CN111859557A - 一种基于Hyperstudy和Fluent联合仿真的液冷板结构尺寸优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于液冷板结构优化技术领域，公开了一种基于Hyperstudy和Fluent联合仿真的液冷板结构尺寸优化方法，包括：S1.向Fluent软件内导入液冷板模型，并对其进行计算分析，获得液冷板的总入口压强以及各支管截面流量分布情况，输出保存为cas文件；S2.将步骤S1中所输出的cas文件导入Hypermesh软件，并利用Hypermorph模块将液冷板模型中液冷板各支管入口直径和扰流板高度定义为优化变量，输出tpl格式的求解文件；S3.将步骤S2中所输出的tpl文件导入Hyperstudy软件，调用Fluent求解器根据优化算法进行优化求解；综上，利用软件仿真优化的方式代替人工优化，有效缩短优化周期、提高优化效率、降低人工成本；并且，软件仿真是利用Hyperstudy与Fluent进行联合仿真，能降低优化时的建模要求。
Description
技术领域
本发明属于液冷板结构优化技术领域，具体涉及一种基于Hyperstudy和Fluent联合仿真的液冷板结构尺寸优化方法。
背景技术
液冷板常用于汽车动力电池的冷却系统。
在动力电池系统中，电池工作产生多余热量，热量通过电池或者模组与液冷板表面接触的方式传递，最终被液冷板内部流道中通过的冷却液带走，实现对动力电池的散热。
现有液冷板中，各个流道的宽度通常相等，但是由于各个流道的长度、形状等不同，使得各个流道内的流量分配不均，由此则容易导致动力电池系统内各区域之间的散热效果不均，进而导致整体动力电池系统内各处温度的一致性较差，影响使用寿命，甚至还会出现热失控风险；
另外，液冷板的各个流道通常采用人工方式进行优化，往往循环操作多次也未能得到最优解，使得液冷板优化存在耗时长、效率低的问题。
发明内容
鉴于此，为解决现有技术中的不足，本发明提供了一种基于Hyperstudy和Fluent联合仿真的液冷板结构尺寸优化方法。具体，利用软件仿真优化的方式代替人工优化，从而达到缩短优化周期、提高优化效率、降低人工成本的效果；并且，软件仿真是利用Hyperstudy与Fluent进行联合仿真，由此在不需要参数化模型的情况下也能完成优化，降低优化时的建模要求。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于Hyperstudy和Fluent联合仿真的液冷板结构尺寸优化方法，包括如下步骤：
S1.建立液冷板模型，并将所建立的液冷板模型导入Fluent软件内，对其进行计算分析，获得液冷板的总入口压强以及各支管截面流量分布情况，输出保存为cas文件；
S2.优化变量的定义：将步骤S1中所输出的cas文件导入Hypermesh软件，并利用Hypermorph模块将液冷板模型中液冷板各支管入口直径和扰流板高度定义为优化变量，输出tpl格式的求解文件；
S3.将步骤S2中所输出的tpl文件导入Hyperstudy软件，调用Fluent求解器根据优化算法进行优化求解；其中，确定优化算法时，以液冷板各支管截面流量的平均差作为优化目标、以液冷板的总入口压强作为边界条件；
S4.多次重复执行步骤S3的优化求解，并从多个优化求解结果中选取液冷板各支管截面流量的平均差最小的优化方案。
在本发明中，作为上述方案的优选方案，所述液冷板模型中，至少包括三组液冷板，且三组液冷板中均包括液冷板主板、支管和扰流板。
在本发明中，作为上述方案的优选方案，所述步骤S1中，在Fluent软件内对液冷板模型进行计算分析的过程包括：
S11.前处理：对整体液冷板模型进行网格划分，检查并修补液冷板模型中出现的破面，形成一个完整的几何体液冷板模型，然后采用Fluent软件设置液冷板模型的进出口；
S12.求解运算：设置边界条件、选择求解算法，并经初始化后进行计算；
