CN110852014B - 一种基于多物理场优化的电磁阀性能分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多物理场优化的电磁阀性能分析方法，根据电磁阀涉及的多个物理场，运用理论知识建立了电磁阀动态过程的电磁微分方程和阀芯动力学方程；根据建立的数学物理模型，利用有限元软件计算得到了方程中所需要的部分物理场输入参数；再通过数学计算软件对电磁阀数学模型进行联合仿真，以进一步研究电磁阀性能规律，同时实现了利用遗传算法对联合仿真模型中的电磁阀设计参数进行优化。该方法能够准确地计算电磁阀响应特性参数，同时可进一步对电磁阀进行性能分析和参数优化，为电磁阀的优化设计提供新的方法，提高了电磁阀设计效率和设计质量，减少开发成本。本发明涉及电磁阀优化设计技术领域。
Description
技术领域
本发明涉及电磁阀优化设计技术领域，特别涉及一种基于多物理场优化的电磁阀性能分析方法。
背景技术
电磁阀由于结构紧凑、体积小、控制方式简单、响应速度快、重复性好和工作可靠，在现代汽车、航空、核能和工程机械等领域应用广泛，普遍用于汽车发动机、航空发动机燃油和冷却润滑系统、起落架液压系统、舵面操纵系统、机械操作手臂等机电液控制系统的动力切换和执行机构中，电磁阀性能的稳定和可靠将直接影响整个机电液控制系统乃至装备运动的质量和安全。由于电磁阀为涉及机械、流体、电磁等多个学科领域的复杂物理系统，其可靠性取决于多个物理场的耦合作用，而且非线性较强，因此建立描述多物理场耦合作用的电磁阀性能分析流程与方法，对电磁阀的优化设计至关重要。
通过试验测试电磁阀需要将其装配至装备系统中，对其性能分析以指导电磁阀的优化设计，该测试方法工作量大且成本高，因此，通过理论方法及商业计算软件研究电磁阀的性能具有重要意义。基于理论研究电磁阀的性能通常分为静态分析和动态分析，电磁阀的静态分析指利用有限元软件对其单个物理场进行特性分析，电磁阀的动态分析指基于电磁阀多物理场研究其动态特性。静态分析主要针对单个物理场的性能进行研究，而电磁阀是由多个物理场耦合，动态分析可以有效的避免静态分析的局限性，也是揭示电磁阀性能的关键。
现有文献中，电磁阀性能分析主要依据电磁阀各个物理场数学模型，再利用商业计算软件搭建电磁阀多物理场联合仿真模型进行分析。该方法可以获取电磁阀响应特性参数，并进一步进行电磁阀性能分析以指导电磁阀的优化设计，但该方法所依据的数学模型在部分物理场中由于过于复杂只能对其进行简化代替，从而计算得到的响应特性参数与实际数值偏差较大。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺陷和不足，提供了一种基于多物理场优化的电磁阀性能分析方法，有效地避免了采用简化的理论计算公式产生的计算误差。
本发明的目的可以通过如下技术方案实现：一种基于多物理场优化的电磁阀性能分析方法，包括如下步骤：建立动态电磁微分方程：
式中，U为电磁阀线圈驱动电压，R为线圈回路电阻，i为线圈电流，ψ为磁链，L为线圈电感；建立阀芯动力学方程：
式中，v为阀芯移动速度，m为阀芯和动铁的质量，Fm为电磁力(它是阀芯位移x和线圈电流i的函数),k为回位弹簧刚度，x为阀芯位移，x0为弹簧预紧量，Fp为阀芯组件所受液动力，c为速度阻尼系数，Ff为阀芯组件所受摩擦力；利用UG软件绘制电磁阀的三维模型，将该三维模型导入Maxwell软件中，并完成对电磁阀材料定义、网格划分、边界和载荷的设定，进一步获取电磁阀工作范围内不同线圈电流和不同阀芯位移下的电磁力和线圈电感；利用ICEM