Bilan du projet O2M sur la conception et l'optimisation de...

Jeudi 6 Octobre 2011, GIFASGIFAS, Systèmes Electriques : Retour d’expérience d'O2M

LGEP Laboratoire de Génie Electrique de Paris / SPEE-Labs, CNRS UMR 8507, Supelec, Universités Paris VI et Paris XI. Plateau de Moulon 91192 Gif sur Yvette cedex.

http://www.lgep.supelec.fr

Bilan du projet O2M sur la conception et l'optimisationde systèmes mécatroniques pour l’automobile

G. Remy, C. Marchand

1

GIFAS, Commission R&DGroupe de travail Systèmes Electriques

http://www.sherpa-eng.com/sommaire.php?lang=fr

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GIFAS, Commission R&D, Groupe de travail Systèmes Electriques

Sommaire

I Contexte d’O2M Phase 2 / SP3 PREDIM

II Présentation du scénario GMPe

III Outils de modélisation de systèmes mécatroniques

IV Outils d’optimisation de systèmes mécatroniques

V Conclusion

2



Context: O2M Phase 2, SP3 PREDIM 1/2

Mov’eo is a French Automotive Cluster.

SYSTEM@TIC is the French competitiveness cluster of PARIS-REGION

The O2M project is integrated into the French Clusters Mov’eoand System@tic and focuses on :

Mechatronics Modeling and Design Toolsfor automotive applications.

3



Context: O2M Phase 2, SP3 PREDIM 2/2

O2M is composed of Sub-Projects (SP) and Work Packages (WP).

The WP2-SP3 PREDIM is dedicated to the design of high level mechatronics systems (multi-domain approach).

The SP3-PREDIM’s main objectives are :- to compare actual multi-domain softwares- to develop softwares for the early design of mechatronics systems.

The team consists of about 30 persons:- among industrials: Renault, Valeo, Dassault Systèmes- and laboratories: Estaca, Supméca (LISSMA), Sherpa

LGEP/Supelec (SPEElabs), ENSEA (ECS).

4



Les Objectifs du Projet O2M

5



Le SP3 « PREDIM » en quelques chiffres3 grands industriels et 3 PME Renault, Valéo, Dassault Systèmes, DPS, Sherpa, EIRIS Conseil

~40 ingénieurs/chercheurs Nbre ingénieurs: 2+3+1+4+3+ DS Nbre chercheurs: 13 Équivalent temps plein:

5 (chercheurs) + (1+1+0.25+renault?+valeo?+DS?)

6 doctorants Équivalent temps plein: 3 Supélec, LGEP, Estaca, ENSEA, Supméca Nombre de thèses réalisées pendant le projet :

2 financées par O2M, 3 non financées par O2M

28 articles et congrès de recherche Congrès nationaux : 6 Congrès internationaux : 16 Revues internationales avec comité de relecture : 6 (soumises)

6

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Mechatronics Systems in Automotive Applications

7

Groupe MotoPropulsé électrique(GMPe)



Approche Multi-domaine, Multi-Physique, Multi-niveau

8

Analyse du système

Electronique de puissanceCEM / Vibration

Onduleur

Module dePuissance

Vehicule

Cycle NCDC

ElectromécaniqueThermique

Moteur Electrique

Commandeanalogique Contrôle /

Commande

0.16

P

1 -

45.44

GRiI

I

NEG

NE

0.

ia"DcmpMotor"

ui_ac

EX

7. -

LIMITER

-1

4.6

P

350.38

GRn

I

uctrlGRiPu

ui_refui_reGRn

NE2

NE2NE2

NE2NE1

F2F1

D0

W0

?

?

?

?Beaucoup de paramètresà optimiser

Objectifs : - Autonomie- 1-100km/h en 20s

Quelles variables?



Composants et approche mécatronique

Partie Electrique : 1 moteur synchrone à rotor bobiné ou à aimants permanents 1 onduleur et 1 hacheur 4Q 1 câble reliant les batteries à l’électronique de puissance

Partie Mécanique : 1 réducteur mécanique L’environnement extérieur (Cx, Cr…)

Partie Automatique : 2 correcteurs PI en courant Défluxage du moteur

9



What is the best software for early design?

