端部绕组浸没式冷却电机散热结构设计与优化

针对高功率密度电机散热困难的问题，设计了一种端部绕组浸没式冷却的油冷散热结构，研究了端部绕组浸没式冷却电机的散热首先，基于传热学及电磁学理论，分析了电机内部热源的分布情况，通过仿真模拟分析了极限工况下油冷电机的温度分布和流动特性；然后，定量研究了油碗、油道结构参数对电机最高温度及利用带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGA-II)得到最优解，并通过仿真模拟验证了优化结果的有效性和可行性。结果表明：优化后电机最高温度为139.7℃,比优化前的最高温度161.3℃降低了21.6℃,降幅为13.4%。同时，油道压降由65.6kPa下降至39.3kPa，降低了26.3kPa，降幅为40.1%。本研究对于电机散热结构的设计与优化具有一定的理论指导和实位居世界第二，但经济的发展带来了一系列环境问题，其中温室效尤为突出[1]。为保护环境，新能源汽车得到了飞速发展。驱动电机作为电驱动系统的核心部件之一，其散热性能直接影响而高效率的散热系统能够抑制电机温升，提高电机运行稳定性及国外对于油冷永磁同步电机温度场分布与结构设计优化的研究已Gundabattini等[2]综述了电动机的性能以及在热量和温度方面的气隙偏心、电磁性能、温度影响和损耗是影响效率的主要因素。Garud等[3]和Li等[4]提出了一种冷却系统，通过内部油循环和外部水循环来实现电机的散热，有效改善了电机散热情况。Zeng等[5]开发了一种多物理场耦合分析方法,降低了冷却泵压力损耗，该方法通过台架测试验证了其可以有效预测电机的温度分Xu等[6]介绍了一款油冷电机的热管理优化过程和设计。采用不同的冷却策略来冷却电机，并使用计算流体动力学来预测和改善冷却性能，最终取得了较理想的结果。模型及算法，设计试验验证了转子温度模型的准确性。韩雪岩等[8]以一台车用7.5kW永磁同步电机为例,基于磁热双向针对永磁体温度过高问题，采用永磁体轴向分段方法，有效降低丁树业等[9]对一船用200kW永磁同步电机的额定工况进行温度低了电机温升，设计试验证实了电机温升分析结果的准确性。俞希伟等[10]、袁中正等[11]和周晓燕等[12]基于多目标优化算法，以在各优化变量相互制约的情况下取得良好的电磁性能。针对上述研究，关于端部绕组浸没式油冷电机的散热性能研究不因此，本文中主要针对端部绕组浸没式冷却电机进行散热性能分析，研究不同油道结构参数下电机的温度及压降分布情况，为端部绕组浸没式冷却电机的设计及优化提供理论依据。1.1几何模型电机几何模型如图1，主要包括电机壳体、定子、槽内绕组、端部绕组、入口油碗及出口油碗。在电机壳体内表面开螺旋槽，使其与定子配合部分形成油道结构；冷却油由入口流入电机，经入口油碗冷却端部绕组后，进入螺旋油道冷却定子，再流入出口油碗冷却出口处的端部绕组后经出口流出电机，完成电机各部件的冷却。1.2流动传热模型冷却油在电机内部流动时，满足流体力学基本方程，包括：质量控制方程、动量控制方程及能量控制方程[13]。呈现明显的湍流流动状态，因此还需引入描述湍流运动状态的k-1)质量控制方程质量控制方程可以描述为：单位时间内流入控制体的质量-单位时间内流出控制体的质量+控制体因密度随时间变化引起的质量增量=质量源项增加量2)动量控制方程动量控制方程可以描述为：控制体动量的增加量=进入控制体的动量-离开控制体的动量+冲量3)能量控制方程能量控制方程可以描述为：进入控制体的净热量+表面力与体积力对控制体做的功=控制体内能增加量被转换为内热源的热能总和。k-ε方程用于描述湍流流动中的剪切应力和湍动粘度，由两个偏微jj1.3电磁损耗模型电机热量来源于电磁损耗，不同工况下电磁损耗大小不同，本文中采用电机极限工况(低速爬坡)下的损耗作为电机的发热量。将电机损耗分为端部绕组铜耗、槽内绕组铜耗、定子铁耗。1)绕组铜耗计算对m相电机的绕组铜耗可用式(6)计算另一部分绕组几乎不受磁场影响，二者表面集肤效应不尽相同[14]。受绕组本身趋肤效应的影响；二者涡流损耗不同导致槽内绕组与2)定子损耗计算定子损耗主要由涡流损耗、磁滞损耗及异常损耗组成。当电机通入交变电流时，会产生交变的磁场，交变的磁场在定子以及转子中感应出交变的电流，称之为涡流，会造成涡流损耗。同时，由于存在磁滞现象产生磁滞损耗。另外，根据Berttotti的铁耗分离模型[15]，电机运行过程中还存e为异利用上述方法，计算得到电机极限工况下的损耗如表1。