CFD软件划分电磁阀流体域有限元网格，并生成Fluent软件的求解器能够识别的网格输入文件，将输入文件提交至Fluent软件的求解器，设置流体性质、输入及输出边界条件，获取电磁阀工作范围内不同阀芯位移下的阀芯组件所受液动力；将Maxwell软件计算得到的线圈电感数据导入Matlab软件中，分别求出线圈电感对阀芯位移和线圈电感对线圈电流的偏导数；根据线圈电磁微分方程和阀芯动力学方程，利用Matlab软件中的Simulink模块搭建电磁阀联合仿真模型，代入上述步骤中计算得到的电磁力、液动力、线圈电感偏导数以及电磁阀原始设计参数，设置运行时间并进行求解计算，得到电磁阀响应特性的仿真数据，提取数据并画图保存；通过改变联合仿真模型中的设计参数，获取电磁阀响应特性曲线。
作为优选的技术方案，阀芯动力学方程建立对象为常开电磁阀，方程中阀芯组件所受液动力为阻力，当研究对象为常闭电磁阀时，线圈通电后液动力是助力阀芯运动，应保证阀芯动力学方程中的液动力与电磁力符号一致。
作为优选的技术方案，电磁阀中非导磁材料由于相对磁导率约等于1，将电磁阀三维模型导入Maxwell软件计算时将非导磁材料舍去。对电磁阀三维模型作上述简化，目的是提高软件计算时的计算效率。
作为优选的技术方案，在Maxwell软件中将电磁阀三维模型的外边界定义为气球边界，以模拟无穷大求解区域，可以有效隔绝模型外的电荷源或电压源。
作为优选的技术方案，使用ICEM CFD软件划分有限元网格时，在电磁阀中流体压力和速度梯度变化较大的区域处加大单元密度，在梯度变化缓慢的区域减小单元密度。
作为优选的技术方案，搭建电磁阀联合仿真模型时，由于阀芯动力学方程无法自动识别阀芯运动位置，需要添加以阀芯极限运动位置和加速度方向作为判断准则的选择模块。
作为优选的技术方案，对电磁微分方程移项整理获得电流微分方程，电流微分方程中的控制信号为方波信号，在Simulink中通过选用选择模块输入控制信号，线圈电感和线圈电感偏导数在Simulink中通过选用查询表模块输入Matlab软件工作窗口中的数据，根据电流微分方程使用Simulink中的求和模块以累加控制信号、线圈电感和线圈电感偏导数数据，此时求和模块输出为电流微分值，需要继续利用Simulink中的积分模块求出线圈电流大小。
作为优选的技术方案，阀芯动力学方程中的液动力和电磁力在Simulink中通过选用查询表模块输入Matlab软件工作窗口中的数据，弹簧力和阻尼力在Simulink中分别通过选用增益模块输入弹簧刚度和阻尼系数，摩擦力在Simulink中选用常数模块直接输入数据，根据阀芯动力学方程使用Simulink中的求和模块以累加液动力、电磁力、弹簧力、阻尼力和摩擦力数据，此时求和模块输出为阀芯运动加速度值，需要连续2次使用Simulink中的积分模块求出阀芯位移大小。
作为优选的技术方案，电磁阀响应特性曲线为电磁阀线圈电流、电磁力或阀芯位移与时间之间的响应关系曲线。
作为优选的技术方案，以电磁阀的响应时间为优化目标，设计参数为优化变量，在可行的变量约束范围内，利用Matlab软件中的遗传算法工具箱调用Simulink搭建的电磁阀联合仿真模型，实现电磁阀的实时优化更新。
本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
1.本发明利用商业软件(Maxwell，fluent等)获取各物理场需要的电磁场和流场参数，再将这些参数导入数学软件Matlab联合仿真，建立电磁阀联合仿真模型，准确地计算电磁阀响应特性，有效地避免了采用简化的理论计算公式产生的计算误差。
2.本发明充分考虑了电磁阀的多物理场耦合非线性特性，电磁阀联合仿真模型耦合电磁场、流场、机械场，为电磁阀的优化设计提供新的方法，有效提高电磁阀设计效率和设计质量，减少电磁阀开发成本。
