수 있으며 이전에 가능하지 못한 생산성을 갖는 목적을 위해 적합한 것으로 확인될 수 있다. 새로운 제품들을 출시하는데 그리고 또한 현존하는 제품들의 문제 해결에 시간과 비용이 절약된다. 가장 중요한 것은, 사람 생명을 더욱 보호할 가능성이 있다는 것이다.

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 트라이볼로지 모델을 생성하는 단계(creating a tribology model of the driveline from the parametric description);

c) 트라이볼로지 모델을 이용하여 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 하나 이상의 트랙션 계수를 계산하는 단계(calculating one or more traction coefficients for one or more components of the driveline using the tribology model);

d) 파라미터 기술 및 하나 이상의 트랙션 계수 중 하나 또는 둘 다를 기초로, 드라이브라인의 성능 메트릭(성능 지표)을 계산하는 단계(calculating a performance metric of the driveline, based on one or both of the parametric description and the one or more traction coefficients).

트라이볼로지 모델을 생성하는 단계는 다음 단계들 중 하나 이상을 포함할 수 있다:

동적-데이터를 결정하기 위하여 파라미터 기술로부터의 데이터를 사용하여 동적 모델을 실행하는 단계(running a dynamic model using data from the parametric description in order to determine dynamic-data);

동적-데이터 및 또한 파라미터 기술을 처리함에 의해 윤활 막 두께 파라미터를 결정하는 단계(determining a lubricant film thickness parameter by processing the dynamic-data and also the parametric description);

윤활 막 두께 파라미터를 기초로 윤활 영역을 결정하는 단계(determining a lubrication regime based on the lubricant film thickness parameter);

결정된 윤활 영역에 적절한 트랙션 모델을 식별하는 단계(identifying a traction model that is appropriate for the determined lubrication regime); 및

적어도 트랙션 계수들의 서브세트를 계산하기 위해 트랙션 모델, 파라미터 기술 및 동적-데이터를 처리하는 단계.

성능 메트릭을 계산하는 단계는 성능-메트릭-모델을 형성하는 단계를 포함할 수 있다(calculating the performance metric may comprise building a performance-metric-model). 방법은 다음을 더욱 포함할 수 있다: 공통 구조를 갖도록 트라이볼로지 모델을 생성하며 성능-메트릭-모델을 형성하는 단계.

방법은 다음을 더욱 포함할 수 있다:

성능 메트릭을 하나 이상의 루프-엔드-조건과 비교하는 단계(comparing the performance metric with one or more loop-end-conditions); 및

하나 이상의 루프-엔드-조건이 충족되지 않는 경우, 그러면:

성능 메트릭을 기초로 파라미터 기술을 업데이트하는 단계.

방법은 다음의 단계들 중 하나 이상을 더욱 포함할 수 있다:

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

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); 및

온도 분포 및 하나 이상의 트랙션 계수 중 하나 또는 둘 다를 기초로 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계(calculating the performance metric of the driveline based on one or both of the temperature distribution and the one or more traction coefficients).

방법은 다음을 더욱 포함할 수 있다: 파라미터 기술로부터 그리고 또한 온도 분포를 기초로 드라이브라인의 트라이볼로지 모델을 생성하는 단계(creating the tribology model of the driveline from the parametric description and also based on the temperature distribution).

방법은 다음을 더욱 포함할 수 있다: 파라미터 기술로부터 그리고 또한 하나 이상의 트랙션 계수를 기초로 드라이브라인의 열 모델을 생성하는 단계(creating the thermal model of the driveline from the parametric description and also based on the one or more traction coefficients).

방법은 다음의 단계들 중 하나 이상을 더욱 포함할 수 있다: 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

하나 이상의 트랙션 계수 및 하나 이상의 부품의 결정된 편향 중 하나 또는 둘 다를 기초로 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계(calculating the performance metric of the driveline based on one or both of the one or more traction coefficients and the determined deflection of the one or more components).

방법은 다음의 단계들 중 하나 이상을 더욱 포함할 수 있다:

파라미터 기술로부터 드라이브라인의 효율 모델을 생성하는 단계;

효율 모델을 사용하여 효율 메트릭을 계산하는 단계;

효율 메트릭 및 하나 이상의 트랙션 계수 중 하나 또는 둘 다를 기초로 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계.

방법은 다음을 더욱 포함할 수 있다: 파라미터 기술로부터 그리고 또한 하나 이상의 트랙션 계수를 기초로 드라이브라인의 효율 모델을 생성하는 단계.

방법은 다음의 단계들 중 하나 이상을 더욱 포함할 수 있다:

파라미터 기술로부터 드라이브라인의 열 모델을 생성하는 단계;

열 모델을 사용하여 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 온도 분포를 계산하는 단계;

온도 분포 및 하나 이상의 트랙션 계수 중 하나 또는 둘 다를 기초로 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계.

방법은 다음을 더욱 포함할 수 있다: 파라미터 기술로부터 그리고 또한 하나 이상의 트랙션 계수 및/또는 효율 메트릭을 기초로 드라이브라인의 열 모델을 생성하는 단계.

방법은 다음을 더욱 포함할 수 있다: 파라미터 기술로부터 그리고 또한 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 온도 분포를 기초로 드라이브라인의 효율 모델을 생성하는 단계.

방법은 다음의 단계들 중 하나 이상을 더욱 포함할 수 있다:

파라미터 기술로부터 드라이브라인의 구조 모델(structural model)을 생성하는 단계;

구조 모델을 기초로 드라이브라인의 하나 이상의 부품의 편향(변형)을 결정하는 단계; 및

하나 이상의 트랙션 계수 및 하나 이상의 부품의 결정된 편향 중 하나 또는 둘 다를 기초로 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계.

방법은 다음을 더욱 포함할 수 있다: 파라미터 기술로부터 그리고 또한 하나 이상의 부품의 결정된 편향을 기초로 드라이브라인의 트라이볼로지 모델을 생성하는 단계.

방법은 다음의 단계들 중 하나 이상을 더욱 포함할 수 있다:

파라미터 기술로부터 드라이브라인의 열 모델을 생성하는 단계;

열 모델을 사용하여 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 온도 분포를 계산하는 단계;

선택적으로, 또한 온도 분포를 기초로 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계.

방법은 다음을 더욱 포함할 수 있다: 파라미터 기술로부터 그리고 또한 온도 분포를 기초로 드라이브라인의 구조 모델을 생성하는 단계.

방법은 다음의 단계들 중 하나 이상을 더욱 포함할 수 있다:

파라미터 기술로부터 드라이브라인의 효율 모델을 생성하는 단계;

효율 모델을 사용하여 효율 메트릭을 계산하는 단계;

선택적으로, 또한 효율 메트릭을 기초로 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계.

방법은 다음을 더욱 포함할 수 있다: 또한 온도 분포, 트랙션 계수들, 및 하나 이상의 부품의 결정된 편향 중 하나 이상을 기초로 드라이브라인의 효율 모델을 생성하는 단계.

드라이브라인은 적어도 하나의 베어링을 포함할 수 있다. 방법은 다음의 단계들 중 하나 이상을 더욱 포함할 수 있다:

트라이볼로지 모델을 사용하여, 그리고 또한 온도 분포 및 동적-데이터 중 하나 또는 둘 다를 기초로 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 하나 이상의 트랙션 계수를 계산하는 단계;

드라이브라인의 파라미터 기술, 및 트랙션 계수 및 동적-데이터 중 하나 또는 둘 다를 기초로 온도 분포를 계산하는 단계;

드라이브라인의 파라미터 기술, 및 온도 분포 및 트랙션 계수 중 하나 또는 둘 다를 기초로 동적-데이터를 계산하는 단계; 및

파라미터 기술, 하나 이상의 트랙션 계수, 동적-데이터, 및 온도 분포 중 어느 것 또는 모두를 기초로 드라이브라인의 베어링 스키딩 성능 메트릭(bearing skidding performance metric)을 계산하는 단계.

드라이브라인은 적어도 하나의 베어링을 포함할 수 있다. 방법은 다음의 단계들 중 하나 이상을 더욱 포함할 수 있다:

베어링 스키딩 맵(bearing skidding map)을 결정하기 위해 파라미터 기술을 기초로 베어링의 분석적 모델을 형성하고 실행하는 단계;

스키딩 맵을 기초로 베어링의 작동 범위에 걸친 작동 지점들을 식별하는 단계;

식별된 작동 지점들에 대한 트라이볼로지 모델을 사용하여, 그리고 또한 온도 분포 및 동적-데이터 중 하나 또는 둘 다를 기초로 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 하나 이상의 트랙션 계수를 계산하는 단계;

드라이브라인의 파라미터 기술, 및 트랙션 계수 및 동적-데이터 중 하나 또는 둘 다를 기초로 온도 분포를 계산하는 단계;

드라이브라인의 파라미터 기술, 및 온도 분포 및 트랙션 계수 중 하나 또는 둘 다를 기초로 동적-데이터를 계산하는 단계; 및

파라미터 기술, 하나 이상의 트랙션 계수, 동적-데이터, 및 온도 분포 중 어느 것 또는 모두를 기초로 드라이브라인의 베어링 스키딩 성능 메트릭을 계산하는 단계.

방법은 베어링 드래그(bearing drag) 및/또는 클러치 마찰을 계산하는 단계를 더욱 포함할 수 있다.

베어링 드래그를 계산하는 단계는 시스템 편향들의 함수로서 베어링 오정렬(bearing misalignment)을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

드라이브라인의 파라미터 기술은 제조공차들(manufacturing tolerances)을 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 임의의 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 임의의 방법의 단계들을 구현하기 위해 설계된 수단을 포함한다.

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

본 발명은 드라이브라인 성능이 예상될 수 있으며, 이해될 수 있으며, 설계 변경을 통해 개선될 수 있게 하기 위하여 설계자들이 시뮬레이션을 통해 기계 또는 전기-기계 드라이브라인 내의 기어박스, 모터 및 파워 일렉트로닉스(power electronics)의 3개의 서브-시스템들(sub-systems)의 어느 것 또는 모두의 설계를 이해하는 것을 가능하게 한다. 본 발명은 윤활제가 어떻게 베어링 스키딩(bearing skidding), 기어 맞물림 동력 손실(gear mesh power loss) 및 베어링 드래그(bearing drag)와 같은 물리적 거동의 측면에 영향을 미치는지에 촛점을 맞춘다.

본 발명은 설계 엔지니어에게 윤활제의 영향 그리고 그것이 어떻게 드라이브라인 성능의 다른 측면들에 영향을 미칠 수 있는지에 관한 통찰력을 제공하며 따라서 설계들이 최적화될 수 있으며 이전에 가능하지 못한 생산성을 갖는 목적을 위해 적합한 것으로 확인될 수 있다. 새로운 제품들을 출시하는데 그리고 또한 현존하는 제품들의 문제 해결에 시간과 비용이 절약된다. 가장 중요한 것은, 사람 생명을 더욱 보호할 가능성이 있다는 것이다.

본 발명은 첨부한 도면들을 참조로 단지 예시에 의해 설명될 것이며, 도면에서:
도 1a는 개별(분리된) 모델들이 개별(분리된) 고장 모드 분석(failure mode analyses)을 위해 개별 CAE 툴에 의해 어떻게 사용될 수 있는지를 도시하며;
도 1b는 드라이브라인의 복수의 성능 메트릭을 결정하기 위해 드라이브라인의 파라미터 기술이 어떻게 사용될 수 있는지를 도시하며;
도 2a는 파라미터 기술의 예를 개략적으로 도시하며;
도 2b는 파라미터 기술의 특정 예를 개략적으로 도시하며;
도 3은 드라이브라인을 설계하기 위한 프로세스의 개략도를 도시하며;
도 4는 트랙션 계수의 슬립 속도(slip speed)에 대한 종속성을 표시하며, 3개의 상이한 영역들: 전단 응력이 아이링 전단 응력(Eyring shear stress) 이하인 선형 영역(linear region); 전단 응력이 아이링 전단 응력보다 더 크며 그리고 트랙션 계수가 최대값으로 증가하는 비선형 영역(nonlinear region); 그리고 전단 응력이 윤활제가 가열되도록 야기하며, 윤활제 점성(lubricant viscosity)의 결과적인 감소가 트랙션 계수를 감소시키는 열 영역(thermal region)을 명확히 보여주며;
도 5는 트라이볼로지 모델링에서 보다 상세하게 도 3의 프로세스를 도시하며;
도 6은 드라이브라인을 모델링하기 위한, 그리고 선택적으로 드라이브라인을 설계하기 위한 다른 컴퓨터 구현 방법의 개략도를 도시하며;
도 7은 분석의 유형이 열 분석인 본 발명의 추가 실시형태를 도시하며;
도 8은 트라이볼로지 모델이 열 모델 및 효율 모델과 결합되는, 드라이브라인을 모델링하기 위한 프로세스의 개략도를 도시하며;
도 9는 입력으로서 파라미터 기술을 이용하며, 구조 모델을 더욱 포함하는, 본 발명의 추가 실시형태를 도시하며;
도 10은 트라이볼로지, 열 모델링, 효율, 및 구조 모델링을 하나의 통합된 프로세스로 결합하는 드라이브라인 모델링 방법을 도시하며;
도 11은 베어링 스키딩 결과들에 대한 수치해석으로서 고려될 수 있는, 드라이브라인을 모델링하기 위한 프로세스의 개략도를 도시하며;
도 12는 (ⅰ) 도 11에 대하여 위에서 기술되었던 수치해석, 및 (ⅱ) 분석적 솔루션의 조합으로서 고려될 수 있는, 드라이브라인을 모델링하기 위한 다른 프로세스의 개략도를 도시하며; 그리고
도 13은 4개의 중첩하지 않는 데이터 세트들로 형성되는 파라미터 기술의 다른 표현을 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 사용될 수 있다. 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 드라이브라인 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 손실들(gear mesh losses)이 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(다중)-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 1a는 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 매트릭(지표)을 성능 목표와 비교하는 단계를 포함할 수 있다.

도 1b는, 이하에서 기술된 것들과 같은, 파라미터 기술(100b)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 1a와는 대조적으로, 도 1b의 파라미터 기술(100b) 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(100b)로부터 데이터를 자동적으로 선택한다.

도 1b는 본 발명이 어떻게 다수의 유형들의 데이터세트들을 갖는 파라미터 기술을 이용할 수 없는, 전통적인 CAE 툴들에서 일어날 수 있는 워크플로우(workflow)의 단절(중단)을 다루는지를(처리하는지를) 도시한다. 도 1b의 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 1b는 드라이브라인의 설계를 업데이트하는 단계 101b를 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(100b)을 조정함에 의해 소프트웨어가 단계 101b에서 설계를 업데이트 할 수 있다. 그러면 모든 고장 모드들이 새로운 설계에 대해 회피되는지 여부를 결정하기 위해 CAE 툴이 새로운 파라미터 기술(100b)에 대해 적용될 수 있다. 설계가 어떻게 업데이트 될 수 있는지의 추가의 상세들이 이하에서 제공될 것이다.

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 기능들 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, 윤활제의 점성, 샤프트 재료의 굿맨선도, 전기 기기 와인딩의 저항률 등과 같은 부품 특정 특성들을 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.

기술된 바와 같이, 다수의 시뮬레이션은 드라이브라인이 목적에 적합할 뿐만 아니라, 시장에서 경쟁력이 있도록 가능한 잘 수행하며 저렴하게 출시되며 수익이 최대화되도록 제조되는 것을 보장하며 또한 필요한 경우 안전성을 보장하기 위해 필요하다.

이하에서 기술되는 실시예들의 하나 이상은 드라이브라인의 파라미터 기술을 기초로 드라이브라인을 모델링 또는 설계하는 프로세스에 관한 것이다. 유리하게는 프로세스는 드라이브라인의 트라이볼로지 모델을 사용하여 하나 이상의 트랙션 계수를 계산하며, 그리고 그 다음 파라미터 기술 및 트랙션 계수를 기초로 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산한다. 유리하게는, 이것은 보다 정확한 성능 메트릭이 계산되는 것을 가능하게 하는데, 왜냐하면 처리가 트랙션 계수들을 고려할 수 있기 때문이다.

도 3은 드라이브라인을 설계하기 위한 프로세스의 개략도를 도시한다. 프로세스는 예를 들면 위에 있는 테이블 1에 개시된 유형의, 또는 도 1 및 도 2에 개략적으로 도시된 파라미터 기술(300)을 수신한다. 단계 302에서, 프로세스는 파라미터 기술(300)로부터의 데이터를 사용하여 트라이볼로지 모델을 형성한다.

단계 306에서, 프로세스는 트라이볼로지 모델을 실행하며 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 하나 이상의 트랙션 계수(308)를 계산한다. 프로세스는 일부 적용들에서 주어진 부품에 대한 하나 이상의 트랙션 계수, 예를 들면 상이한 윤활 영역들 또는 상이한 작동 조건들에 대한 상이한 트랙션 계수들을 계산할 수 있다. 트라이볼로지 모델이 어떻게 형성되며 실행될 수 있는지에 관한 하나의 실시예의 추가 상세들이 도 5를 참조로 이하에서 제공된다.

드라이브라인의 성능이 드라이브라인의 하나 이상의 성능 메트릭(312)을 계산함에 의해 도 3의 단계 310에서 평가된다. 단계 310에서의 계산은 입력으로서 트랙션 계수(308) 및 파라미터 기술(300)을 사용한다. 단계 310의 출력은 성능 메트릭(312)이다. 성능 메트릭(312)의 예들은 효율, 동력 손실, 온도 분포, 드라이브라인의 부품들의 상이한 부분들 사이의 오정렬, 내구성, 베어링 스키딩, 및 전달오차(transmission error)를 포함한다. 이러한 성능 메트릭들(312)이 어떻게 계산될 수 있는지의 예들이 이하에서 제공된다.

