תכנון אופטימלי רב‑מטרי של מערכת קירור בריסוס שמן למנוע מסוג hairpin מבוסס על אופטימיזציית חומרת חלקיקים‑רשת חוזרת‑אלגוריתם גנטי ממויין בלתי‑מוחלט III

מדוע חשוב לשמור על קירור של מנועים חשמליים

ככל שרכבים חשמליים נעשים חזקים וצפופים יותר, המנועים שמניעים אותם נדרשים לעבוד בעומסים גבוהים יותר מאי‑פעם. בתוך מנועים אלה, סלילי נחושת דחוסים עלולים להתחמם עד לאבדן קבוע בעוצמת השדה המגנטי, לקצר את חיי המנוע ולבזבז אנרגיה. המחקר בוחן שיטה מתקדמת לשטיפת הסלילים באמצעות שמן קירור ומיישם אלגוריתמים חכמים לעיצוב מחדש של טבעת הריסוס הקטנה שמספקת את השמן, במטרה לקרר את המנוע בצורה יעילה יותר ולהקל על תפעולו.

כיצד "גשם" שמן מגן על מנועים עובדים קשה

מנועי הנעה מודרניים נעזרים לעתים קרובות במה שמכונים כריכות hairpin — מוטות נחושת קשיחים המעוקלים לצורת U ומסודרים בצפיפות סביב הרוטור. חבילות מרוכזות אלו מצוינות להספק, אך הן גם האזורים החמים ביותר במנוע. פתרון מבטיח הוא מערכת קירור בריסוס שמן: טבעת חלולה סביב הסלילים מפזרת מספר זרמי שמן שפוגעים בנחושת החמה, מתפשטים לסרט דק ונושאים החום החוצה לפני שהשמן חוזר למעגל הקירור. המאמר מתמקד במנוע חשמלי של 230 קW שכבר משתמש בטבעת ריסוס כזו, אך העיצוב המקורי השאיר את הסלילים חמים מדי ואת השמן בתנאי לחץ יחסית גבוהים, מה שמעמיס על מערכת הקירור.

בדיקת דרכי ריסוס שונות של השמן

החוקרים שאלו תחילה שאלה בסיסית: איזו צורת פיה מקררת בצורה הטובה ביותר? הם השוו שלושה סוגי פתילים מסחריים — ריסוס שטוח, קונוס מלא ומאוורר — על‑ידי סימולציה של האופן שבו כל אחד מהם רטיב חבילת סלילים ריאליסטית ולא מפושטת. בעזרת חישובי נוזל וחום מפורטים הם הפיקו מפות טמפרטורה שמציירות היכן הסלילים נשארים חמים או קרים. פיית הריסוס השטוחה נטתה להרטיב בעיקר את מרכז הסלילים, והשאירה מוליכים סמוכים חמים יותר. הפיית בצורת מאוורר הציגה שיפור מסוים, אך עדיין יצרה קפיצות טמפרטורה חדים בין סלילים צמודים. לעומת זאת, פיית הקונוס המלא פיזרה את השמן בצורה אחידה יותר על המשטח ויצרה שדה טמפרטורה חלק יותר וטמפרטורת שיא נמוכה יותר — כ‑22% פחות מהריסוס השטוח וכ‑5% פחות מפיית המאוורר. לפיכך נבחרה פיית הקונוס המלאה כנקודת התחלה לעיצוב מחודש.

חיפוש במרחב העיצוב באמצעות ניסויים וירטואליים

בהמשך הצוות פנה לגאומטריה של טבעת הריסוס עצמה. הם זיהו שש שידות מפתח, כולל הקוטר הגדול והקטן של כל פיה, זווית הריסוס, סיבוב הפיות סביב הטבעת, מספר הפיות והשפיץ האקסיאלי של הטבעת. במקום לבדוק כל שילוב אפשרי, השתמשו בעיצוב אורתוגונלי — סט מובנה של 25 וריאנטים שנבחרו בקפידה — כדי לחקור ביעילות כיצד גורמים אלה משפיעים על שני מטרות: טמפרטורת השיא של הסלילים ולחץ השמן הפנימי המקסימלי. עבור כל וריאנט סיפקה דינמיקת זורמים חישובית (CFD) מתקדמת את הטמפרטורות והלחצים. ניתוח רגישות חשף שפרמטר אחד, קוטר הפיה הקטן, השפיע באופן המשמעותי ביותר הן על הקירור והן על הלחץ, בעוד ששאר הממדים מילאו תפקידים תומכים חשובים.

מתן חופש לאלגוריתמים לכוונן את הפרטים הקטנים

כדי להתקדם מעבר ל‑25 העיצובים הניסיוניים, המחברים אילפו רשת עצבית ללמוד את הקשר בין גאומטריית הטבעת ובין ביצועי הקירור, כשהם משתמשים בתוצאות הסימולציות כמערך אימון. לאחר מכן שילבו רשת זו בתוך סכמת אופטימיזציה היברידית שמחברת אופטימיזציית מאמס חלקיקים (PSO) עם אלגוריתם גנטי מודרני רב‑מטרי. במונחים פשוטים, "חלקיקים" ו"צאצאים" וירטואליים סורקים את מרחב העיצוב ומציעים אלפי צורות טבעת חדשות. הרשת החזויה חזה במהירות את הטמפרטורה והלחץ לכל מועמד, והאלגוריתם שמר רק על אלה שהשיגו איזון טוב בין שתי המטרות, ויצרו את מה שהמהנדסים קוראים חזית פרטו. מתוך חזית זו בחר הצוות עיצוב אחד שבו הפיות מעט קטנות יותר אך רבות יותר, ואורך הטבעת וזווית הריסוס מותאמים במדויק כדי להבטיח כיסוי שמן חזק ואחיד מבלי להגביר יתר על המידה את הלחץ הפנימי.

מה מספק העיצוב הממוטב

לבסוף, העיצוב הנבחר נבדק שוב באמצעות סימולציות CFD מלאות. הטמפרטורות והלחצים החזויים והסימולציוניים תואמו עד כ‑2%, מה שמראה שהמערכת המשולבת הייתה מדויקת מאוד. בהשוואה לטבעת הריסוס המקורית, הגרסה הממוטבת הקטינה את טמפרטורת השיא של הסלילים ב‑8.5% וצמצמה את לחץ השמן הפנימי השיא ב‑25.6%. עבור מנוע לרכב חשמלי זה מתורגם לנחושת קרירה יותר, סיכון מופחת לנזק מגנטי ועומס קל יותר על משאבת השמן — וכל זאת מבלי לשנות את פריסת המנוע הבסיסית. העבודה מדגימה כיצד שילוב של סימולציות זרימה ריאליסטיות עם אלגוריתמי חיפוש חכמים יכול לדחוס ביצועים נוספים מתוך חומרה קיימת, ומצביעה על דרך למערכות הנעה חשמליות עוצמתיות, יעילות ועמידות יותר.

ציטוט: Liu, Y., Xu, P., Chen, S. et al. Multi-objective optimization design of oil spray cooling system for hairpin motor based on particle swarm optimization-backpropagation-non-dominated sorting genetic algorithm III. Sci Rep 16, 11593 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42028-7

מילות מפתח: קירור מנוע חשמלי, קירור בריסוס שמן, כריכות hairpin, אופטימיזציה רב‑מטרית, רכבים חשמליים