車両シミュレーションを活用した、電費と乗り心地の定量評価手法

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ちとらつなかわ
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自動車車両シミュレーションを活用した電費と乗り心地の定量評価手法 Vehicle Simulation-Based Quantitative Evaluation for Power Consumption and Ride Comfort 荒井 * 光司畑中健一藤川裕之 Koji Arai Kenichi Hatanaka Hiroyuki Fujikawa 近年

以前に開発した電費解析技術をベースとして乗り心地を定量化するモデルを追加することでシミュレーション上で電費と乗り心地のトレードオフを検証する技術を開発したので紹介する Vehicle electrification has been proactively promoted because of environmental restrictions.

As the development costs have risen following these trends, system development using simulation has come into widespread use to improve cost efficiency.

1 自動車車両シミュレーションを活用した電費と乗り心地の定量評価手法 Vehicle Simulation-Based Quantitative Evaluation for Power Consumption and Ride Comfort 荒井 * 光司畑中健一藤川裕之 Koji Arai Kenichi Hatanaka Hiroyuki Fujikawa 近年環境規制の強化を背景として自動車の電動化が推進されると共に自動運転に代表される新機能搭載による車載システムのいっそうの複雑化が見込まれている機能の大きな変化と追加に伴って開発工数が増大する中で開発の効率化のためシミュレーションを活用した開発手法が広まり始めており自動車新領域研究開発センターでもかねてよりシミュレーションによる部品性能の検証技術開発に取り組んできた以前に開発した電費解析技術をベースとして乗り心地を定量化するモデルを追加することでシミュレーション上で電費と乗り心地のトレードオフを検証する技術を開発したので紹介する Vehicle electrification has been proactively promoted because of environmental restrictions. At the same time, new functions, such as autonomous driving and V2X communication, have made vehicle systems more complex. As the development costs have risen following these trends, system development using simulation has come into widespread use to improve cost efficiency. We have been developing simulation techniques to identify the effects of improvements in our product performance in regard to power consumption. This paper introduces a simulation technique to verify the trade-off between power consumption and ride comfort. キーワード : 自動車シミュレーションモデルベース開発 1. 緒言近年世界各国における環境規制の強化を背景に自動車の電動化が急激に推し進められている同時に自動運転やV2X 通信による車車間 / 路車間連携遠隔通信を利用した制御機器のプログラム更新等搭載機能が複雑化していくことも見込まれるこうした状況において車両開発期間の短縮は重要課題となっており従来車メーカ内で行われてきた仕様書や図面の作成にサプライヤも参画し車両目線での提案を行うことが求められているまたここで用いる開発手法としてモデルベース開発という手法に注目が集まっており (1) この手法への対応も必須となりつつあるこれらの要求に対し自動車新領域研究開発センターではかねてよりシミュレーションによる部品性能の検証技術開発に取り組んでいる 216 年度までに当社電源関連部品が燃費に与える影響を解析する技術を開発しており (2) この技術を利用することで電気自動車における電費を解析することも可能であるここで電気自動車においては車両の商品力として非常に重要な要素である電費と乗り心地の間にトレードオフの関係があるためこれらを同時に評価することが必要となる従来乗り心地は試作車を用いて官能評価が行われてきたが設計段階でトレードオフを考慮したパラメータ検討を実施するべく乗り心地を定量化して車両シミュレーションに組み込んだ本稿では電費と乗り心地を定量的に評価するシミュレーション技術について紹介する 2. 乗り心地の定量化電気自動車において加減速時の挙動は乗員の乗り心地とともに電費にも影響する例えば減速時の回生ブレーキ 1 において電費の向上を最優先で考えればできる限り電力を回収するため最大限の減速力を発生させたいが急激な減速力の発生は乗員の頭部や身体を揺さぶり大きな不快感を与えてしまうそこで車両としての商品力を考慮すると乗員に不快感を与えないように発生するを制限することが考えられるを制限するということはモータやバッテリにおける消費 / 発電電力も制限されるため要求スペックも変化し部品の設計に影響を及ぼすことになる設計段階で乗り心地を評価できれば試作後の部品スペックの見直しを防いで開発を効率化することにつながるがそのためには車両の挙動と乗り心地の関係の定量化が必要である今回の研究では加減速時の挙動に注目し乗り心地の定量化に取り組んだ 2-1 実車評価条件自動車の加減速と乗り心地について王ら (3) は及び 2 を変量とした乗り心地の定量化に取り組んでいる車両の進行方向のを測定するとともに乗員に乗り心地評価用のスイッチを持たせ走行中不快に感じた場合にスイッチを押してもらうことで発生及び 6 車両シミュレーションを活用した電費と乗り心地の定量評価手法

と不快度の関係を測定しているこの実験方法を正であるとした王らの指摘 3 参考に実車評価による乗り心地の定量化に取り組んだと一致しており妥当な評価結果が得られたと考えられる実験には電動パワートレイン