일부 실시예들에서, 성능 메트릭(312)을 계산하는 단계는 성능-메트릭 모델을 형성하는 단계를 포함할 수 있다. 이러한 모델들의 다양한 실시예들이 이하에서 기술되며, 비제한 실시예들로서, 열 모델, 효율 모델 및 구조 모델을 포함할 수 있다. 도 3의 처리는 단계 302에서 트라이볼로지 모델을 생성하는 단계 및 단계 310에서 성능-메트릭-모델을 형성하는 단계를 포함할 수 있어 이들은 공통의 구조를 갖는다. 이러한 공통 구조들의 추가 상세들은 이하에서 제공될 것이다.

도 3의 실시형태에서, 프로세스는 단계 314에서 루프를 돌지 여부를 결정하는 선택 단계를 포함한다. 단계 314에서, 프로세스는 성능 메트릭(312)을 하나 이상의 루프-엔드-조건들(loop-end-conditions)과 비교할 수 있다. 하나 이상의 루프-엔드-조건들이 충족되는 경우, 방법은 단계 316으로 이동하여 파라미터 기술(300)을 업데이트하며 그 다음 도 3의 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 충족되었음을 결정하는 단계. 이러한 방식으로, 값들이 사용자 특정 공차 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 충족되었음을 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 메트릭(312)의 값을 갖는 루프의 현재의 반복에 대한 성능 메트릭(312) 사이의 차이를 결정하는 단계, 및 상기 차이를 허용 가능한 수렴을 나타내는 한계값과 비교하는 단계. 연속 루프들 상의 성능 메트릭 값(312) 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, 값이, 예를 들면, 이전의 반복으로부터의 그 값의 1% 이내인 경우 반복을 중단할 수 있다.

상기 반복 루프의 적용은 설계 프로세스로서 고려될 수 있는데, 왜냐하면 파라미터 기술(300)이 계산된 성능 메트릭(312)을 기초로 변경되며, 이에 의해 계산된 성능 메트릭(312)을 기초로 드라이브라인을 재설계할 수 있기 때문이다.

단계 302에서 형성된 트라이볼로지 모델은 윤활 모델 및/또는 트랙션 모델을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 윤활 모델 및 트랙션 모델은 총괄하여 트라이볼로지 모델로서 기술될 수 있다. 이러한 모델들의 추가 상세들이 이제 제공될 것이다.

윤활 모델들은 접촉 표면들의 거동을, 작동 조건들에 의존하면서, 상이한 윤활 작동 영역들로 나눈다. 모든 표면들은 거칠며 돌기들(asperities)로 덮여 있다. 그들의 크기에 의존하면서, 표면 돌기들은 접촉부에서 유체 막 형성의 메커니즘에 영향을 줄 수도 있다. 윤활 막 두께 파라미터 Λ는 일반적으로 수개의 윤활 영역들 중 어느 것이 접촉 영역에 적용되는지 설정하기 위해 사용된다. Λ는 2개의 접촉 표면들의 표면 거칠기(조도)에 대한 최소 막 두께의 비율로서 정의된다.

이들은 4개의 주요 윤활 작동 영역들이다:

(ⅰ) 경계 윤활(boundary lubrication). Λ<1은 최소 윤활 막 두께가 돌기 높이보다 작으며, 따라서 2개의 표면들이 직접 접촉하며 표면 돌기들이 접촉 하중을 떠맡는다는 것을 의미한다.

(ⅱ) 혼합 윤활(mixed lubrication). 1<Λ<3은 최소 윤활 막 두께가 돌기 높이와 비슷하거나 돌기 높이보다 크며, 따라서 접촉 하중은 돌기들과 윤활 막에 의해 분담된다.

(ⅲ) 탄성유체 윤활(elasto-hydrodynamic (EHD) lubrication). Λ>3은 윤활 막이 돌기 높이보다 더 두꺼우며, 따라서 윤활 막이 접촉 하중을 떠맡으며, 2개의 표면들 상의 돌기들은 완전히 분리되는 것을 의미한다. EHD 윤활 영역에서 접촉하는 고체 표면들의 탄성 변형은 현저하다.

(ⅳ) 유체 윤활(hydrodynamic lubrication). Λ>10은 표면들이 충분히 분리되어 탄성 변형이 더 이상 현저하지 않다는 것을 의미한다.

막 두께 Λ는 상이한 방식들로 계산될 수 있다. 2개의 예들이 이하에서 주어진다.

a) (Nijenbanning, G., Venner, C. H., Moes, H., & Moes, H. (1994). Film thickness in elastohydrodynamically lubricated elliptic contacts. Wear, 176(2), 217-229. DOI: 10.1016/0043-1648(94)90150-3에 기술된 바와 같은) Nijenbanning, Venner, 및 Moesis에 의해 유도된 방정식은 리지드-이소점성(rigid-isoviscous)에서 탄성유체 윤활에 이르는 넓은 범위의 작동 조건들을 커버하는 수많은 수치 시뮬레이션을 기반으로 한다. 방정식은 작동 범위를 2개의 효과들의 조합으로서 4개의 영역들로 나눈다: 점성의 압력 의존성(이소점성(isoviscous) 또는 피에조점성(piezoviscous)); 및 접촉 바디들의 변형(강체(rigid) 또는 탄성(elastic)).

b) EHD 윤활에 대한 Hamrock-Dowson 방정식은 더 작은 범위의 작동 조건들을 커버하지만, 구현하기가 더 단순하다. 이들 방정식들은 "Fundamentals of Fluid Film Lubrication, 2nd Edition Bernard J. Hamrock, Steven R. Schmid, Bo O. Jacobson, CRC Press, published March 15, 2004"에 기술된다.

도 5는 트라이볼로지 모델링에서 보다 상세하게 도 3의 프로세스를 도시한다. 트라이볼로지 모델을 형성하는 도 3의 단계 302는 도 5의 단계들 501 및 504에 의해 표시되며, 도 3의 트라이볼로지 모델을 실행하는 단계 306은 도 5의 단계들 505 및 509에 의해 표시된다.

도 5에서, 단계 501에서 동적-데이터(503)를 결정하기 위하여 파라미터 기술(500)로부터의 데이터를 사용하여 동적 모델을 실행한다. 상기 실시예에서 동적-데이터(503)는 드라이브라인의 접촉점들에서의 상대 속도 및 압력을 나타낸다. 예를 들면, 단게 501에서 프로세스는 동적-데이터(503)를 결정하기 위하여 드라이브라인의 모든 회전 요소들의 회전 속도를 계산할 수 있다.

단계 504에서, 프로세스는, 상술한 2개의 예들을 포함하여, 임의의 공지된 방법으로 윤활 막 두께 파라미터 Λ를 계산할 수 있다. 이것은 동적-데이터(503) 그리고 또한 파라미터 기술(500)로부터의 데이터를 처리하는 단계를 포함할 수 있다. 파라미터 기술(500)로부터의 관련 데이터는 부품들의 작동 조건, 윤활 특성 및 표면 조도를 포함할 수 있다. 프로세스는 단계 505에서 윤활 영역을 결정하기 위하여 단계 504에서 계산된 윤활 막 두께 파라미터 Λ를 사용한다. 그 다음, 단계 509에서, 프로세스는 결정된 윤활 영역(507)에 적합한 트랙션 모델을 식별하며, 그리고 적어도 트랙션 계수들(508)의 서브세트(subset)를 계산하기 위해 트랙션 모델, 파라미터 기술(500) 및 동적-데이터(503)를 사용한다.

윤활 작동 영역들(507)의 각각에서의 거동은, 여기서 트랙션 모델로서 지칭되는, 서브-모델에 의해 기술될 수 있다. 트라이볼로지 모델은 a) 예를 들면 윤활 막 두께 파라미터 Λ를 하나 이상의 한계값에 대해 비교함에 의해 단계 505에서 윤활 작동 영역을 결정하는 수단, 및 b) 주어진 윤활 작동 영역 내에서 거동을 지배하는 하나 이상의 트랙션 모델(509)을 포함할 수 있다. 트랙션 모델의 핵심 특성들은 다음을 포함할 수 있다: a) 그것은 임의의 유형의 롤링 또는 미끄럼 접촉부에 대해 적용 가능해야 하며, b) 그것은 관련 작동 영역 내의 모든 작동 조건들을 커버해야 하며, c) 그것은 상이한 윤활제들 사이에서 윤활제 특성들이 구별되는 것을 설명해야 한다. 유리하게는, 일부 적용들에서 복수의 트랙션 모델들이 단계 509에서 예를 들면 윤활 모델에서 각 작동 영역에 대한 하나의 트랙션 모델을 처리하기 위해 이용 가능할 수 있다. 이것은 롤링 및 미끄럼 접촉부들의 전체 작동 범위가 모델링되는 것을 가능하게 한다.

윤활 영역(507)이 EHD 윤활인 경우, 단계 509에서 실행되는 트랙션 모델은 EHD 윤활 트랙션 모델일 수 있다. EHD 윤활 작동 영역에 대한 트랙션 모델은 전단 속도와 전단 응력 사이의 관계를 기술한다. EHD 윤활에 대한 하나의 이러한 트랙션 모델은 아이링 모델(Eyring model)이다. 아이링 전단 응력은 그 아래에서 트랙션 계수가 슬립 속도(slip speed)에 따라 선형적으로 증가하는 전단 응력으로서 정의된다. 전단 응력이 아이링 전단 응력을 초과하는 경우, 윤활제는 비선형 방식으로 거동하기 시작한다. 아이링 응력은 압력 및/또는 온도 종속성일 수 있다.

도 4는 트랙션 계수의 슬립 속도에 대한 종속성을 보여주는 아이링 트랙션 모델을 도시한다. 아이링 트랙션 모델은, 작동 조건들에 따라, 3개의 다른 트랙션 영역들로 이루어진다:

(ⅰ) 선형 트랙션 영역(linear traction regime). 전단 응력이 아이링 전단 응력 이하인 경우, 트랙션 계수가 슬립 속도(slip speed)에 따라 선형적으로 증가한다.

(ⅱ) 비선형 트랙션 영역(nonlinear traction regime). 전단 응력이 높은 슬립 속도에서 아이링 전단 응력 이상인 경우, 트랙션 계수와 슬립 속도 사이의 관계가 더 이상 선형이 아니다. 트랙션 계수는 최대값에 도달한다.

(ⅲ) 열 트랙션 영역(thermal traction regime). 슬립 속도가 더욱 증가함에 따라, 전단 응력은 윤활제가 가열되도록 야기한다. 이로부터 발생하는 윤활제 점성의 감소는 트랙션 계수가 감소되도록 야기한다.

일부 적용들에서, 단계 501에서 계산되는 동적-데이터(503)는 슬립 속도를 포함할 수 있다. 드라이브라인에 대한 하나 이상의 트랙션 계수(508)을 계산하기 위하여 단계 509에서의 처리는 도 4의 아이링 트랙션 모델을 슬립 속도에 적용할 수 있다.

단계 509에 적용될 수 있는 다른 탄성유체 윤활(elasto-hydrodynamic lubrication (EHL) 트랙션 모델은 Bair-Winer 모델 (Bair S, Winer WO. A Rheological Model for Elastohydrodynamic Contacts Based on Primary Laboratory Data. ASME. J. of Lubrication Tech. 1979;101(3):258-264. doi:10.1115/1.3453342.)을 포함할 수 있다. Bair-Winer 모델은 제한적 전단 응력 모델이며, 여기서는 윤활제의 전단 응력이 한계값을 초과하는 경우, 전단 응력은 한계값과 같도록 설정되며 윤활제 전단 속도의 추가 증가는 더 이상 전단 응력의 증가를 발생시키지 않는다. 상기 모델에 대한 요구되는 재료 특성들은 낮은 전단 응력 점성, 제한적 전단 탄성 계수, 및 재료가 견딜 수 있는 제한적 전단 응력이다. 모든 이들 파라미터들은 (온도 및 압력을 포함하는) 작동 조건들의 기능들이며, 파라미터 기술(500)에 정의된다. 전단 응력은 동적-데이터(503)로부터 계산될 수 있다.

윤활 작동 영역(507)이 경계 윤활인 경우, 단계 509에서 실행되는 트랙션 모델은 경계 윤활 트랙션 모델일 수 있다. 경계 윤활 영역에서, 막 두께 Λ은 1 미만이며, 이것은 최소 윤활 막 두께가 돌기 높이보다 작다는 것을 의미한다. 2개의 표면들이 직접 접촉하며 표면 돌기들이 접촉 하중을 떠맡는다. 표면 접촉은 높은 트랙션 계수를 야기하며 마찰 거동은 건식 접촉(dry contact)과 유사하다. 경계 윤활은 낮은 속도 및/또는 높은 하중에서 좀더 발생할 가능성이 많으며, 높은 마찰 손실 및 증가된 마모 때문에 일반적으로 바람직하지 않다. 일부 윤활제들은 내마모성 또는 극압 첨가제들(anti-wear or extreme-pressure additives)을 함유하며, 이것들은 아래 금속을 보호하는 희생 화학 코팅을 형성하기 위해 표면 돌기들과 반응할 수 있다. 트랙션 계수의 속도, 하중, 온도, 대기 조건, 및 윤활 첨가제에 대한 종속성을 캡쳐링하는 것을 목적으로 하는 다양한 경계 트랙션 모델들이 존재한다. 이들 파라미터들은 동적-데이터(503) 및 파라미터 기술(500)로부터 트랙션 모델(509)로의 입력들이다.

윤활 작동 영역(507)이 혼합 윤활(mixed lubrication)인 경우, 단계 509에서 실행되는 트랙션 모델은 혼합 윤활 트랙션 모델일 수 있다. 혼합 윤활 작동 영역에 대한 트랙션 모델은 FVA345 (

, Bernd-Robert; Michaelis, Klaus; Doleschel, Andreas; Lubricant Influence on Gear Efficiency; Proceedings of the ASME 2009 International Design Engineering Technical Conferences & Computers and Information in Engineering Conference IDETC/CIE 2009)을 포함한다. FVA345 방법은 개질된 FZG gear test rig를 사용하여 윤활제들의 마찰 거동을 결정하기 위해 FZG Munich에서 개발된 기계적 테스트 방법이다. FVA345 방법은 경계 윤활 및 EHL에 대한 트랙션 모델들을 결합한다. 트랙션 계수

는 아래 방정식 1에 의해 계산된다.

여기서

및

는 각각 혼합 윤활 영역, EHL 영역, 및 경계 윤활 영역에서의 트랙션 계수들이며,

는 EHL로 인한 트랙션 계수의 비율이며, Λ는 막 두께이며, c₁ 내지 c₇은 상수 계수들이며, p는 압력이며, v는 속도이며 그리고

는 윤활제 점성이다. 압력 및 속도는 동적-데이터(503)의 일부이며, 윤활제 점성과 상수 계수들은 파라미터 기술(500)에서 정의된다. 동적-데이터(503) 및 파라미터 기술(500)은 둘 다 방정식 1에 의해 표시되는 트랙션 모델(509)로의 입력들이다. 방정식 1에서 계산된 바와 같은, 트랙션 계수들(508)은 트랙션 모델(509)을 실행하는 단계의 출력이다. 트랙션 계수

는 트랙션 계수들

과

의 조합이다(방정식 1a). EHL로 인한 트랙션 계수의 비율

는 막 두께 Λ에 의존하며 방정식 1b 및 1c에 의해 주어진다. 트랙션 계수들

과

은 방정식 1d 및 1e에 의해 주어지며, 압력, 속도에 의존하며, EHL의 경우 또한 윤활제 점성에 의존한다. 상수 계수들 c₁ 내지 c₇은 테스트 데이터로부터 유도될 수 있다.

테스트 데이터로부터 유도될 수 있는 계수들을 갖는 FVA345와 같은 간단한 트랙션 모델의 사용은 수개의 이점들을 갖는다. 계수들의 값들을 얻는 것은 간단하며 - FVA345에 대해 7개의 계수들 c₁ 내지 c₇을 표준 랩 장비로 저비용 테스트로부터 얻을 수 있다. 윤활제 공식화 또는 첨가제에 관한 민감한 독점 정보를 개시할 필요가 없이 고급 윤활제들의 이점들을 시뮬레이션에서 볼 수 있다는 점에서 윤활제 제조자들에게 유익하다. 소프트웨어 사용자들을 위해, 주요 이점은 제조자로부터의 윤활제 데이터가 없는 경우라도, 테스팅을 위해 발송될 수 있는 유활제의 작은 샘플리 주어지는 경우, 윤활제 특성들이 시뮬레이션에서 완전히 설명될 수 있다는 것이다.

트랙션 계수들을 계산하기 위한 경험적(실험적) 모델(empirical models)은 또 하나의 옵션이다. 하나의 예가 Benedict and Kelley (Benedict, G.H., and Kelley, B.W., 1961, "Instantaneous Coefficients of Gear Tooth Friction," ASLE Transactions, Vol. 4, No. 1, pp 59-70)이다. 상기 경험적 모델은 그로부터 유도되었던 테스트의 작동 조건들 내에서 트랙션 거동을 커버하는 작동 범위의 단지 작은 부분을 기술한다. 상기 모델은 윤활제 점성 또는 임의의 다른 윤활제 특성들을 설명하지 못하며, 따라서 상이한 윤활제들 사이에서 구별할 수 없다. 위에서 기술된 바와 같은 트라이볼로지 모델의 사용은 일반적으로 제한된 적용 가능성을 갖는 경험적 모델들에 대해 바람직하다.