值转速/（rad˙m-1）1.4边界条件在仿真计算开始前，需要正确设置计算的边界条件，包括材料属性定义、体积热源添加、仿真基本假设等。电机各部件由不同材料组成，需正确定义材料属性。电机各部件材料及其属性如表2所示。密度/(kg˙m-3)导热系数/(W˙m-1˙K-1)油铜2)体积热源极限工况下电机各部件生热已由表1给出。在计算时，将热量等效为由各部件均匀产生，因此需要计算各部体积发热功率/(W˙m-3)3)仿真假设利用ANSYS-FLUENT进行仿真计算，为在不影响精度的前提下气隙的传热，整个电机热量全部由冷却油带走；b）冷却油从入口处均匀流入，设计流量为8L/min，初始油温为80℃;c）将冷却油视为不可压缩流体，不考虑电机外部油路循环，设置出口边界条件为压力出口；d）计算稳态结果，不考虑瞬态温度影响；根据设计要求，电机冷却油入口直径为8mm，设计冷却流量为8L/min，计算得到电机入口冷却油速度为2.7m/s；冷却油入口温度80℃。2.1网格无关性验证数值模拟精度受网格数量及网格质量的影响，网格质量不好可能会导致计算结果不收敛甚至计算错误，而网格数量及质量又直接格无关性验证，保证网格划分的质量及数量能满足要求。且网格数量为150万时，模型的误差降至0.5%以下，满足了工程计算对网格既要求精度高，又尽可能计算迅速的要求。因此后续仿真中，划分网格数量保持在150万。2.2冷却油流动特性分析当冷却油道流动稳定时，由图4(a)电机冷却油道速度分布云图可图4(b)为冷却油道压力分布云图，油道入油口处压力最大为2.3电机温度场分布分析电机绕组及定子温度分布如图5所示，槽内绕组与定子接触产生热传导，定子表面与冷却油直接接触带走热量。因此，槽内绕组为间接冷却，冷却条件较差，温度较高。流效应，局部对流换热系数增强，端部绕组平均温度低于槽内绕过电机冷却油出口中心点做x-y平面，观察该平面上的冷却油流动情况及端部绕组温度分布情况如图6所示。可以发现，油液经过螺旋油道进入出口油碗后，其沿y轴正方向速度较大，导致沿y轴负方向进入出口油碗的流量较小；同时，油液靠近电机壳体侧的流量大于靠近定子侧流量。基于以上分析，端部绕组处流量的不均匀分布导致电机端部绕组温度的不均匀分布甚至出现局部热点。电机各部件最高温度如表4所示。端部绕组因浸没在油中冷却具有较高的对流换热系数，其平均温度较低为133.1℃;但因油碗结构设计不合理，端部绕组处的流量分布不均出现了局部热点，最高温度为161.3℃,见图6(b)，超过了电机绝缘等级要求的最高温度155℃,因此需要对油碗结构进行优化设计以期度相差不大，槽内绕组最高温度为159.0℃,定子铁心最高温度为159.2℃,温差仅为0.2℃,但同样超过了电机绝缘等级要求的最因此，需要对冷却定子铁心的螺旋油道结构进行优化设计以保证3.1电机冷却结构设计评价指标温度出现在端部绕组处，为161.3℃,高于F级绝缘材料的耐受温度，可能会烧穿绝缘层引起绕组短路，严重影响电机使用寿命；分析过程中，均以端部绕组最高温度作为评价指标来反应电机温冷却油经油泵泵入电机冷却结构完成对电机的冷却，此过程中需要克服冷却系统阻力完成完整的循环过程。可用冷却油流动的压降来反应冷却油道阻力的大小。因此，冷却结构的压降也作为电机冷却结构设计的评价指标。图7为油冷电机冷却结构设计参数。为研究各参数对电机最高温度与压降的影响，需控制变量，研究单因子变化对温度与压降的影响。843.2端部绕组端面到油碗距离对电机温度的影响端部绕组端面到油碗距离对电机温度的影响如图8所示。随着h的增大，端部绕组处油液的流动速度减小，湍流效应降低，对流换热系数减小，带走的热量减少，引起端部绕组最高温度升最高温度为161.3℃,升温温差为3.2℃。冷却油经入口流入入口油碗时，随着绕组端面到油碗距离h的增大，流动突扩现象加强，其局部损失增大；同时，冷却油经出口油碗流出电机时，流动突缩现象增强，局部沿程损失几乎不变，因此整个流动的损失增大，压降略有升高。最大压降为61.3kPa。3.3端部绕组外表面到油碗距离对电机温度的影响端部绕组外表面到油碗距离对电机温度的影响如图9所示。增大x2的值，端部绕组最高温度增大，同时冷却油道压降降低。这是因为随着x2增大，流过绕组外表面冷却油流速降低，对流换热系数降低，导致端部绕组温度升高。电机最高温度为176.2℃,可见，x2对电机最高温度影响较大。