3.本发明在搭建的电磁阀联合仿真模型中添加了以阀芯极限运动位置和加速度方向作为判断准则的选择模块，实现PWM等复杂驱动方式下的电磁阀控制模拟。
4.本发明利用Matlab软件中的遗传算法工具箱直接调用Simulink搭建的电磁阀联合仿真模型，能够快速并准确地实现对电磁阀整体设计参数的优化。
附图说明
图1是本发明实施例中基于多物理场优化的电磁阀性能分析方法流程示意图；
图2是本发明实施例中电磁阀联合仿真模型的仿真框架图；
图3是本发明实施例中阀芯运动位置自动识别流程示意图；
图4(a)为本发明实施例中改变阀芯组件质量对电磁阀位移响应的影响曲线图；
图4(b)为本发明实施例中改变弹簧预紧量对电磁阀位移响应的影响曲线图；
图4(c)为本发明实施例中改变弹簧刚度对电磁阀位移响应的影响曲线图；
图4(d)为本发明实施例中改变线圈匝数对电磁阀位移响应的影响曲线图；
图5为本发明实施例中电磁阀遗传算法优化流程示意图；
图6为本发明实施例中遗传算法优化后的电磁阀位移响应图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
如图1所示，一种基于多物理场优化的电磁阀性能分析方法，包括如下步骤：
S1、建立动态电磁微分方程：电磁阀电场和磁场通过磁链进行耦合，当电磁阀线圈通电时，电磁阀线圈周围由于电磁感应产生磁场，该磁场作用于阀芯，使得阀芯运动，从而改变阀芯气隙处的磁阻使得磁通量也跟着发生改变，根据基尔霍夫电压定律可将电磁阀驱动电压分成电阻分量和电感分量，可知线圈的电磁微分方程为：
式中，U为电磁阀线圈驱动电压，R＝15Ω为线圈回路电阻，i为线圈电流，ψ为磁链，L为线圈电感(它是阀芯位移x和线圈电流i的函数)。
S2、建立阀芯动力学方程：当常开电磁阀上电时，电磁阀线圈周围产生磁场，电磁阀阀芯受到电磁力的作用，克服回位弹簧力的作用使阀芯运动至阀口处，阀芯的动力学方程为：
式中，v为阀芯移动速度，m＝0.01kg为阀芯和动铁的质量，Fm为电磁力(它是阀芯位移x和线圈电流i的函数),k＝2400N/m为回位弹簧刚度，x为阀芯位移，x0＝0.2mm为弹簧预紧量，Fp为阀芯组件所受液动力，c＝0.034为速度阻尼系数，Ff＝0.01N为阀芯组件所受摩擦力。阀芯动力学方程建立对象为常开电磁阀，方程中阀芯组件所受液动力为阻力，当研究对象为常闭电磁阀时，线圈通电后液动力是助力阀芯运动，应保证阀芯动力学方程中的液动力与电磁力符号一致。
S3、电磁场参数计算：首先利用UG软件绘制电磁阀的三维模型，将该三维模型导入Maxwell软件中，通过Maxwell软件中的草绘矩形命令完成电磁阀的空气背景域绘制，并对电磁阀三维模型作出如下简化：电磁阀中非导磁材料(如：隔磁管、阀芯等)由于相对磁导率约等于1，与空气介质基本一致，在Maxwell软件计算时将其舍去以提高计算效率。
利用Maxwell软件完成对电磁阀材料定义、网格划分、边界和载荷的设定。电磁阀模型材料属性分为三个部分进行设定，即导磁材料属性、线圈材料属性和空气属性。导磁材料属性设定：首先选中模型导磁材料部件(动铁、静铁等)，右击选择分配材料后出现材料定义，由于电磁阀导磁材料均为特定的软磁材料，因此在材料定义中需要添加新材料，在新材料定义中输入软磁材料的B-H曲线数据，点击确定按钮完成导磁材料属性设定。线圈材料属性设定：首先选中模型中的线圈部件，右击选择分配材料后出现材料定义，在材料定义中添加新材料，线圈通常由铜丝构成，在新材料定义中设定相对磁导率和电阻率，点击确定按钮完成线圈材料属性设定。空气属性设定仅需要定义相对磁导率即可，且空气属性的施加对象为空气背景域。