도 6은 드라이브라인을 모델링하기 위한, 그리고 선택적으로 드라이브라인을 설계하기 위한 또 하나의 컴퓨터 구현 방법의 개략도를 도시한다. 도 3의 대응하는 특징들을 갖는 도 6의 특징들에는 600 시리즈의 참조번호들이 주어질 것이며 여기서 반드시 다시 기술되는 것은 아닐 것이다.

도 6의 실시예에서, 프로세스는 추가적인 사용자 특정 유형의 분석(user-specified type of analysis)(620)을 수신한다. 단계 622에서, 방법은 사용자 특정 유형의 분석(620) 및 파라미터 기술(600)을 기반으로 분석의 유형에 대한 수학적 모델을 형성한다. 그 다음, 프로세스는 단계 622에서 형성되었던 수학적 모델과 트라이볼로지 모델을 기반으로 계산된 트랙션 계수들(608)을 기반으로 단계 610에서 분석을 실행한다. 또한, 단계 610에서, 프로세스는 성능 메트릭(612)을 계산한다.

일 실시예에서, 사용자 특정 유형의 분석(620)은 효율 분석(efficiency analysis)이다. 그 다음, 단계 622에서 프로세스는, 파라미터 기술(600)을 기반으로, 수학적 모델로서 효율 모델을 형성한다. 단계 610에서 실행되는 분석은 효율 분석이며, 성능 메트릭(612)은 드라이브라인의 하나 이상의 부품의 효율 또는 동력 손실일 수 있다. 상기 실시예에서, 효율 분석(610)은 트라이볼로지 모델(606)을 실행함에 의해 계산되는 트랙션 계수들(608)의 값들을 사용한다.

도 7은 분석의 유형이 열 분석인, 본 발명의 추가 실시형태를 도시한다. 이전 도면에서 대응하는 특징들을 갖는 도 7의 특징들에는 700 시리즈의 참조번호들이 주어질 것이며 여기서 반드시 다시 기술되는 것은 아닐 것이다.

단계 726에서, 방법은 파라미터 기술(700)로부터 드라이브라인의 열 모델(thermal model)을 생성한다. 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 726에서의 프로세싱은 드라이브라인 및 그 부품들의 파라미터 기술(700)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))이 있는 장소들을 포함할 수 있다.

선택적으로, 드라이브라인의 동력 손실을 계산하기 위해 트랙션 계수들(708)을 사용할 수 있으며 트랙션 계수들은 단계 726에서 열 모델을 형성하는 단계로의 입력으로서 사용될 수 있다. 즉, 단계 726에서, 프로세스는 또한 계산된 동력 손실을 기반으로 열 모델을 형성할 수 있다. 미끄럼 마찰의 실시예를 위해, 동력 손실이 방정식 2를 사용하여 트랙션 계수들로부터 계산될 수 있다:

P_loss는 동력 손실이며, F_friction은 마찰력이며, v는 접촉면들의 상대속도이며,

는 마찰 계수이며, 그리고 F_normal은 접촉면들에 대한 수직항력이다. 수직항력(normal force) F_normal 및 상대속도 v은 동적 데이터(303)의 일부일 수 있다. 위에서 기술된 바와 같이, 트랙션 계수들(708)로부터 계산된 동력 손실은 단계 726에서 열 모델을 형성하는 단계로의 입력일 수 있다.

일부 실시예들에서, 단계 726에서 형성되는 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 이어질 수 있다.

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 어느 부품들이 단일의 열 노드로 함께 집중(lump)되는지를 특정한다. 방법은 단계 726에서 사용자 입력과 파라미터 기술(700) 양자를 기초로 열 모델을 형성할 수 있다. 그러나, 엔지니어는 모델을 형성하고 리파이닝(refining)하며, 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 결국 조직 내의 비용이 많이 드는 엔지니어에 의해 수행될 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 726에서 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(700)에서 제공되는 정보로부터 이러한 결정을 할 수 있다. 대안으로, 열컨덕턴스의 열용량에 대한 비율은 파라미터 기술(700)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 상당하다. 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 726에서 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 726에 형성된 열 모델은 드라이브라인과 관련된 HTC들에 대한 값들을 포함할 수 있다, 이들 HTC들은 내부 드라이브라인 부품들과 윤활제 사이의, 윤활제와 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(Computation Fluid Dynamics)(CFD)을 사용하거나 또는 간단한 집중 파라미터 열 네트워크 모델을 사용하여 대류 HTC들을 계산할 수 있다 (본 명세서에서 뒤에 기술).

단계 728에서, 방법은 단계 726에서 형성된 열 모델을 기초로 온도 분포(730)를 계산한다. 예를 들면, 단계 728에서, 방법은 하나 이상의 부품들에 대한 동력 손실을 계산할 수 있으며 그 부품에서 발생된 열의 양을 결정한다. 유리하게는, 동력 손실은 단계 706에서 트라이볼로지 모델로부터 트랙션 계수들(708)을 사용하여 계산될 수 있다. 방법은 상기 열의 양을 열 모델의 대응 열원과 연관시킬 수 있다. 온도 분포(730)를 결정하기 위하여, 단계 728는 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.

온도 분포(730)는 트라이볼로지 모델에 대한 입력으로서 사용될 수 있다. 예를 들면, 윤활제 점성은 온도의 함수이다. 유리하게는, 온도 분포는 트라이볼로지 모델이 트랙션 계수들(708)을 더욱 정확하게 계산하는 것을 가능하게 하는데, 왜냐하면 윤활제 점성에 대한 온도의 효과가 설명되기 때문이다.

집중 파라미터 열 네트워크로의 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(728)을 수행하고 드라이브라인의 온도 분포(730)를 계산하기 위해 단계 726에서 형성된 열 모델과 결합될 수 있다.

ⅱ) 방법은 열플럭스들의 값들을 자동적으로 결정할 수 있다. 예를 들면, 미끄럼 마찰의 실시예에 대해 상기 방정식 2에서 기술된 바와 같이, 트랙션 계수들(708)은 드라이브라인의 동력 손실을 계산하기 위해 사용돌 수 있다. 다른 실시예들에서, 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 726에서 열 모델을 형성하는 경우, 방법은 파라미터 기술(700)뿐만 아니라 효율/동력 손실 값들을 기초로 연관된 열플럭스들의 값들을 결정할 수 있다. 예를 들면, 단계 726은 드라이브라인의 다양한 부품들에서 에너지의 양을 결정하기 위하여 파라미터 기술(700)로부터 작동 조건들을 처리할 수 있다.

방법은 집중 파라미터 열 네트워크 모델을 사용하여 단계 728에서 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 열 특성들을 기초로, 드라이브라인의 3D 구조에 기초하여(파라미터 기술(700)로부터 결정되는 바와 같이) 수행될 수 있다. 따라서, 스무스(smooth)한 온도 프로파일은 드라이브라인의 모든 기계적 부품들에 걸쳐 얻을 수 있다.

단계 728에서의 처리는 이하의 방정식 3의 적용을 포함할 수 있으며, 이것은 열 네트워크 모델에서 열플럭스를 계산하는 방법을 기술한다:

(방정식 3)

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 4a에 의해 주어지며:

(방정식 4a)

여기서 h는 열전달계수이며 A는 접촉표면적이다. 고체 부품들에서의 전도에 대해, 방정식 4b는 열저항을 계산하는 법을 기술한다:

(방정식 4b)

여기서 L은 특성길이이며, k는 열전도율이며, A는 표면적이다. 파라미터 k는 재료 특성이며, 파라미터들 A 및 L은 지오메트릭(geometric)이며, 모두는 드라이브라인의 파라미터 기술 내에서 정의된다. 베어링들에서의 전도를 위해, 열저항은 방정식 4c를 사용하여 계산될 수 있다:

(방정식 4c)

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(730)를 계산하기 위하여 단계 728에서 방정식 3과 4를 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(700)을 기초로 단계 726에서 열 모델을 형성하며 단계 728에서 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(application-specific) 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 편향들(accurate deflections)은 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) 온도 분포는, 예를 들면 윤활제 점성이 온도를 설명하는 것을 보장함에 의해, 트라이볼로지 모델에 의해 계산된 트랙션 계수들(708)의 정확성을 개선하기 위해 사용될 수 있다.

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

상기 실시예에서, 단계 726에서 열 모델을 형성하는 단계는 또한 입력으로서 트라이볼로지 모델(706)에 의해 계산된 트랙션 계수들(708)을 사용한다. 즉, 프로세스는 열 모델 및 트랙션 계수들을 기초로 온도 분포(730)를 계산할 수 있다.

유리하게는, 열 모델을 형성하기 위해 단계 726에서 트랙션 계수들(708)의 사용은 단계 728에서 열 분석의 정확성을 향상시킬 수 있는데, 왜냐하면 접촉면들에서 마찰로부터의 동력 손실이 열 모델에서 열원으로서 사용될 수 있기 때문이다.

상기 실시예에서, 트라이볼로지 모델은 단계 702에서 입력 데이터로서 온도 분포(730)를 수신한다. 예를 들면, 단계 702에서, 방법은 파라미터 기술(700) 및 온도 분포(730)를 기초로 드라이브라인의 트라이볼로지 모델을 생성할 수 있다. 단계 706에서 프로세스는 단계 702에서 형성되었던 트라이볼로지 모델을 사용하여 하나 이상의 트랙션 계수들(708)을 계산할 수 있다. 유리하게는, 온도 분포(730)의 사용은 트라이볼로지 모델(706)의 정확성을 개선할 수 있는데, 왜냐하면 윤활제 점성이 온도의 함수이기 때문이다. 즉, 더욱 정확한 트라이볼로지 모델이 단계 702에서 입력으로서 온도 분포(730)를 사용함에 의해 생성될 수 있다.

위에서 기술된 바와 같이, 트랙션 계수들(708)은 열 모델(726)을 형성하는 단계로의 입력으로서 또한 사용될 수 있다. 따라서, 일부 실시예들에서, 온도 분포(730)의 트라이볼로지 모델(702)로의 피드백은 트랙션 계수들(708)의 열 모델(726)로의 피드백과 나란히 제공된다. 이 경우, 방법은 본 명세서에 기술된 임의의 루프-엔드-조건이 충족될 때까지 온도 분포(730) 및 트랙션 계수들(708)을 계산하는 프로세스들을 반복적으로 수행할 수 있다. 예를 들면 온도 분포(730) 및/또는 트랙션 계수 값들(708)이 수렴할 때까지.

드라이브라인 설계를 위한 일반 도구(generalist tools)의 한계는 열 영향들이 정확하게 포함되지 않는다는 점이다. 그러나, 종종 드라이브라인의 핵심 기계 부품들(샤프트, 베어링, 기어, 로터, 하우징)은 가열 시 팽창하는 금속으로 제조되며, 따라서 열 영향이 구조 및 다른 유형의 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 툴일 수 있다. 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 할 수 있으며(이하에 기술됨), 이것은 결국 더 정확한 내구성 메트릭들을 가져올 수 있다. 이러한 방식으로, 오정렬의 과소평가로 인한 조기 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 통상적인 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 시험이 이어지는 이전의 설계들의 설계 특징들을 복제함에 의해 보통 달성된다.

도 8은 드라이브라인을 모델링하기 위한 프로세스의 개략도를 도시하며, 여기서는 트라이볼로지 모델(802)이 열 모델(826) 및 효율 모델(832)과 결합된다. 이들 모델들은 이전의 도면들과 관련하여 기술되었기 때문에, 여기서는 단지 새로운 특징들이 기술될 것이다. 이전 도면에서 대응하는 특징들을 갖는 도 8의 특징들에는 800 시리즈의 참조번호들이 주어질 것이며 여기서 반드시 다시 기술되는 것은 아닐 것이다.

유리하게는, 온도 분포(830)는 트라이볼로지 모델(802)로의 입력으로서 사용된다. 즉, 단계 802에서, 방법은 도 7을 참조로 기술된 것과 동일한 방식으로 파라미터 기술(800) 및 또한 온도 분포(830)를 기초로 트라이볼로지 모델을 형성하는 단계를 포함한다. 따라서 트라이볼로지 모델(802)은 온도에 종속하는 윤활제 점성의 정확한 값들을 포함할 수 있다.

상기 실시예에서 프로세스는, 단계 832에서, 파라미터 기술(800)을 기초로 효율 모델을 형성하는 단계를 포함한다. 그 다음, 단계 834에서, 프로세스는 효율 메트릭(836)을 결정하기 위해 단계 832에서 형성된 효율 모델에서 효율 분석을 실행한다.

효율의 계산은 상이한 드라이브트레인 부품들에 대한 상이한 분석적 방법들의 레인지를 사용하여 수행될 수 있다. 드라이브라인에서 동력 손실의 주요 소스는 기어 이들 사이의 미끄럼 마찰로 인한 기어 맞물림 손실(gear mesh losses), 윤활제의 스플래싱(splashing)으로 인한 기어 처닝 손실(gear churning losses), 그리고 베어링 손실을 포함할 수 있다. 이들 동력 손실들은, 예를 들면, ISO 표준 14179에서 정의되는 방법들을 사용하여 계산될 수 있다.

예를 들면, 기어 맞물림 손실을 계산하기 위한 이하의 표준 방법들이 보통 사용된다:

1. 일정한 마찰 계수가 가정되며, 하중을 받는 치형부 접촉 분석(loaded tooth contact analysis)이 기어 치형부에서의 하중 및 국부적 속도를 계산하기 위해 사용되며, 그 다음, 동력 손실은 트랙션 계수에 하중 및 미끄럼 속도를 곱한 값으로 계산된다.

2. ISO 14179은 윤활제 점성만을 고려하며, (윤활제가 어느 베이스 오일(들) 및 첨가제(들)을 함유하는지 의존하는) 윤활제 자체의 마찰 특성은 고려하지 않는 기어 효율을 계산한다. 윤활제 마찰 특성들은 크게 달라질 수 있으며, 따라서 윤활 특성들에 대한 고려의 결여는 표준의 중대한 한계이다. 따라서, 열 모델(826) 및/또는 효율 모델(832)을 형성하는 단계에서 트랙션 계수들(808)을 사용하는 여기서 기술된 실시예들의 이점은 윤활제 특성들이 충분히 고려되며 따라서 더 정확한 성능 메트릭(812)을 포함하는 더 정확한 결과들을 얻을 수 있다.

기어 맞물림 효율(gear mesh efficiency)을 계산하기 위한 분석적 방법들에 대한 대안예는 효율 계산에서 실제의 테스트 데이터를 사용하는 것이다. 예를 들면, 미니 트랙션 머신(mini traction machine)(MTM)은 주어진 윤활제로 트랙션 계수들을 측정할 수 있다. 테스트가 쉽고, 머신은 작고 폭넓게 이용 가능하며 다른 온도에서 측정할 수 있다. 동력 손실 및 관련 기어 맞물림 효율을 계산하기 위해 (MTM으로부터의) 측정된 데이터는 접촉점들에서 하중 및 상대 속도와 함께 사용될 수 있다. FVA 345는 이전에 기술된 바와 같은 효율 계산에서 윤활제 데이터를 포함하는 하나의 방법이다.

드라이브라인이 전기 기기를 포함하는 경우들에서, 전기 기기의 동력 손실은 또한 효율 모델(832)에 포함될 수 있다. 전기 기기에서 동력 손실의 주요 소스는 기계 권선에서 전기 저항으로 인한 구리 손실, 히스테리시스 및 와전류(eddy currents)로 인한 철 손실, 그리고 베어링 마찰과 윈디지(windage)로 인한 기계적 손실을 포함할 수 있다. 이들 모두는 표준 분석 방법들을 사용하여 계산될 수 있다. 구리 손실, 철 손실, 및 기계적 손실은 모두 온도에 종속적이다.

도 8에 도시된 바와 같이, 이러한 실시예에서 단계 832에서 형성되며 단계 834에서 분석된 효율 모델은 또한 단계 806에서 계산된 트랙션 계수들(808)을 기초로 효율 메트릭(836)을 결정한다. 이전에 기술된 바와 같이, 트랙션 계수들은 드라이브라인의 부품들의 동력 손실을 계산하기 위해 사용될 수 있다. 방정식 2는 트랙션 계수들(808)을 사용하여 미끄럼 마찰로부터의 동력 손실을 계산하는 법을 기술한다. 동력 손실은 효율 모델(832)과 열 모델(826)로의 입력으로서 사용될 수 있다(이전에 기술된 바와 같이).

효율 모델링 및 열 모델링에 대한 트랙션 계수들의 효과들을 포함시키기 위해 현재의 CAE 툴 및 현재의 시뮬레이션 방법을 사용하는 것은 실현 가능하지 않다. 이것은 이들 상이한 유형의 분석이 상이한 CAE 툴에서 수행되기 때문이다. 본 명세서에 기술된 실시예들은 트라이볼로지 분석(806), 열 분석(828), 및 효율 분석(836) 모두 드라이브라인의 동일한 파라미터 기술(800)로부터의 데이터를 사용하여 동일한 CAE 툴 내에서 수행된다는 이점을 가질 수 있다. 따라서 분리된(개별) CAE 툴들에서 실행되는 분리된(개별) 분석을 위해 요구될 수도 있는 시간이 많이 걸리며 오류가 발생하기 쉬운 데이터의 이송 없이도, 상이한 유형의 분석을 위한 모델을 형성하는 단계로의 입력으로서 하나의 유형의 분석의 출력을 사용하는 것이 훨씬 더 용이하다.

