CN104915472B - 发动机冷却系统优化仿真计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种发动机冷却系统优化仿真计算方法，包括以下步骤：根据冷却系统中元件的相关数据建立冷却系统模型，并根据初始工作流运行冷却系统模型以得到初步运行结果；对初步运行结果进行分析以得到新的工作流；对新的工作流进行试验设计计算，以选择元件的相关参数，并根据相关参数得到响应面模型，其中，元件的相关参数包括输入参数和输出参数；根据最优化算法和响应面模型得到最优的输出参数；根据最优的输出参数对冷却系统模型进行测试，以得到冷却系统的最优化方案。本发明的方法操作流程简单、易于实现，且提高了计算精确度及系统研发效率，同时，提高了冷却系统的性能和可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及发动机技术领域，特别涉及一种发动机冷却系统优化仿真计算方法。
背景技术
冷却系统是发动机的重要组成部分，良好设计的冷却系统可以保障动力装置及相关组件在理想的条件下运行，如在所有运行状态下均不会过热、快速暖起、维持恒定温度或者严格的温度变化范围等。
在发动机开发过程中，发动机冷却系统台架试验等必须要到样机完成后才能开展，此时如果发现布置不当匹配不合理的情况，很多修改都不易实现，增大了优化工作的难度。因此在样机试制之前对发动机冷却系统性能进行预估并及时优化非常重要。
目前已有的冷却系统计算方法的步骤如下：
(1)收集冷却系统部件的相关数据，并进行参数化处理；
(2)利用Flowmaster搭建一维冷却系统计算模型；
(3)结合边界条件和工况状态进行模拟计算；
(4)分析评价计算结果是否满足预期设计指标，当计算结果未达到预期设计指标时，对冷却系统相关部件进行优化设计，并重新执行步骤(1)-(4)，当计算结果达到预期设计指标时，输出优化设计结果。
上述的这种冷却系统计算方法繁杂、重复累赘，工作量大，且机械的重复单一的操作最后得到的结果不一定是最优化的方案，也不会有创造性的方案发现。例如步骤(4)：当计算结果未达到预期设计指标时需要重新执行步骤(1)-(4)，直到结果达到预期设计指标。搭建的一维冷却系统仿真模型中，输入参数的数量很多，只靠工程师的手动输入往返尝试就失去了CAE仿真的作用。
同时在众多输入参数中不容易找到影响因子最大的参数，而且影响往往是多个参数的组合造成的，重新执行步骤(1)-(4)这样的操作在执行起来很难找到最优解。另外，也很难在工程师机械单一的操作下有创新的方案发现。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决上述相关技术中的技术问题之一。
为此，本发明的目的在于提出一种发动机冷却系统优化仿真计算方法，该方法操作流程简单、易于实现，且提高了计算精确度及系统研发效率，同时，提高了冷却系统的性能和可靠性。
为了实现上述目的，本发明的实施例提出了一种发动机冷却系统优化仿真计算方法，包括以下步骤：根据冷却系统中元件的相关数据建立冷却系统模型，并根据初始工作流运行所述冷却系统模型以得到初步运行结果；对所述初步运行结果进行分析以得到新的工作流；对所述新的工作流进行试验设计计算，以选择元件的相关参数，并根据所述相关参数得到响应面模型，其中，所述元件的相关参数包括输入参数和输出参数；根据最优化算法和响应面模型得到最优的输出参数；根据所述最优的输出参数对所述冷却系统模型进行测试，以得到所述冷却系统的最优化方案。
根据本发明实施例的发动机冷却系统优化仿真计算方法，首先建立冷却系统模型，并据此得到初步运行结果，对初步运行结果分析后得到新的工作流，并进行试验设计计算，得到响应面模型，通过最优化算法对其进行分析得到最优的输出参数，最后将该最优的输出参数输入至冷却系统模型进行测试，得到最优化方案。因此，该方法操作流程简单、易于实现，提高了计算分析的准确度，更好的指导冷却系统的开发和设计，提高研发效率，缩短开发周期，避免了计算分析的机械重复工作，可以准确的提出最优化方案，避免单一的机械工作造成的结果非最优化情况。同时，在概念设计阶段、试验阶段节省成本，提高冷却循环系统的性能和可靠性。
另外，根据本发明上述实施例的发动机冷却系统优化仿真计算方法还可以具有如下附加的技术特征：
在一些示例中，所述冷却系统的元件包括：水泵、电子水泵、增压器、发动机水套、机冷器、节温器、散热器、膨胀水箱及机舱暖风。
在一些示例中，所述元件的相关数据包括：水泵和电子水泵的特性曲线、散热器的换热特性及流阻特性与散热特性、暖风芯体的换热特性及流阻特性、节温器的温升与温降开度曲线及流阻特性、水套的流阻特性及散热特性、膨胀水箱尺寸、管道的长度和直径。
在一些示例中，所述试验设计计算包括：2层全因子法、3层全因子法或拉丁超立方法。
在一些示例中，所述响应面模型为线性模型、二阶模型或插值模型。
在一些示例中，所述响应面模型包括模型参数散点图、参数贡献图及可信域图。
在一些示例中，所述最优化算法为序列二次规划算法或基于遗传算法的全局优化算法。