が許容度が小さいという全体傾向はどの被験者も変わらないためセンサの測定値を微分して求めることとなかったよって不快度数マップの作成にあたってはしノイズの影響を排除するためローパスフィルタを用

1番のスイッチを押す評定値2 不快である 2番のスイッチを押す不快度数測定系の概要を図1に示す評定値3 非常に不快である 3番のスイッチを押す大 2代 5代の男性2名を被験者とし走行中の姿勢は

(d) 評定値1~3統合図2 不快度数マップ被験者被験者 2 3 シミュレーションによる不快度の評価実験によって得られた不快度数マップを車両シミュレーションモデルに実装し

不快度数マップから不快度を算出するモジュールを追加した構築したモデルの概要を図3に示すこのモデルを利用し様々な走行パターン 4について電費と発生する不快度について検証を行った結果を表1に示す 2

図2 d には各評定値における不快度数の結果に重みをつけて重ね合わせた結果を示す加速時より減速時の方が不快度が大きくまたが表1 各走行パターンにおける電費と不快度走行パターン電費 km/kwh

2 と不快度の関係を測定しているこの実験方法を正であるとした王らの指摘 3 参考に実車評価による乗り心地の定量化に取り組んだと一致しており妥当な評価結果が得られたと考えられる実験には電動パワートレイン 3を持つ乗用車2台コンなお不快度への感度には個人差があったがパクトカー及びセダンを使用センサを用いて車が大きいほど不快である加速時より減速時の方両進行方向のを測定したは直接測定できが許容度が小さいという全体傾向はどの被験者も変わらないためセンサの測定値を微分して求めることとなかったよって不快度数マップの作成にあたってはしノイズの影響を排除するためローパスフィルタを用全被験者の測定結果を全て重ね合わせているいた乗り心地の評定は下記に示す4段階とし助手席と後席左右の3名が評価用スイッチを押すことで測定した評定値不快でない何も押さない評定値1 やや不快である 1番のスイッチを押す評定値2 不快である 2番のスイッチを押す不快度数測定系の概要を図1に示す評定値3 非常に不快である 3番のスイッチを押す大 2代 5代の男性2名を被験者とし走行中の姿勢は座位とした実験は名古屋市内及び大阪市内の平坦な舗装路で行い様々なを発生する速度パター (b) 評定値2 ンで走行した (a) 評定値1 ドライバ小被験者測定用 PC センサ (c) 評定値3 (d) 評定値1~3統合図2 不快度数マップ被験者被験者 2 3 シミュレーションによる不快度の評価実験によって得られた不快度数マップを車両シミュレーションモデルに実装し走行パターンにおいて発生する不乗り心地評価用スイッチ図1 実車評価測定系概要快度の定量評価を行った電気自動車における電費を解析するモデルに発生したを入力として不快度数マップから不快度を算出するモジュールを追加した構築したモデルの概要を図3に示すこのモデルを利用し様々な走行パターン 4について電費と発生する不快度について検証を行った結果を表1に示す 2 2 実車評価結果測定した不快度を横軸を縦軸をとしてマップデータ化した各の点においてスイッチの押された頻度そのの発生頻度不快度数として算出しこれをプロットした結果を図2 a c に示す図2 d には各評定値における不快度数の結果に重みをつけて重ね合わせた結果を示す加速時より減速時の方が不快度が大きくまたが表1 各走行パターンにおける電費と不快度走行パターン電費 km/kwh 不快度数累積 No Unit JC FTP WLTC 小さくてもが大きいと不快度が大きい結果が得られているこれは乗り心地に対する影響度が減速度負 218 年 7 月 S E I テクニカルレビュー第 193 号 7

目標車速ドライバパワトレ ECU アクセルペダルモータ制御現在車速ブレーキペダルブレーキ制御ブレーキ ECU 油圧ブレーキ不快度数マップ昇圧指示インバータモータデフギヤタイヤ車体昇圧 DC/DC 高圧バッテリ補機用 DC/DC 補機用バッテリ低圧系負荷制御モデルプラントモデル電気系機械系制御信号センサ信号図 3 車両モデル概要 3.