电磁阀模型外边界定义为气球边界，以模拟无穷大求解区域，可以有效隔绝模型外的电荷源或电压源，通过软件计算获取电磁阀工作范围内不同线圈电流和不同阀芯位移下的电磁力和线圈电感。
S4、流场参数计算：利用ICEM CFD软件划分电磁阀流体域有限元网格，划分有限元网格时，在电磁阀中流体压力和速度梯度变化较大的区域处加大单元密度，在梯度变化缓慢的区域减小单元密度，生成Fluent软件的求解器能够识别的网格输入文件，将输入文件提交至Fluent软件的求解器，设置流体性质、输入及输出边界条件，获取电磁阀工作范围内不同阀芯位移下的阀芯组件所受液动力。
S5、电感偏导数计算：对Maxwell软件计算得到的线圈电感，利用Matlab软件对其中一个变量拟合而保持另一个变量恒定，再次对拟合的变量求导，可分别求出电感对阀芯位移和电感对线圈电流的偏导数。
由Maxwell软件计算得到的线圈电感可知，该线圈电感是关于阀芯位移和线圈电流的离散数据，即每一个线圈电感数值均有唯一的阀芯位移数值和唯一的线圈电流数值与之对应，因此，对线圈电感求偏导数可分为电感对电流的偏导数和电感对位移的偏导数。
将Maxwell获得的线圈电感数据导入Matlab中，并以矩阵的形式存储，该电感矩阵中某一行的数据表示某一特定阀芯位移下不同线圈电流对应的线圈电感数值，该线圈电感矩阵中某一列的数据表示某一特定线圈电流下不同阀芯位移对应的电感数值。
线圈电感对电流的偏导数求解：根据偏导数定义可知，当求解电感对电流的偏导数时，需要保持阀芯位移不变，即保证电感矩阵中某一行不变。在Matlab软件中可通过利用for函数每次调用矩阵中的一行，再通过polyfit函数拟合得到该行对应的电感关于电流变量的多项式函数表达式，利用polyder函数对该多项式求导以获得电感关于电流变量的偏导多项式函数表达式，再利用polyval函数将不同线圈电流数值代入该偏导多项式中，即可获得电感对电流的偏导数值。依次对电感矩阵中每行进行拟合-求导-代入等上述操作，并将这些偏导数值以矩阵的形式存储，矩阵中每一偏导数值所在的位置与未求导数之前电感数值所在的位置保持一致，该矩阵即为电感对电流的偏导数矩阵，矩阵中的每一个数值均有唯一的阀芯位移数值和唯一的线圈电流数值与之对应。
线圈电感对位移的偏导数求解：根据偏导数定义可知，当求解电感对位移的偏导数时，需要保持线圈电流不变，即保证电感矩阵中某一列不变。在Matlab软件中可通过利用for函数每次调用矩阵中的一列，再通过polyfit函数拟合得到该列对应的电感关于位移变量的多项式函数表达式，利用polyder函数对该多项式求导以获得电感关于位移变量的偏导多项式函数表达式，再利用polyval函数将不同阀芯位移数值代入该偏导多项式中，即可获得电感对位移的偏导数值。依次对电感矩阵中每列进行拟合-求导-代入等上述操作，并将这些偏导数值以矩阵的形式存储，矩阵中每一偏导数值所在的位置与未求导数之前电感数值所在的位置保持一致，该矩阵即为电感对位移的偏导数矩阵，矩阵中的每一个数值均有唯一的阀芯位移数值和唯一的线圈电流数值与之对应。
S6、搭建联合仿真模型：根据线圈电磁微分方程和阀芯动力学方程，利用Matlab软件中的Simulink模块搭建电磁阀联合仿真模型，联合仿真框架如图2所示，代入上述步骤中计算得到的电磁力、液动力、电感偏导数以及电磁阀原始设计参数，设置运行时间进行求解计算，得到电磁阀响应特性等仿真数据，提取数据并画图保存。
如图2所示，联合仿真模型建立过程如下：
首先在Matlab软件工作窗口中导入Maxwell软件计算得到的电磁力和电感数据，以及电磁力和电感数据对应的阀芯位移和线圈电流，一并导入还有Fluent软件计算得到的液动力数据，以及液动力数据对应的阀芯位移，同时在Matlab工作窗口中完成电感偏导数的计算，以上数据为Simulink联合仿真的输入提供准备。
