1 引言
随着能源危机的不断加剧和环境污染的日益严重，电动汽车将成为替代传统燃油汽车的主要交通工具。电机作为电机驱动系统的动力源，是电动汽车动力系统的核心。随着电机电力电子技术、微电子技术、自控技术的飞速发展和更加完美的结合，电动汽车的车用电机必将发展成为可靠、易维护、低成本、高效率、宽调速、高功率密度和高集成度的智能电机。电机运行时产生的热损耗会引起电机内部各个部件的温度升高，温升过高或者局部温升过高，会影响到电机的安全性，严重时会使整个定子烧毁，或者使定子绕组绝缘损坏而引起股间短路，造成极大的经济损失。相反，如果温升过低，又会造成材料浪费，增加生产成本。因此，解决系统的散热问题，开发效率高、成本低、重量轻的散热结构，逐渐成为电机开发过程中的重点项目。而随着CFD技术的发展及其在工程领域的广泛应用，使得热仿真技术已经成为散热系统前期开发和初步验证的重要工具。借助热仿真分析软件，工程师可以快速而准确地得到系统的热设计分析结果，据此可对系统的风道设计、器件布局、风扇选型、散热器设计等提供直观而准确的依据，从而大大加快热设计的速度并提高设计质量。
本文以某风冷电机为例，使用AcuSolve软件对电机在自然风冷的试验台工况和强制风冷的真实车载工况分别进行了热仿真分析。
2 有限元模型的建立
2.1 模型简化
本文分别研宄了风冷电机在自然风冷和车载风速40km/h这两个工况下的电机温升。其中，工况一为实验台测试的条件，对应的是自然对流的散热情况；工况二为电机真实工作的条件，属于强制对流散热。电机内部零部件较多且装配关系较复杂，因此将电机内部结构进行了适当简化，简化后的模型见图2.1。为了考察在车载工作状态下的电机散热情况，建立了实车的简化模型，与电机进行装配，装配效果见图2.2。
图2.1 电机简化模型
图2.2 整车装配模型
2.2 网格划分
电机模型及内外部流场的网格划分在前处理软件HyperMesh中完成。对电机的内部流场进行精细建模，用较小的网格尺寸捕捉流道内不可忽略的几何特征。考虑到电机定转子间气隙较小，对定转子间气隙网格进行了局部加密。近壁区域边界层数设为5层，第一层边界层厚度为0.02mm，以保证壁面y+值接近1。虚拟风洞按照外流场空气动力学分析的要求建立，来流方向的总长度为车身的10倍，上游和下游的比例大致为3:7;截面阻塞比控制在2.5%左右。如图2.3与图2.4所示，车身及电机周围分别进行了不同程度的局部加密，整体网格总数为239万。
图2.3 整体网格示意图
图2.4 电机周围网格不意图
2.3 材料属性
不同部件的材料属性，尤其是热传导率，在整个散热过程的计算中起到了十分重要的作用，因此需要正确定义。在AcuSolve中，除了内置的材料库，还可自定义材料列表。表2.1为电机模型中所涉及的材料列表，需分别查阅其对应的物理属性并输入到软件中。
表2.1 各部件材料属性
2.4 求解策略
本文的分析目标之一是对比在自然风冷的工况下，各部件的仿真温升曲线和实验温升曲线，以此验证建模的合理性，并进一步应用到考虑环境风速的车载工况中。因此需要将整个流动换热的过程做瞬态分析。然而，流动和传热的时间特征尺度并不是一个数量级的。事实上，捕捉流动状态的时间步长远小于捕捉热传递现象的时间步长，而热传递达到稳定状态的物理时间又比流动达到稳态的时间长很多，因此两者在时间步长和物理时间这两项上很难做到统一。换言之，如果为了正确模拟流动状态而选择较小的时间步长，同时根据要求考察2小时内的部件温升曲线，那么总的计算步数将达到107的级别。在硬件资源有限的情况下，这样的计算规模是无法保证在短时间内得到对产品设计研发有指导意义的结果的。