또한, 이러한 실시예에서, 단계 834에서의 효율 분석은 또한 효율 메트릭(836)을 계산하기 위해 단계 828에서 계산된 온도 분포(830)를 사용한다. 따라서, 유리하게는 효율 메트릭(836)은 온도 분포(830)의 효율에 대한 직접 효과를 직접적으로 설명할 수 있다. 예를 들면, 윤활제 점성은 기어 맞물림 손실(gear mesh losses), 기어 처닝 손실(gear churning losses), 및 베어링 손실을 포함하는 기계적 손실에 영향을 미친다. 전기 기기 손실은 또한 온도에 종속적이며, 따라서 효율 모델(832)에 대한 입력으로서 정확한 온도 분포(830)를 사용하는 것은 유리하게는 더 정확한 효율 메트릭(836)을 가져올 것이다. 트라이볼로지 모델에서 모든 접촉면은 열 모델에 대한 열원이 될 수 있으며 효율 모델에 대한 동력 손실이 될 수 있다. 따라서, 유리하게는 여기서 기술된 처리 단계는 대응하는 구조를 갖는 트라이볼로지 모델 및 효율 모델을 형성할 수 있다(예를 들면 드라이브라인에서 동일한 위치들에 배치된 적어도 일부 노드들). 이러한 방식으로, 모델들 중 하나에서의 분석의 결과들은 다른 유형의 모델을 사용한 분석과 효과적으로 결합될 수 있다.

단계 828에서, 프로세스는 단계 826에서 형성된 열 모델을 기초로 온도 분포(830)를 결정할 수 있다. 또한, 유리하게는, 프로세스는 트랙션 계수들(808)을 기초로 온도 분포(830)를 결정할 수 있다. 이것은 도 7과 관련하여 앞서 더욱 상세히 기술되었다.

선택적으로, 프로세스는 효율 메트릭(836)을 기초로 단계 826에서 열 모델을 또한 형성할 수 있다. 이것은 유리할 수 있는데 왜냐하면 효율은 드라이브라인의 부품들의 동력 손실을 결정하며, 이들 동력 손실은 열 모델에서 열원이기 때문이다.

선택적으로, 3개의 분석 블록들(806, 828, 834)로부터의 피드백 화살표들 중 어느 것은 출력값들이 수렴할 때까지 반복될 수 있다. 즉, 트랙션 계수들(808), 온도 분포(830), 및 효율 메트릭(836) 중 하나 이상은 루프-엔드-조건이 충족될 때까지 재계산될 수 있다. 단계 810에서, 프로세스는 트랙션 계수들(808), 온도 분포(830), 및 효율 메트릭(836) 중 어느 것 또는 모두를 기초로 성능 메트릭(810)을 계산할 수 있다. 일 실시예에서, 단계 810에서의 처리는 드라이브라인의 동력 손실 프로파일에 대응하는 성능 메트릭을 계산할 수 있다. 일부 실시예들에서, 성능 메트릭(812)은 단순히 트랙션 계수들(808), 온도 분포(830), 및 효율 메트릭(836) 중 하나 이상일 수 있다. 즉, 단계들 806, 828 및 834를 참조로 기술된 처리 단계는 성능 메트릭을 계산하는 단계로서 고려될 수 있다.

도 9는 입력으로서 파라미터 기술(900)을 사용하는 구조 모델(938)을 더욱 포함하는 본 발명의 추가 실시형태를 도시한다. 이전 도면에서 대응하는 특징들을 갖는 도 9의 특징들에는 900 시리즈의 참조번호들이 주어질 것이며 여기서 반드시 다시 기술되는 것은 아닐 것이다.

이러한 실시예에서, 프로세스는 파라미터 기술(900) 및 온도 분포(930)를 기초로, 단계 938에서 드라이브라인의 구조 모델을 형성하는 단계를 포함한다. 그 다음, 단계 940에서, 프로세스는 구조 모델을 기초로 구조 분석(940)을 수행한다. 따라서 구조 분석(940)은 드라이브라인의 하나 이상의 부품들의 편향(deflection)(942)을 계산한다. 이들 편향들은 온도 분포(930)로 인한 열 팽창, 그리고 드라이브라인에서 발생하는 힘들로 인한 구조적 편향의 효과들을 포함할 수 있다. 유리하게는, 적어도 열 효과들에 의해 야기되는 편향들(942)은 특히 정확하게 계산될 수 있는데 왜냐하면 온도 분포는 트랙션 계수들(908)을 기초로 정확하게 계산되기 때문이다.

단계 940에서 수행된 구조 분석은 정적 분석(static analysis) 또는 동적 분석(dynamic analysis)일 수 있으며, 이것은 이후에 기술될 것이다. 유리하게는, 온도 분포(930)는 구조 모델(938)에 대한 입력으로서 사용될 수 있으며 따라서 구조 분석(940)은 드라이브 부품들의 열팽창을 고려할 수 있으며, 그리고 이것을 편향(변형)(942)의 계산에 포함시킬 수 있다. 따라서 드라이브라인 편향들(942)은 구조 하중 및 열팽창의 효과들을 포함할 수 있다.

단계 910에서, 프로세스는 선택적으로 적어도 계산된 드라이브라인 편향들(942)을 기초로 성능 메트릭(912)을 계산할 수 있다.

선택적으로, 단계 902에서, 프로세스는 계산된 드라이브라인 편향들(942)을 기초로 트라이볼로지 모델을 형성할 수 있다. 이러한 방식으로, 접촉면들에서의 속력 및 압력과 같은 더 정확한 동적-데이터가 트라이볼로지 모델(902)을 위해 계산될 수 있다. 편향(변형)에 대해 설명하는 것은 유리할 수 있는데 왜냐하면 이들은 접촉 부품들 사이의 접촉 영역들의 크기 및 형상, 그리고 접촉 압력에 영향을 미치기 때문이다.

단계 910에서 계산될 수 있는 성능 메트릭(912)의 예들은 드라이브라인의 부품들의 상이한 부분들 사이의 오정렬, 내구성, 및 전달오차(misalignment between different parts of components in the driveline, durability, and transmission error)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 성능 메트릭(912)은 계산된 편향의 표현일 수 있다.

이제 단계 940에서 수행되는 구조 분석에 대해 보다 상세히 설명한다. 단계 940에서, 방법은 드라이브라인의 구조 모델 내의 모든 노드에 대해 편향(deflection)을 계산할 수 있다. 편향은 드라이브라인의 구조적인 힘의 효과 및 열팽창의 효과를 포함할 수 있다.

방법은 방정식 5을 사용하여 열팽창에 의해 야기된 편향을 계산할 수 있다:

(방정식 5)

여기서:

dX는 편향(deflection)이며,

alpha는 무차원 열팽창계수이며(파라미터 기술(900)에 포함될 수 있는 재료 특성),

X는 노드의 원래 위치이다(이것은 파라미터 기술(900)에 포함될 수 있으며, 또는 드라이브라인의 구조 모델을 형성하는 방법에 의해 파라미터 기술(900)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 있으며, 그리고

dT는 단계 928에서 계산되는 온도 분포(930)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.

단계 940에서, 방법은 드라이브라인에서 발생하는 힘들에 의해 야기되는 편향들을 계산할 수 있다. 이러한 편향들은 구조적인 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(900)의 일부로서 제공되는 작동 조건들에 명시된 바와 같은 일정한 속력으로 회전하는 것으로 가정한다.

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 힘(transmission error, engine torque ripple, electric machine torque ripple, and electric machine radial forces)을 포함할 수 있다. 동적 분석에서 편향은 방정식 6의 행렬 표현식으로 나타낸 드라이브라인 시스템의 운동 방정식을 풀음에 의해 결정될 수 있다:

(방정식 6)

여기서:

M은 드라이브라인 시스템 질량 행렬(mass matrix)이며(이것은 파라미터 기술 900에 포함될 수 있거나, 또는 이로부터 도출될 수 있음),

C는 드라이브라인 시스템 감쇠 행렬(damping matrix)이며(이것은 파라미터 기술 900에 포함될 수 있거나, 또는 이로부터 도출될 수 있음),

K는 드라이브라인 시스템 강성 행렬(stiffness matrix)이며(이것은 파라미터 기술 900에 포함될 수 있거나, 또는 이로부터 도출될 수 있음),

F는 인가력(applied force)이며(이것은 파라미터 기술 900에 포함될 수 있거나, 또는 이로부터 도출될 수 있으며, 예를 들면 파라미터 기술 900에 저장된 "작동 조건들(operating conditions)"로부터), 그리고

벡터 X는 방정식 5에 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 940가 열 효과 및 구조 효과 둘 다로 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 분포(930)를 구조 모델에 적용하는 대안적인 방법을 사용하여 편향들(942)을 계산할 수 있다. 구조 모델은 내측 레이스웨이, 외측 레이스웨이, 회전 요소들, 및 연결된 부품들 중 하나 이상에 대응하는 노드들을 포함할 수 있다. 단계 938에서, 방법은 구조 모델의 이들 노드들에서의 온도값들을 결정하기 위해 온도 분포(930)를 적용할 수 있다. 그 다음, 단계 940에서 구조 분석을 실행하는 경우, 방법은 이들 노드들에서의 열팽창을 결정할 수 있으며, 그리고 상기 팽창이 베어링의 작동 클리어런스(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(912)을 결정하기 위해 사용될 수 있는 편향(942)의 표현(표시)의 예이다.

CAE 툴들은 메시(맞물림) 사이클(mesh cycle)을 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. 구조 분석이 정적 분석이라기 보다는 동석 분석인 예들에서는, 결과로 초래된 TE는 드라이브라인 구조에 대한 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.

TE에 추가로, 엔진 토크 리플, 전기 기기 토크 리플, 및 전기 기기 반경방향 힘을 포함하는 다른 여기들이 드라이브라인에서 적용될 수 있다. 구조 모델이 동적으로 풀리는 예들에서는, 이들 여기들이 방정식 6에서 인가된 힘 벡터 F에 포함될 것이다.

모든 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(상대) 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, 구조 모델(938)은 샤프트, 베어링 및 기어로 구성되는 풀(full) 기어박스 서브-시스템의 수학적 표현일 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.

도 10은 트라이볼로지, 열 모델링, 효율 및 구조 모델링을 하나의 통합된 프로세스로 결합하는 드라이브라인 모델링 방법을 도시한다. 이 도면은 이미 기술된 상이한 모델들 사이의 모든 상호작용들을 함께 가져온다. 이전 도면에서 대응하는 특징들을 갖는 도 10의 특징들에는 1000 시리즈의 참조번호들이 주어질 것이며 여기서 반드시 다시 기술되는 것은 아닐 것이다.

본 실시예에서:

단계 1002에서 트라이볼로지 모델을 형성하는 단계는 파라미터 기술(1000) 그리고 (파라미터 기술(1000)로부터 유도된) 동적-데이터, 온도 분포(1030), 및 드라이브라인 편향들(1042) 중 적어도 하나를 기초로 하며;

단계 1026에서 열 모델을 형성하는 단계는 파라미터 기술(1000) 그리고 효율 메트릭(1036), 및 트랙션 계수들(1008) 중 하나 또는 둘 다를 기초로 하며;

단계 1032에서 효율 모델을 형성하는 단계는 파라미터 기술(1000) 그리고 드라이브라인 편향들(1042), 온도 분포(1030), 및 트랙션 계수들(1008) 중 적어도 하나를 기초로 하며;

단계 1038에서 구조 모델을 형성하는 단계는 파라미터 기술(1000) 그리고 선택적으로 또한 온도 분포(1030)를 기초로 하며; 그리고

단계 1010에서 성능 메트릭(1012)를 계산하는 단계는 트랙션 계수들(1008), 온도 분포(1030), 효율 메트릭(1036), 및 드라이브라인 편향들(1042) 중 어느 것 또는 모두를 기초로 할 수 있다.

본 발명은 파라미터 기술을 기반으로 전체적으로 동일한 드라이브라인 정의를 사용한다. 이것은 상이한 유형의 분석을 위한 모델을 형성하는 단계로의 입력으로서 하나의 분석의 출력들을 적용하는 것을 가능하게 만든다. 이것은 분리된(개별) CAE 툴들의 경우에는 가능하지 않을 수도 있는데, 왜냐하면 각 유형의 분석에 대한 결과들이 상이한 CAE 툴들에서 상이하게 정의될 수도 있으며, 드라이브라인에서 상이한 위치들에서 적용될 수도 있으며. 상이한 레벨의 충실도로 제공될 수도 있으며, 상이하게 이산화될 수도 있기 때문이다. 단일 CAE 툴 내의 단일 드라이브라인 정의는 상이한 유형들의 물리를 나타내는 모델들의 상호작용을 가능하게 하며, 모든 관련 영향들을 고려하므로 보다 정확한 성능 메트릭을 생성한다. 예를 들면, 열 모델은 구조 모델과 동일한 메시(same mesh)를 사용하기 위해 용이하게 셋업될 수 있으며, 따라서 열 분석으로부터 결과하는 온도 분포는 메시(mesh)의 각 노드에 대해 정의된 온도 값을 사용하여 구조 모델에 직접 적용될 수 있다. 트라이볼로지 모델은 드라이브라인의 모든 접촉면들의 위치들을 정의할 수 있으며, 그 다음, 이들 위치들에서 계산된 트랙션 계수들은 직접 효율 모델에 적용될 수 있으며, 이것은 트랙션 계수들을 사용하여 이들 위치들의 각각에서 동력 손실을 계산한다. 동력 손실들은 다시 드라이브라인의 동일한 세트의 위치들에서, 열 모델의 열원들로서 적용될 수 있다. 이것은, 각 유형의 분석(트라이볼로지, 열적, 구조적, 효율)가 상이한 기하학적 정의, 상이한 이산화, 및 상이한 위치들에서 계산된 분석 결과들을 갖는 그 자체의 드라이브라인 모델을 갖는 경우, 가능하지 않을 수도 있다. 즉, 일부 실시예들에서는, 상이한 모델들이 공통의 구조를 갖도록, 프로세스가 상이한 유형의 분석을 위한 복수의 모델들을 형성할 수 있다(성능 메트릭을 계산하기 위해 사용될 수 있는 트라이볼로지 분석, 열 분석, 구조 분석, 효율 분석, 동적 분석, 및 임의의 다른 유형의 분석과 같은). 예를 들면, 모델들은 다음 중 하나 이상을 가질 수 있다: (ⅰ) 공통의 노드 위치들, (ⅱ) 공통의 충실도 레벨 (ⅲ) 동일한 메시, 및 (ⅳ) 동일한 방식으로 이산화 됨. 이러한 방식으로, 상이한 모델들은 여기서 기술된 프로세스들에 의해 함께 효율적으로 사용될 수 있는 방식으로 형성될 수 있다. 적어도 일부 예들에서, 이것은 분리된(개별) CAE 툴로부터 다른 유형의 분석과 결합되는 것으로 예상되지 않는 단일 유형의 분석을 대해 특정 방식으로 모델을 형성하는 당업자의 기대와는 다를 수 있다.

도 10에 기술된 여러 모델들 간의 상호작용은 더 나은 드라이브라인을 설계하는데 매우 유용할 수 있다. 파라미터 기술(1000)에서의 설계 변경은 다른 분석 유형들에 의해 계산된 성능 메트릭들 중 어느 것에 영향을 미칠 수 있다. 여러 분석 유형들이 상호작용하는 많은 방법들이 주어지는 경우, 모든 상호작용들을 캡처링하며 훨씬 더 정확한 결과를 얻기 위하여 열/효율/트라이볼로지/구조 모델들을 함께 고려하는 것이 유익할 수 있다.

예를 들면, 베어링에서의 하중, 베어링 오정렬, 및 베어링 링 변형은 모두 드라이브라인 시스템 편향들로부터 계산된다. 편향들은 기어 하중을 설명하는 구조 모델, 비선형 베어링 강성, 및 비균일 온도 분포에 의해 계산되며, 그러므로 열 모델의 출력에 의존한다. 각 롤러 베어링에서 롤링 요소들 사이의 하중 분담뿐만 아니라 각 롤링 요소와 레이스웨이들 상이의 접촉 압력 분포가 계산된다. (도 5를 참조로 위에서 기술된 바와 같이) 접촉 압력은 동적-데이터의 일부로서 트라이볼로지 모델로의 입력일 수 있다.

베어링 오정렬, 및 베어링 링 변형 및 베어링 접촉 압력 분포의 이들 값들은 베어링 내의 서브콤포넌트들 사이의 접촉력들을 계산하기 위해 사용될 수 있다. 트라이볼로지 모델에 의해 계산된 트랙션 계수들은, 이들 접촉력들과 함께, 베어링 드래그 및 동력 손실을 계산하기 위해 효율 모델에 의해 사용될 수 있다. 윤활제 특성은 트라이볼로지 모델에 포함될 수 있으며, 윤활제 점성은 열 모델의 출력으로서 제공되는, 윤활제 온도에 의해 영향을 받을 수 있다. 효율 모델의 베어링 동력 손실은 열원으로서 열 모델에 대한 입력으로서 사용될 수 있다.

위에 기술된 베어링들에 대한 윤활제의 영향의 계산은 상세한 윤활제 정의를 포함하는 기어 맞물림 효율의 계산과 함께 수행될 수 있다. FVA 345과 같은 트랙션 모델들은 테스팅으로부터 얻어지는 계수들을 사용함에 의해 윤활제 공식화 및 첨가제들의 효과를 포함할 수 있다. 베어링의 설계, 기어의 설계 및 윤활제의 설계 사이의 상당한 상호작용이 여러가지 레벨들에서 발생할 수 있다.

기어 설계는 다른 모델들 사이의 상호작용이 유용한 또 하나의 예이다. 기어 매크로(거시적)-지오메트리는 주어진 작동 조건들에 대한 드라이브라인 내의 기어력을 결정하며, 기어력(gear forces)은 베어링 하중, 오정렬, 롤링 요소들과 레이스웨이들 사이의 접촉 압력, 그리고 따라서 윤활제와의 상호작용, 및 윤활제의 베어링 드래그에 대한 영향에 영향을 미친다.