由电磁微分方程可对其移项整理获得电流微分方程，电流微分方程中的控制信号为方波信号，在Simulink中通过选用选择模块输入控制信号，电感和电感偏导数在Simulink中通过选用查询表模块输入Matlab工作窗口中的数据，根据电流微分方程使用Simulink中的求和模块以累加控制信号、电感和电感偏导数数据，此时求和模块输出为电流微分值，因此需要继续利用Simulink中的积分模块求出线圈电流大小。
阀芯动力学方程中的液动力和电磁力在Simulink中通过选用查询表模块输入Matlab软件工作窗口中的数据，弹簧力和阻尼力在Simulink中分别通过选用增益模块输入弹簧刚度和阻尼系数，摩擦力在Simulink中选用常数模块直接输入数据，根据阀芯动力学方程使用Simulink中的求和模块以累加液动力、电磁力、弹簧力、阻尼力和摩擦力数据，此时求和模块输出为阀芯运动加速度值，因此需要连续2次使用Simulink中的积分模块求出阀芯位移大小。
由于电感、电感偏导数和电磁力均与线圈电流和阀芯位移二者有关，因此对应的Simulink查询表模块设置为2自由度，以便导入所在微分方程所求变量数值(电流或位移)和另一微分方程所求变量数值(位移或电流)；液动力和弹簧力由于只与阀芯位移有关，因此仅需将积分模块所求出的阀芯位移导入液动力和弹簧力对应的模块中；阻尼力由于涉及阀芯速度，因此将积分模块所求出的阀芯位移先导入Simulink中的微分模块，再将微分模块计算出的数据导入至阻尼系数所使用的增益模块。
最后在Simulink中设置联合仿真运行时间，点击菜单栏运行按钮，通过Simulink中的显示模块分别输出线圈电流与时间、阀芯位移与时间的关系曲线，通过Simulink中的导出数据模块分别输出线圈电流与时间、阀芯位移与时间之间的对应数据，利用该导出的数据可进一步绘图保存。
搭建电磁阀联合仿真模型时，由于阀芯动力学方程无法自动识别阀芯运动位置，需要添加以阀芯极限运动位置和加速度方向作为判断准则的选择模块，其原理如图3所示的阀芯运动位置自动识别流程示意图。设定阀芯远离阀口方向为正，上极限位置为阀芯离阀口最远处，下极限位置为阀芯离阀口最近处。首先，判断阀芯位移是否大于等于极限位移(上极限位置)。
若成立，则接着判断阀芯运动加速度是否大于零，若是，则表示阀芯处于上极限位置及以上，且有向上的运动趋势，因此停止对加速度的积分，且强制积分为零；否则表示阀芯处于上极限位置及以上，且有向下的运动趋势，因此进行加速度的积分。需要注意的是，通过对加速度2次积分后，得到的阀芯位移最终需要对其限幅处理，以保证阀芯运动位置不会超出上极限位置。
若阀芯位移小于极限位移，继续判断阀芯位移是否大于零，若成立，则表示阀芯处于上、下两极限位置内，因此对加速度进行积分；若不成立，接着判断阀芯运动加速度是否大于零，若成立，则表示阀芯处于下极限位置及以下，且有向上的运动趋势，因此进行加速度的积分，否则表示阀芯处于下极限位置及以下，且有向下的运动趋势，因此停止对加速度的积分。需要注意的是，通过对加速度2次积分后，得到的阀芯位移最终需要对其限幅处理，以保证阀芯运动位置不会低于下极限位置。
考虑到联合仿真中的阀芯动力学方程，在使用Simulink中的求和模块后率先输出为阀芯运动加速度值，阀芯位移的求解需要对加速度进行2次积分，因此图3所示的判断流程在Simulink中将从底端加速度的判断开始，反向而行。
