프랑스 자동차 제조업체, Simcenter Amesim을 사용하여 배터리 팩 최적화 및 비용 절감 실현

전기화로의 여정 탐색

2020년은 자동차 산업에서 중요한 해였습니다. 자동차에 대한 새로운 규제와 이산화탄소(CO2) 배출 표준이 등장함에 따라 전기화가 유일한 방법으로 부상했습니다. 정부 인센티브, 더 엄격해진 규제, 배터리 가격 하락 등 모든 외부 요인이 수렴되고 있습니다. BCG(Boston Consulting Group)의 최신 글로벌 자동차 파워트레인 예측에 따르면, 전기차(xEV) 판매가 예상보다 훨씬 빠르게 증가하고 있습니다. BCG에 따르면, 이러한 전기차는 2025년까지 시장의 1/3을 차지할 것이며, 자동차 및 운송 업계의 프랑스 자동차 제조업체인 PSA Peugeot Citroen은 Simcenter Amesim을 사용하여 배터리 팩을 최적화하고 2030년까지 비용을 51% 절감하여 100% ICE(내연 엔진) 구동 차량의 판매를 넘어설 것입니다.

모든 OEM(Original Equipment Manufacturer)이 자동차 전기화 계획에 박차를 가하고 있으며, PSA Groupe도 예외는 아닙니다. 이 그룹은 상당히 오랫동안 지속 가능한 친환경 모빌리티를 실현하기 위해 노력해 왔으며, 이전의 선택이 에너지 전환에서 제 역할을 할 준비가 되었습니다. PSA Peugeot Citroen의 목표는 2025년까지 자사 차량을 완전히 전기화하는 것입니다.

전기화의 핵심인 배터리

배터리는 전기차가 고객의 기대를 충족할 수 있게 하는 데 중요한 역할을 하는 핵심 컴포넌트입니다. 주행거리에 대한 불안감은 해결해야 할 중요한 과제로 남아 있습니다. 대부분의 전기차 배터리에는 8년 보증 또는 주행거리 160,000킬로미터(km)(100,000마일)까지 보증이 제공됩니다. 따라서 OEM은 배터리 노화를 지연시키기 위한 전략을 개발해야 합니다. 배터리 노화에 가장 큰 영향을 미치는 기준 중 하나는 배터리가 견디는 온도 변화입니다. 고온에서는 배터리 용량이 더 커지지만 배터리 수명은 대폭 단축됩니다. 배터리 열 관리는 모든 주행 조건에 대한 최적의 온도를 달성하는 데 매우 중요합니다. 이를 통해 사용자는 용량과 배터리 수명 사이의 완벽한 균형을 결정할 수 있습니다.

이러한 맥락에서 배터리 냉각 시스템은 다른 차량 성능 특성의 균형을 이루고 최적의 배터리 용량과 배터리 수명을 제공하는 방식으로 설계하는 것이 중요합니다. 한편, 배터리 크기는 전반적인 차량 성능에 영향을 미치므로 오버사이징되지 않아야 합니다. 배터리 크기가 너무 크면 너무 무거워지고, 더욱 복잡한 시스템을 구축하는 데 추가 비용이 필요하며, 차량의 공기역학적 성능이 저하되기 때문입니다. 다른 한편으로는 언더사이징되지도 않아야 합니다. 배터리가 너무 작으면 차량과 운전자, 탑승자의 안전을 저해할 위험이 있기 때문입니다. 뿐만 아니라 편의성, 운전의 즐거움, 성능 및 내구성과 같은 상충되는 특성 간에 최적의 균형을 이루는 자동차를 설계하는 것이 중요합니다.

OEM은 이러한 까다로운 설계 요구사항을 충족하기 위해 새로운 개발 우선순위에 맞게 조정하고 이러한 주요 영역을 중심으로 하는 엔지니어링 조직을 구축해야 합니다. PSA Peugeot Citroen은 이러한 방향으로 전략적 변화를 추진해야 했습니다. 배터리 시스템 모델링 및 설계 팀 리더인 Angelo Greco는 기능적 설계 해석 및 다중 물리 모델링에 주력합니다. 배터리 설계와 통합은 혁신의 교차로에 있으며, 마케팅 요구사항뿐만 아니라 차량에 적합한 컴포넌트를 정의하기 위한 탑승자 안전과 편의성에 대한 까다로운 요구사항을 충족해야 합니다.

