軟件開發背景
電機電磁噪聲的預測一般需要建立多物理場模型,先建立預測電磁力的電磁模型,然后建立預測結構振動特性的結構模型,最后建立預測聲輻射特性的聲學模型。這三個物理場模型可以是解析模型,也可以是有限元模型等。不同的物理模型可以采用不同的預測方法,目前市場上對電機噪聲的預測方法主要是有限元法、解析法和統計能量法等。
隨著計算機技術和數值技術的快速發展,有限元法已廣泛應用于模擬電機氣隙中電磁力的詳細分布、電機結構的振動和聲學響應。有限元法一般要求對電磁、結構和聲學均需建立詳細的有限元模型,以便考慮由于復雜的結構局部細節(如齒形、槽深、端蓋)對振動與噪聲的影響。因此,有限元法具有預測精度高、噪聲機理清晰、可視化結果直觀、分析結果可靠等特點而得到了廣泛的應用,同時也存在計算效率較低的問題,這也是它最主要的劣勢,此外,對使用者的要求也非常高,需要使用者了解電磁、結構、振動、噪聲及有限元建模方法,盡管如此,目前它仍然是工程上分析電機噪聲最受歡迎且應用最為普遍的方法。
在有限元法還沒有普及的二三十年前,噪聲預測基本上只能通過解析法估算或者試驗測試數據推斷。由于解析法本身要求對所有物理場的計算均采用理論或者經驗公式,比如電磁力、結構模態、振動和聲功率等計算都采用經驗公式,我們知道,針對復雜的電磁方案和電機結構,理論本身需要對模型進行一定的簡化,有時候電磁力和結構模態的計算(一般要求將定子基殼體簡化為圓柱殼模型進行分析)等會存在一定的誤差,導致其最終的噪聲計算結果精度并不高。但是基于經典理論的解析法可以快速獲得噪聲計算結果,計算效率高是其最大的優勢,而劣勢就是計算精度較差,目前在市面上也有一定的應用,但是遠未達到有限元法那樣普及的程度。
統計能量法SEA可以作為復雜結構振動和聲學分析的工具,尤其是高頻聲學問題的分析。統計能量法本身也是一種解析法,它要求建立的子系統的模態密度必須足夠的高(例如分析帶寬內的模態密度一般要求超過5,而對于分析含低模態密度子系統的動力學或者聲學問題是很不準確的,也就是說它主要適用于模態密度較高的中高頻問題,但是對模態相對比較稀少的低頻問題,統計能量法的計算精度就會比較差,另外它主要是獲得一些趨勢性預測結果,因此,該方法主要在大型裝飾件如汽車聲學包、船舶艙室噪聲問題應用較多,對于電機噪聲的分析工程上極少有人使用。
是否存在一種方法既可以高效計算電機電磁噪聲,同時也具有一定的計算精度?半解析法就是為解決此問題應運而生的,它既克服有限元法計算效率低的問題,同時也克服純解析法計算精度較差的問題。其基本思想是針對電磁力的計算采用有限元法,這是因為電機電磁場一般采用二維求解,計算效率較高,可以快速獲得精確的電磁力計算結果;而結構模態可以采用解析解,也可以使用測試值或者有限元計算值;對于振動與聲功率一般采用經驗公式計算。也就是說該方法一部分模型采用有限元法,另外一部分模型采用解析法,這就是我們所說的半解析法。
它既保證了較高的計算效率,同時也保證了一定的計算精度,因此,可以用于不同方案之間的快速對比,在電機噪聲預測上也就有其用武之地。我們在半解析法理論基礎上開發了電機電磁噪聲計算軟件(半解析法),并形成了電機電磁噪聲分析流程規范,用于電機電磁噪聲的前期預測及優化分析的工程實踐中,電磁噪聲計算軟件(半解析法)主要功能介紹如下:
(1)軟件名稱:電磁噪聲計算軟件(半解析法)。
(2)軟件界面如下圖所示,主要包括:菜單欄、工程樹圖、屬性設置、繪圖區、圖表及曲線屬性設置等區域。
圖2-1軟件界面示意圖
電磁軟件計算輸出氣隙磁密后,利用電磁力計算軟件計算得到電磁力載荷文件,可以包括不同的空間階次及頻率階次力載荷信息。然后可以通過電磁噪聲軟件讀入電磁力載荷文件進行結果后處理。
圖2-2徑向電磁力示意圖
具備考慮斜槽或斜極對電磁力的影響,并最終考慮其對電機電磁噪聲的影響。
支持只需要輸入電機結構參數,使用解析法計算電機結構模態參數。
圖2-3解析法計算模態模式選擇示意圖
如果可以獲得電機的模態測試結果或者有限元計算的模態結果,可以選擇直接導入模態數據。
圖2-4數值計算或測試模態導入選擇示意圖
支持模態阻尼參數定義,定子的機械阻尼與頻率有關,并且受繞組和定子鐵芯疊層的影響很大,可以輸入相關的模態阻尼參數。
圖2-5模態阻尼參數定義示意圖
支持多轉速電磁力處理以及升速階次力切片圖處理。
圖2-6徑向電磁力階次切片圖
支持多轉速徑向電磁力處理以及升速Colormap圖處理。
圖2-7徑向電磁力Colormap圖
經過計算可以得到不同階次力作用下的振動速度Colormap圖。
圖2-8振動速度Colormap圖
經過計算可以得到電機振動階次切片圖。
圖2-9 24階振動速度切片圖
經過計算可以得到不同階次力作用下的聲功率Colormap圖如下。
圖2-10噪聲Colormap圖
經過計算可以得到電機聲功率階次切片圖。
圖2-11 不同階次聲功率切片圖