L'entraînement d'un modèle d'ordre réduit avec une large gamme de variables accélère de 100 fois la simulation d'un système de pile à combustible

Stimuler l'innovation automobile

Depuis 1946, Plastic Omnium stimule l'innovation dans l'industrie automobile. Elle a débuté par l'utilisation de plastiques pour améliorer les composants des véhicules et réduire leur poids global, puis s'est développée au fil des 75 dernières années pour faire face aux défis du monde actuel.

La dernière évolution est la division Plastic Omnium New Energies, qui a été créée pour faire progresser la mobilité hydrogène et permettre aux constructeurs automobiles de réduire leurs émissions.
Jürgen Dedeurwaerder, ingénieur système chez Plastic Omnium, déclare : "Le stockage de l'hydrogène et les piles à combustible à basse température sont la clé du succès de cette nouvelle technologie".

"Plastic Omnium a acquis des sociétés déjà actives dans le développement et la production de systèmes de piles à combustible, mais elles ont principalement travaillé sur des démonstrateurs.
Nous avons fait des ajustement pour l'industrie automobile afin que les systèmes de piles à combustible puissent être produits en masse avec une qualité élevée.
Pour ce faire, nous devions maîtriser à la fois nos processus de développement et de production."

Des processus améliorés et des coûts réduits

La rentabilité est cruciale pour le succès de toute nouvelle entreprise, et il en allait de même pour la division New Energies.

"Nous savions que la simulation améliorerait non seulement nos processus, mais aussi les coûts", explique M. Dedeurwaerder. "Elle était essentielle dès le départ."

Pour ce faire, l'entreprise a adopté le logiciel Simcenter™, qui fait partie de la plateforme commerciale Siemens Xcelerator, qui comprend des logiciels, du matériel et des services. M. Dedeurwaerder a d'abord utilisé le logiciel Simcenter Amesim™ pour construire un modèle complet des systèmes de piles à combustible, incluant tous les composants. Cependant, bien que ce modèle puisse être utilisé pour optimiser l'architecture et les coûts de production, le niveau de détail du modèle rendait l'exploration de toutes les options fastidieuse.

Pour accélérer cela, M. Dedeurwaerder a tiré parti du logiciel Simcenter Reduced Order Modeling. "Nous avons entraîné le modèle original avec un large éventail de variables telles que le pilotage des actionneurs et les conditions environnementales", explique-t-il. "Avec ces ensembles d'entraînement, nous avons utilisé Simcenter Reduced Order Modeling pour créer le modèle d'ordre réduit. Cela s'est traduit par un modèle d'usine beaucoup plus rapide qui a effectué des simulations environ 100 fois plus rapidement que le modèle original."

Ce modèle d'usine est ensuite converti en modèle de boîte noire, qui est utilisé par les ingénieurs de contrôle et les ingénieurs logiciels pour développer et tester leurs algorithmes. Le même processus est utilisé plus tard dans le développement pour les tests Hardware-In-the-Loop (HiL) et pour donner aux clients un modèle rapide et précis qu'ils peuvent intégrer dans leurs modèles de véhicules complets pour les tester dans leur propre environnement.

"Nous effectuons également des simulations complètes de véhicules en interne pour nos clients", explique M. Dedeurwaerder. "Nous utilisons Simcenter Amesim pour examiner différentes configurations de groupes motopropulseurs, tailles de batteries, tailles de réceptacles et niveaux de puissance des piles à combustible. Cela nous permet d'interagir avec nos clients pour trouver la conception optimale."

Tests optimisés

Selon M. Dedeurwaerder, l'un des principaux avantages de l'utilisation de Simcenter Amesim et de Simcenter Reduced Order Modeling est la diminution de la quantité de tests physiques de l'ensemble du système. "Il ne s'agit pas nécessairement d'une réduction du nombre total de tests", explique-t-il. "Mais les tests sont plus orientés vers les composants individuels. Nous pouvons créer un modèle avec des composants dans lesquels nous avons confiance. Avec un modèle aussi précis, une grande partie de l'analyse qui était auparavant effectuée par des tests complets du système peut maintenant être effectuée par simulation."

"La simulation nous permet également de mieux comprendre les phénomènes qui se produisent à l'intérieur de notre système de carburant. Par exemple, nous pourrions voir une chute soudaine et inattendue de la température que les tests physiques ne pourraient pas expliquer. Mais en utilisant la simulation, nous pourrions découvrir que cela est dû à la présence d'eau sous forme liquide au lieu de vapeur uniquement. Et c'est cette vaporisation de l'eau liquide qui provoque la chute de la température."

Il note également l'importance de la flexibilité de la simulation par rapport aux essais physiques. "Il est beaucoup plus facile d'évaluer les performances dans différents environnements. Il est difficile de mettre en place des bancs d'essai à certaines altitudes ou températures, mais avec la simulation, nous pouvons choisir toutes les conditions que nous voulons. Nous vérifions d'abord les nouveaux composants par simulation, de sorte qu'au moment où nous construisons le système, nous réussissons généralement du premier coup, ce qui permet d'économiser beaucoup de temps et d'argent lors de la construction d'autres systèmes."

Protéger la propriété intellectuelle

Les modèles d'ordre réduit s'avèrent également inestimables lorsque tous les détails physiques des composants ne sont pas disponibles. "Dans certains cas, la physique n'est pas entièrement comprise, ou le fournisseur ne peut pas la divulguer en raison des droits de propriété intellectuelle", explique M. Dedeurwaerder. "Nous soumettons donc le composant à des contraintes dans toutes les directions et enregistrons les données variables. Ce modèle est utilisé pour former un modèle d'ordre réduit que nous intégrons dans notre modèle de système."