图3中涉及加速度的判断框在Simulink中选用关系模块确定加速度与零之间的关系，该关系模块输入的加速度值来源于阀芯动力学方程求和模块的输出，由于关系模块只能输出1和0，因此再次通过Simulink中的乘法模块将关系模块的输出与阀芯加速度值相乘，从而输出进行积分的加速度值。
图3中涉及阀芯位移的判断框在Simulink中选用选择模块确定阀芯位移与相应数值之间的关系，选择模块中的阀芯位移输入来源于阀芯动力学方程2次使用积分模块的位移输出，根据图3可知乘法模块的输出为选择模块的输入，阈值为零的选择模块另一输入是阀芯动力学方程求和模块的输出加速度值，且阈值为零的选择模块输出数值是阈值为极限位移的选择模块的输入。
最终将上述最后一选择模块(阈值为极限位移的选择模块)输出的数值传递给积分模块，通过连续使用2次积分模块获取阀芯位移，根据图3流程图可知需要对其限幅处理，因此在最后一个积分模块后添加饱和度模块，以保证阀芯位移处于上、下极限位置之间，由饱和度模块输出的数据为联合仿真中最终获得的阀芯位移数据。
S7、电磁阀性能分析：通过改变联合仿真模型中的设计参数(如：阀芯组件质量、弹簧刚度等)，获取电磁阀响应特性曲线，通过对比不同输入参数下的响应特性曲线研究电磁阀性能变化规律。图4(a)、4(b)、4(c)和4(d)是分别在12V的方波信号驱动下阀芯组件质量、弹簧预紧量、弹簧刚度和线圈匝数的改变对电磁阀位移响应的影响。
保持Simulink联合仿真模型中其他变量数值不变，依次仿真阀芯组件质量为0.01kg、0.02kg和0.03kg下的电磁阀动态响应，通过对比不同输入参数下的响应特性曲线研究电磁阀性能变化规律，图4(a)是阀芯组件质量的改变对电磁阀位移响应的影响。由图4(a)可知，增加阀芯组件质量，电磁阀开启响应时间增加，闭合响应时间同样也增加，这是因为质量增加，阀芯运动加速度减小，从而响应时间增加。
保持Simulink联合仿真模型中其他变量数值不变，依次仿真弹簧预紧量为0.2mm、0.4mm和0.8mm下的电磁阀动态响应，通过对比不同输入参数下的响应特性曲线研究电磁阀性能变化规律，图4(b)是弹簧预紧量的改变对电磁阀位移响应的影响。由图4(b)可知，弹簧预紧量的改变，对电磁阀开启响应时间的影响更大，原因是电磁力对增加的预紧量比较敏感。
保持Simulink联合仿真模型中其他变量数值不变，依次仿真弹簧刚度为2400N/mm、2000N/mm和1500N/mm下的电磁阀动态响应，通过对比不同输入参数下的响应特性曲线研究电磁阀性能变化规律，图4(c)是弹簧刚度的改变对电磁阀位移响应的影响。由图4(c)可知，弹簧刚度的改变，对电磁阀闭合响应时间的影响更大，原因是弹簧力直接作用于电磁阀的闭合。
保持Simulink联合仿真模型中其他变量数值不变，依次仿真线圈匝数为800匝、2000匝、2500匝下的电磁阀动态响应，通过对比不同输入参数下的响应特性曲线研究电磁阀性能变化规律，图4(d)是线圈匝数的改变对电磁阀位移响应的影响。由图4(d)可知，适当增加线圈匝数，电磁阀开启和闭合响应时间均减少，但过多匝数将导致线圈电感增强，开启和闭合响应时间却增加。
S8、电磁阀参数优化：以电磁阀的响应时间为优化目标，电磁阀的响应时间指阀芯动作完毕时刻相对于驱动信号的延迟时间，由开启响应时间和闭合响应时间构成。其中开启响应时间为阀芯开启落座时间减去驱动信号开启时间，闭合响应时间为阀芯关闭落座时间减去驱动信号关闭时间。电磁阀设计参数为优化变量，在可行的变量约束范围内，根据图5所示的电磁阀遗传算法优化流程示意图，利用Matlab软件中的遗传算法工具箱调用Simulink搭建的电磁阀联合仿真模型，实现电磁阀的实时优化更新。
图5所示的电磁阀遗传算法优化流程实现过程如下：
