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案列分享|麥克馬斯特大學使用Actran優化電機噪聲


—————————————————   行業挑戰   ——————————————————

交通運輸行業面臨很多新技術的挑戰。其中,替代傳統內燃機的電動動力總成雖然使得車輛更加安靜,然而對噪聲和振動提出新的挑戰,特別是電機的設計。為了設計出性能和聲學舒適度都符合預期的高效能動力設備,工程師需要采用新的方法和工具。

一般來說,扭矩是電機設計最主要的目標,使得電機在規定速度范圍內能提供足夠的動力。而其他的設計, 如效能分析、徑向力分析、結構分析和聲學分析等緊隨其后。

“聲學分析應該成為這個流程中的一部分而不應該是最后考慮的事情。”Berker Bilgin博士說道。電機噪聲主要是由于電磁徑向力引起靜子結構振動產生。一旦電機設計已經完成,再想降低噪聲會變得非常困難。

靜子的振型和固有頻率對振動輻射噪聲產生影響。但是,不是所有的噪聲都由結構共振產生。強的徑向簡諧力有時足以引起結構的振動,成為噪聲的主要來源。另外,靜子或者電機結構的改變,或者電力控制的變化都對電磁力有影響,因此也會改變電磁場和聲學的表現。

所以,Berker Bilgin博士強調,“一個有效的電機開發流程應該包含電磁力的預測、結構和聲學的分析。

        

1 . 電磁力在一個24/16牽引開關磁阻電機


—————————————————   MSC解決方案   ————————————————

過去,研究所、電機和軌道交通行業在馬達開發流程中被迫制造很多物理樣機,既增加了成本,又延長了交貨時間。另外,由于當今的馬達是高度的非線性,通過解析表達式預測徑向力誤差很大根本不可行。特別是對于復雜的幾何外形和降噪方案更沒有參考價值。這里展示了一個在Actran中進行噪聲建模的案例。仿真結果分別顯示在圖2和圖3中。仿真不僅可以減少物理樣機的使用,而且可以讓研究者在最后物理樣機測試前能夠進行更多擴展性的研究分析。

        

2 .Actran中進行牽引馬達的振動和噪聲模擬   


        

3 .Actran中進行振動和噪聲的仿真       

             

   ————————————————   全頻率域的振動和噪聲   ———————————————

麥克馬斯特工程師使用Actran對電機在整個寬頻域和各種轉速下進行振動和聲學的分析。

2000-3000rpm8000-10000rpm,無論什么樣的應用場景何種轉速,Actran結果和實驗對照的準確性都讓Bilgin博士團隊信服。因此他們選用Actran用來分析結構的振型和聲學的響應。

———————————   準確描述復雜的3維幾何外形和相關的動力學特性   ——————————

Actran的一個非常重要的附加值是在設計流程中可以識別出對噪聲貢獻最大的徑向簡諧力,并且可以獲知是否可以在不影響扭矩的情況下得以減小。而且Actran可以處理復雜的3D幾何外形,可以準確計算非常有挑戰性的模態振型,特別是軸向的振型(見圖4)。

        

4 .Actran中仿真的牽引16/24開關磁阻電機的模態振型

“一旦馬達的振型和固有頻率確定,我們就可以預測哪一階徑向力是引起主要噪聲的來源,可以進一步回歸到電磁設計中減小徑向力。”

———————————————————   結果和校驗   ——————————————————

馬克馬斯特研究者通過將Actran引入設計流程中開發了電流控制技術。“我們不用更改馬達,通過優化電流實際上就可以降低噪聲,因為徑向力與靜子的激勵有關。我們在實驗中驗證了這種方法可以降低開關磁阻電動機噪聲。”Berker Bilgin博士說。

仿真工具的使用極大的減少了物理樣機的使用,而且也使產品開發中更多更深入的分析成為可能。仿真的另外一個附加值得益于Actran的三維仿真能力,對細節進行模擬。另外,Actran可視化功能讓學生們做更加深入的研究。

未來混合動力項目組CERC計劃研究如何在不影響扭矩表現的前提下改變結構模態、聚焦到關注馬達的電流控制或者模擬馬達的阻尼比進而更準確的預測和降低電機的噪聲。

        

5 .由混合動力項目CERC的研究者設計的牽引混合電車(HEV)中的24/16開關磁阻電機

   

    

6 . 由混合動力項目CERC的研究者設計的牽引電自行車中的12/16開關磁阻電機

   —————————————————————   關于 CERC   ————————————————————

混合動力項目中的CERC是麥克馬斯特大學的一個大概有80人多學科項目的研究組,大部分是來自軌道交通行業、電動汽車、電動自行車、電動交通和航空的合作伙伴。

Berker Bilgin博士管理著這個開發高性能開關磁阻電機驅動項目組。特別感謝麥克馬斯特大學Liang Jianbin博士研究生提供本文中的圖片。