특정 목표에 적합한 배터리 정의

Greco는 이렇게 말합니다. "주요 해결 과제는 전체 차량 아키텍처에 통합하지 않고는 적절한 배터리 설계 해석 및 평가를 수행할 수 없다는 점입니다. 동일한 모델에서 전기, 열, 냉각 및 제어 파트를 비롯한 다중 물리 특성을 고려해야 하기 때문에 이는 매우 복잡한 작업입니다. 쉬운 일이 아니죠. 바로 이러한 이유로 우리는 엔지니어링 과제를 해결하기 위해 Simcenter Amesim을 선택했습니다."

최적의 배터리 열 관리 시스템 설계 및 아키텍처를 제작하고 비용, 주행거리, 열 편의성 및 내구성 간의 균형을 이루는 것은 중요한 작업입니다. 열 안전과 이것이 내구성에 미치는 영향뿐만 아니라 주행거리와 성능, 차량 내 편의성과 배터리 온도를 고려해 의사 결정이 이뤄져야 합니다. 다중 레벨 모델링 및 다중 물리 시뮬레이션은 아키텍처 설계가 주요 성능 특성에 미치는 영향을 평가하고 제어 전략 검증을 예상하는 데 중요한 역할로 자리매김했습니다.

Greco는 "이러한 엔지니어링 제약 외에도 경쟁력 있는 출시 시간을 유지하기 위한 엄격한 개발 시간 요구사항도 있습니다."라고 말하며 이렇게 덧붙입니다. "우리는 매우 민첩해야 하며, 일주일 또는 하루 내에 컴포넌트나 모델을 변경하고 공급업체의 새로운 요구사항이나 데이터에 맞게 조정해야 하는 경우도 있습니다. 다중 물리 모델의 다양성은 변경 사항이 예상 성능 수준에 미치는 영향을 현실적으로 평가하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이것이 바로 우리가 다물리 해석에 Simcenter Amesim을 사용하기로 결정한 이유 중 하나입니다. 이를 통해 민첩성을 유지할 수 있기 때문이죠."

3D 설계에서 배터리 시스템 모델 개발

Greco는 배터리 열 관리를 해석하기 위해 PSA Peugeot Citroen 공급업체에서 배터리를 설계하는 방식을 파악해야 합니다. 각 계층 공급업체는 일반적으로 전기차가 어떤 조건에서든 작동하고 배터리 수명 범위가 8년 보증 기간에 부합하며 규정 요구사항을 충족하도록 최악의 사용 사례 조건을 고려해 배터리 모듈을 사이징하고 개발합니다.

그럼에도 불구하고 배터리가 오버사이징되는 경우가 많고, 냉각 시스템도 그렇습니다. 배터리가 오버사이징되면 결과적으로 개발 시간이 더 많이 소요되고 전반적인 차량 성능도 저하됩니다. Greco는 이렇게 설명합니다. "배터리 팩을 오버사이징하는 것은 안전한 선택이지만 비용 증가로 이어지게 됩니다. 이는 확실히 최적화할 수 있는 부분입니다. PSA Peugeot Citroen은 시뮬레이션을 통해 배터리 성능과 열 관리를 신속하게 해석할 수 있습니다. 또한 대체 배터리 설계를 조사하고 가상으로 검증하며 안전을 저해하지 않고도 필요한 성능 수준을 충족하는지 확인할 수 있습니다. 그뿐만 아니라 우리는 배터리 공급업체에 필요한 개선 사항을 전달할 수도 있습니다." 최상의 최적화 수준에 도달하는 유일한 방법은 3D 계산의 정확도와 1D 시뮬레이션의 유연성을 사용하여 다중 물리 및 동적 모델을 사용하는 것입니다.