首先，初始化群体，即随机产生多组关于电磁阀弹簧刚度、预紧量、质量等设计参数作为优化变量的数值，由此开始搜索过程。
其次，计算群体的适应值，即计算每组优化变量数值对应的电磁阀响应时间，然后保留电磁阀响应时间最短的一组优化变量数值，此时该组数值为最优染色体。
接着，将选择、交配和变异算子作用于群体以获得新群体，即利用选择、交配和变异算子作用于多组优化变量数值获得新的优化变量数值组合，该步骤可通过Matlab遗传算法工具箱中自带的算子实现，获得新群体后再次计算电磁阀响应时间，重新评价最短响应时间对应的优化变量数值，更新最优染色体。
最后，重复进行上一步骤的选择、交配和变异算子运算，不断进行群体的迭代以更新最优染色体，直至满足最大迭代次数，终止计算，输出最优染色体，即输出最优设计变量，同时输出电磁阀最短响应时间数值。
电磁阀的遗传算法优化主要通过Matlab遗传算法工具箱调用Simulink搭建的联合仿真模型实现，Simulink搭建的联合仿真模型主要为遗传算法工具箱提供群体的适应值，即为其提供不同优化变量对应的电磁阀响应时间。
遗传算法工具箱由于无法直接调用联合仿真模型，因此通过Matlab中的function函数定义适应度函数，利用适应度函数计算遗传算法工具箱所需的适应值。function函数定义过程中，采用set_param函数将联合仿真模型中的优化变量设为遗传算法工具箱产生的随机值，采用simout函数再将联合仿真模型计算得到的数据传递至Matlab工作空间中，再进一步计算得到遗传算法工具箱所需的适应值，即电磁阀响应时间。
图6所示为遗传算法优化后的电磁阀位移响应。Matlab遗传算法工具箱在使用过程中需要输入的参数为：适应度函数，通过@操作符添加函数句柄；优化变量个数，优化变量为阀芯组件质量、弹簧预紧量、弹簧刚度和线圈匝数共4个；优化变量约束范围，阀芯组件质量为0.008kg至0.03kg，弹簧预紧量为0至1mm，弹簧刚度为2000N/m至2800N/m，线圈匝数为1600匝至3000匝；最大迭代次数为100代。
通过点击遗传算法工具箱中的开始按钮，利用Matlab遗传算法工具箱调用Simulink搭建的联合仿真模型，实现电磁阀的实时优化更新，当迭代次数达到100代，终止计算，输出电磁阀最优设计参数和最佳响应时间。
电磁阀初始设计参数：阀芯组件质量0.01kg，弹簧预紧量0.2mm，弹簧刚度2400N/m，线圈匝数2000匝，初始参数下的电磁阀的响应时间为7.57ms；通过上述步骤优化后的电磁阀设计参数：阀芯组件质量0.008kg，弹簧预紧量0.3mm，弹簧刚度2307N/m，线圈匝数1600匝，电磁阀的响应时间为6.04ms；图6所示为电磁阀优化前、后的位移响应曲线对比，可以直观地看到，优化后电磁阀响应时间明显缩短。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (8)
1.一种基于多物理场优化的电磁阀性能分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
建立动态电磁微分方程：
式中，U为电磁阀线圈驱动电压，R为线圈回路电阻，i为线圈电流，ψ为磁链，L为线圈电感；
建立阀芯动力学方程：
式中，v为阀芯移动速度，m为阀芯和动铁的质量，Fm为电磁力，它是阀芯位移x和线圈电流i的函数,k为回位弹簧刚度，x为阀芯位移，x0为弹簧预紧量，Fp为阀芯组件所受液动力，c为速度阻尼系数，Ff为阀芯组件所受摩擦力；
利用UG软件绘制电磁阀的三维模型，将该三维模型导入Maxwell软件中，并完成对电磁阀材料定义、网格划分、边界和载荷的设定，进一步获取电磁阀工作范围内不同线圈电流和不同阀芯位移下的电磁力和线圈电感；
