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전기차(EV) 시장이 급성장함에 따라, 고출력 전기 모터의 냉각 문제는 중요한 열 관리 과제로 떠올랐습니다. 기존의 전통적인 CFD 방식이 가진 한계 대신, Particleworks의 입자 기반 CFD(Particle-based CFD) 기술이 혁신적인 솔루션으로 부상하고 있습니다. 이 기술은 복잡한 다상 유동을 정밀하게 시뮬레이션하여 모터의 성능과 수명을 최적화하는 데 기여합니다.
1. 기존 방식의 한계를 넘어
오일 냉각 방식 전기 모터 시스템의 경우, 작동 원리는 일반적으로 중앙 샤프트를 통해 오일을 공급하고, 전략적으로 배치된 분사 구멍을 통해 스테이터 코일과 주변 영역에 분사하는 방식입니다. 이는 액체 오일, 공기, 그리고 고속으로 움직이는 기계 부품 간의 혼란스러운 상호 작용이 발생하는 매우 복잡한 물리 환경입니다.
전통적인 CFD 도구는 메시(Meshing) 생성과 표면 처리에 많은 시간이 소요되며, 액체 분사 시뮬레이션에는 막대한 계산 자원이 필요합니다. 반면, Particleworks의 MPS(Moving Particle Semi-implicit) 방식은 메시 생성이 필요 없고, 이러한 다상 상호작용을 훨씬 효율적으로 시뮬레이션할 수 있습니다. 이를 통해 계산 비용을 절감하고 제품 개발 시간을 단축할 수 있습니다.
2. 유동 시뮬레이션 및 분석 과정
전기 모터의 냉각 효율을 최적화하기 위해, 엔지니어들은 Particleworks의 성능을 최대한 활용한 창의적인 워크플로우를 단계별로 적용했습니다.
2.1 유동 분포 비율 정량화
첫 단계는 각 냉각 대상 영역에 도달하는 오일 양을 정확히 파악하는 것입니다. 내부 유동 시뮬레이션을 통해 세 개의 분사 구멍 그룹 간 유동 분포를 매핑했습니다. 결과는 각각 47%, 34%, 19%로 나타났습니다. 이러한 입력 데이터를 명확히 이해하는 것은 현재 설계가 각 핫스팟에 충분한 유량을 공급하는지 평가하는 중요한 전제 조건이 됩니다.
2.2 다상 상호작용 상세 시뮬레이션
수집된 유동 데이터를 기반으로, 엔지니어들은 자원 절약을 위해 큰 입자 크기(0.5mm)로 초기 공기역학 시뮬레이션을 수행했습니다. 초기 지도 작성 후, 보다 정밀한 시뮬레이션을 위해 초소형 입자(0.2mm)로 고해상도 시뮬레이션을 진행하여 오일 제트가 모터 구성 요소에 충돌하며 냉각하는 세부 과정을 포착했습니다.
시뮬레이션 결과를 통해 고속 오일 제트가 스테이터 코일에 직접 작용하는 모습을 시각화할 수 있습니다. 더 중요한 점은, 소프트웨어가 모터 전체 표면의 열전달계수(Heat Transfer Coefficient, HTC) 데이터를 추출할 수 있도록 지원한다는 것입니다. 이는 엔지니어가 각 국소 영역에서 전기 모터 냉각 효율을 정확히 이해하는 데 매우 중요한 데이터입니다.
이 모든 복잡한 과정은 수백만 개 입자를 시뮬레이션하더라도, Particleworks의 뛰어난 하드웨어 가속 기능 덕분에 단일 GPU에서 약 6일 만에 계산이 완료됩니다.
3. CFD-FEA 통합 과정을 통한 정확성 검증
시뮬레이션은 실제를 정확히 반영할 때 비로소 의미가 있습니다. 모터의 실제 운전 온도를 예측하기 위해, Particleworks에서 얻은 HTC 데이터를 전문 열 해석(FEA) 솔버와 결합하여 분석했습니다.
오일 유동 데이터는 스테이터 코일의 절연 특성을 고려하여 FE 모델에 매핑(mapping) 되었습니다. 최종 결과는 매우 인상적이었습니다. 스테이터 코일 여섯 위치에서 실제 측정값과 비교한 결과, 시뮬레이션과 실제 온도의 오차는 ±2.8°C 범위에 불과했습니다.
이 높은 상관성은 CFD-FEA 통합 프로세스가 신뢰할 수 있는 가상 도구임을 입증합니다. 이를 통해 제조사는 제품 개발 초기 단계에서 모터 냉각 시스템을 열적 관점에서 최적화하고 설계할 수 있으며, 고가의 물리적 시제품(prototype) 테스트와 수정 비용을 줄일 수 있습니다.
4. 자주 묻는 질문(FAQ)
다음은 전기 모터 냉각 시뮬레이션 솔루션을 접한 엔지니어와 관리자들이 자주 묻는 질문들입니다.
4.1 왜 전통적인 CFD 대신 입자 기반(MPS) CFD를 사용해야 하나요?
MPS(Moving Particle Semi-implicit) 방식은 메시 생성이 필요 없는(mesh-free) 기술로, 모델 설정 시간을 절약할 수 있습니다. 특히, 오일 튀김, 분사 제트, 회전 모터 및 기어박스와 같이 자유표면 유동(free surface flow)을 포함하는 문제에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 전통적인 메시 기반 CFD에서는 메시 변형이나 큰 오차가 발생하기 쉬운 영역입니다.
4.2 이 솔루션은 전기차 외 다른 모터에도 적용 가능한가요?
이 기술은 모든 윤활 및 냉각 시스템에 효과적으로 적용 가능합니다. 여기에는 기어박스(transmission), 액슬(axle), 내연기관 엔진, 고출력 전기 모터 냉각이 필요한 산업용 기계까지 포함됩니다.
4.3 시뮬레이션 정확도는 실제와 얼마나 일치하나요?
연구 사례에서 볼 수 있듯, 온도 오차는 약 ±2.8°C 수준입니다. 다만, 정확도는 입력 데이터 품질(재료 특성, 형상)과 엔지니어의 문제 설정 경험에 따라 달라질 수 있습니다.
Particleworks는 전기 모터 냉각을 최적화할 뿐만 아니라, 차세대 전기차에 새로운 기준을 제시합니다. 최신 시뮬레이션 기술을 활용해 제품의 열 최적화를 달성하고자 한다면, 베트남의 신뢰할 수 있는 산업 솔루션 파트너 SDE Tech와 연결하십시오.
본 콘텐츠는 particleworks-europe.com 자료를 기반으로 작성되었습니다.
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