Ki ne emlékezne arra a hírre, amely néhány hete bejárta a világsajtót: Wiesbaden döntéshozói dízel járművekre cserélik a villanybuszokat. Ilyen és ehhez hasonló hangzatos címekkel születtek a cikkek hazánkban is, a belsőégésű erőforrások hívői pedig zászlajukra tűzték: lám, megbukott az elektromos technológia. Érdemes azonban egy kicsit a téma mélyére ásni, már csak azért is, mert a mérnöki leleményesség mellett lesz itt szó üzemeltetői hibákról és mesterséges intelligenciáról is.
Amikor először erről beszélgettünk szakemberekkel, már akkor is egyértelmű volt számomra, hogy nem lehet fekete-fehér a németországi villanybuszok esete. A Budapesti Fejlesztési Központ villanymotorok fejlesztésével foglalkozó kollégái pedig megerősítettek ebben. De akkor mi történhetett, hogyan jutottak oda a német üzemeltetők, hogy kihátráljanak az új villanybuszok mögül és dízel kiviteleket válasszanak helyettük?
Nem azt kapták, amit vártak
Bár a konkrét paramétereket nem ismerjük, a híradásokból azért elég jól össze lehet rakni egy kis műszaki rálátással, hogy miről is lehetett szó. A közlekedési vállalat meghallva az idők szavát, úgy döntött, elektromos buszokat szerez be és elkezdett vizsgálódni a piaci szereplőknél, ki kínál olyan méretű és felépítésű buszt, amire szükségük lenne. Ezzel eddig nincs is semmi baj, hiszen ez így szokás. A cég döntött, az egyébként Magyarországon is közlekedő Mercedes-Benz eCitaro mellett tették le a voksukat. Hogy komolyabb előzetes tesztek nem voltak, azt maguk a közlekedési vállalat szakemberei is bevallották, így tulajdonképpen megrendelték azt a hajtásláncot, amelyet a gyártó optimalizált a saját elképzelései szerint. És ez volt a későbbi problémák igazi forrása. A buszok ugyanis egy általános optimalizációt kaptak a fejlesztés során, ami elvileg a helyi és a helyközi viszonyokhoz is ideális. Azzal viszont nem számoltak a szakemberek, hogy ezek a járművek olyan helyre kerülnek, ahol a domborzati viszonyok miatt sokat mászik felfelé a jármű, majd ugyanezen útvonalon lefelé ereszkedik.
A haszonjárművek esetében fontos a felhasználáshoz igazított specifikáció, az elektromos változatok kapcsán erre ma már komolyabb figyelmet fordítanak a gyártók
A karakterisztika a lényeg
A gyakorlatban ez azt jelentette, hogy a buszok jóval kisebb hatótávolsággal bírtak azok között a körülmények között, mint amivel a szakemberek előzetesen kalkuláltak. Ez nem villanybuszos sajátosság, hiszen a dízel is jóval több üzemanyagot fogyaszt ezen az útvonalon, csakhogy ott van egy jókora tüzelőanyag-tartály, a villanybuszoknál viszont nem a magasabb fogyasztáshoz igazították az akkumulátorpakkot és a töltési infrastruktúrát. Mielőtt a kárörvendők a térdükre csapnának és hangosan elsütnének egy „na, ugye” frázist, álljunk meg egy pillanatra. A gyártó mérnökei ugyanis előre megoldhatták volna a problémát, ha ismerik a felhasználási viszonyokat. A villanymotorok karakterisztikája ugyanis előre meghatározható és paraméterezhető. Az utóbbi időben komoly fejlesztési verseny indult ennek kapcsán, így ma már az olyan cégek, mint amilyen a Bosch is, segítő kezet tudnak nyújtani ezen a téren. A villanymotorok munkapontjait úgy lehet optimalizálni, hogy a villamos gépek teljesen az adott felhasználási módhoz igazodnak. Ha valahol a folyamatos nagy terhelés (hegyvidék) a jellemző és az ahhoz kapcsolódó nagyobb fordulatszám, akkor a beállítások ebbe az irányba mutatnak és itt lesz a leghatékonyabb a hajtáslánc. Ha városi pulzálás (elindulás-megállás) a felhasználás módja, akkor a gyorsítási és lassítási periódusokban lesz hatékonyabb a rendszer és így tovább. Ez természetesen nem azt jelenti, hogy ezek a járművek nem alkalmasak másra, csupán ezek között a felhasználási körülmények között dolgoznak hatásfokuk csúcsán.
