高精度盘式永磁电机温度分析与研究

以高精度无槽盘式永磁电机为研究对象,建立了电机三维电磁仿真模型。详细分析了该电机反电动势和转矩特性,避免由高次谐波引起的定、转子及永磁体涡流损耗,有效改善了电机的热性能,为进一步研究打下基础。建立了三维温度场仿真模型,分析了热源分布和传热过程,计算了电机在自然散热条件下温度的稳态分布。最后通过电机温升试验,验证了理论分析的正确性与合理性。     

双定子混合励磁磁通切换电机及其电磁性能分析

提出了一种带有导磁桥的双定子混合励磁磁通切换(DSHEFS)电机。通过建立混合励磁电机数学模型,分析了混合励磁电机的优势所在；并通过建立等效磁路模型,总结了具有或不具有导磁桥的两种DSHEFS电机特性。基于二维有限元分析,对DSHEFS的电磁性能进行了评估,结果表明,其不仅具有优异的磁场调节能力,而且还具有更高的输出转矩。     

物理启发的深度学习模型及其在热端部件散热中的应用

热端部件散热是众多空天设备的关键技术。表面温度分布是散热设计中用到的重要信息,常规的解析建模手段和机器学习方法均无法有效地表达此类高维信息。近年来兴起的图像深度学习算法是解决表面温度信息预测的有效手段。然而,现有的基于大数据的深度学习方法往往对于物理数据和小样本数据不适用,体现为泛化精度差、数据兼容性差、可解释性差。因此,有必要结合传热的先验知识发展物理启发的新型深度学习算法,以增强高自由度、高复杂度散热对象上的设计能力。本文基于卷积算子和有限差分求解方式的类比关系,提出了一种物理启发式的循环卷积神经网络。以横向出流的冲击冷却为例,开展了变计算域大小、变工况、变尺寸的批量数值模拟,获取了冲击冷却关键特征的小样本图像数据。进一步通过神经网络的训练,构建了多参数、大范围内有较好拟合能力的温度、传热系数、压力代理模型。研究结果表明,本文提出的物理启发神经网络模型,对于计算域大小没有限制,可以统一表达不同空间范围内获取的物理数据的共性规律。模型的各类超参设定均具有明确的物理意义,且与经典的微分方程求解理论有一定的类比关系,增强了神经网络调参的方向性。通过传热物理规律与黑箱模型的融合,本文实现了小样本多参数物理数据的共性建模。该方法可以迅速重构热端部件的高维分布信息,可服务于热端部件的快速分析设计以及优化。