10

Multi-domain approach ? Collaborative Design

Issues with Traditional Development



One solution is the Model-based design

11



Les résultats du SP3 phase 2

Méthodologie (2.6, 2.7, 4.1, 4.2) et intégration sur la plateforme (2.8)

Besoins multiphysiques, Modèles et instanciation (1.6, 3.5, 3.6, 3.7)

Optimisation et vérification (2.9)

Formation (1.5)

12



Méthodologie basée sur l’ingénierie système

13

Prototypage en langage SysMLsur Artisan Studio

Portage sur la plate-forme (travail sur plateau-projet DS)

Exemple de la fonction « adapter l’énergie électrique »

SysML sous Artisan Studio

Modèle V6



Prioriser les besoins en couplage multi-physiques

14

Priorités en fonction des produits mécatroniques les plus utilisés dans le monde automobile

Les domaines les plus impactant en prédimensionnement : Electrique / Electromagnétisme & Electronique

de puissance Automatique / Commande Mécanique des solides / Résistance des

matériaux & Multicorps Cinématique Thermique Optimisation / Global

Le démonstrateur « traction électrique » couvre ces besoins



Bibliothèque de modèles (limitée au GMPE)

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Objectif : développer des modèles standardisés (échange, réutilisation)

1ère étape vers une standardisation de conception de modèles de systèmes mécatroniques : Ces modèles ont été élaborés en suivant une

procédure standard définie dans le Template «conception modèles» du livrable L3.5

Des « fiches modèles » ont été proposées pour l’ensemble des sous-systèmes constituants cette application

Langage Modelica et Nouvelles bibliothèques développés dans Dymola.



CAUSALITY PRINCIPLE

In physics, the causality principle defines thatCauses are prior to effects they produce.

During the modeling process of mechatronic systems, causality can be managed using different methods.The Modelling-Simulating softwares handle causalitydifferently.

There are two types of modeling regarding the causality:

The Causal Modeling (AMESim):

The Acausal Modeling (Dymola):

16

1f Js+

T Ω



Causal / Acausal VS Procedural / Declarative

Causal Modeling use a Procedural Language:

The model simulation will follow a predefined procedure and will fulfill the causality path of the model.

Acausal Modeling use Declarative Language:

All the model parameters are defined on the same way.The language specify equality and not affectation.

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Matlab-Simulink-SimPowerSystems 7.6.0 (R2009b)

1V_DC

-K-

to_m/s

Vh_speed

Vh_position

W_mot

Teta_mot

movement coupling

V_ref

accel_decel

V_ref

accel_0_100

Tbrake

Tq_wheel

Vh_speed

Vh_position

Vehicule

V1

V2

I3

I2

I1

Vh_speed

Tq_mot

To Workspace3

Tref

To Workspace2

V_DC

Teta_mot

To Workspace12

Vh_speed_ref

V3

time

To Workspace1

Acc_Pedal_Pos Tref

Reference_T

Ramp

Tref

W_mot

I1

I2

I3

Teta_mot

V_DC

V1

V2

V3

PM Machine Control

Vs1

Vs2

Vs3

W_mot

Teta_mot

I1

I2

I3

Tq_em

PM Machine

V_ref

NEDC Cycle1

V_ref

NEDC Cycle

[V_DC]

[Vh_speed]

Goto3

[I3]

[I2]

[I1]

Tq_motTq_wheel

Gear

[V_DC]

[I3]

[I2]

[I1]

[Vh_speed]

[Vh_speed]

[I3]

[I2]

[I1]

V_ref

ECE Cycle

Vh_speed

Vh_speed_ref

Acc_Pedal_Pos

Brake_Pedal_Pos

Driver

0

Clock

Brake_Pedal_Pos

Vh_speed

Tbrake

Brake_T

I1

I2

I3

Tq_mot

V_DC

Batterie

18



Multi-level: The infinite search of the Accuracy

Block Choice

Level A

Level B

Level C

4Q DC Chopper Models



CATIA V6 / Dymola

Multi-Engineering Systems Behavior modeling and simulation based on MODELICA

Can handle mixture of models: mechanical, electrical, hydraulic, chemical, thermodynamic, control, etc.

Availability of ready-to-use model libraries

Equation based open architecture

Object-oriented Modeling

Uses ModelicaLanguage for Reuse

Maintained and advanced by international design group

Utilizes automatic formula manipulation for efficiency20



Dymola: Various Library

21



Le GMPe représenté dans Dymola

22



What is Multi-Domain System Simulation?