A villanymotor felépítése egyszerűnek tűnik, de az igazi különbséget az apró részletek jelentik
Mérnöki tudás és az algoritmus segít
Ez eddig tulajdonképpen elég egyszerűnek hangzik, de a valóságban természetesen azért nem ennyire az. A karakterisztikát szabályozni eddig is tudták mérnökeink, de budapesti kollégáink egy algoritmus segítségével olyan módszert dolgoztak ki, amely a megadott paraméterek alapján képes meghatározni a legideálisabb teljesítmény-nyomatéksűrűség-átlagos nyomaték-tömeg-költség mixet. Mindezt úgy, hogy a hatékonyságot és veszteséget mindvégig szem előtt tartják. Ráadásul a korábbiakhoz képest sokkal kevesebb időt vesz igénybe maga a folyamat.
A függvények fontosságát ez az autóválasztáshoz kapcsolódó párhuzam jól szimbolizálja
A Bosch tudja a megoldást
A villanymotor egyszerű szerkezet – gondolja a legtöbb ember, hiszen valóban ez az általános elképzelés. Az álló- és forgórészből, felépülő szerkezet kapcsán akad azonban néhány fontos paraméter, amelyek végül meghatározzák a motor felépítését, teljesítményét és árát is. Ezen paraméterek pontos kialakításához hívták életre kollégáink a tanulásra képes algoritmust. A korábbi módszer, ami szerint minden alkatrészváltozatot legyártottak és teszteltek a mérnökök meglehetősen drága megoldás volt. A villanymotorok terjedésével szükségessé vált egy olyan szimulációs környezet megalkotása, ami gyorsította a folyamatot és csökkentette a költségeket. A két és háromdimenziós modellezés a Bosch rendszerében tökéletesen kiegészíti egymást. Az egyszerűbb, gyorsabb és olcsóbb 2D szimuláció tökéletes bizonyos jellemzők meghatározásához a tervezési folyamat elején. Segítségével több dizájn változatot is viszonylag gyorsan meg lehet vizsgálni. A kapott eredményeket egy végső 3D-s optimalizálási folyamattal értékelnek ki. Itt talán többekben felmerül, hogy ha a 3D módszer pontosabb és alaposabb, akkor miért csak a folyamat második felében lép be a képbe. Erre az alábbi összehasonlítás ad szemléletes választ:
Szimuláció futtatásának időigénye 3D környezetben, 1 variáns és 4 CPU esetén: 3 óra
Szimuláció futtatásának időigénye 2D környezetben, 1 variáns és 4 CPU esetén: 1 perc
Szimuláció futtatásának időigénye 3D környezetben, 1000 variáns és 4 CPU esetén: 3000 óra (125 nap, vagyis 18 hét)
Szimuláció futtatásának időigénye 2D környezetben, 1000 variáns és 4 CPU esetén: 16,7 óra
A szimulációk során az algoritmus például a forgórész geo paramétereit képes figyelemmel kísérni, a kiértékeléskor pedig olyan célfüggvényekhez szolgáltat adatokat, mint a nyomaték hullámosság, vagy épp az átlag nyomaték maximalizálása. Ezek azok a paraméterek, amik meghatározzák a korábban említett karakterisztikát.
Hogyan születik meg a villanymotor?