针对此类问题最有效的分析策略就是流动和传热的分步求解。具体来说，第一步是在不考虑传热效应的前提下，对流场进行稳态计算。第二步，将稳态流场的收敛结果映射到模型中作为流场的初始条件，并冻结流动的计算（即不求解N-S方程组），通过能量方程求解整个模型（包含流体、固体）的温度场。这样的解耦计算方法，有效地解决了上述时间步长不统一的问题。
2.4.1 电机自然对流冷却
本文首先进行了电机外部在自然对流作用下的零部件温升仿真。这个工况符合实验台测试的条件，并且有实验数据做对比。自然对流占主导的散热过程中，辐射散热的贡献量也不可忽略，需要综合考虑固体内的热传导、固体和流体之间的共轭传热、流体的自然对流换热和辐射换热等热传递的途径。
根据上文中介绍的分步求解的策略，首先进行电机内流场的稳态分析，选择S-A—方程RANS湍流模型，并采用默认的低雷诺数壁面函数。由于是稳态计算，对模型中的转动体（电机转子）采用多重参考坐标系（MRF)的方法即可，转速为3500RPM。稳态流场计算的收敛性能极佳，收敛后的流场结果作为瞬态热仿真的初始速度、压强条件；初始温度设置为60°C。瞬态计算不再求解流动方程，在AcuSolve中选择冻结Flow和Turbulence的选项，取而代之的是激活温度方程的求解选项。
需要注意的是，当电机的外部冷却方式为自然对流时，不需要建立虚拟风洞，而是在外壳表面设置对流换热系数及外部空气的参考温度这种简化的方法即可，这也是行业内比较普遍的建模方式。这种方法的优点在于大幅降低了网格规模，节省计算时间；缺点在于外壳的每个节点的约束条件相同，无法精准模拟换热性能的分布效应，因此只适用于自然对流的情况。如果外部的流场有明显的方向性，即外壳的不同部位对流换热的能力均不同，那么对流换热系数在空间中就不再是常数，这种情况下推荐建立外流场虚拟风洞（2.4.2)。
即使对于自然对流的问题，电机外壁面的对流换热系数也是一个需要进行试算调整的重要参数，一般来说物体在空气中自然对流的对流换热系数在5-25W/(m2*K)这个区间内。经过仿真和实验数据的对标，最终确定该算例的对流换热系数为5W/(m2*K)，参考的环境温度为60°C，符合试验台的真实温度条件。另外，将空气的密度模型选为Boussinesq，并综合考虑空气的重力来模拟电机的内部流场中的自然对流效应。电机模型中的体热源有定子绕组、定子铁芯、转子导条、转子铁芯和轴承，需要换算单位体积的发热功率并输入软件中。AcuSolve中的面与面辐射模型为基于半球体算法的灰体封闭辐射模型，只需设置不同材料对应的发射率，软件会自动计算视角因子，并在热仿真的过程中估算辐射热流。
2.4.2 电机强制对流冷却
加入电机外流场可以准确模拟电机车载环境中的真实散热情况。同样地，首先采用稳态流场分析，此工况的流场包括外流场和电机内部流场两部分。外流场为长方体的虚拟风洞，参照整车外流场空气动力学分析的建模方式，汽车模型迎风放置，入口设置成Inflow边界条件，风速为40km/h;出口为Outflow边界条件；风洞上壁与左右侧壁均为Slip边界条件；地面为Wall，需要注意的是，处理模型和网格时要将车轮和地面做成面接触。同2.4.1中的分析流程一样，将稳态流场计算的收敛结果作为瞬态计算的初始条件。
与自然对流的换热机理不同，强制对流占主导的换热过程中，自然对流和辐射的效应均可以忽略不计。由于建立了外流场，电机外壳壁面的对流换热系数就不再需要作为边界条件去设置了，而是在计算迭代的过程中自动求得，因此能更精准地模拟电机和外部环境空气的对流换热效应。事实上，从计算结果中也能看出，电机外壳的对流换热系数在空间分布中并不是常数，迎风面处的最大值和背风面处的最小值有2个数量级的差别。这种差异最终会体现在各固体部件的温度分布中。
3 计算结果
3.1 电机外部自然风冷计算结果
