燃油电磁阀是一种利用电磁驱动实现燃油流路快速控制的关键部件,广泛应用于汽车
[1-2]、航空
[2-4]、船舶
[5-6]及工业设备
[7-8]中。它具有结构紧凑、响应迅速、密封性好、适应性强等特点,能够实现对燃油供给的高精度自动控制
[9]。相比传统机械阀门,燃油电磁阀不仅提升了系统的自动化水平,还具有节能环保、维护简单和安全性高等优势,在现代燃油管理系统中发挥着不可替代的重要作用
[10]。
对燃油电磁阀进行仿真分析,有助于深入掌握其运行特性,为结构设计与性能优化提供理论支持。杨柳等
[11]建立了电磁阀的热固耦合有限元模型,并结合流场仿真技术,系统研究了常开燃油电磁阀在高低温条件下的结构变形、阀芯液压力及流量-压差特性变化规律。李燕辉等
[12]针对锥形阀,基于计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)方法系统研究了不同开度下的稳态与启闭过程的瞬态工况,全面分析了其水力特性参数,包括流量系数、流阻系数、排放系数、汽蚀系数、消能率及套筒闸的不平衡力,还结合流场分布揭示了不同开度下阀内压力、速度、湍动能与湍流耗散率的变化规律。赵巍等
[13]提出并实现了一种结构简单、成本低廉、适用于多种微流控芯片的机械式旋转微阀,通过静力学仿真和气密性实验验证了该微阀在密封性和流道切换功能上的有效性,为微流控系统的通用性微阀提供了新的设计思路。刘鹏等
[14]利用有限元仿真与试验测试方法,系统研究了高速电磁阀中包括衔铁中心偏移和偏转对电磁力的影响规律,揭示了偏心误差对电磁阀性能的关键影响。Zhong等
[15]通过等效磁路建立了高速电磁阀的高精度数学模型,并对模型进行了电磁数值仿真,根据仿真结果对原模型参数进行优化。Hu等
[16]构建了面向燃油电磁阀仿真的集成化平台,将几何建模、网格生成、求解计算与结果后处理等环节进行统一集成,实现了仿真全流程的一体化与自动化。
然而,大量研究表明,当前仿真流程中仍存在高度依赖人工的环节
[17],尤其集中在CAD到CAE的前处理阶段,如几何清理、几何简化、零部件筛选以及网格准备等操作
[18]。这些步骤是整个仿真流程中最耗时、最易出错的部分,显著降低了整体仿真流程的效率。随着工业模型规模不断扩大、精度要求不断提高,传统以人工为主导的仿真建模方式正面临越来越突出的效率与管理挑战
[19]。参数化建模通过将几何结构与关键设计参数相互关联,实现模型的自动生成与快速修改,不仅大幅减少了人工操作与时间成本,还提升了模型的一致性与可重用性,为批量仿真、设计优化及智能集成提供了基础保障。蒋国庆等
[20]对现有建模软件进行二次开发,先以变量化几何参数快速生成无缺陷蜂窝夹芯板模型,再推导节点偏移量,批量修改节点坐标,实现凹坑缺陷的即时注入。插件化脚本让用户仅需输入尺寸即可批量输出有限元模型。邹贻权等
[21]将竖向预制混凝土构件拆解为模块与参数的双层结构,预设截面尺寸、插筋长度、吊点位置等核心参数,通过自研插件一键调用模板、匹配组合并自动出图。刘鑫宇等
[22]利用建模软件的命令流,将刀盘外径、开孔比、筋板厚度等设计变量封装为参数,自动生成复合式盾构机刀盘有限元模型,为后续静力与模态分析提供高效、可重复的参数化建模流程。
现有针对阀类仿真流程效率的优化研究,多集中于提升求解器性能、提升网格生成自动化程度