S13.获得液冷板的总入口压强以及各支管截面流量分布情况。
在本发明中，作为上述方案的优选方案，在所述步骤S3中，确定优化算法时，选择以液冷板各支管截面流量的平均差作为优化目标、以液冷板的总入口压强作为边界条件、并可进行多次迭代计算的算法。
在本发明中，作为上述方案的优选方案，在所述步骤S3中，执行步骤S3的优化求解时，所述液冷板各支管截面流量的平均差公式为：
（∑|x-x'|）/n；其中，x为样本中每个支管的截面流量，x'为样本中多个支管截面流量的均值，n为样本中支管数量。
本发明与现有技术相比，具有以下有益效果：
(1)在本发明中，利用软件仿真优化的方式代替人工优化，从而达到缩短优化周期、提高优化效率、降低人工成本的效果；同时，还能有效保证所获取的优化方案为最优结果，进而使得整体液冷板及动力电池系统达到最优的散热效果。
(2)针对上述软件仿真，利用Hyperstudy与Fluent进行联合仿真，由此保证整体优化方法在不需要参数化模型的情况下，也能有效实现液冷板结构尺寸的优化，从而有效降低了优化过程中对建模的要求，并降低整体优化方法的执行难度。
附图说明
图1为执行本发明所提供的优化方法时建立的液冷板模型；
图2为液冷板模型中的优化变量；
图3为本发明所提供的优化方法的流程图；
图4为液冷板模型优化前后的各支管截面流量对比图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
根据现有技术，建立一如图1所示的液冷板模型，在该模型中，包括三组液冷板a/b/c，其中第一组液冷板a中包括液冷板主板a1、支管a2和扰流板a3；第二组液冷板b中包括液冷板主板b1、支管b2和扰流板b3；第三组液冷板c中包括液冷板主板c1、支管c2和扰流板c3。
由图可知，在第三组液冷板c中，其液冷板主板c1的数量最多，由此其板内对应的流道也最长；
另外，在三组液冷板a/b/c中，其第一组液冷板a最靠近冷却液入口；
综上可知，在三组液冷板a/b/c中，支管a2、支管b2与支管c2的入口直径相同时，三组液冷板a/b/c所形成的散热效果均不相同。
基于上述问题，在本发明实施例中提供了一种基于Hyperstudy和Fluent联合仿真的液冷板结构尺寸优化方法，具体以液冷板各支管入口直径和扰流板高度为优化变量，进行液冷板结构尺寸的软件仿真优化，如图3的流程所示，所述的优化方法包括如下步骤：
S1.建立液冷板模型，并将所建立的液冷板模型导入Fluent软件内，对其进行计算分析，获得液冷板的总入口压强以及各支管截面流量分布情况，输出保存为cas文件；
具体的，在上述步骤S1中，在Fluent软件内对液冷板模型进行计算分析的过程包括如下细分步骤：
S11.前处理：对整体液冷板模型进行网格划分，检查并修补液冷板模型中出现的破面，形成一个完整的几何体液冷板模型，然后采用Fluent软件设置液冷板模型的进出口；
S12.求解运算：设置边界条件、选择求解算法，并经初始化后进行计算；
S13.获得液冷板的总入口压强以及各支管截面流量分布情况。
S2.优化变量的定义：将步骤S1中所输出的cas文件导入Hypermesh软件，并利用Hypermorph模块将液冷板模型中液冷板各支管入口直径和扰流板高度定义为优化变量，输出tpl格式的求解文件；
具体，结合提1-图2所示，优化变量包括：支管a2、支管b2与支管c2的入口直径；扰流板a3、扰流板b3和扰流板c3的高度h。
S3.将步骤S2中所输出的tpl文件导入Hyperstudy软件，调用Fluent求解器根据优化算法进行优化求解；
其中，根据上述建立的图1所示的液冷板模型可知，在进行一次优化求解时，应进行重复进行支管a2、支管b2与支管c2的三次优化求解，因此，在确定优化算法时，应选择以液冷板各支管截面流量的平均差作为优化目标、以液冷板的总入口压强作为边界条件、并可进行多次迭代计算的算法。
具体的，执行本步骤的优化求解时，所述的液冷板各支管截面流量的平均差公式为：（∑|x-x'|）/n；其中，x为样本中每个支管的截面流量，x'为样本中多个支管截面流量的均值，n为样本中支管数量；由上可知，在本实施例中取n=3。