利用ICEM CFD软件划分电磁阀流体域有限元网格，并生成Fluent软件的求解器能够识别的网格输入文件，将输入文件提交至Fluent软件的求解器，设置流体性质、输入及输出边界条件，获取电磁阀工作范围内不同阀芯位移下的阀芯组件所受液动力；
将Maxwell软件计算得到的线圈电感数据导入Matlab软件中，分别求出线圈电感对阀芯位移和线圈电感对线圈电流的偏导数；
根据线圈电磁微分方程和阀芯动力学方程，利用Matlab软件中的Simulink模块搭建电磁阀联合仿真模型，代入上述步骤中计算得到的电磁力、液动力、线圈电感偏导数以及电磁阀原始设计参数，设置运行时间并进行求解计算，得到电磁阀响应特性的仿真数据，提取数据并画图保存；
通过改变联合仿真模型中的设计参数，获取电磁阀响应特性曲线；
对电磁微分方程移项整理获得电流微分方程，电流微分方程中的控制信号为方波信号，在Simulink中通过选用选择模块输入控制信号，线圈电感和线圈电感偏导数在Simulink中通过选用查询表模块输入Matlab软件工作窗口中的数据，根据电流微分方程使用Simulink中的求和模块以累加控制信号、线圈电感和线圈电感偏导数数据，此时求和模块输出为电流微分值，需要继续利用Simulink中的积分模块求出线圈电流大小；
阀芯动力学方程中的液动力和电磁力在Simulink中通过选用查询表模块输入Matlab软件工作窗口中的数据，弹簧力和阻尼力在Simulink中分别通过选用增益模块输入弹簧刚度和阻尼系数，摩擦力在Simulink中选用常数模块直接输入数据，根据阀芯动力学方程使用Simulink中的求和模块以累加液动力、电磁力、弹簧力、阻尼力和摩擦力数据，此时求和模块输出为阀芯运动加速度值，需要连续2次使用Simulink中的积分模块求出阀芯位移大小。
2.根据权利要求1所述的一种基于多物理场优化的电磁阀性能分析方法，其特征在于，阀芯动力学方程建立对象为常开电磁阀，方程中阀芯组件所受液动力为阻力，当研究对象为常闭电磁阀时，线圈通电后液动力是助力阀芯运动，应保证阀芯动力学方程中的液动力与电磁力符号一致。
3.根据权利要求1所述的一种基于多物理场优化的电磁阀性能分析方法，其特征在于，电磁阀中非导磁材料由于相对磁导率约等于1，将电磁阀三维模型导入Maxwell软件计算时将非导磁材料舍去。
4.根据权利要求1所述的一种基于多物理场优化的电磁阀性能分析方法，其特征在于，在Maxwell软件中将电磁阀三维模型的外边界定义为气球边界，以模拟无穷大求解区域。
5.根据权利要求1所述的一种基于多物理场优化的电磁阀性能分析方法，其特征在于，使用ICEM CFD软件划分有限元网格时，在电磁阀中流体压力和速度梯度变化较大的区域处加大单元密度，在梯度变化缓慢的区域减小单元密度。
6.根据权利要求1所述的一种基于多物理场优化的电磁阀性能分析方法，其特征在于，搭建电磁阀联合仿真模型时，由于阀芯动力学方程无法自动识别阀芯运动位置，需要添加以阀芯极限运动位置和加速度方向作为判断准则的选择模块。
7.根据权利要求1所述的一种基于多物理场优化的电磁阀性能分析方法，其特征在于，电磁阀响应特性曲线为电磁阀线圈电流、电磁力或阀芯位移与时间之间的响应关系曲线。
8.根据权利要求7所述的一种基于多物理场优化的电磁阀性能分析方法，其特征在于，以电磁阀的响应时间为优化目标，设计参数为优化变量，在可行的变量约束范围内，利用Matlab软件中的遗传算法工具箱调用Simulink搭建的电磁阀联合仿真模型，实现电磁阀的实时优化更新。
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