随着x2的增大，冷却系统的压降略有降低，压降最大值为这是因为x2增大，冷却油的过流面积增大，相同流量下流动速度3.4油道截面长度对电机温度的影响油道截面长度a对电机温度影响如图10所示。随着油道截面长a的增加，雷诺数降低，努塞尔数减小，对流换热系数降低；同时a增大，增加了对流换热面积，换热面积增加的速度大于换热系数减小的速度，因此油液带走的热量仍然增加,定子及槽内绕组温度均降低，端部绕组与其传热增加，端部绕组温度降低，最高温度为161.4℃。可见，油道截面长a对端部绕组最高温度影响较小。压降最大值为101.1kPa。可见，油道截面长度a对冷却系统压降具有较大影响。3.5油道截面宽度对电机温度的影响努塞尔数降低，导致对流换热系数下降，油带走的热量减少，定子及槽内绕组温度逐渐升高；端部绕组与槽内绕组热传导降低，端部绕组温度略微升高，最高温度为161.5℃。油道截面宽b对端部绕组温度影响不大。压降最大值为303.9kPa。可见，油道截面宽度b对冷却系统压降影响极大。3.6端部绕组内表面到油碗距离对电机温度的影响端部绕组内表面到油碗距离x1对电机温度影响如图12所示。增大x1的值，端部绕组最高温度降低，同时冷却油道压降几乎不这是因为随着x1增大，流过绕组内表面冷却油流量更大，内外表随着x1的增大，冷却系统的压降几乎不变。这是因为x1增大,流过端部绕组内表面冷却油的流速略有降低，沿程阻力损失可以几乎不计。可见x1对压降的影响极小，可以忽略不计。综合上述分析，可定量描述各参数对温度及压降的影响如表6所示，表中，“+、-”表示结构参数的增大对响应的影响情况，在对端部绕组最高温度的影响因素中，h，x1，x2对温度的影响hab上述分析分别考察了各结构参数的变化对电机温度及压降的影响，但对变量之间的交互作用研究不足；同时，每个参数对响应的影响程度不同，需要进行灵敏度分析来明确每个参数对响应的灵敏度，用以筛选对响应影响较大的参数，减少优化过程中的试验计算次数，提高优化效率。4.1参数灵敏度分析为了减少试验次数与减轻计算复杂程度，基于正交试验设计方法，建立五因素两水平正交试验表，总共进行8次试验[13]。根据电机热仿真模型获取每次试验的响应值。基于方差的灵敏度分析方法，测量每个设计变量对响应值的灵敏度指数，第i个优化变量对第j个优化目标灵敏度Sj(Xi)计算方法如下[16]：j为第j个优化目标；本文中涉及两个优化目标，每个设计变量对不同的优化目标表现用综合灵敏度指标来定量表示设计变量对优化目标的综合影响程度，综合灵敏度计算如下[17]：1(xi)，S2(xi)分别代表设计变量对温度和压降的灵敏度，ω1和ω2为设计目标权重，权重满足ω1+ω2=1。设计变量对优化目标的灵敏度如表7所示。i)/%i)/%hab在后续分析中，将固定x1值保持不变，认为响应与x1无关。优化过程的结构组合大大减小，提高了优化效率。4.2响应面建模代替真实响应面，建立输入变量对输出变量的关系模型。本文中采用二阶多项式构建代理模型，其表达式为[18]响应面建模过程中常用的试验设计方法，采用不完全因子设计，具有试验次数少与试验效率高的优点；其中试验效率定义为变量数除以试验次数。其试验次数N与试验因素数量的关系为[19]。N=2(k-1)+co（11）电机端部绕组最高温度Tmax、冷却系统压降ΔP作为输出响应；根据BBD方法设计27次试验进行仿真计算，可得到各待定系数0011444.3NSGA-II算法带精英策略的非支配排序的遗传算法(non-dominatedsortinggeneticalgorithmII)是一种经典的多目标优化算法，是对遗传算法的一种拓展，通过非支配排序和拥挤距离的机制，能够同时保持个体多样性和分区优化，增加搜索空间的覆盖率，从而避免使用NSGA-II算法，对表8中拟合出的响应面模型求最优化。优化模型参数设置如下：种群大小400，交叉因子0.6，变异概通过NSGA-II算法求得满足条件的可以看出，最高温度与压降之间成相互制约的关系，一个目标得到优化就会牺牲另一个目标的性能。道压降过大，冷却液油泵需要的功率越大，不利于经济性；因此，权衡温度与压降后所选取的最优解。4.4优化结果分析优化前后参数对比见表9。目标多因素优化可以充分考虑各参数间交互作用的影响。h84x1x2ab4选取最优点B的设计变量组合进行仿真计算，与优化前模型进行电机最高温度由161.3℃下降至139.7℃,降幅为13.4%，且降同时，可以看出优化后绕组及定子温度分布比较均匀，绕组前侧降幅为40.1%，冷却结构压降的降低，有利于减小油泵功率，提1)建立油冷电机流固耦