Generativer Entwurf hybridelektrischer Luftfahrtantriebe unter Verwendung evolutionärer Algorithmen

Abstract

Die Elektrifizierung von Antriebssystemen in der Luftfahrt bietet erhebliches Potenzial zur Emissionsreduktion. Wasserstoffbetriebene, hybridelektrische Systeme verbinden lokalen emissionsfreien Betrieb mit hoher Energiedichte und ermöglichen größere Reichweiten, kleinere Batterien und kürzere Umlaufzeiten gegenüber rein batterieelektrischen Systemen. Solche Systeme bestehen aus stark vernetzten Komponenten, deren Anord-nung und Koordination die Gesamtleistung entscheidend beeinflusst. Dieser Beitrag beschreibt die architektonische Optimierung einer Multi-String-Konfiguration für ein wasserstoffbetriebenes, hybridelektrisches Ultraleichtflugzeug mit luftgekühlten Brennstoffzellen. Die Gesamtleistung wird auf mehreren parallel betriebenen Brennstoffzellen verteilt, wodurch leichtere Luftkühlung anstelle schwererer Flüssigkeitskühlung möglich wird. Ein Schwerpunkt liegt auf der Auswahl der Anzahl und Leistung der Brennstoffzellen sowie des Leistungsmanagement zwischen Brennstoffzellen und Batterie, da diese Entscheidungen die Dimensionierung weiterer Komponenten maßgeblich bestimmen. Das Ziel ist es daher, eine methodische Grundlage für diese frühen Entscheidungen im Entwicklungsprozess zu schaffen. Die Multi-String-Architektur wird im Rahmen des Verbundprojekts BeHyPSy (B4 Innovative Hydrogen Propulsion System) erforscht, mit dem Ziel, sie in das Ultraleichtflugzeug Breezer UL B400-6 zu integrieren. Die HAW Hamburg nutzt modellbasierte Systementwicklung (MBSE), um Architekturen zu modellieren, zu simulieren und zu bewerten sowie neue Optimierungsmethoden zu entwickeln. Das Optimierungsverfahren basiert auf genetischen Algorithmen in der MATLAB® Optimization Toolbox™ und berücksichtigt gekoppelte thermisch-elektrische Wechselwirkungen. Neben Einzelzieloptimierungen, wie der Minimierung von Masse oder Energieverbrauch, werden auch Mehrzieloptimierungen durchgeführt, um Pareto-optimale Lösungen zu identifizieren. Die Methodik bietet einen neuartigen Ansatz für die frühe Konzeptphase wasserstoff-elektrischer Antriebe mit luftgekühlten Brennstoffzellen.

The electrification of light aircraft engines has significant potential for reducing emissions, as fuel cells do not produce any emissions during operation. However, the use of such fuel cells is limited by their high weight, with the heavy liquid cooling in particular being a major obstacle. A promising alternative are air-cooled fuel cells, which do not require additional components such as pumps. However, these only offer weight advantages up to an output of approx. 5 kW, since with higher outputs the cooling openings have to be enlarged, which results in an increase in the flow resistance of the aircraft. An innovative drive concept based on a six-pole electric motor powered by six modular air-cooled fuel cell systems makes it possible to meet even higher performance requirements with fuel cells. This concept for ultralight aircraft is being investigated as part of the aviation research programs BeHyPSy (B4 INNOVATIVE HYDROGEN PROPULSION SYSTEM) joint project. The sub-project of the Hamburg University of Applied Sciences supports the design, development, testing, optimization and application of the drive system through model-based system development. The focus is on the methodical interaction of virtual and real development environments and the efficient application of the tools used. The contribution includes, among other things, the use of the System ComposerTM and the Requirements ToolboxTM from MATLAB® to record the system architecture and to create and manage the requirements. Particular attention is paid to modeling the system in Simulink®/SimscapeTM as well as validation with a drive test stand specially set up at HAW Hamburg. Methods of statistical experimental planning and the associated DoE software (design of experiment) are used. This procedure should be transferred to the composite demonstrator. This enables the early provision of validated simulations, on the basis of which further investigations of the dynamic system behavior can be carried out and is therefore an important component in realizing frontloading.