Riassunto analitico
Oggigiorno i sistemi di raffreddamento automobilistici sono diventati molto complessi, grazie all’ avvento di motorizzazioni ibride ed elettriche. Essere in grado di prevedere il livello di performance di questi sistemi è estremamente importante, perché il raffreddamento influisce sull’ efficienza e durabilità delle batterie e determina i livelli di emissioni a freddo di motori a combustione interna; inoltre, la grandezza delle aperture nella carrozzeria, necessarie a fornire aria fresca agli scambiatori influisce sul coefficiente di resistenza del veicolo, che a sua volta ne influenza l’ uso di carburante o energia e le emissioni. L’ obbiettivo è quello di sviluppare un codice a parametri concentrati, dotato di grande flessibilità, per poter simulare in maniera accurata una moltitudine di sistemi di raffreddamento; il punto di partenza è un software inizialmente sviluppato dai dipartimenti DIEF e DISMI, per la simulazione del flusso d’ aria all’ interno di tunnel stradali; il codice è implementato in ambiente Python 3, con una logica di programmazione ad oggetti. Il circuito composto da tubi e vari componenti è rappresentato da un grafo orientato, composto da un gruppo di nodi collegati tra di loro da rami orientati; il comportamento meccanico e termico dei vari componenti è modellato definendo rami con le corrette proprietà, che sono ottenute attraverso dati sperimentali e correlazioni analitiche affidabili. La validità del codice è stata verificata riproducendo una simulazione campione, che è stata eseguita con un software commerciale: i due calcoli hanno restituito risultati molto simili, piccole variazioni sono state causate da strategie di modellazione leggermente diverse tra i due codici. La flessibilità ottenuta attraverso la logica di programmazione ad oggetti si è rivelata essere il punto forte del codice, perché nuovi modelli possono essere introdotti velocemente definendo nuove classi, ciò permette una semplice futura espansione del software.
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Abstract
Nowadays automotive cooling systems have become very complex with the advent of hybrid
and electric power trains. Being able to predict the performance of these systems is
extremely important since cooling heavily affects efficiency and durability of batteries and
influences the levels of cold start emissions of internal combustion engines; moreover, the
size of bodywork apertures, needed to supply cold air to the heat exchangers affects the
drag coefficient of the vehicle, which in turn influences fuel or energy usage and emissions
levels.
The aim of this work is to develop a flexible lumped parameter code to accurately
simulate a variety of cooling system layouts; the starting point is a software originally
developed by DIEF and DISMI departments for simulating airflow in road tunnels, the
code is implemented in a Python 3 environment, with an object oriented programming logic.
The network of pipes and devices constituting a cooling system is represented by a
directed graph, composed by a set of nodes connected by directed branches; the mechanical
and thermal behaviour of all devices is modelled by defining branches with suited properties,
that are obtained on the basis of experimental data and reliable analytical relationships.
The code has been validated by reproducing a reference simulation executed with a
commercial software: the two calculations yielded close results, where small variations were
caused by slightly different modelling strategies between the two codes.
The degree of flexibility achieved with the object oriented programming logic has proven
to be the code strongest suit, since new models can be readily introduced by simply defining
new classes, allowing for straightforward future expansions.
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