[发明专利]轴径向混合通风冷却电机的流热网络建模及双向耦合方法

说明书

本发明公开了轴径向混合通风冷却电机的流热网络建模及双向耦合方法，其特征在于：所述电机为轴径向混合通风冷却结构电动机，所述耦合方法为分别建立流体网络模型和热网络模型，充分考虑温度变化和流体流动状态之间的相互影响，通过流热网络模型双向耦合实现电动机全域温升预测，不仅具有热网络法预测温升所需时间短的优点，还可提高电动机温升预测的精度，使本发明可以对通风结构复杂的电动机进行较为准确的温升预测，为后续电机设计者对电动机进行温升预测提供参考。

技术领域

本发明涉及电机技术领域，具体是为准确预测轴径向混合通风的电动机的温升，采用流热网络模型双向耦合求解的分析方法。

背景技术

采用轴径向混合通风冷却的电动机，沿轴向上的温度分布比较均匀，但是其结构较复杂，进行温升预测时建模比较困难。

电动机温升预测方法主要有数值分析法和热网络法：在模型和边界条件准确的情况下前者计算精度较高，但是全域模型建模难度大且计算所需时间较长；后者计算所需时间短，但是计算精度受节点划分、参数计算和热源分配等因素的限制。

目前热网络法预测电动机温升时，考虑温度变化和流体流动状态之间的相互影响的现有研究较少。实际上温升变化会影响流体流动特性参数，流体流动特性参数改变会影响流固界面的对流换热系数，进而导致电动机温升变化。

发明内容

针对电动机温升预测方法的现状，即数值分析法计算精度较高但全域模型建模难度大、热网络法计算所需时间短且计算精度较低这一现状，本发明提供了轴径向混合通风冷却电机的流热网络建模及双向耦合方法，对电动机分别建立流体网络模型和热网络模型，考虑温度变化和流体流动状态之间的相互影响，进行流热网络双向耦合求解，实现电动机温升预测，该方法既满足了热网络法预测温升所需时间短的优点，又提高了电动机温升预测的精度，为后续电机设计者进行温升预测提供了参考。

轴径向混合通风冷却电机的流热网络建模及双向耦合方法，其特征在于：所述电机为轴径向混合通风冷却结构电动机，所述耦合方法为建立流体网络模型和热网络模型并双向耦合求解，实现电动机温升预测，所述方法的具体实现过程为：

步骤一：基于流体的连续性方程和伯努利方程，分别建立轴径向混合通风冷却结构电动机的内、外风路流体网络模型。根据通风回路A_i(1≤i≤n，i为正整数)的通风结构变化将其划分为m条通风支路(A_i,1,A_i,2,...,A_i,m，m为正整数)，将通风支路A_i,j(1≤j≤m，j为正整数)的压头元件(离心风扇或转子径向通风辐板)等效为压源P_i,j，将A_i,j通风支路的压降损失(沿程压降损失或局部压降损失)等效为流阻Z_i,j，根据冷却气体流通路径将各支路压源P_i,j和流阻Z_i,j连接构成电动机流体网络模型。该模型中A_i通风回路满足∑P_i,j＝∑Z_i,jQ_i,j²，式中：Q_i,j为通风支路A_i,j的流量。