计算完成后，采用AcuSolve的后处理模块AcuProbe和AcuFieldView对计算结果进行可视化的后处理和定量对比分析。其中，AcuProbe经常用于提取各监测点、监测面的各物理量的时间历程，比如瞬态热分析中的温升曲线；AcuFieldView可以提供特定时刻下各截面或边界面上各物理量的可视化结果，比如截面的温度云图。前期实验测得的结果包括绕组端部的温升曲线，因此在计算模型中布置了与温度传感器位置一致的监测点，采集监测点上的仿真数据，用于和实验值进行对比，见图3.1。仿真得到的温升曲线与实验数据的变化趋势极为吻合，随着时间推移，绕组温度不断上升，最终将到达一个稳态温度。每一时刻的绝对温度的仿真、实验对比，相对误差在工业接受的范围之内，整个仿真的精度是可靠的。
图3.1 绕组温升变化情况
温升变化趋于稳定后的电机内部某截面温度分布如图3.2所示。可以观察到，电机的绕组和转子的温度较高，电机外壳温度呈现中间高两端低的温度梯度。最高温度都已达到500K，即227°C，超过的电机绝缘耐温上限180°C，说明电机仅在外部自然对流的作用下很容易出现过热现象。电机内部流体速度分布如图3.3所示，靠近转子壁面的空气流速较高，换热也较为强烈。此工况为实验台工况，同时也是电机工作的极限工况，仿真和实验的数据均表明了电机在极限工况下温度超标的潜在危险，因此在散热设计上还有优化的空间。
图3.2 电机某内部截面的温度云图
图3.3 电机内部速度分布
3.2 电机外部强制风冷计算结果
电机在真实车载工况下的各部件温升情况也是一个重要的设计考量指标。首先需要判断外流场速度分布（图3.4及图3.5)的合理性，通过截面速度矢量图可做出直观的评判。来流经过车身形成的高速区、低速区、尾流区等均被合理地捕捉到，从侧面验证了网格和其他建模参数的可靠性。同时，可以观察到电机周围空气湍流较为强烈，这也是强制对流相较于自然对流工况而言，冷却的效果更明显的原因之一。
图3.4 外流场流速分布图
图3.5 电机周围流速分布图
通过观察电机内部截面的温度分布（如图3.6所示），可以发现相对外部自然风冷，电机外壳及定子的温度有了明显下降，高温区集中在转子铁芯，最高温度在397K，即124°C，未超过的电机绝缘耐温上限180°C。结果表明，电机在车载环境中，在环境风的作用下，散热能力呈现出明显的提升。
图3.6 电机内部结构温度云图
4 分析与结论
本文采用AcuSolve对电机自然风冷的试验台工况和强制风冷的真实车载工况进行了仿真。在试验极限工况下，电机自然风冷的稳态最高温度预估值为227°C，超过了电机绝缘耐温上限180°C，有潜在的材料失效风险。这主要是由于在自然风冷的状态下，目前的散热结构无法有效地将电机工作产生的热量驱散到周围的空气域中；而在车载环境中，电机的稳态最高温度仅为124°C，未超过的电机绝缘耐温上限180°C。使用AcuSolve可以对电机核心部件的最高温度进行准确的预测，有效降低了电机系统的散热风险。
仿真计算的精度通常由求解器精度、物理模型精度和网格建模精度三者共同决定。AcuSolve作为行业内领先的基于有限单元法的CFD求解器，其算法精度已通过与大量标准模型的实验对标得到了广泛的验证。AcuSolve针对内置的湍流模型、辐射模型等物理模型，提供了基于经验的智能选项，在省去了用户的摸索时间的同时，确保了计算结果的可靠性和精确性。因此，基于真实产品的仿真精度主要受建模精度的影响，这也是本文针对电机自然风冷的试验台工况进行仿真与实验对标的目的。如本文中的结果展示，仿真与实验得到的绕组温升曲线呈现了良好的一致性，因此这套针对电机的建模规范可以被固化下来，用于后续其他工况的仿真。
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本文标题：AcuSolve在电机热仿真中的应用
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