기어 매크로-지오메트리는 또한 기어 맞물림 효율에 영향을 미치며, 그러므로 기어들에서 동력 손실 메커니즘에 영향을 미친다. 기어 매크로-지오메트리에서 설계 선택은 때때로 한 성능 메트릭에는 유리한 효과를 가져오지만 다른 성능 메트릭에는 불리한 효과가 발생할 수 있다. 예를 들면, 기어의 물림 압력각(working pressure angle)의 상승은 기어 맞물림의 효율을 상승시키지만 베어링에 더 큰 부하를 가한다. 상승된 베어링 하중은 베어링 드래그를 상승시킬 수 있으며, 그 효과는 트라이볼로지 모델을 사용하여 조사되며 이해될 수 있다. 기어 매크로-지오메트리의 설계 변경은 기어 내구성, 기어 전달오차, 기어 효율 및 베어링 드래그에 영향을 미칠 것이다. 마지막 두 개에 대한 영향은 ISO 14179와 같은 표준 효율 방법을 넘어서는 오일 특성의 상세한 평가를 필요로 한다. 예를 들면 오일 공식화 및/또는 기어 매크로-지오메트리에 대한 설계 변경과 같은 설계 변경은 다수의 성능 기준과 관련하여 평가될 필요가 있다. 본 발명은 여러가지 유형의 분석의 상호작용을 고려하며 기어 매크로-지오메트리 설계에서 다수의 성능 메트릭들의 고려를 용이하게 한다.

기어가 메시(맞물림) 사이클을 통과함에 따라, 메시(맞물림)의 강성은 변화하며, 전달오차(transmission error)(TE)로서 알려진 현상을 야기한다. 이러한 강성의 변화는 본질적으로 음조인 여기(excitation)로서 작용하며 드라이브라인 구조를 자극하고 기어 와인(gear whine)으로 이어질 수 있으며, 사람의 귀에 불쾌하고 승용차와 같은 소비자 제품에는 허용되지 않는 성가신 소음을 유발할 수 있다. 기어 마이크로-지오메트리는 기어 전달오차 및 기어 맞물림 효율에 영향을 준다. 설계자는 마이크로-지오메트리에 대한 수정 또는 오일 사양에 대한 변경을 통해 드라이브라인 효율을 개선하도록 선택할 수 있으며, 후자는 베어링 드래그에 영향을 미칠 것이다. 구조 모델은 동적으로 설명될 수 있으며, 따라서 전달오차 및 다른 여기(excitation)들에 대한 전체 드라이브라인의 동적 응답이 계산될 수 있으며, 이에 의해 설계자가 여러가지 성능 기준들의 범위에 걸쳐 임의의 설계 변경의 모든 연쇄적인 영향들을 이해하는 것을 가능하게 한다.

일 실시형태에서 본 발명은 시스템 편향 및 하중 치형부 접촉 분석(loaded tooth contact analysis)(LTCA)과 결합되는 윤활제 테스트 데이터(예를 들면 FVA 345 방법)를 포함하는 효율 계산을 사용한다. LTCA는 드라이브라인의 구조 모델에 포함될 수 있다. 시스템 편향은 샤프트 편향, 하우징 편향, 및 비선형 베어링 편향에 종속적이다. LTCA는 접촉하는 치형부 플랭크의 부분들의 편향을 설명하는 맞물림 기어 치형부들 사이의 접촉의 물리(물리적 특성)를 분석하며 기어 치형부 플랭크에서의 응력 분포를 계산하는 방법이다. 하중은 시스템 편향 및 마이크로-지오메트리에 종속적이며, 기어 내구성 및 전달오차에 영향을 미친다. 따라서, 기어 치형부 마이크로-지오메트리의 설계 변경은, 시스템 편향이 포함되는 경우, 소음, 내구성 및 효율에 영향을 미치지만, 일부 적용들에 있어서는, 계산들이 윤활제 특성들을 정확하게 설명하는 경우, 효과들이 단지 적절히 모델링 될 수 있다. 효율 계산에 윤활제 특성을 포함하는 것은, 예를 들면, FVA 345 방법에 의해 달성될 수 있다. 비선형 베어링 강성은 시스템 편향 및 오정렬에 영향을 미치며, 이들은 맞물림 기어 치형부들 사이의 접촉 패치의 형상에 영향을 미치며, 따라서 내구성/효율/소음에 영향을 미친다.

기어 와인으로 인한 소음 이외에도, 다른 동적 시뮬레이션들이 드라이브라인이 목적에 적합한지를 체크하기 위해 사용될 수 있다. 기어(또는 속도) 비율의 변화는 종종 클러치 또는 동기화 장치의 체결을 포함하며, 그리고 이러한 드라이브라인의 속도/기어 비율의 불연속적인 변화는, 승객의 안락함을 위해, 드라이브라인의 설계자가 최소화하기를 바라는 과도 충격을 생성한다.

이러한 속도 비율 변화에 대한 연구는 속도 변화 이벤트를 통한 시간 단계, 각 시간 단계에서의 힘, 토크 및 속도 계산을 포함한다. 클러치 또는 동기화 장치의 마찰력은 클러치 또는 동기 장치가 체결될 때 계산된다.

이들 방법들은 전형적으로 MBD 패키지(Adams, Simpack) 또는 멀티-도메인 시뮬레이션(multi-domain simulation) 패키지(Simulink)에서 수행된다. 일부 적용 특정 CAE 툴들은 이러한 시뮬레이션을 수행할 수 있다고 한다.

수년 동안 수동 변속기와는 대조적으로 자동 변속기에 대해 매우 상이한 특성을 갖는 윤활제를 선택하는 것이 엔지니어링 관행으로 받아들여졌다. "ATF"(자동 변속기 오일)는 클러치와 브레이크가 일관되게 맞물려 기어 변속이 원활하게 이루어지는 것이 가능하도록 설계된다.

엔지니어링 설계 프로세스의 현실은 이러한 윤활제 선택의 나머지 부품들에 대한 영향을 항상 잘 이해되었던 것은 아니며 확실히 정량화되지도 않았다. 유체는 그 마찰 특성을 위해 선택되어 변속 성능을 향상시킬 수도 있으며, 그리고 이것은 Adams와 같은 MBD 툴, Simulink와 같은 멀티 도메인 시뮬레이션 툴 또는 Driva와 같은 적용-특정 CAE 툴에서 시뮬레이션을 통해 연구될 수도 있지만, 마찰의 표현은 간단한 마찰 계수의 정의에 있으며, 속도, 하중 또는 온도 종속이 아니다. 또한, 윤활제 선택의 기어 및 베어링에 대한 상세한 영향은, 이전에 기술된 이유로, 고려되지 않는다.

여기서 기술된 실시예들은 유리하게는 클러치 체결의 시뮬레이션의 형태로 윤활제의 영향을 포함하는 추가 동적 분석을 제공할 수 있다. 클러치 체결의 이벤트는 기어 속도/비율의 변화를 시뮬레이션하는 것이며 목적은 예를 들면 승용차의 승객들을 위한 상기 클러치 체결의 이벤트의 안락함을 이해하는 것이다.

시뮬레이션은 변속 이벤트를 통한 과도 동적 시뮬레이션으로 구성되며, 클러치/동기화 장치 토크는 마찰의 함수로서 계산된다. 마찰 계수는 상수 값일 수 있으며 또는 베어링에 대해 사용되는 것들과 유사한 트랙션 모델들을 사용하여 계산될 수도 있으며, 트랙션 모델들의 조합은 경계 윤활, 탄성유체 윤활 및 혼합 윤활로 이루어진다.

중요한 이점은 주어진 윤활제의 선택이 기어박스의 변속 품질에 대한 영향, 드라이브라인의 효율 및 내구성 그리고 기어 및 베어링의 마모를 고려하여 해석될 수 있다는 점이다. 좋은 클러치 체결은 특히 저속에서 특정 마찰 거동을 필요로 한다. 이러한 마찰 거동은 기어 및 베어링의 성능에 불리할 수 있으며, 성능에서의 결과적인 트레이드오프가 조사될 수 있다.

모든 시뮬레이션 방법들은 부품 지오메트리 및 특성, 작동 조건 및 하중 사례를 입력으로 정의할 수 있다. 이들 각각에 대한 단일 값은 성능 평가에 대한 단일 결과를 산출한다. 그러나, 실제로 이러한 모든 입력은 변경될 수 있다. 생산 라인에서 기어박스 모집단의 실제 작동 성능을 이해하려면 제조 공차에 따라 입력 파라미터들을 변경할 필요가 있다.

지금까지 기술된 모든 시뮬레이션들은 그 공칭값들로 세팅된 파라미터들을 갖는 드라이브라인의 파라미터 기술에 기초한 입력 값들을 사용한다. 제조 공차, 환경 변화 또는 열화(성능 저하)를 기반으로 파라미터 값들이 상기 공칭값에서 변화함에 따라 엔지니어링 시스템들이 어떻게 수행되는지를 조사하는 것은 매우 중요하다. 본 발명은 모든 작동 및 환경 조건들에서 모든 제조된 드라이브라인들의 거동을 이해하기 위하여 드라이브라인의 파라미터 정의에 공차를 적용하는 특징을 제공한다.

모든 이들 시뮬레이션들은 설계 엔지니어에게 보다 효율적이며, 보다 내구성이 높으며 기어 변속 품질이 더 우수하며 동시에 소음 성능을 저하시키지 않는 드라이브라인을 설계하는 가능성을 제공한다. 이 모든 것은 설계 및 개발 비용을 최소화하고 테스트 또는 서비스 중 사용에서의 실패의 위험을 최소화하는 방식으로 달성된다.

요컨대, 복수의 분석 유형들(예를 들면 다음과 같은, 그러나 이에 국한되지는 않음: 트라이볼로지, 효율, 구조, 및 열)은 드라이브라인들을 모델링하며 설계하는데 동시에 사용될 수 있다. 따라서 상이한 분석 유형들 사이의 그리고 드라이브라인의 상이한 부품들 사이의 상호작용들이 설명될 수 있다. 이러한 통합된 분석의 결과는 보다 정확한 성능 메트릭이며, 궁극적으로 더 우수한 드라이브라인 설계 및/또는 더 정확하게 모델링된 드라이브라인으로 이어진다.

여기서 기술된 실시예들은 또한 동적 영향이 중요한 그들 작동 조건들에서, 예를 들면, 큰 관성을 갖는 롤러들을 구비한 풍력 터빈 베어링, 및 항공우주 산업에서의 고속 베어링, 자이로스코프 작용 및 원심 효과가 상당한 전기 모터 및 머신 공구 스핀들 적용들에서 베어링 성능의 시뮬레이션을 가능하게 할 수 있다.

롤링 요소에 대한 추가적인 고장 모드는 스키딩(skidding)(미끄러짐)이다. 이상적인 상황에서, 롤링 요소들의 운동학은 내측 레이스 및 외측 레이스와의 접촉 경계면에서의 그들의 운동은 순수한 롤링이다. 이 경우, 최소 마찰(따라서 동력 손실 및 열 가열) 및 최소 마모(따라서 최대 내구성)이 있다. 스키딩(미끄러짐)은 접촉 경계면에서의 운동이 스피닝(포인트를 중심으로 회전하는) 또는 슬라이딩(병진)을 포함하는 거동을 기술한다. 이 경우, 접촉면에서의 마찰은 열을 발생시키며, 이것은 동력 손실을 야기한다. 열은 또한 윤활제 점성의 국부적 감소를 야기하며, 이것은 오일 막을 감소시키며 금속-금속 접촉을 야기할 수 있으며, 마모 및 조기 고장으로 이어질 수 있다.

접촉면에서의 이러한 비 이상적 운동(non-ideal motion)은 적용에 따라 달라지는 많은 요인들에 의해 야기될 수 있다. 예를 들면, 풍력 발전용 터빈 및 다른 큰 기계류에서, 샤프트는 비교적 천천히 회전하며 그리고 지지 베어링들은 크고, 큰 롤러들을 갖는다. 베어링의 각 회전을 통해, 롤러는 하중을 받는 영역과 하중을 받지 않는 영역을 경험한다. 하중을 받는 영역 내에서, 그것은 내측 레이스와 외측 레이스 사이에서 압착되며, 이들 2개의 레이스들 사이의 상대 회전은, 롤러-레이스웨이 접촉에서의 트랙션 힘들과 함께, 그 자체 축 주위로 롤러의 회전 운동을 전하며 롤러는 접촉 경계면들에서 롤링 운동을 달성한다. 롤러가 하중을 받지 않는 영역으로 이동함에 따라, 드래그가 롤러의 회전 운동이 천천히 움직이게 하며 회전을 유지하기 위한 내측 레이스 및 외측 레이스에서의 부하는 없다. 결과는 롤러가 하중 영역에 재진입하며 레이스웨이들에 의해 압착됨에 따라, 롤러 회전 속도는 순수한 롤링 운동을 위해 요구되는 속도 이하이다. 레이스웨이와 롤러 사이의 미끄럼 운동은 마찰, 금속-금속 접촉, 마모 및 조기의 고장으로 이어진다.

항공우주산업 엔진 및 기어박스, 고속 모터, 터보 차저 및 머신 공구 스핀들과 같은 고속 기계류에서, 문제를 야기하는 것은 고속이다. 볼 베어링에서 축방향 힘과 반경방향 힘의 조합은, 이상적인 롤링 운동이 달성될 경우, 베어링의 각 회전을 통해 각 볼의 회전의 축이 변경되어야 하는 것을 의미한다. 그러나 코리올리 힘은 각 볼의 회전축을 유지하는 것을 목표로 하며, 이는 순수한 롤링 거동이 달성되지 않음을 의미한다.

요컨대, 베어링 스키딩(bearing skidding)은 베어링의 레이스웨이와 롤링 요소 사이의 견인력이 드래그(항력)와 관성력을 극복하기에 충분하지 않은 경우 발생한다. 결과적으로 롤링 요소가 롤링이라기 보다는 레이스웨이에 대해 미끄러진다. 미끄러짐 접촉은 과도한 열을 발생시킬 수 있고 높은 전단 응력으로 인해 마모와 조기 베어링 고장이 발생할 수 있으므로 스키딩(skidding)은 문제가 된다. 스키딩을 방지하려면 베어링에 최소 하중을 인가해야 한다.

ISO 14179와 같은 현재의 베어링 드래그 모델들은 몇 가지 중요한 영향들을 생략한다. 반경방향 내측 틈새(clearance), 축방향:반경방향 힘 비율, 오정렬 및 레이스웨이 편향들이 변화함에 따라, 롤러들 중에 하중 분포가 변화하며, 롤링 요소와 레이스웨이 사이의 접촉 압력에 영향을 미치며, 따라서 마찰에 영향을 미친다. 실제로, 베어링의 오정렬은 진정한 롤링 운동이 미시적 레벨에서는 가능하지 않다는 것을 의미한다. ISO 14179은 이것을 설명하지 않는다.

적용-특정 CAE 툴들은 베어링을 "준-정적(quasi-static)" 형태로 취급하며, 즉, 롤러가 회전하고 피로 사이클이 발생하는 것으로 알려져 있지만 관성력은 대부분 무시되고 베어링의 실제 동적 거동은 고려되지 않는다는 것을 의미한다. 따라서, 풍력 발전 터빈 기어박스, 및 고속 샤프트용 베어링(항공우주 산업, 고속 머신 공구, 전기 모터, 터보 차저)과 같은 베어링 롤러 관성 거동이 중요한 응용 분야에서는 마모를 초래하는 베어링 스키딩은 예측할 수 없다.

Adore와 같은 일부 적용-특정 CAE 툴들은 롤링 요소들의 관성 효과를 고려하며 미끄러짐을 예측하기 위해 시간 단계 분석을 수행한다. 그러나, 이들 패키지들에서는 단지 베어링만이 모델링되고 오정렬 및 가변 축방향:반경방향 하중의 형태의 베어링에 이러한 심각한 영향을 미치는 시스템의 나머지(샤프트, 하우징, 기어, 비 균일 온도 분포)에 대해서는 고려되지 않는다. 또한, 베어링 레이스웨이들은 항상 원형인 것으로 가정되며, 따라서 그들의 유연성에 대해서는 고려되지 않는다.

스키딩을 예측함에 있어서, 이러한 적용-특정 CAE 툴들은 시간 단계, 수치 프로세스를 사용하며, 여기서 주어진 시간 단계에서의 힘을 사용하여 가속도, 속도, 새로운 변위 및 다음 시간 단계의 새로운 힘을 계산한다. 이것은 베어링 시스템의 모든 관심 요소에 대해 수행되어야 하며 시간 단계가 작을수록 정확도가 높아진다. 이것은 몇 가지 문제점을 가져온다. 시간 단계가 아무리 작게 이루어지더라도, 시간 단계 내에서 모든 조건들이 일정한 것으로 가정되기 때문에, 여전히 오류가 있다. 또한, 그것은 매우 느리며, 일부 시뮬레이션들은 하나의 속도/부하 조건에 대해 몇 시간 또는 며칠이 걸린다. 이것은 모든 작동 조건에서 베어링의 거동에 대한 전체 조사를 완료하는데 시간이 많이 걸리며 성능을 향상시키기위한 설계-분석-재설계 반복은 사실상 비현실적이다는 것을 의미한다.

스키딩의 예측이 베어링에 대한 손상이 발생할 것이다라는 것을 반드시 의미하는 것은 아니다. 스키딩은 결과로 초래된 윤활제의 국부적인 가열 및 막 두께의 감소가 표면 마모 또는 손상으로 이어지는 경우 단지 문제이다. 후자(마모)는 전자(스키딩)에 의존하지만, 예측되는 것은 단지 스키딩이다.