3 目標車速ドライバパワトレ ECU アクセルペダルモータ制御現在車速ブレーキペダルブレーキ制御ブレーキ ECU 油圧ブレーキ不快度数マップ昇圧指示インバータモータデフギヤタイヤ車体昇圧 DC/DC 高圧バッテリ補機用 DC/DC 補機用バッテリ低圧系負荷制御モデルプラントモデル電気系機械系制御信号センサ信号図 3 車両モデル概要 3. 乗り心地と電費のトレードオフの検証実車評価によって得られた不快度数マップを実装することで車両シミュレーションで乗り心地を定量的に評価することができるようになった続いてこのモデルを用いて乗り心地と電費のトレードオフの検証に取り組んだ 3-1 乗り心地向上制御の検討乗り心地と電費のトレードオフについて検証を行うためには乗り心地を考慮しない制御と考慮した制御を作成し同一の走行パターンをシミュレーションした結果を比較する必要があるこれまでに作成してきたモデルはモード燃費 / 電費の解析を目的としたものであるため走行パターンの再現を主目的としアクセルブレーキの入力通りに駆動力制動力を発生させる仕様となっているこの制御を乗り心地を考慮しない制御としこれに対して乗り心地を向上させる制御の検討実装に取り組んだ前述の通り加減速が大きい程不快度は大きくなるため最も単純にはアクセルブレーキの入力と駆動力制動力の間にローパスフィルタを設けると共に最大を制限すれば良いしかしこのような単純な制御とした場合例えば緊急回避のためにドライバがアクセルやブレーキを踏みこんだ場合にもが制限されると衝突事故を回避できなくなってしまう等実際の車両では不都合が発生する恐れがあるまた不快度数マップに示される通りに対する不快度の発生は非線形であるため一定のフィルタでは状況によって効果の大きさに差が生じてしまうそこでドライバの操作意図と道路状況に応じて乗り心地をよくする制御はどうあるべきかを検討し抽出した要求に従って制御を作成した作成した制御アルゴリズムを図 4に示す車両モデルではペダルの操作量と車速からモータで発アクセル開度車速車重要求トルクマップ走行抵抗算出転がり抵抗空気抵抗を算出慣性重量 ( 車重 + 回転慣性 ) ドライバ要求トルク図 4 生させるトルク指示量が決定されるこのトルク指示量と車重や現在車速等から求まる走行抵抗を用いて発生するやを予測できるためこれらの予測値と不快度数マップから不快度を算出する算出された不快度が一定の閾値を超える場合はローパスフィルタ 5 を通してが小さくなるようにしたまた電動パワートレインであることから BMW 社や日産自動車の車両で採用されているワンペダル制御を前提とし緊急回避のための操作を遅らせることの無いようブレーキ操作には介入しないこととした駆動力算出駆動力ギヤ比タイヤ径を用いてトルクから駆動力を算出 + - 走行抵抗予測不快度によってローパスフィルタの ON/OFF 切替予測予測ローパスフィルタ乗り心地向上制御アルゴリズム予測不快度不快度数マップパワトレ ECU 8 車両シミュレーションを活用した電費と乗り心地の定量評価手法

4 3-2 未熟なドライバモデルの作成乗り心地向上制御のアルゴリズムは作成できたがそもそも穏やかな走行パターンや加減速の滑らかな走行をするドライバモデルであった場合乗り心地向上制御の効果が小さくなってしまうため電費と乗り心地のトレードオフについてパラメータによる効果検証を行うには不適当であるそこで不快度が大きく発生するように未熟なドライバモデルを作成することとしたシミュレーションモデルが直進走行のモデルであるためカーブでの走行は考慮せず未熟の定義は加減速を伴う直進走行において乗り心地が悪いこととした乗り心地向上制御におけ目標車速現在車速 1 ペダルの踏み具合との関係見積が不正確目標車速の時間変化が大きい場合に目標車速を補正することで表現目標車速 1 必要トルク算出 PID ゲイン出力トルクマップフィードバック項フィードフォワード項 2 2 ペダル操作時に操作量が不必要に大きくなるアクセル開度の変化量が大きい場合にアクセル開度を補正することで表現アクセル開度目標車速補正係数 1. 目標車速微分値 [km/h s] 補正後目標車速アクセル開度補正係数 1. 補正後アクセル開度アクセル開度る要求分析結果に基づき乗り心地の悪い運転とその原因となるドライバの操作とはどんなものかを分析検討して未熟なドライバモデルを作成した作成したモデルを図 5に示す未熟である要因として 1ペダルの踏み具合との関係の見積もりが不正確であることと 2ペダル操作時に操作量が不必要に大きくなってしまうことと考えこれらの特性を再現するモジュールを従来のドライバモデルに追加した 3-3 電費シミュレーション結果作成した乗り心地向上制御及び未熟なドライバモデルを組み込んだモデルを用いて様々な走行パターンで電費解析を行った結果を表 2に示す乗り心地向上制御によって不快度数が低減されるとともに回生電力量も減少していることまた未熟なドライバモデルの方が乗り心地向上制御の効果が大きいことが確認できる電費については乗り心地向上制御の導入によってわずかな向上が見られるがこれは加速時の過大なトルクの発生が抑えられることで余分な電力消費が低減されることによると考えられる乗り心地向上制御を有効にした場合と無効にした場合のモータでの発生トルク電流及びバッテリ電流の波形を図 6に示す急激な減速時に乗り心地向上制御が動作してトルク急変を制限しそれに伴ってバッテリ電流も低減されている様子が見て取れる今回解析を行ったのは燃費測定用の走行パターンであり極端な加減速の割合が少ないため電費では大きな差異が見られなかったがより加減速の大きい走行が多いパターンや勾配影響の考慮モータトルク等の車両諸元を変えての検討も行っていきたいまた電流の低減は熱の面での効果も大きいと考えられるため発熱の要素も考慮したモデルへの発展も有用と考えられるアクセル開度微分値 [%/s] 図 5 未熟なドライバモデル表 2 電費解析結果走行パターンドライバモデル乗り心地向上制御 JC8 FTP WLTC 通常未熟通常未熟通常未熟電費 [km/kwh] 回生電力量 [Wh] 不快度数累積 [No Unit] 無有無有無有無有無有無有年 7 月 S E I テクニカルレビュー第 193 号 9