23

Simulation of the complete system

Description of physical phenomena based on few “macroscopic” parameters

Multi-domain / Multi-level approach

The simulation model is an assembly of components

Components are described with analytical or tabulated models

We are looking for static/dynamic responses (time & frequency domains)

Pow

er s

teer

ing

Susp

ensi

onB

raki

ng



Multi-Level modeling in AMESim, i.e. check valve

Functional model(characteristics)

Physical modeling(basic elements)

Block-diagram(mathematics)

Programming level(AMESet: C, Fortran

or Modelica)

24



Définition d’une méthodologie d’optimisation

25

1. Choix du niveau de modélisation (analytique, éléments-finis…)2. Formulation du problème (domaine de validité, contraintes…)3. Choix des algorithmes d’optimisation4. Réglage des algorithmes et analyse des résultats

MinimumLocal

MinimumGlobal

Electronique de puissanceCEM / Vibration

Inverter

Module dePuissance

Vehicule

Cycle NCDC

ElectromécaniqueThermique

Moteur Electrique

Commandeanalogique Contrôle /

Commande

0.16

P

1 -

45.44

GRiI

I

NEG

NE

0.

ia"DcmpMotor"

ui_ac

EX

7. -

LIMITER

-1

4.6

P

350.38

GRn

I

uctrlGRiPuui_refui_reGRn

NE2

NE2NE2

NE2NE1

F2F1

D0

W0

Contraintes

Domaine de validité

Paramètresà optimiser

?

?

?

?



Logiciel d’optimisation : Isight

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Component – Process or Activity

Process components Contain a workflow Drive execution of the workflow Provided icon will be superimposed on a folder Examples: Task, DOE, Optimization, Monte Carlo,

Loop

Activity components Performs some end functionality Typically invokes and interacts with an external

application Examples: Simcode, Excel, Calculator, Word

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Vendor-Neutral Component Based Integration

28

Direct Interfaces – CAD, CAE, CFD, COST, DB, Microsoft Apps, Etc.

General Interfaces – Calculations, In-House Programs, Scripts, Etc.

Custom Interfaces – User Developed or Engineous Services

Vensim

Calculator Text ParserE-mail ScriptCOM LinkSimcode DLL Link OS Command

Data Match PauseXML Parser

Excel

Access Word

AutoFormFlowNex SynfiniWay

http://www.mscsoftware.com/partners/program/partner_detail.cfm?comp_id=177

http://www.oracle.com/index.html

http://images.google.com/imgres?imgurl=http://www.jcompile.com/images/msaccess-icon.gif&imgrefurl=http://www.jcompile.com/&h=40&w=40&sz=2&tbnid=eQuKdS12y08J:&tbnh=40&tbnw=40&hl=en&start=4&prev=/images?q=Microsoft+Access+DB+icon&svnum=10&hl=en&lr=&rls=CNDB,CNDB:2004-12,CNDB:en

http://www.mscsoftware.com/partners/program/partner_detail.cfm?comp_id=180



Variables and Parameters Mapping

29



30

Principe d’Execution d’une optimisation

Library

Design Gateway

Fiper ACS

FIPER Stations

Work-In-Process Job Results

Isight (Local)

Fiper (Distributed)

30



Objectifs globaux d'AROME

Méthodologie Mise en place d’une méthodologie et des logiciels adaptés pour le

développement d’une ingénierie simultanée, permettant d’associer dessimulations hétérogènes (mécanique, thermique, vibroacoustique), pouraboutir à une description réaliste et validée du produit mécatronique àréaliser en prenant en compte la dispersion des données et desrésultats.

Quelle Optimisation ? Prise en compte des incertitudes de données d’entrées et les résultats

des différents codes de calcul. Multi-disciplinaire, pour coupler les différentes physiques mises en

œuvre dans le scénario (statique, dynamique, vibroacoustique).

31



SP2 AROME – Objectifs

32

Objectifs principaux phase 2 Déployer les méthodes d'optimisation robuste et de fiabilité Faire progresser les travaux de simulation sur le réducteur Développer et déployer la base de données

Enjeux principaux phase 2 Déployer la méthodologie sur un exemple mécatronique Positionner SP2 dans O2M (scenario GMP) Étude de faisabilité industrielle (optimisation et robustesse) Définition du « workflow »



SP2 - En quelques chiffres6 sociétés partenaires Altair Development France, CADLM, SUPMECA,

SONOVISION - LIGERON, UVSQ, VALEO VSS

ingénieurs/chercheurs 10 ingénieurs 3 chercheurs

2 doctorants 1,5 équivalent temps plein SUPMECA/LISMMA et UVSQ 2 thèses réalisées pendant le projet