주어진 작동 조건들에 대해 이러한 최소 하중의 값을 계산할 수 있는 다양한 스키딩 모델들이 존재한다. 그러나, 이들 모델들의 대부분은 준-정적(quasi-static)이며 축방향 하중 베어링과 일정한 속도로 한정된다. 실제로 베어링은 조합된 축방향 및 반경방향 하중과 시변 속도(time-varying speeds)로 작동합니다. 특히, 풍력 발전 터빈 베어링은 고속 및 저 부하에서 작동하는 경향이 있기 때문에 미끄러질 수 있습니다(skidding).

본 명세서에 설명된 실시예들에서, 롤링 요소들 사이의 하중 분담, 레이스 웨이와의 접촉 조건, 레이스웨이 편향, 오정렬 및 축방향:반경방향 힘 분포는 기어 힘, 샤프트 편향, 하우징 편향, 비선형 베어링 강성 및 균일하지 않은 온도 분포를 포함하여 전체 드라이브라인 시스템의 수학적 모델의 맥락 내에서 모두 계산될 수 있다. 레이스 웨이와의 접촉 조건은 트랙션 모델(traction model)을 사용하여 경계 윤활, 탄성유체 윤활 및 혼합 윤활로 구성된 윤활 모델을 사용하여 롤러와 레이스웨이 사이의 견인력(traction forces)을 계산하는데 사용될 수 있다.

롤러가 롤러 베어링 주위에서 진행함에 따라 모델은 각 위치에서 각 롤러의 스키딩(미끄러짐)을 예측할 수 있다. 또한, 이러한 스키딩 예측을 사용하여 오일의 점성 감소, 막 두께 감소 및 스키딩에 의해 야기되는 마모의 시작을 예측할 수 있다.

스키딩 예측은 여러 가지 방법으로 수행될 수 있다: a) 수치 분석 (도 11을 참조하여 설명된) 및 b) 조합된 수치 분석 및 분석적 접근법을 함께 (도 12를 참조하여 설명된). 적어도 일부 적용들에서, 자체적으로 분석적 접근법을 사용하는 것(즉, 수치 분석없이)은 충분히 정확하지 않을 수 있다.

도 11은 드라이브라인을 모델링하기 위한 프로세스의 개략도를 도시한다. 이러한 프로세스는 (성능 메트릭의 일 예인) 베어링 스키딩 결과들(1144)을 결정하기 위한 수치 분석으로서 고려될 수 있다. 이하에서 논의될 바와 같이, 프로세스는 각 시간 단계에서의 힘, 가속도, 속도 및 변위의 시간 단계 분석을 포함한다. 이는 정확한 솔루션이지만 시간이 오래 걸릴 수 있다.

이전의 흐름도에서와 같이, 도 11의 파라미터 기술(1100)은 동적 모델 처리 블록(1101)에 대한 입력으로서 사용된다. 동적 모델 처리 블록(1101)은 전술한 바와 동일한 방식으로 동적 모델을 형성하고 실행할 수있다. 동적 데이터는 드라이브라인의 접촉면에서의 속도 및 압력과 같은 접촉 작동 조건을 나타낼 수 있다. 트라이볼로지 모델 처리 블록(1106)은 트랙션 계수들을 결정하기 위해 적어도 파라미터 기술(1100)에 기초하여 전술한 바와 동일한 방식으로 트라이볼로지 모델을 형성하고 실행할 수 있다. 열 모델 처리 블록(1126)은 온도 분포를 결정하기 위해 적어도 파라미터 기술(1100)에 기초하여 전술한 바와 동일한 방식으로 열 모델을 형성하며 실행할 수 있다.

본 실시예에서:

트라이볼로지 모델 처리 블록(1106)은 도 11의 트라이볼로지 모델 처리 블록(1106)을 가리키는 화살표로 표현된 바와 같이 온도 분포 및 동적-데이터 중 하나 또는 둘 모두에 기초하여 트랙션 계수를 계산할 수 있다.

열 모델 처리 블록(1126)은 도 11의 열 모델 처리 블록(1126)을 가리키는 화살표로 표시되는 바와 같이, 트랙션 계수 및 동적 데이터 중 하나 또는 둘 다에 기초하여 온도 분포를 계산할 수 있다.

동적 모델 처리 블록(1101)은 도 11의 동적 모델 처리 블록(1101)을 가리키는 화살표로 표시되는 바와 같이 온도 분포 및 트랙션 계수 중 하나 또는 둘 모두에 기초하여 동적 데이터를 계산할 수 있다.

3개의 모델 처리 블록(1106, 1101, 1126)은 서로 다른 2개의 모델의 출력을 각각 입력으로 하여 상호 의존적일 수 있다. 프로세스는 하나 이상의 트랙션 계수, 온도 분포 및 동적 데이터에서 수렴이 달성될 때까지 반복적으로 반복하는 모델을 실행할 수 있다. 이것은 참조 1145와 함께 도 11에 개략적으로 도시된 수렴 루프(convergence loop)로 고려될 수 있으며, 이에 따라 각 모델은 루프를 종료할 수 있도록 모델 실행 결과들 중 하나 이상이 충분히 안정될 때까지 차례로 실행된다. 상술한 바와 같이, 임의의 루프-엔드 조건은 수렴 루프(1145) 주위를 도는 것을 멈출 때를 결정하기 위해 프로세스에 의해 사용될 수 있다.

단계 1143에서, 프로세스는 파라미터 기술(1100), 그리고 (i) 동적 데이터(동적 모델 처리 블록(1101)로부터의), (ⅱ) 온도 분포(열 모델 처리 블록(1126)으로부터의), 및 (ⅲ) 트랙션 계수(트라이볼로지 모델 처리 블록(1106)으로부터의) 중 하나 이상을 기초로 베어링 스키딩 결과(1144)를 계산할 수 있다. 이러한 방식으로, 성능 메트릭의 일 예인 베어링 스키딩 결과(1144)는 결과의 보고에 대한 사용자의 요구 사항에 따라 3 가지 모델(1106, 1102, 및 1126) 중 어느 것 또는 모두에 기초하여 계산될 수 있다. 베어링 스키딩 결과는 트랙션 계수, 온도, 동력 손실, 내구성 매트릭(지표) 및 기타 파라미터들을 포함할 수 있다.

수렴 루프(1145)에 추가로, 도 11의 방법은 시간-스테핑 수치 모델(time-stepping numerical model)로 사용될 수 있다. 시뮬레이션에서 하나의 시간 단계에서 3개의 모델들(1106, 1102, 및 1126)의 출력들은 시뮬레이션에서 다음 시간 단계에 대한 초기 조건으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 열 모델(1126)에 의해 계산된 온도 분포는 하나의 시간 단계에서 수렴 값에 도달 한 후 다음 시간 단계에서 첫 번째 반복에 대한 초기 온도 분포로 사용될 수 있다.

도 12는 드라이브라인을 모델링하기 위한 다른 프로세스의 개략도를 도시한다. 이 프로세스는 (i) 도 11을 참조하여 전술한 수치 분석, 및 (ⅱ) 베어링 스키딩 결과(1244)를 결정하기 위해 후술될 분석 솔루션(이것은 성능 메트릭의 일 예이다). 이전 도면에서 대응하는 특징들을 갖는 도 12의 특징들에는 1200 시리즈의 참조번호들이 주어질 것이며 여기서 반드시 다시 기술되는 것은 아닐 것이다.

아래 설명된 분석적 접근법은 미끄러질 가능성이 있는 조건을 식별하고 또한 가능한 솔루션을 조사하는데 사용된다. 분석적 접근법의 결과는(모델 실행 단계들 1206, 1201, 1226 사이의 루프에 의해 제공되는 바와 같이) 느린 수치 솔루션을 실행하는 것이 생산적일 수 있는 조건을 나타낸다. 이것은 스키딩(미끄러짐)이 발생하지 않는다는 것을 발견하기 위해서만 가능한 스키딩(미끄러짐) 컨디션을 추정하고 시뮬레이션 실행을 며칠 지속하는 문제를 피할 수 있습니다. 따라서 수치 접근법은 이러한 결과를 확인하고 미끄러짐의 심각성을 이해하기 위해 사용될 수 있다.

도 12에서는, 단계 1246에서 적어도 하나의 베어링의 분석적 모델이 파라미터 기술(1200)을 기초로 형성되고 실행된다. 단계 1246에서의 처리는 스키딩의 시작을 예측하는 폐쇄 형태 방정식으로 기록될 수있는 분석적 솔루션을 적용할 수 있다. 이것은 수치 분석보다 훨씬 빠를 수 있다; 몇 시간 또는 며칠이 아닌 몇 초 만에 스키딩“맵(map)”1248을 만들 수 있다. 도 11의 수치 분석에 대해서는 덜 정확한 접근법 일 수 있지만, 도 11의 수치 분석을 수행하기 전에 초기 처리 단계로서 여전히 유용할 수 있다.

축방향 하중이 일정하고 속도가 일정한 베어링의 경우 미끄러짐을 방지하는 데 필요한 최소 하중은 방정식 7a에 의해 주어진다:

(방정식 7a)

여기서

는 윤활제 점성이며, x"y"z"는 접촉 패치의 평면에 x" 및 y" 축이 있고 접촉 선에 평행 한 z" 축이 있는 이동 좌표계이며, a 및 b는 타원형 접촉 패치의 범위이며, h는 윤활 막 두께이며, C_D는 항력 계수이며,

는 윤활제 밀도이며,

는 케이지 속도의 이론적 값이며, r_p는 피치 반경이며, r은 롤링 요소 반경이며,

는 최대 허용 슬립 속도이며,

는 자이로스코프 힘이다.

축방향 하중과 반경방향 하중이 결합된 베어링의 경우 하중 영역 내부의 미끄러짐 정도는 방정식 7b에 의해 주어진다:

(방정식 7b)

여기서

는 슬라이딩 접촉 영역의 각도 범위,

은 하중 영역의 각도 범위, I는 롤링 요소의 관성 모멘트,

및

는 케이지 및 요소 속도의 이론적 값이며,

는 요소와 레이스웨이 사이의 접촉각이며,

는 슬라이딩 접촉 영역에서 롤링 요소와 레이스웨이 사이에 작용하는 마찰 계수이며,

는 하중 영역 내부의 롤링 요소에 작용하는 최대 접촉력이며,

는 스키딩 영역(슬라이딩-접촉 영역 + 스핀-접촉 영역)의 총 각도 범위이며,

는 스핀 접촉 영역에서 롤링 요소와 레이스웨이 사이에 작용하는 마찰 계수이다.

축 방향 하중이 일정하고 속도가 변화하는 베어링의 경우 속도 변동이 방정식 7c에 의해 주어진 임계값보다 크면 스키딩(미끄러짐)이 발생한다:

(방정식 7c)

여기서

와

는 속도 변동의 주파수와 진폭이며,

는 요소와 레이스웨이 사이의 마찰 계수이며, F_a는 축방향 하중이며, r_i와 r_o는 내부 및 외부 레이스의 반경이며, z는 롤링 요소들의 수이며, Ic는 베어링 축에 대한 롤링 요소의 관성 모멘트이며

은 평균 속도이다.

각각의 방정식 7a-7c를 적용하는데 필요한 모든 정보는 파라미터 기술(1200)로부터 직접 또는 간접적으로 이용 가능하다. 간접적으로 이용 가능한 정보의 예는 위에서 설명한 동적 데이터이다.

이러한 방식으로, 처리 단계(1246)의 출력은 어느 작동 영역들이 베어링 스키딩이 일어나기 쉬운지를 정의하는 스키딩 맵(skidding map)(1248)이다. 일부 예들에서 베어링 스키딩 맵(1248)은 다음과 같은 정보를 포함할 수 있다: i) 주어진 작동 조건 하에서 스키딩이 발생하는지 여부 ⅱ) 하중 구역의 범위 ⅲ) 슬라이딩 접촉 영역의 범위 ⅳ) 스핀-접촉 영역의 범위 ⅴ) 스키딩(미끄러짐)이 발생하는 속도 변동의 주파수 및/또는 진폭.

이 스키딩 맵(1248)을 사용하여, 방법은 베어링의 작동 범위에 걸쳐 어떤 작동 지점이 관심이 있는지를 식별하는 단계 1250를 수행한다. "작동 지점"은 하중 조건(속도, 토크 등) 및/또는 베어링 내 위치(즉, 스키딩(미끄러짐)이 발생하는 각도를 정의)로 나타낼 수 있다. 일부 예들에서, 프로세스는 각각의 베어링에 대한 개별 스키딩 맵(1248)을 결정할 수 있다. 단계 1250의 처리는 수동으로(즉, 엔지니어가 스키딩 맵(1248)을 보고 작동 지점을 선택함) 수행하거나 자동으로 수행될 수 있다. 스키딩 맵의 값을 한계값과 비교하며 그 값이 한계값을 초과하면 수치 분석으로 이동함으로써 관심 지점을 자동으로 식별할 수있다.

그 후, 프로세스는 도 11을 참조하여 위에서 설명된 것과 유사한 방식으로 동적 모델(1102), 트라이볼로지 모델(1106) 및 열 모델 (1126)을 사용하여 상세한 수치 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 그러나, 이 예에서, 동적 모델 처리 블록(1201)은 단계 1250에서 계산된 작동 점에 기초하여 동적 데이터를 계산한다. 즉, 단계 1250에서 계산된 작동 점에 기초하여 동적 모델 처리 블록 (1201)에 의해 사용되는 입력 데이터가 결정될 수있다. 이러한 방식으로 수치 분석을 수행하여 이러한 관심있는 작동 지점을 추가로 조사한다.

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 패키지를 포함한다. 본 발명은 윤활제가 어떻게 베어링 스키딩, 기어 맞물림 동력 손실 및 베어링 드래그와 같은 물리적 거동의 측면들에 영향을 미치는지에 초점을 맞춘다.

그 기능은 설계 엔지니어에게 윤활제의 영향 및 그것이 어떻게 드라이브라인 성능의 다른 측면들에 영향을 미치는지에 관해 통찰력(insight)을 제공하여 설계가 최적화될 수 있으며 이전에 가능하지 못한 생산성을 갖는 목적을 위해 적합한 것으로 확인될 수 있다. 신제품 출시 및 기존 제품의 문제 해결을 하는데 시간과 비용이 절약된다. 가장 중요한 것은, 사람 생명을 더욱 보호할 가능성이 있다는 것이다.

일 태양에서, 본 발명은 컴퓨터 이용 공학을 사용하여 드라이브라인(구동계)을 설계하는 컴퓨터 구현 방법을 제공한다. 방법은 다음의 단계들: 드라이브라인의 파라미터 정의를 제공하는 단계; 수행될 하나 이상의 유형의 분석의 사용자 선택을 수신하는 단계; 선택된 하나 이상의 유형의 분석에 대해 파라미터 정의의 어느 특징들이 사용되는지 결정하는 단계; 파라미터 정의로부터 드라이브라인의 수학적 모델을 생성하는 단계; 수행될 하나 이상의 유형의 분석에 따라 드라이브라인의 성능을 분석하는 단계를 포함하며; 그리고 여기서 파라미터 정의의 특징들은 윤활제 특성을 포함하며; 이에 의해 드라이브라인을 만들기 위한 설계가 형성된다.

형태, 기능, 재료 특성 및 작동 조건 또는 하중-사례들로 구성된 파라미터 기술은 이들 분석들에 필요한 입력 데이터보다 많은 양의 데이터이다. 각 수학적 모델에 필요한 파라미터(정적, 역학, 효율성, 열 등)가 추출된다. 트라이볼로지 모델에 대한 입력 데이터는 드라이브라인의 전체 파라미터 기술에서 추출된다.

바람직하게는, 윤활제 특성은 윤활제 점성 및 아이링 전단 응력을 포함한다. 윤활제 특성은 파라미터 기술에 정의된 재료 특성의 일부이다. 이들은 윤활제의 점성 및 아이링 전단 응력을 포함한다.

바람직하게는, 하나 이상의 유형의 분석은 베어링 드래그 및/또는 클러치 마찰의 계산을 포함한다. 드라이브라인의 파라미터 정의는 분석을 수행하기 위한 입력 데이터로 사용되며, 이것은 이 경우 베어링 드래그이며, 전체 드라이브라인 효율 계산의 구성요소이거나, 또는 기어 변속 계산의 구성요소인 클러치 마찰이다.

바람직하게는, 베어링 드래그 계산 및/또는 클러치 마찰 계산은 트랙션 모델을 포함한다.

바람직하게는, 베어링 드래그 계산은 시스템 편향의 함수로서 계산된 베어링 오정렬을 포함한다. 바람직하게는, 시스템 편향은 하우징, 샤프트 또는 비선형 베어링 강성의 함수를 포함한다. 파라미터 정의는 정적 분석에 필요한 데이터를 포함한다. 이것은 이러한 단일 정의에서 발생하는 수학적 모델들 중 하나이다.

바람직하게는, 불균일한 온도 분포가 고려된다.

바람직하게는, 설계 목표는 베어링 내구성 또는 스키딩을 더욱 포함한다. 바람직하게는 베어링 스키딩은 수치 및 분석 방법에 따라 계산된다.

바람직하게는, 설계 목표는 기어비 변속 및/또는 동적 클러치 결합을 추가로 포함한다.

바람직하게는, 드라이브라인의 성능에 대한 한계가 설정되며, 이 한계는 마모, 피로 또는 표면 손상을 피하기 위해 허용되는 베어링 미끄러짐(skidding)의 양이다.

바람직하게는, 설계 목표는 기어 내구성 또는 전달오차 또는 효율을 더욱 포함한다. 바람직하게는, 설계 목표는 전달오차(transmission error)로 인한 진동 또는 소음을 더욱 포함한다.