De même, l'utilisation de Simcenter Reduced Order Modeling permet à Plastic Omnium de partager des modèles avec ses clients et fournisseurs tout en protégeant sa propre propriété intellectuelle. "Nous pouvons leur permettre de voir les tensions des cellules et la puissance nette, mais ils ne peuvent pas voir tous les détails du modèle", explique M. Dedeurwaerder. "En approfondissant notre collaboration avec nos partenaires, nous pouvons révéler graduellement plus d'informations, tout en gardant la maîtrise du processus. Et ils n'ont jamais accès à l'intégralité de l'intérieur du modèle de système ou des algorithmes spécifiques que nous utilisons."

M. Dedeurwaerder a rapidement vanté les mérites de Simcenter Reduced Order Modeling auprès de ses partenaires : "Nous avions un fournisseur qui ne travaillait qu'avec des modèles physiques. L'intégration du modèle physique à l'intérieur d'un modèle de véhicule complet aurait été trop lente à exécuter. Nous lui avons donc montré les avantages d'utiliser un modèle d'ordre réduit pour explorer des effets secondaires limites complexes et se comporter comme le ferait un modèle physique, mais dans un délai beaucoup plus court. Cela permet d'obtenir un meilleur produit final plus rapidement, car nous tenons compte de tous les effets limites."

Du plus simple au plus complexe

Avant d'adopter Simcenter Amesim et Simcenter Reduced Order Modeling, les ingénieurs de Plastic Omnium utilisaient des feuilles de calcul pour une grande partie de leurs calculs. "Nous les utilisions de manière intelligente pour obtenir de bons résultats", explique M. Dedeurwaerder. "Mais elles ne peuvent pas inclure toute la physique telle que les propriétés des gaz ou des liquides qui évoluent avec la température et la pression. Les données sont statiques et très rigides : si vous modifiez un composant, vous devez recommencer de zéro."

Avec Simcenter Amesim et Simcenter Reduced Order Modeling, les ingénieurs commencent avec un modèle simple, puis augmentent la complexité à mesure que la compréhension s'améliore. "Les produits Simcenter sont vraiment faciles à prendre en main", explique M. Dedeurwaerder. "Mais vous devez apprendre à générer les données d'entraînement à utiliser dans Simcenter Reduced Order Modeling. En étant capables de commencer simplement, nous avons pu l'intégrer facilement à nos processus et faire évoluer notre utilisation au fur et à mesure que nous avons appris à mieux le connaître."

"Il est également facile d'exporter et d'importer des données vers et depuis d'autres systèmes. Par exemple, nous construisons actuellement un modèle d'usine avec plusieurs modèles d'ordre réduit et des circuits autour d'eux. Nous définissons et testons les conditions, puis nous les intégrons au modèle complet à l'aide de l'interface Simulink. Tout fonctionne bien ensemble."

M. Dedeurwaerder estime que sans simulation, il serait presque impossible de relever tous les défis d'ingénierie auxquels l'entreprise est confrontée : "Nous dépendrions de tests beaucoup plus coûteux. Et nous ne pouvons pas nous permettre de faire des erreurs, car cela allonge encore plus le temps et le coût du développement."

Au lieu de cela, la simulation fournit des résultats plus rapidement avec moins de ressources. "Simcenter Reduced Order Modeling nous permet d'accélérer nos modèles de simulation au point qu'un modèle détaillé d'usine de piles à combustible s'exécute beaucoup plus rapidement qu'en temps réel avec la même précision qu'un modèle de système complet", explique M. Dedeurwaerder. Cela permet d'accélérer le développement et les tests de contrôleurs Model-In-the-Loop, ce qui raccourcit le cycle de développement global d'environ 25 %. En même temps, cela nous offre un moyen fiable, protégé par la propriété intellectuelle et rentable de distribuer des modèles à d'autres équipes, à la fois en interne et à nos clients, afin d'augmenter la qualité de leurs propres produits et processus. Cela se traduit par des produits de meilleure qualité livrés aux utilisateurs finaux."

Nouveaux marchés et amélioration continue

Alors que l'industrie automobile progresse rapidement vers des véhicules zéro émission, Plastic Omnium doit évoluer avec elle et tirer parti des dernières technologies pour développer ces véhicules. Historiquement, la mobilité hydrogène a été utilisée pour les voitures et les camions, mais l'objectif actuel est de s'étendre pour inclure les grands bateaux et les navires, ouvrant ainsi une voie vers le marché du transport maritime.

La société dispose également d'une division logicielle distincte axée sur la conduite autonome et les applications de l'Internet des objets (IoT). "Cela permettra une surveillance en direct et une meilleure compréhension de la façon dont les systèmes de piles à combustible se dégradent au fil du temps", explique M. Dedeurwaerder. "Ensuite, nous pourrons réintégrer cela dans le développement. Par exemple, modifier la façon dont l'humidité requise est générée par la réaction électrochimique à la cathode."

"Alors que la technologie continue d'évoluer, le jumeau numérique est essentiel pour conserver un avantage concurrentiel. C'est pourquoi Simcenter Amesim et Simcenter Reduced Order Modeling sont si importants pour nous. Ils (Simcenter Amesim et Simcenter Reduced Order Modeling) nous permettent de voir à l'intérieur de nos produits et d'apprendre à partir de données en temps réel pour apporter des améliorations dans les itérations futures. Je m'attends à ce que davantage de fournisseurs utilisent cette technologie. Elle nous aidera tous à développer de meilleurs produits."