在一些示例中，所述最优化方案包括所述冷却系统的各元件流量、压力和温度分布。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是根据本发明一个实施例的发动机冷却系统优化仿真计算方法的流程图；
图2是根据本发明一个实施例的冷却系统模型示意图；以及
图3是根据本发明一个实施例的新的工作流示意图；以及
图4是根据本发明一个实施例的响应面模型的模型参数散点图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
以下结合附图描述根据本发明实施例的发动机冷却系统优化仿真计算方法。
图1是根据本发明一个实施例的发动机冷却系统优化仿真计算方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤S101，根据冷却系统中元件的相关数据建立冷却系统模型，并根据初始工作流运行冷却系统模型以得到初步运行结果。
具体地说，在一些示例中，例如，首先采集冷却系统中各元件的相关数据和边界等，利用Flowmaster、GT-SUITE或KULI等流体系统仿真软件搭建冷却系统模型，然后向冷却系统模型中输入各元件的相关数据，求解计算，分析计算结果，提出运行结果。
其中，在本发明的一个实施例中，冷却系统的元件例如包括但不限于：水泵、电子水泵、增压器、发动机水套、机冷器、节温器、散热器、膨胀水箱及机舱暖风等。进一步地，元件的相关数据包括：水泵和电子水泵的特性曲线、散热器的换热特性及流阻特性与散热特性、暖风芯体的换热特性及流阻特性、节温器的温升与温降开度曲线及流阻特性、水套的流阻特性及散热特性、膨胀水箱尺寸、管道的长度和直径等。
步骤S102，对初步运行结果进行分析以得到新的工作流。在具体示例中，例如，通过Optimus优化软件对上述步骤S101中得到的初步运行结果进行优化分析计算，以定义新的工作流。需要说明的是，本发明的实施例并不局限于使用Optimus优化软件进行优化分析，也可以是其它类似的优化软件，此处仅是出于示例性地目的，不能理解为对本发明的限制。
步骤S103，对新的工作流进行试验设计计算，以选择元件的相关参数，并根据相关参数得到响应面模型，其中，元件的相关参数包括输入参数和输出参数，更为具体地，输入参数例如为管路直径、长度等系统数据，输出参数例如为系统流量、压力和温度分布等结果。其中，在实验设计DOE计算得出的离散的样本点数据上拟合连续曲面得到响应面模型，也即建立输入参数和输出参数之间的函数关系。
其中，在本发明的一个实施例中，试验设计DOE计算方法例如包括但不限于：2层全因子法、3层全因子法或拉丁超立方法。更为具体地，该响应面模型例如为但不限于线性模型、二阶模型或插值模型。其中，该响应面模型例如包括模型参数散点图、参数贡献图及可信域图等工具。
步骤S104，根据最优化算法和响应面模型得到最优的输出参数。换言之，即采样最优算法进行分析找出所有参数的最优值。其中，在本发明的一个实施例中，最优化算法例如为但不限于序列二次规划算法或基于遗传算法的全局优化算法。
步骤S105，根据最优的输出参数对冷却系统模型进行测试，以得到冷却系统的最优化方案。换言之，即将步骤S104中得到的最优的输出参数重新输入冷却系统模型中进行计算求解，得出最优化仿真分析方案。其中，在该示例中，最优化方案例如包括冷却系统的各元件流量和温度分布等结果。
在步骤S105之后，即完成仿真计算分析，进一步地，可生成分析报告并显示。
作为具体的例子，以下以一种典型的机型为例，对本发明上述实施例的发动机冷却系统优化仿真计算方法的具体实施方式作进一步详细描述。
在该示例中，重点评价水泵的工作能力和各部件的流量、压力分布和流经散热器的温升等情况，确定冷却系统最优化方案建议。例如包括：(1)整车要求怠速时暖风流量约5～6L/min。(2)额定转速下，散热器进出口温差约10℃等。具体流程如下：
步骤1：对冷却系统概念阶段的设计方案进行解读。该机型的冷却系统主要包括水泵、电子水泵、增压器、发动机水套、机冷器、节温器、散热器、膨胀水箱及暖风等。进一步地，收集冷却系统的系统布置图、3D数模图，各元件的相关数据如水泵和电子水泵的特性曲线，散热器、水套的换热特性、流阻特性与散热特性，暖风芯体的换热特性、流阻特性，节温器开度曲线、流阻特性，管道长度和直径等建模需要的资料。然后根据实际系统的数模图，应用Flowmaster流体系统仿真软件初步搭建出一维冷却系统模型，如图2所示。将各元件的特性参数和特性曲线和系统边界等输入到相应的元件和系统中。进行所需各工况的基础求解计算，分析计算结果，提出初步计算结果。
步骤2：应用Optimus优化软件与Flowmaster流体系统仿真软件进行联合仿真，对上述计算提出的初步计算结果进行优化分析计算，定义的新的工作流如图3所示。
步骤3：对定义好的新的工作流进行DOE(试验设计)计算。具体地，选用DOE中合适的试验设计方法，选择DOE计算中所包含的输入(元件的直径等)和输出参数(元件的流量等)，每个输入、输出参数都在工作流输入参数列表中定义过。设置好后点击执行提交DOE计算。Optimus将根据本试验设计方法和设计参数的个数，运算相应数量的样本点，执行相应次数的求解计算，并提取计算结果。