바람직하게는, 파라미터 정의는 제조 공차를 포함한다.

추가의 태양에서, 본 발명은 드라이브라인의 컴퓨터 이용 공학 설계를 위한 컴퓨터 판독 가능 제품을 제공하며, 상기 제품은 상기 본 발명의 제 1 태양의 방법의 단계들을 구현하기 위한 코드 수단을 포함한다.

추가의 태양에서, 본 발명은 회전 기계 어셈블리의 컴퓨터 이용 공학 설계를 위한 컴퓨터 시스템을 제공하며, 상기 시스템은 상기 본 발명의 제 1 태양의 방법의 단계들을 구현하기 위해 설계된 수단을 포함한다.

본 발명을 실시하기 위한 모드의 상세한 설명

주로, 기어박스의 모든 중요한 엔지니어링 파라미터들은 형태, 기능, 하중 사례들 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. 이들 시뮬레이션 결과들의 각각은 드라이브라인의 작동 성능의 수학적 모델에서 발생하며, 각 물리적 현상에는 다른 알고리즘이 필요하며 모든 알고리즘은 엔지니어링 생산성을 극대화하기 위해 단일 패키지 내에서 사용 가능하다.

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(form), 기능(function), 특성들(properties) 및 작동 조건들(operating conditions)의 면에서 정의하는 데이터의 모음에 적용되는 라벨이다. 형태는 지오메트리(geometry)와 관련된 데이터를 포함하며; 특성들은 부품들의 재료 특성들을 포함하며, 또한 베어링의 동적 용량, 기어 치형 플랭크의 표면 거칠기, 윤활유의 점성, 샤프트 재료의 굿맨선도(Goodman diagram)(내구선도), 전기 모터 와인딩의 저항률 등과 같은 부품 특정 특성들을 포함하며; 작동 조건들은 주로 동력, 속도, 회전 기계의 토크를, 시간이력으로서 또는 레지던시 히스토그램(residency histogram)으로서 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(다중)-바디 동력학 & 유한요소 패키지들

Multi-domain Dynamic Simulation;

Application-specific vehicle performance packages:

멀티(다중)-도메인 동적 시뮬레이션;

적용-특정 차량 성능 패키지들

테이블 1의 제1 열은 4개의 데이터 세트들(기능 1302, 형태 1304, 특성들 1306, 및 작동 조건들 1308)로 형성되는 파라미터 기술(1300)의 표현을 보여준다. 도 13은 4개의 중첩하지 않는 데이터 세트들(기능 1302, 형태 1304, 특성들 1306, 및 작동 조건들 1308)로 형성되는 파라미터 기술(1300)의 다른 표현을 도시한다. 어느 분석 패키지(1310, 1312, 1314)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 1a 참조), 형태는 아니다라는 점에서, 멀티-도메인 동적 시뮬레이션 패키지들의 것들과 유사하다.

부품 특정 패키지(Component Specific Packages)의 모델들에는 그 부품에 대한 형태 및 특성만 있지만 해당 부품의 기능은 전체로서 시스템의 맥락에서 이해되어야 할 필요가 있다. 예를 들어, 베어링의 기능은 예를 들어 차량 섀시에서 지지되는 하우징에 안착된 샤프트의 하중을 지지하는 것이다. 샤프트와 하우징의 정의가 없으면 기능 정의는 하중, 오정렬과 같이 인위적으로 정의된 작동 조건에 의해서만 암시될 수 있다.

이것은 도 13에 도시되며, 여기서는 분석(1310)을 위한 관련 데이터 세트가 형태 세트(1304), 특성 세트(1306) 및 작동 조건 세트(1308)의 삼각형 세트 중첩 부분에 의해 나타내며 그리고 이것은, 본 실시예에서는, 멀티-바디 동역학 또는 유한요소 패키지들을 위한 데이터를 제공한다. 유사하게, 분석(1312)을 위한 관련 데이터 세트는 기능 세트(1302), 특성 세트(1306) 및 작동 조건 세트(1308)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(1314)을 위한 관련 데이터는 형태 세트(1304), 특성 세트(1306)의 삼각형 세트 중첩 부분에 의해 나타내며 그리고 이것은 CAD를 위한 데이터를 제공한다.

전통적인 소프트웨어 패키지들에서, 4 가지 유형의 데이터 각각의 적어도 하나의 부재(absence)는 설계 프로세스 내에서 워크 플로우(작업 흐름)의 불연속성(중단)으로 이어진다. 도 13은 본 발명이 제거하는 이 불연속성이 어떠한지를 도시한다.

이 문서는 드라이브 라인의 성능을, 그리고 특히 윤활제의 영향을 전례없이 자세하게 더 많이 시뮬레이션하는 소프트웨어 패키지인 발명을 기술한다. 엔지니어링에 미치는 영향은 설계자가 드라이브라인을 사용하는 다양한 운송 모드에서 승객의 환경, 비용 및 안전에 상응하는 이점을 제공하여 효율성과 내구성이 더 높은 드라이브라인을 설계할 수 있다는 것이다.

본 발명은 형태, 기능, 재료 특성 및 하중 사례들이 전체 드라이브라인 시스템에 대해 정의되는 한, 적용 특정 패키지에 기초하며, 다수의 상이한 부품들이 그 엔지니어링 기능에 따라 파라미터 정의가 주어진다. 다수의 상이한 수학적 모델들이 도출되는 이러한 단일 제품 정의는 광범위한 다양한 성능 목표와 실패 모드를 동시에 평가할 수 있도록 한다.

윤활제는 단지 점도보다 더 자세히 설명된다. 아이링 전단 응력이 포함되어 작동 조건에 따라 경계층 윤활 및 탄성유체 윤활을 위한 영역들로 구성되는 트랙션 모델을 도출하는 것을 가능하게 한다.

적용 특정 패키지(Application Specific Package)에서 흔한 일이지만 시스템 편향(변형)은 기어 하중, 비선형 베어링 강성, 샤프트 편향, 하우징 편향 및 불균일 온도 분포를 고려하여 계산된다. 이것은 베어링의 하중뿐만 아니라 오정렬 및 베어링 링 뒤틀림을 계산하는 데도 사용된다. 각 롤러 베어링의 롤링 요소들 사이의 하중 분담과 각 롤링 요소와 레이스웨이 사이의 접촉 압력 분포가 계산된다.

이들 오정렬, 베어링 링 뒤틀림 및 접촉 압력 분포 값들은 베어링 내에서 견인력과 상응하여 베어링 드래그를 계산하는 데 사용된다.

이것은 베어링의 관성력을 무시하고 준-정적 조건에서 계산될 수 있으며, 이것은 많은 경우들에서 베어링 드래그의 계산 및 효율성에 대한 그 영향에 대해 충분하다.

베어링에 대한 윤활제의 영향의 이러한 계산은 FVA 345 또는 이와 유사한 것에 대한 자세한 윤활제 정의를 포함하여 기어 맞물림 효율(gear mesh efficiency)의 계산과 함께 수행된다. 베어링 설계, 기어 설계 및 윤활제 설계 사이의 실질적인 상호작용은 서로 다른 수준에서 발생한다.

기어 매크로 지오메트리는 주어진 전달 토크에 대해 기어박스 내의 기어 힘을 정의하며, 이것은 베어링 하중, 오정렬, 롤링 요소와 레이스웨이 사이의 접촉 압력, 윤활제와의 상호 작용 및 아이링 전단 응력의 베어링 드래그에 대한 영향에 영향을 미친다.

동시에 기어 매크로 지오메트리(gear macro-geometry)는 기어 맞물림 효율(gear mesh efficiency)에 영향을 미치며 따라서 기어의 동력 손실 메커니즘에 영향을 미친다. 기어의 작용압력각을 증가시키면 기어 맞물림의 효율이 높아지지만 베어링에 더 많은 하중이 가해져 오일의 아이링 전단 응력에 따라 베어링 드래그를 증가시킬 수 있다. 이것은 조사되고 이해될 수 있다. 그것은 또한 기어 내구성과 전달오차에 영향을 준다. 매크로 지오메트리(거시 기하학)의 변화는 기어 내구성(gear durability), 기어 전달오차(gear transmission error), 기어 효율(gear efficiency) 및 베어링 드래그(bearing drag)에 영향을 미칠 것이다. 마지막 두 가지에 대한 영향은 ISO 14179를 넘어서는 오일 특성에 대한 자세한 평가가 필요하며 이는 본 발명에 포함된다. 오일 포뮬레이션(formulation)(공식화) 및/또는 기어 매크로-지오메트리에 대한 것과 같은 변화는 다수의 성능 기준과 관련하여 평가될 필요가 있으며, 본 발명은 이를 가능하게한다.

기어 마이크로 지오메트리(gear micro-geometry)는 기어 전달오차 및 기어 맞물림 효율에 영향을 준다. 설계자는 마이크로 지오메트리의 수정 또는 오일 사양의 변경을 통해 기어박스 효율을 향상시키는 것을 선택할 수 있으며, 후자는 베어링 드래그에 영향을 미칠 것이다. 본 발명은 전체 시스템의 기어 전달오차 및 동적 응답의 계산을 포함하여, 설계자가 다양한 성능 기준 범위에 걸쳐 임의의 설계 변경의 모든 연쇄적인 영향을 이해하는 것을 가능하게 한다.

본 발명은 또한 동적 영향이 중요한 그 작동 조건들에서 베어링 성능의 시뮬레이션을 가능하게 하며, 예를 들어, 관성이 큰 롤러를 구비한 풍력 발전 터빈 베어링, 그리고 회전 및 원심 효과가 상당한 항공우주 산업, 전기 모터 및 머신 공구 스핀들 적용들.

롤링 요소들 간의 하중 분담, 레이스웨이와의 접촉 조건, 레이스웨이 편향, 오정렬 및 축방향:반경방향 힘 분포는 기어 힘, 샤프트 편향, 하우징 편향, 비선형 베어링 강성 및 비균일 온도 분포를 포함한 전체 드라이브라인 시스템의 수학적 모델의 맥락 내에서 모두 계산됩니다. 레이스웨이와의 접촉 조건은 경계 윤활, 탄성유체 윤활 및 혼합 윤활로 구성된 트랙션 모델을 사용하여 롤러와 레이스웨이 사이의 견인력을 계산하는데 사용되며, 윤활제의 점성 및 아이링 전단 응력을 사용한다.

그것은 롤러가 롤러 베어링 주위에서 진행함에 따라 각 위치에서 각 롤러의 스키딩(미끄러짐)을 예측합니다. 또한, 이 스키딩 예측을 사용하여 오일의 점도 감소, 막 두께의 감소 및 미끄러짐으로 인한 마모의 시작을 예측한다.

스키딩 예측은 두 가지 방식으로 수행된다. 각각의 시간 단계에서의 힘, 가속도, 속도 및 변위의 시간 단계 분석을 포함하는 수치적 접근법의 종래의 접근법이 포함된다. 이것이 가능한 가장 정확한 솔루션이지만 결과 해석이 종종 어려울 수 있으므로 시간이 많이 걸리고 설계 도구로 사용하기가 어렵다.

따라서, 제2 접근법, 스키딩의 시작을 예측하는 폐쇄 형태 방정식의 형태로 작성된 분석 솔루션이 사용된다. 이것은 훨씬 빠르며 몇 시간 또는 며칠이 아닌 몇 초 만에 스키딩“맵(지도)”를 만들 수 있다. 덜 정확한 접근 방법이지만, 설계자가 미끄러짐이 발생하는 메커니즘을 이해하고 이에 의해 이를 피하기 위한 조치를 취할 수 있도록 하는 데 유용하다. 당연히 설계자는 준비가 되면 수치적 접근 방식을 사용하여 동일한 조건에 대해 스키딩 예측을 다시 실행하여 분석 결과의 정확성을 확인할 수 있다.

실제로는 두 가지 방법이 모두 사용된다. 분석 접근법은 미끄러질 가능성이있는 조건을 식별하고 가능한 솔루션을 조사하는 데 사용됩니다. 그것은 느린 수치 솔루션을 실행하는 것이 생산적일 수 있는 조건을 나타낸다. 이것은 스키딩(미끄러짐)이 발생하지 않는다는 것을 발견하기 위해서만 가능한 스키딩(미끄러짐) 컨디션을 추정하고 시뮬레이션 실행을 며칠 지속하는 문제를 피할 수 있습니다. 수치 접근법은 이러한 결과를 확인하고 미끄러짐의 심각성을 이해하기 위해 사용된다.

본 발명은 클러치 결합 시뮬레이션 형태의 윤활제의 영향을 포함하는 추가 동적 분석을 제공한다. 클러치 체결의 이벤트는 기어 속도/비율의 변화를 시뮬레이션하는 것이며 목적은 예를 들면 승용차의 승객들을 위한 상기 클러치 체결의 이벤트의 안락함을 이해하는 것이다.

시뮬레이션은 변속 이벤트를 통한 과도 동적 시뮬레이션으로 구성되며, 클러치/동기화 장치 토크는 마찰의 함수로서 계산된다. 마찰 계수는 상수 값일 수 있지만, 더 고급 버전은 베어링에 대해 사용되는 것들과 유사한 트랙션 모델들을 사용하며, 트라이볼로지 모델들의 조합은 경계 윤활, 탄성유체 윤활 및 혼합 윤활로 이루어진다.

중요한 이점은 주어진 윤활제의 선택이 기어박스의 변속 품질에 대한 영향, 드라이브라인의 효율 및 내구성 그리고 기어 및 베어링의 마모를 고려하여 해석될 수 있다는 점이다. 우수한 클러치 체결은 특히 저속에서 특정 마찰 거동을 필요로 하며, 이것은 기어 및 베어링의 성능에 불리할 수 있으며, 성능에서의 이러한 트레이드오프(상충관계)가 조사될 수 있다.

지금까지 기술된 모든 시뮬레이션들은 그 공칭값들로 세팅된 파라미터들 및 드라이브라인의 파라미터 기술에 기초한 입력 값들을 사용한다. 제조 공차, 환경 변화 또는 열화(성능 저하)를 기초로 입력 값이 그 공칭 값과 달라짐에 따라 엔지니어링 시스템들이 어떻게 수행되는지를 조사하는 것은 매우 중요하다. 본 발명은 모든 작동 및 환경 조건들에서 모든 제조된 드라이브라인들의 거동을 이해하기 위하여 드라이브라인의 파라미터 정의에 공차를 적용하는 특징을 제공한다.

모든 이들 시뮬레이션들은 설계 엔지니어에게 보다 효율적이며, 보다 내구성이 높으며 기어 변속 품질이 더 우수하며 동시에 소음 성능을 저하시키지 않는 드라이브라인을 설계하는 가능성을 제공한다. 이 모든 것은 설계 및 개발 비용을 최소화하고 테스트 또는 서비스 중 사용에서의 실패의 위험을 최소화하는 방식으로 달성된다.

넘버링된 조항들(번호가 붙은 절들)

1. 컴퓨터 이용 공학을 사용하여 드라이브라인을 설계하는 컴퓨터 구현 방법으로서, 상기 방법은 다음의 단계들:

드라이브라인의 파라미터 정의를 제공하는 단계;

수행될 하나 이상의 유형의 분석의 사용자 선택을 수신하는 단계;

선택된 하나 이상의 유형의 분석에 대해 파라미터 정의의 어느 특징들이 사용되는지 결정하는 단계;

파라미터 정의로부터 드라이브라인의 수학적 모델을 생성하는 단계;

수행될 하나 이상의 유형의 분석에 따라 드라이브라인의 성능을 분석하는 단계를 포함하며; 그리고

여기서 파라미터 정의의 특징들은 윤활제 특성을 포함하며;

이에 의해 드라이브라인을 만들기 위한 설계가 형성된다.

2. 조항 1에 따르는 방법에서, 윤활제 특성은 윤활제 점성 및 아이링 전단 응력을 포함한다.

3. 조항 2에 따르는 방법에서, 하나 이상의 유형의 분석은 베어링 드래그 및/또는 클러치 마찰의 계산을 포함한다.

4. 조항 3에 따르는 방법에서, 베어링 드래그 계산 및/또는 클러치 마찰 계산은 트랙션 모델을 포함한다.

5. 조항 3 또는 조항 4에 따르는 방법에서, 베어링 드래그 계산은 시스템 편향의 함수로서 계산된 베어링 오정렬을 포함한다.

6. 조항 5에 따르는 방법에서, 시스템 편향은 하우징, 샤프트 또는 비선형 베어링 강성의 함수를 포함한다.

7. 조항 5 또는 조항 6에 따르는 방법에서, 불균일 온도 분포가 고려된다.

8. 임의의 이전의 조항들에 따르는 방법에서, 설계 목표는 베어링 내구성 또는 스키딩을 더욱 포함한다.

9. 조항 8에 따르는 방법에서, 베어링 스키딩은 수치적 방법과 분석적 방법 둘 다에 따라 계산된다.

10. 조항 3 또는 조항 5에 따르는 방법에서, 설계 목표는 기어비 변속 및/또는 동적 클러치 결합을 더욱 포함한다.

11. 임의의 이전의 조항에 따르는 방법에서, 드라이브라인의 성능에 대한 한계가 설정되며, 이 한계는 마모, 피로 또는 표면 손상을 피하기 위해 허용되는 베어링 미끄러짐(skidding)의 양이다.

12. 임의의 이전의 조항에 따르는 방법에서, 설계 목표는 기어 내구성 또는 전달오차(transmission error) 또는 효율을 더욱 포함한다.

13. 조항 11에 따르는 방법에서, 설계 목표는 전달오차로 인한 진동 또는 소음을 더욱 포함한다.

14. 임의의 이전의 조항에 따르는 방법에서, 파라미터 정의는 제조 공차를 포함한다.