"이전에는 정적 평가와 셀 열 흐름 모델링 모두에 3D 배터리 모델링을 사용해 배터리 열 관리를 평가했습니다."라고 Greco는 말하며 이렇게 지적합니다. "이러한 평가는 개발 주기에서 너무 후반에 수행되었기 때문에 배터리 설계 변경을 예상할 수 없었습니다. 따라서 기본적으로 개발 주기 초기에 신뢰할 수 있는 방식으로 배터리 열 관리를 평가하기 위해 전기 파트를 추가해 3D 열유압 모델을 1D 모델로 변환하는 방법을 찾아야 했습니다."

Greco는 성공을 이루기 위해 노드 네트워크를 사용하여 3D 열 모델에서 1D 배터리 모델을 개발하는 방법론을 개발했습니다. 3D 열유압 모델링과 비슷한 결과를 얻었지만 런타임이 단축되었습니다. "우리는 Simcenter Amesim을 사용하여 시뮬레이션 런타임을 절약할 뿐만 아니라, 기존에 3D CFD(냉각판) 모델에 결합된 배터리의 3D 열 모델을 사용했던 정적 평가와 달리 배터리의 동적 열 관리를 평가하는 데 도움이 된 이 접근 방식을 개발했습니다.

더 나은 셀 설계를 얻도록 공급업체에 도전 의식 부여

Greco는 마일드 하이브리드 차량 및 전기차를 위한 배터리 설계를 주로 담당했습니다. "Simcenter Amesim으로 구축한 모델을 사용해 다물리 기능을 더하여 팩 컴포넌트의 모델을 개발하고 검증하기 위해 기존 절차 대비 평균 2배 빠르게 연구를 실행할 수 있었습니다. 실제로 공급업체가 제공한 배터리 모델에 3D에서 1D로 변환하여 시뮬레이션하는 방식을 사용한 결과, 배터리의 전체 열 저항이 공급업체가 제안한 1.8K/W가 아니라 0.9K/W(최악의 경우)가 될 수 있다는 것을 보여줄 수 있었습니다. 새로운 설계(0.9K/W)는 동일한 냉각 조건에 대해 공급업체의 제안에 비해 두 배 많은 열을 저항할 수 있으므로 기술 사양에서 요구하는 예상 성능을 제공했습니다.

Greco는 새로운 전기차 개발 주기 초기에 이 방법론을 수립했으며, 이를 통해 "개입적인" 설계도 택할 수 있었습니다. 따라서 Greco는 이렇게 설명합니다. "다중 물리 시뮬레이션과 결과는 성능을 예측하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 배터리 공급업체가 제안하는 것만큼 효율적이지만 더욱 최적화된 열 관리 시스템이 필요한 배터리 팩을 설계하도록 도전 의식을 불러일으키는 데 도움이 되기도 합니다."

향상된 시뮬레이션 엔지니어링 방법 덕분에 실현한 시간 절약

Greco는 "배터리 열 관리를 모델링하기 위해 노드 네트워크 방법론을 개발한 것은 매우 상세하고 구체적인 배터리 설계 요구사항을 제안하고 공급업체에 도전 의식을 불러일으킬 정도로 상당한 진전이었습니다.

이 향상된 방법론을 통해 배터리 모델링을 담당하는 팀은 개발 주기 초반에 의사 결정을 내리고 최적의 전반적인 차량 성능을 위한 신뢰성 및 안전성 기준에 도달할 수 있는 배터리 아키텍처를 정의할 수 있습니다. "Simcenter Amesim을 사용한 결과, 몇몇 프로젝트에서 다중 물리 모델링을 사용해 몇 달에서 몇 주로 제품 개발 시간을 단축할 수 있었습니다. 어셈블리는 간단하며, 때로는 오후면 충분합니다. Simcenter Amesim 프레임워크와 철학이 우리 회사의 다중 물리 접근 방식과 일맥상통하기 때문이죠. 따라서 이 작업은 매우 쉽습니다."