5 高圧バッテリ不快度数 [No Unit] 電流 [A] モータトルク [Nm] 車速 [km/h] time 図 6 4. 結言自動車の商品力において重要な役割を占める電費と乗り心地についてシミュレーションによって設計段階で定量評価を行うことで開発効率化に貢献できるものと考えそのモデル化と活用方法の検討に取り組んだ実車評価によってに対する不快度数をマップ化しこれを利用した乗り心地の向上制御を考案乗り心地を考慮した制御を織り込んだ車両シミュレーションを実施して電費や各部品の電流値等を比較するとトルク変動が小さくなることで最大電流値が小さくなることが確かめられた今回開発した技術により車両目線で部品パラメータを検討する際の評価軸に乗り心地を加えることができた様々な走行パターンで乗り心地電費と部品パラメータとの検証を行い競合他社と差別化できる提案につなげ受注活動に貢献していきたい乗り心地向上制御乗り心地向上制御本研究は AZAPA と共同で実施し実車実験からシミュレーションモデルの作成検証に至るまで多大な御協力を頂いた末尾になるが心より感謝を申し上げる有無急激な減速 ( 約 -.2G) 時に乗り心地向上制御が動作しモータトルクバッテリ電流が低減乗り心地向上制御有無の波形比較用語集ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 1 回生ブレーキ減速の際にモータで発電を行いその負荷を減速力に利用するブレーキ通常の油圧ブレーキでは熱に変換されて廃棄される運動エネルギーを電気エネルギーとして回収することができるため電費向上に貢献する 2 の時間微分加躍度とも運動方程式 (F=Ma) よりの変化はある物体に加わる力の変化として捉えられるためが大きいということは急激に大きな力を加えられることに等しくなる 3 電動パワートレイン車両を走行させるための力を発生させるのがモータである駆動系バッテリから電力供給を受ける電気自動車だけでなくガソリンエンジンで発電しその電力でモータを駆動するハイブリッド車も含まれる 4 走行パターン各時間における車速を記述した数列これを目標車速としてドライバモデルに入力しドライバモデルはこの入力と実車速との偏差に従ってアクセルブレーキペダルを操作する燃費の測定では 1 秒ごとに車速が定められた走行パターンに従って車両を走らせその燃料消費量を測定する JC8 FTP WLTC はそれぞれ日本米国世界共通の燃費測定用の走行パターンの名前 5 ローパスフィルタある信号のうち周波数の低い成分は通過させ周波数の高い成分は減衰させる特性を持ったフィルタ今回の測定では測定結果に混入するノイズは測定対象である加速度の周波数に対してかなり高い周波数となるため適切に設計したフィルタを用いることでノイズによる影響を排除することができる参考文献 (1) 経済産業省ニュースリリース自動車産業におけるモデル利用のあり方に関する研究会今後の方針 SURIAWASE2. の深化をとりまとめました html (2) 荒井光司他機械系と電源系を連携した車両電源シミュレーション技術 SEI テクニカルレビュー第 19 号 P.111(217) (3) 王鋒他自動車の加減速と乗り心地の関係に関する研究人間工学 36 巻 (2)4 号 p.p 車両シミュレーションを活用した電費と乗り心地の定量評価手法

6 執筆者ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー荒井光司 * : 自動車新領域研究開発センター畑中健一 : 自動車新領域研究開発センター室長藤川裕之 : 自動車新領域研究開発センター次長ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー * 主執筆者 218 年 7 月 S E I テクニカルレビュー第 193 号 11

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PowerPoint プレゼンテーション 1 2017 年度ベンチマーク試験についてエネルギーフロー車両試験 (2 台 ) (1) Chevrolet Malibu (2) BMW 320i エンジンユニット単体試験 (2 ユニット ) (3) Mercedes C200 (M274) (4) Audi A4 (EA888) エンジンフリクション測定 (2 ユニット ) (5) Chevrolet Malibu(Ecotec 1.5L )