步骤4：在DOE计算得出的离散的样本点数据上拟合连续曲面得到响应面模型，也就是建立输入参数和输出参数之间的函数关系，该响应面模型涵盖整个变量范围。进一步地，设置好响应面模型对话框后，计算响应面模型。可以得到响应面模型的一系列后处理图，如模型散点图Scatter，例如图4所示。可以得到样本点的工作流计算结果和响应面模型计算结果之间的关系。还有其它工具如参数贡献图，参数贡献图可以看到所有输入参数对该输出参数的贡献度，可信域图表示了各输入和输出参数的可行、不可行和可以达到的区域。
步骤5：实验设计(DOE)和响应面模型(RSM)提供了探索设计空间的强大方法，其可视化的工具也有助于了解输出参数和输入参数之间的关系。在联合仿真优化的最后，采用最优化算法进行分析，进而找到任何一个输出参数的最优值。
步骤6：将Optimus优化软件所得最优化解分别输入到Flowmaster中相应的一维冷却系统模型中，进行计算求解，可以看出第五组最优化解得到的仿真分析结果接近最优分析目标，进而，得出对应工况下的最优化仿真分析结果，完成仿真计算分析。
最后，对系统进行分析评价和改进建议，生成分析报告。在该示例中，例如，额定点5500rpm时系统流量为215.3L/min，1500rpm下暖风流量为11.5L/min，怠速时暖风流量5.2L/min，基本符合规范要求。建议适当减小增压器、机冷器、副水箱连接处的直径到步骤5中的第五组数值，达到最优目标。
综上，本发明上述实施例的方法不仅应用Flowmaster流体系统仿真软件进行冷却系统初步分析，而且还利用了Optimus优化工具进行最优化解，是优化工具Optimus与Flowmaster相结合的耦合计算。在应用Optimus优化软件与Flowmaster流体系统仿真软件进行联合仿真的过程中还会增大发现创新方案的几率。
根据本发明实施例的发动机冷却系统优化仿真计算方法，首先建立冷却系统模型，并据此得到初步运行结果，对初步运行结果分析后得到新的工作流，并进行试验设计计算，得到响应面模型，通过最优化算法对其进行分析得到最优的输出参数，最后将该最优的输出参数输入至冷却系统模型进行测试，得到最优化方案。因此，该方法操作流程简单、易于实现，提高了计算分析的准确度，更好的指导冷却系统的开发和设计，提高研发效率，缩短开发周期，避免了计算分析的机械重复工作，可以准确的提出最优化方案，避免单一的机械工作造成的结果非最优化情况。同时，在概念设计阶段、试验阶段节省成本，提高冷却循环系统的性能和可靠性。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (5)
1.一种发动机冷却系统优化仿真计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据冷却系统中元件的相关数据建立冷却系统模型，并根据初始工作流运行所述冷却系统模型以得到初步运行结果，其中，所述冷却系统的元件包括：水泵、电子水泵、增压器、发动机水套、机冷器、节温器、散热器、膨胀水箱及机舱暖风；
对所述初步运行结果进行分析以得到新的工作流；
对所述新的工作流进行试验设计计算，以选择元件的相关参数，并根据所述相关参数得到响应面模型，其中，所述元件的相关参数包括输入参数和输出参数，其中，所述元件的相关数据包括：水泵和电子水泵的特性曲线、散热器的换热特性及流阻特性与散热特性、暖风芯体的换热特性及流阻特性、节温器的温升与温降开度曲线及流阻特性、水套的流阻特性及散热特性、膨胀水箱尺寸、管道的长度和直径；
根据最优化算法和响应面模型得到最优的输出参数；
根据所述最优的输出参数对所述冷却系统模型进行测试，以得到所述冷却系统的最优化方案，其中，所述最优化方案包括所述冷却系统的各元件流量、压力和温度分布。
2.根据权利要求1所述的发动机冷却系统优化仿真计算方法，其特征在于，所述试验设计计算包括：2层全因子法、3层全因子法或拉丁超立方法。
3.根据权利要求1所述的发动机冷却系统优化仿真计算方法，其特征在于，所述响应面模型为线性模型、二阶模型或插值模型。
4.根据权利要求3所述的发动机冷却系统优化仿真计算方法，其特征在于，所述响应面模型包括模型参数散点图、参数贡献图及可信域图。
5.根据权利要求1所述的发动机冷却系统优化仿真计算方法，其特征在于，所述最优化算法为序列二次规划算法或基于遗传算法的全局优化算法。
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Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 基于GT_COOL的对发动机冷却系散热能力影响研究;郭学勤;《农业装备与车辆工程》;20101231(第6期);1-4 * |
Also Published As
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