5 articles de recherche ou conférence 2 articles en France (UVSQ, SUPMECA) 3 conférences (SONOVISION-LIGERON, SUPMECA)

33



Résultats

Optimisation Robuste & Fiabilité

Développement et déploiement de méthodes d'optimisation robuste (prise en compte des incertitudes) appliquées aux scénarios étudiés par SP2 AROME :

optimisation du système d'ouverture de hayon utilisant le modèle 1D optimisation du GMP électrique optimisation d'un PCB

34



Résultats

Optimisation Robuste & Fiabilité : Scénario Hayon modèle 1D simplifié optimisation

standard multi-objectif robuste (sous incertitudes)

35



Résultats

Optimisation Robuste & Fiabilité : Scénario Hayon Emploi du modèle simplifié 1D Utilisation de méthodes d'optimisation

mono-objectif, multi-objectif et de typeRBDO

Mesure de l'effet des incertitudes surla solution optimale

Etude fiabiliste

36



Résultats

Optimisation Robuste & Fiabilité : Scénario GMP Schématisation et définition du workflow Isight Intégration sur plateforme SP1 Approche innovante Analyse de la complexité

37



Résultats

Optimisation Robuste & Fiabilité : PCB modèle PCB enjeux multi-physique, réduction de modèle, Conception Optimale

Intelligente

38



Résultats

Simulations modèle de réducteur du hayon

modèle 3D analyses statiques analyses dynamiques analyses modales

modèle 1D modèle analytique pour étude d'optimisation comparaison avec le modèle éléments finis

39



Résultats

Simulations Modèles EF, 1-D Analytique , implicite, explicite

40

calcul statique modèle completcontraintes de Von mises

analyse modale



Résultats

Base de Données AROME Analyse des métiers des partenaires et proposition d’un diagramme de

flux de données pour les scénarii proposés Modélisation et Développement de l’architecture Site Web et services

Web avec deux connecteurs (un connecteur universel en PHP et un connecteur spécifique Dassault en utilisant la plateforme I-Sight)

Modélisation et Développement de la base de données Postgresql Livrable L8

Intégration des données et documents des partenaires dans la base pour tous les scénarii (intégration de tous les livrables SP2) Livrable L16

41



Web Service Platform

42

SP8 BaDoI Materials DatabaseWebService ServerServeur Web SP2

Client Web

Client WSSite

ClientsWebService

Workflow I-Sight

SP2 Arome Database

ALTAIR CADLM

DASSAULT

SUPMECA / LIGERON



Résultats

Base de Données

43



7. Web Service Connectors

Dassault FIPER/I-Sight connector All Dassault tools connection(CATIA v5/v6, SIMULIA, …) Design of a component Task/Workflow creation Others:

Mail Push SimCode Script

Universal Connector XLS/CSV files exchanges Using PHP.EXE in command line with PHP_SOAP Files upload using CURL (HTTPS) Used by Sub Project 6 to connect SAMTECH SAMCEF tools.

44



Use case – Optimization Results

45

Robustness and Reliability Analysis



Modèles : Moyens d’instanciation des paramètres

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Validation de la méthodologie Définition du résultat de référence Définition des paramètres à identifier Choix d’un algorithme d’optimisation et réglage des paramètres solveurs Choix d’un outil pour implémentation Lancement du processus d’identification Validation du modèle numérique (substitution des valeurs identifiées aux valeurs initiales des paramètres)

Paramètres à identifier:

-R1, R2…

-C1, C2…

Obtention des valeurs

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 400020

40

60

80

100

120

140

estimationmesure

Simulation

ExpérienceAlternateur véhicule

Objectif : "Trouver une méthode d’identification d’un jeu de paramètres en

différents points de fonctionnement"



Conclusion… and perspective

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Des activités de recherche complémentaires aux travauxeffectués en Phase 1 et Phase 2 : Vérifier (ou garantir) la robustesse du design ; Sûreté de fonctionnement, fiabilité, analyse de risques ; Optimisation Multi-critères ; Optimisation robuste (prise en compte de l’aléatoire dans l’optimisation) ; Connexion avec la conception du logiciel embarqué (extension du principe

d’interopérabilité d’Autosar à la partie matérielle de la mécatronique…).

Diffusion du savoir-faire acquis vers d’autres secteursindustriels afin de pérenniser les emplois chez les industriels(hors secteur automobile) et dans les laboratoires : Aéronautique Ferroviaire Médical… Thank you for your attention

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