[23]等环节,这类方法普遍以流体计算域已构建完成为前提。然而,对于燃油电磁阀等结构复杂且参数变动频繁的部件而言,阀体结构参数每发生一次调整,工程师往往需要重新进行流域建模与几何清理。该前处理过程在实际工程项目中不仅耗时较长,而且高度依赖人工经验,已成为限制仿真流程提升自动化水平与效率的关键瓶颈。基于此,从计算域构建的源头环节入手,提出相应的自动化方法,有效填补了现有研究在“流域自动获取与同步更新”方面的不足,为整体仿真流程的提效提供了新的路径。依托自研的集成仿真平台,构建一种基于历史记录的参数化建模机制,设计燃油电磁阀流域自动提取方法。该方法能够将用户对阀体参数的修改自动映射至流域模型结构中,动态更新相应的流域模型特征,避免重复手动建模,显著提升建模效率与仿真流程的自动化程度。
1 参数化建模
现代三维CAD技术可通过高效、便捷地重用和修改现有模型来加速产品开发流程
[24]。在新产品的开发和测试中,部分或全部重用现有模型是现代工程和产品开发场景中的一个重要因素。随着计算机硬件性能的逐步提升和基于模型的工程方法的日益普及,大多数产品信息都存储在数字化CAD模型中。因此,CAD模型的易操作性和可重用性在很大程度上决定了项目的设计周期
[25]。
本平台的参数化建模主要采用历史驱动的方式,自动保存模型构建记录,并在模型创建时提供这些记录。基于历史的参数化建模系统依赖于模型特征级的三维信息数据结构,该结构以父子关联的方式存在。模型中的所有特征按层次结构连接形成树形结构,其中每个节点代表一个特征,每个连接代表两个特征之间的依赖关系。这种结构通常称为特征树。当模型特征的依赖关系定义完成后,在父节点上进行的更改将自动传播到其子节点,从而使CAD模型对节点操作做出相应的更改,并且这种更改是完全可控的。
1.1 燃油电磁阀信息梳理
参数化建模的第一步是梳理燃油电磁阀模型的结构特征。根据活门类型分类,不同类型的活门导致阀在零部件构成上存在差异,因而需要采用不同的参数化建模策略。通过整理各类燃油电磁阀的结构数据,并形成层次分明、结构清晰的信息体系,有助于建立高效且精准的参数化建模方法。
如
图1所示,首先基于燃油电磁阀的基本信息,根据活门类型将其划分为五大类:平板常开活门、平板常闭活门、球型一体化活门、球型分体活门和锥型活门。此分类有助于明确不同阀型在结构与参数化建模策略上的差异。接下来,以各类阀门共有的外壳、阀芯与活门三大组成部分为基础,进一步梳理其内部零部件。
图1中以球型一体化活门阀为例,展示了该类型在三大结构下包含的具体组件。最后,为实现高效建模,还需识别各零部件在建模过程中的关键参数要素与操作方式。例如,图中列举的布尔运算、拉伸、扫掠、阵列等常见操作方式,以及相关的几何控制元素。通过这一流程,可以系统化提取与组织建模所需的信息,为构建标准化、可复用的参数化建模方案奠定基础。
1.2 参数化模型属性与存储结构
为了实现模型参数化建模方法的有效应用,平台利用了一种结构化的模型属性定义与存储管理机制,明确了模型数据的层级关系与参数依赖关系,如
表1所示。
表1中具体列出了自主开发平台中模型文件的属性信息,包括一级属性、二级属性、数据类型和描述。详细描述了模型文件的存储属性和功能,为模型在平台中的存储、管理和使用提供了清晰的参数定义。平台将模型存储属性划分为一级属性和二级属性,其中一级属性为结构化存储的根节点,描述了模型的整体功能和基本特征;二级属性则进一步细化一级属性功能,明确了模型具体操作方式及参数定义,一级属性根据具体需求可包含多个二级属性,如位移方式的选取、组合方式的定义等。
平台实现参数化建模的核心属性由全局参数model_global_param描述,该参数贯穿模型的特征树结构,任意参数变动将自动触发关联节点的重新计算,以实现模型的动态更新和优化。参数结构包含基本几何参数(如向量、半径、高度和位移方向),以及更复杂的操作参数(如阵列元素数量、镜像参考面、旋转轴线和旋转角度)。针对参数的复杂性与多样性,为避免参数使用时的歧义和遗忘,平台引入了用户自定义注释功能,以辅助用户理解与记录参数含义,提升协作效率。