S4.多次重复执行步骤S3的优化求解，并从多个优化求解结果中选取液冷板各支管截面流量的平均差最小的优化方案。
以支管a2、支管b2与支管c2的初始直径均为12mm，扰流板a3、扰流板b3和扰流板c3的初始高度均为0mm进行优化计算，基于上述优化计算流程，获取如下表所示的计算结果：
| 液冷板模型 | 优化前 | 优化后 |
| 支管a2直径（mm） | 12 | 7.5 |
| 支管b2直径（mm） | 12 | 8.4 |
| 支管c2直径（mm） | 12 | 12 |
| 扰流板a3/b3/c3高度h（mm） | 0 | 8.6 |
| 总入口压强（KPa） | 6.3 | 8.5 |
基于上表所形成的优化前数据和优化后数据，构建图4所示的各支管截面流量对比图，由图可知，优化后的各支管截面流量更为均匀，从而有效提高了整体液冷板散热效果的均匀性。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明。尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (5)
1.一种基于Hyperstudy和Fluent联合仿真的液冷板结构尺寸优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1.建立液冷板模型，并将所建立的液冷板模型导入Fluent软件内，对其进行计算分析，获得液冷板的总入口压强以及各支管截面流量分布情况，输出保存为cas文件；
S2.优化变量的定义：将步骤S1中所输出的cas文件导入Hypermesh软件，并利用Hypermorph模块将液冷板模型中液冷板各支管入口直径和扰流板高度定义为优化变量，输出tpl格式的求解文件；
S3.将步骤S2中所输出的tpl文件导入Hyperstudy软件，调用Fluent求解器根据优化算法进行优化求解；其中，确定优化算法时，以液冷板各支管截面流量的平均差作为优化目标、以液冷板的总入口压强作为边界条件；
S4.多次重复执行步骤S3的优化求解，并从多个优化求解结果中选取液冷板各支管截面流量的平均差最小的优化方案。
2.根据权利要求1所述的一种基于Hyperstudy和Fluent联合仿真的液冷板结构尺寸优化方法，其特征在于：所述液冷板模型中，至少包括三组液冷板，且三组液冷板中均包括液冷板主板、支管和扰流板。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于Hyperstudy和Fluent联合仿真的液冷板结构尺寸优化方法，其特征在于：所述步骤S1中，在Fluent软件内对液冷板模型进行计算分析的过程包括：
S11.前处理：对整体液冷板模型进行网格划分，检查并修补液冷板模型中出现的破面，形成一个完整的几何体液冷板模型，然后采用Fluent软件设置液冷板模型的进出口；
S12.求解运算：设置边界条件、选择求解算法，并经初始化后进行计算；
S13.获得液冷板的总入口压强以及各支管截面流量分布情况。
4.根据权利要求2所述的一种基于Hyperstudy和Fluent联合仿真的液冷板结构尺寸优化方法，其特征在于：在所述步骤S3中，确定优化算法时，选择以液冷板各支管截面流量的平均差作为优化目标、以液冷板的总入口压强作为边界条件、并可进行多次迭代计算的算法。
5.根据权利要求2所述的一种基于Hyperstudy和Fluent联合仿真的液冷板结构尺寸优化方法，其特征在于，在所述步骤S3中，执行步骤S3的优化求解时，所述液冷板各支管截面流量的平均差公式为：
（∑|x-x'|）/n；其中，x为样本中每个支管的截面流量，x'为样本中多个支管截面流量的均值，n为样本中支管数量。
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