A megrendelői igények felmérése után ma már több cég fut versenyt a projekt végső elnyeréséért egy-egy esetben. A vevői követelmények megismerése után kezdődik a tervezési fázis. Ennek során rögzíteni kell az elérhető akku feszültséget, a motor befoglaló méretét, az elvárt minimum teljesítményt és még sok más szempontot, ami alapján végül megszülethet a motor dizájnja. Természetesen minden esetben az a leghatékonyabb, ha egy korábban elkészült termék értelmezhető újra. Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy egy kész terméket igazítanak a mérnökök az elvárt paraméterekhez. Ha ez nem megoldható, akkor jön a speciális többcélú optimalizálással egybekötött motortervezés, aminek segítségével a specifikus követelmények is teljesíthetők.
Ennek során a Bosch mérnökei minden alkatrészre, például a mágneskör optimalizálására is kiemelt figyelmet fordítanak. Olyan célfüggvényeket állítanak fel, amelyek segítségével kialakítható a végső paraméterlista (nyomaték, teljesítmény, hatásfok, nyomatékhullámosság, tömeg, költség, mechanikai, termikus paraméterek).
Mi is tulajdonképpen az újdonság?
Ez egy újszerű villamosgép projekt Budapesten, amely a valóban fenntartható hajtásláncok jövőjét jelentheti. Ez az aktivitás hívta életre Budapesten a mesterséges intelligencia (MI) alapú iterációs módszerek mélyebb használatát, hiszen egy eddig nem létező architektúrájú motor lehetőségeinek ellenőrzésére kellet egy okosan használt „brute-force” metódus. A projekt lényege tehát: minél több lehetőséget, a követelmények függvényében minél egyszerűbben, kiértékelhetően megvizsgálni.
Átültetett tudás is segíti a végeredményt
Persze a Bosch mérnökeinek korábbról is voltak már saját tapasztalataik villanymotorok tervezése kapcsán. Az algoritmus jó működését azzal is sikerült bizonyítani, hogy a hagyományos módon megalkotott dizájnok adatait a modellezések visszaigazolták.
A folyamat során kapott adatok tehát az egyes alkatrészek felépítésének előnyeit és hátrányait összesítik. Ezekből kell meghatározni azokat a változatokat, amik összeszerelve a legjobb eredményeket produkálják a megrendelő által meghatározott cél kapcsán. Ha egy szempont van csupán, akkor a helyzet egyszerű, ha viszont több is akad (és ez inkább a jellemző) akkor a fontosabb célfüggvényeket faktorokkal kell súlyozni manuálisan. És még így is általában az a jellemző, hogy több geometria működőképes. Ekkor már az algoritmus is tehetetlen, jön a mérnöki tudás, amely olyan szempontokat is képes bevonni a folyamatba, mint a gyárthatóság és szerelhetőség. A mérnöki munkával párhuzamosan természetesen a gyártási technológia is sokat fejlődött. A villanymotorok esetében is tized és századmilliméter pontosságról beszélhetünk. Egy légrés például 1,16 mm +- 0,106, egy mágnes szélessége pedig 23,7 mm +- 0,03 is lehet.
Minél több projekten dolgozik, annál jobb lesz
Mint minden tanulásra képes algoritmus esetében, ennek kapcsán is elmondható, hogy minél több projektben használják a mérnökök, annál hatékonyabb lesz. Vagyis minél több a bevitt adat, annál hatékonyabb lesz a folyamat, a mesterséges intelligencia pedig egyre jobban következtet és tervez. Egyszerűen megfogalmazva, képes lesz olyan dizájnok megalkotására, amire a tervező mérnök nem is feltétlenül gondolna.
A haszongépjárműveknél különösen sokat jelentenek az ilyen jellegű fejlesztések
És mit jelent ez a gyakorlatban? Olyan villanymotorokat, amelyek feladatspecifikusan teljesítenek például az autóbuszokban, vagy a tehergépjárművekben, tehát azokon a területeken, ahol előre meghatározható mi lesz fontos a felhasználás során. De segítségével jobbá válhatnak a személyautókban használt villanymotorok is, hiszen a legjobb kompromisszum megtalálásában szintén kiemelkedően hatékony. Ez az ökoszisztéma tulajdonképpen nem más, mint egy újabb multitalentum a Bosch Budapesti Fejlesztési Központjából.