15. 드라이브라인의 컴퓨터 이용 공학 설계를 위한 컴퓨터 판독 가능 제품으로서, 상기 제품은 조항 1 내지 조항 14 중 어느 것에 따르는 방법의 단계들을 구현하기 위한 코드 수단을 포함한다.

16. 회전 기계 어셈블리의 컴퓨터 이용 공학 설계를 위한 컴퓨터 시스템으로서, 상기 시스템은 조항 1 내지 조항 14 중 어느 것에 따르는 방법의 단계들을 구현하기 위해 설계된 수단을 포함한다.

또한 다음이 제공될 수 있다:

컴퓨터 이용 공학을 사용하여 드라이브라인을 설계하는 컴퓨터 구현 방법으로서, 상기 방법은 다음의 단계들:

드라이브라인의 파라미터 정의를 제공하는 단계로서, 파라미터 정의의 특징들은 윤활제 점성 및 표면 거칠기를 포함하는, 단계;

수행될 하나 이상의 유형의 분석의 사용자 특정 단계; 및

수행될 하나 이상의 유형의 분석에 따라 드라이브라인의 성능을 분석하는 단계를 포함하며;

여기서 수학적 모델들 중 하나는 트라이볼로지 모델이며 분석의 유형들 중 하나는 트라이볼로지 분석이며;

이에 의해 드라이브라인을 만드는 설계가 형성된다.

드라이브라인의 성능을 분석하는 단계는 설계 목표에 대한 분석을 하는 단계를 포함할 수 있다.

트라이볼로지 분석은 베어링 드래그 및/또는 클러치 마찰을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

베어링 드래그 계산 및/또는 클러치 마찰 계산은 트랙션 모델을 포함할 수 있다.

트랙션 모델은 아이링 모델일 수 있다.

베이렁 드래그 계산은 시스템 편향(변형)들의 함수로서 계산된 베어링 오정렬을 포함할 수 있다.

시스템 편향은 하우징, 샤프트 또는 비선형 베어링 강성의 함수를 포함할 수있다.

드라이브라인에 걸친 온도 분포는 불균일 분포일 수 있다.

설계 목표는 베어링 내구성 또는 스키딩을 포함할 수 있다.

분석의 유형이 베어링 스키딩일 수 있다. 수학적 모델은 수치적 방법과 분석적 방법을 결합시킬 수 있다.

설계 목표는 기어비 변속 및/또는 동적 클러치 결합을 더욱 포함할 수 있다.

드라이브라인의 성능에 대한 한계가 설정될 수 있다. 상기 한계는 마모, 피로 또는 표면 손상을 피하기 위해 허용되는 베어링 미끄러짐(스키딩)의 양일 수 있다.

설계 목표는 기어 내구성 또는 전달오차 또는 효율을 더욱 포함할 수 있다.

설계 목표는 전달오차로 인한 진동 또는 소음을 더욱 포함할 수 있다.

방법은 성능이 사용자 특정 범위 내에 있을 때까지 파라미터 정의의 특징을 수정하며 그리고 드라이브라인의 성능을 분석하는 것을 반복하는 추가적인 단계를 포함할 수 있다.

도면 번역

도 1a 및 도 1b에서

Failure mode: 고장 모드

Build Model: 모델 형성

Analyse: 분석

Interpret: 해석

Update design: 설계 업데이트

Dataset: 데이터세트

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 2a 및 도 2b에서

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(다중)-도메인 동적 시뮬레이션 및 적용-특정 CAE 기능

도 3에서

parametric description: 파라미터 기술

Build tribology model: 트라이볼로지 모델 형성

Run tribology analysis: 트라이볼로지 분석 실행

Traction coefficients: 트랙션 계수들

Calculate performance metric: 성능 메트릭 계산

Performance metric: 성능 메트릭

Determine whether or not to loop: 루프 형성 여부 결정

Update parametric description: 파라미터 기술 업데이트

End: 종료

도 4에서

Traction coefficient: 트랙션 계수

Slip speed: 슬립 속도

Linear region: 선형 영역

Nonlinear region: 비선형 영역

Thermal region: 열 영역

Linear theory: 선형 이론

Traction curve for EHD contact: EHD 접촉에 대한 트랙션 커브

도 5에서

parametric description: 파라미터 기술

Run dynamic model: 동적 모델 실행

Dynamic data: 동적 데이터

Calculate film thickness parameter Λ: 막 두께 파라미터 Λ 계산

Determine lubrication regime: 윤활 영역 결정

Lubrication regime: 윤활 영역

Run traction model: 트랙션 모델 실행

Traction coefficients: 트랙션 계수들

Calculate performance metric: 성능 메트릭 계산

Performance metric: 성능 메트릭

Determine whether or not to loop: 루프 형성 여부 결정

Update parametric description: 파라미터 기술 업데이트

End: 종료

도 6에서

parametric description: 파라미터 기술

Build tribology model: 트라이볼로지 모델 형성

Run tribology analysis: 트라이볼로지 분석 실행

Traction coefficients: 트랙션 계수들

Run analysis and calculate performance metric: 분석 실행 및 성능 메트릭 계산

Performance metric: 성능 메트릭

Determine whether or not to loop: 루프 형성 여부 결정

Update parametric description: 파라미터 기술 업데이트

User-specified type of analysis: 사용자 특정 유형의 분석

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

End: 종료

도 7에서

parametric description: 파라미터 기술

Build tribology model: 트라이볼로지 모델 형성

Run tribology analysis: 트라이볼로지 분석 실행

Traction coefficients: 트랙션 계수들

Build thermal model: 열 모델 형성

Run thermal analysis 열 분석 실행

Temperature distribution: 온도 분포

Calculate performance metric: 성능 메트릭 계산

Performance metric: 성능 메트릭

Determine whether or not to loop: 루프 형성 여부 결정

Update parametric description: 파라미터 기술 업데이트

End: 종료

도 8에서

parametric description: 파라미터 기술

Build tribology model: 트라이볼로지 모델 형성

Run tribology analysis: 트라이볼로지 분석 실행

Traction coefficients: 트랙션 계수들

Build thermal model: 열 모델 형성

Run thermal analysis 열 분석 실행

Temperature distribution: 온도 분포

Build efficiency model: 효율 모델 형성

Run efficiency analysis: 효율 분석 실행

Efficiency metric: 효율 메트릭

Calculate performance metric: 성능 메트릭 계산

Performance metric: 성능 메트릭

Determine whether or not to loop: 루프 형성 여부 결정

Update parametric description: 파라미터 기술 업데이트

End: 종료

도 9에서

parametric description: 파라미터 기술

Build tribology model: 트라이볼로지 모델 형성

Run tribology analysis: 트라이볼로지 분석 실행

Traction coefficients: 트랙션 계수들

Build thermal model: 열 모델 형성

Run thermal analysis 열 분석 실행

Temperature distribution: 온도 분포

Build structural model: 구조 모델 형성

Run structural analysis: 구조 분석 실행

Driveline deflections: 드라이브라인 편향들

Calculate performance metric: 성능 메트릭 계산

Performance metric: 성능 메트릭

Determine whether or not to loop: 루프 형성 여부 결정

Update parametric description: 파라미터 기술 업데이트

End: 종료

도 10에서

parametric description: 파라미터 기술

Build tribology model: 트라이볼로지 모델 형성

Run tribology analysis: 트라이볼로지 분석 실행

Traction coefficients: 트랙션 계수들

Build thermal model: 열 모델 형성

Run thermal analysis 열 분석 실행

Temperature distribution: 온도 분포

Build efficiency model: 효율 모델 형성

Run efficiency analysis: 효율 분석 실행

Efficiency metric: 효율 메트릭

Build structural model: 구조 모델 형성

Run structural analysis: 구조 분석 실행

Driveline deflections: 드라이브라인 편향들

Calculate performance metric: 성능 메트릭 계산

Performance metric: 성능 메트릭

Determine whether or not to loop: 루프 형성 여부 결정

Update parametric description: 파라미터 기술 업데이트

End: 종료

도 11에서

parametric description: 파라미터 기술

Tribology model: 트라이볼로지 모델

Thermal model: 열 모델

Dynamic model: 동적 모델

Calculate performance metric: 성능 메트릭 계산

Bearing skidding results: 베어링 스키딩 결과들

performance metric: 성능 메트릭

도 12에서

parametric description: 파라미터 기술

Tribology model: 트라이볼로지 모델

Thermal model: 열 모델

Dynamic model: 동적 모델

Calculate performance metric: 성능 메트릭 계산

Bearing skidding results: 베어링 스키딩 결과들

performance metric: 성능 메트릭

Run analytical model: 분석 모델 실행

Skidding map: 스키딩 맵

Identify operating points of interest: 관심 작동 지점 식별

도 13에서

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(다중)-도메인 동적 시뮬레이션; 적용-특정 차량 성능 패키지들

Claims (27)

1. 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서, 상기 드라이브라인은 다수의 부품들을 포함하며, 상기 방법은 다음의 단계들:
   a) 드라이브라인의 파라미터 기술을 수신하는 단계;
   b) 파라미터 기술로부터 드라이브라인의 트라이볼로지 모델을 생성하는 단계;
   c) 트라이볼로지 모델을 이용하여 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 하나 이상의 트랙션 계수를 계산하는 단계;
   d) 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계로서, 계산은 파라미터 기술 및 하나 이상의 트랙션 계수를 기초로 하는, 단계를
   포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
2. 제1항에 있어서,
   트라이볼로지 모델을 생성하는 단계는:
   동적-데이터를 결정하기 위하여 파라미터 기술로부터의 데이터를 사용하여 동적 모델을 실행하는 단계;
   동적-데이터 및 또한 파라미터 기술을 처리함에 의해 윤활 막 두께 파라미터를 결정하는 단계;
   윤활 막 두께 파라미터를 기초로 윤활 영역을 결정하는 단계;
   결정된 윤활 영역에 적절한 트랙션 모델을 식별하는 단계; 및
   적어도 트랙션 계수들의 서브세트를 계산하기 위해 트랙션 모델, 파라미터 기술 및 동적-데이터를 처리하는 단계를
   포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
   성능 메트릭을 계산하는 단계는 성능-메트릭-모델을 형성하는 단계를 포함하며, 그리고
   방법은 트라이볼로지 모델을 생성하는 단계 및 성능-메트릭-모델을 형성하는 단계를 더욱 포함하여 그들이 공통 구조를 갖는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
4. 선행하는 항들 중 어느 한 항에 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 단계를
   더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
5. 선행하는 항들 중 어느 한 항에 있어서,
   파라미터 기술로부터 드라이브라인의 열 모델을 생성하는 단계;
   열 모델을 이용하여 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 온도 분포를 계산하는 단계;
   온도 분포 및 하나 이상의 트랙션 계수 중 어느 하나 또는 둘 다를 기초로 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계를
   더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
6. 제5항에 있어서,
   파라미터 기술로부터 그리고 또한 온도 분포를 기초로 드라이브라인의 트라이볼로지 모델을 생성하는 단계를
   더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
7. 제5항 또는 제6항에 있어서,
   파라미터 기술로부터 그리고 또한 하나 이상의 트랙션 계수를 기초로 드라이브라인의 열 모델을 생성하는 단계를
   더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
8. 제5항 내지 제7항들 중 어느 한 항에 있어서,
   파라미터 기술 및 온도 분포를 기초로, 열 분포에 의해 야기되는 드라이브라인의 하나 이상의 부품의 편향(변형)을 결정하는 단계; 및
   하나 이상의 트랙션 계수 및 하나 이상의 부품의 결정된 편향 중 어느 하나 또는 둘 다를 기초로 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계를
   더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
9. 제1항 내지 제4항들 중 어느 한 항에 있어서,
   파라미터 기술로부터 드라이브라인의 효율 모델을 생성하는 단계;
   효율 모델을 사용하여 효율 메트릭을 계산하는 단계;
   효율 메트릭 및 하나 이상의 트랙션 계수 중 어느 하나 또는 둘 다를 기초로 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계를
   더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
10. 제9항에 있어서,
    파라미터 기술로부터 그리고 또한 하나 이상의 트랙션 계수를 기초로 드라이브라인의 효율 모델을 생성하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
11. 제9항 또는 제10항에 있어서,
    파라미터 기술로부터 드라이브라인의 열 모델을 생성하는 단계;
    열 모델을 사용하여 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 온도 분포를 계산하는 단계;
    온도 분포 및 하나 이상의 트랙션 계수 중 어느 하나 또는 둘 다를 기초로 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
12. 제11항에 있어서,
    파라미터 기술로부터 그리고 또한 하나 이상의 트랙션 계수 및/또는 효율 메트릭을 기초로 드라이브라인의 열 모델을 생성하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
13. 제11항 또는 제12항에 있어서,
    파라미터 기술로부터 그리고 또한 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 온도 분포를 기초로 드라이브라인의 효율 모델을 생성하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
14. 제1항 내지 제4항들 중 어느 한 항에 있어서,
    파라미터 기술로부터 드라이브라인의 구조 모델을 생성하는 단계;
    구조 모델을 기초로 드라이브라인의 하나 이상의 부품의 편향(변형)을 결정하는 단계; 및
    하나 이상의 트랙션 계수 및 하나 이상의 부품의 결정된 편향 중 어느 하나 또는 둘 다를 기초로 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
15. 제14항에 있어서,
    파라미터 기술로부터 그리고 또한 하나 이상의 부품의 결정된 편향을 기초로 드라이브라인의 트라이볼로지 모델을 생성하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
16. 제14항 또는 제15항에 있어서,
    파라미터 기술로부터 드라이브라인의 열 모델을 생성하는 단계;
    열 모델을 사용하여 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 온도 분포를 계산하는 단계;
    선택적으로, 또한 온도 분포를 기초로 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
17. 제16항에 있어서,
    파라미터 기술로부터 그리고 또한 온도 분포를 기초로 드라이브라인의 구조 모델을 생성하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
18. 제14항 내지 제17항들 중 어느 한 항에 있어서,
    파라미터 기술로부터 드라이브라인의 효율 모델을 생성하는 단계;
    효율 모델을 사용하여 효율 메트릭을 계산하는 단계;
    선택적으로, 또한 효율 메트릭을 기초로 드라이브라인의 성능 메트릭을 계산하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
19. 제14항 내지 제18항들 중 어느 한 항에 있어서,
    또한 온도 분포, 트랙션 계수들, 및 하나 이상의 부품의 결정된 편향 중 하나 이상을 기초로 드라이브라인의 효율 모델을 생성하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
20. 제1항 내지 제4항들 중 어느 한 항에 있어서,
    드라이브라인은 적어도 하나의 베어링을 포함하며,
    트라이볼로지 모델을 사용하여, 그리고 또한 온도 분포 및 동적-데이터 중 하나 또는 둘 다를 기초로 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 하나 이상의 트랙션 계수를 계산하는 단계;
    드라이브라인의 파라미터 기술, 및 트랙션 계수 및 동적-데이터 중 하나 또는 둘 다를 기초로 온도 분포를 계산하는 단계;
    드라이브라인의 파라미터 기술, 및 온도 분포 및 트랙션 계수 중 하나 또는 둘 다를 기초로 동적-데이터를 계산하는 단계; 및
    파라미터 기술, 하나 이상의 트랙션 계수, 동적-데이터, 및 온도 분포 중 어느 것 또는 모두를 기초로 드라이브라인의 베어링 스키딩 성능 메트릭을 계산하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
21. 제1항 내지 제4항들 중 어느 한 항에 있어서,
    드라이브라인은 적어도 하나의 베어링을 포함하며, 방법은
    베어링 스키딩 맵을 결정하기 위해 파라미터 기술을 기초로 베어링의 분석적 모델을 형성하고 실행하는 단계;
    스키딩 맵을 기초로 베어링의 작동 범위에 걸친 작동 지점들을 식별하는 단계;
    식별된 작동 지점들에 대한 트라이볼로지 모델을 사용하여, 그리고 또한 온도 분포 및 동적-데이터 중 하나 또는 둘 다를 기초로 드라이브라인의 하나 이상의 부품에 대한 하나 이상의 트랙션 계수를 계산하는 단계;
    드라이브라인의 파라미터 기술, 및 트랙션 계수 및 동적-데이터 중 하나 또는 둘 다를 기초로 온도 분포를 계산하는 단계;
    드라이브라인의 파라미터 기술, 및 온도 분포 및 트랙션 계수 중 하나 또는 둘 다를 기초로 동적-데이터를 계산하는 단계; 및
    파라미터 기술, 하나 이상의 트랙션 계수, 동적-데이터, 및 온도 분포 중 어느 것 또는 모두를 기초로 드라이브라인의 베어링 스키딩 성능 메트릭을 계산하는 단계를
    더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
22. 선행하는 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    베어링 드래그 및/또는 클러치 마찰을 계산하는 단계를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
23. 제22항에 있어서,
    베어링 드래그를 계산하는 단계는 시스템 편향들의 함수로서 베어링 오정렬을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
24. 선행하는 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    드라이브라인의 파라미터 기술은 제조공차들을 포함하는 것을 특징으로 하는 드라이브라인을 모델링하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
25. 드라이브라인의 컴퓨터 이용 공학 설계를 위한 컴퓨터 판독 가능 제품으로서, 상기 제품은 선행하는 항들 중 어느 한 항에 따르는 방법의 단계들을 구현하기 위한 코드 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능 제품.
26. 드라이브라인의 컴퓨터 이용 공학 설계를 위한 컴퓨터 시스템으로서, 상기 시스템은 선행하는 방법 청구항들 중 어느 한 항에 따르는 방법의 단계들을 구현하기 위해 설계된 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템.
27. 선행하는 방법 청구항들 중 어느 한 항에 따르는 방법을 사용하여 설계된 드라이브라인.

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