几何信息通过统一的模型实体结构Geometry存储,该结构明确了模型创建或导入的类型,并记录了模型创建所涉及的各类元素(如点、线、几何体)及其相关操作(如布尔运算、变形等)的顺序和参数。这种结构化信息确保了模型创建过程的可复现性。此外,平台支持广泛的模型文件格式(如Brep、Iges、Step、Stl、Msh、Inp等),通过记录文件路径和类型信息,实现对不同格式模型文件的准确导入。导入的模型实体数据采用base64编码方式,以二进制形式高效存储于平台中,便于数据的安全传输与稳定存储。
上述结构化模型存储方法,不仅确保了模型的高效管理和操作流程的可复现性,也有效支持了参数化模型的快速设计、动态更新与精准优化,极大提升了参数化建模的效率与灵活性。
平台中的模型主要属性以Json的格式存储。JSON格式所具备的结构化、可读性强与易于解析的特性,使其尤为契合三维模型中多层次参数信息的组织与存储需求。以
图2所示的垫片结构为例,展示了参数化模型如何在平台中存储相关的结构属性信息。
利用上述存储结构即可快速便捷地构建参数化模型,通过修改model_global_param更改模型的结构参数。类型1的阀体参数化模型如
图3所示。
2 流域自动提取算法
在燃油电磁阀的设计与仿真过程中,流域的准确提取是保证流体动力学分析准确性的关键环节。阀体模型中的流域为腔体,不存在任何实体建模。随着阀体开度的变化,流域中离散元胞可能会发生合并或分裂,产生不连通区域。传统的流域提取方法通常依赖于人工操作,在阀体模型的基础上进一步建模,手动构建流域模型实体。该方法结合工程师对特定阀体类型的丰富先验知识,能够准确提取流域,但在阀体设计阶段,阀体开度、阀杆直径、外罩度等参数需要频繁修改,每次修改都意味着需要重新提取流域。重复的相似工作无疑会大幅延长设计迭代周期。针对这一问题,基于自主研发的仿真平台,提出了一种流域自动提取方法,能够实现阀体几何模型发生变化时流域模型的自动更新和自适应调整。
自动流域提取的核心在于对平台模型存储结构的读取与理解。统一的数据结构易于实现阀体几何模型与流域物理模型之间关键参数化的映射,从而在阀门结构发生变化(例如开度、气隙直径等关键参数)后,流域模型能够自动更新,避免了阀体参数优化过程中的人工干预。自动流域提取步骤如下。
步骤1 建模。虽然自动流域提取技术可以避免参数修改时的人工操作,但工程师仍然需要建立初始的阀体模型与减数模型。根据第1节介绍的参数化建模方法,对关键结构进行参数化建模,子节点可自动继承父节点的特征,完成建模任务。随后将阀体模型作为被减模型,与减数模型做布尔差运算生成初始流域模型。此步骤为后续工作提供了模型基础,并手动定义可修改和优化的参数,显示了平台的高自由度。
步骤2 参数映射。分别读取阀体模型和流域模型的关键参数,理解其语义信息,建立两个模型之间的映射关系。此步骤利用上一步提供的模型信息,为下一步的参数传递做好准备。具体来说,需要读取模型存储文件中的model_global_param值,其中记录了模型所有参数化的键值对。之后建立阀体结构参数与流域几何特征之间的一一对应关系,以确保任一阀体参数变化均能准确地映射为流域模型对应特征的更新。
步骤3 参数传递。当阀门模型设计参数发生变化时,系统自动捕捉变化,并根据已建立的映射规则,修改流域模型对应的参数。这一过程将触发模型特征树中相关子节点的重新计算,以实现对流域模型的实时更新,确保流域模型与阀门模型参数之间始终保持精确一致的关联关系。
上述过程的算法如下。
从复杂度分析来看,流域自动提取算法的主要计算量集中在布尔差运算上,参数同步仅为常数级开销。记布尔运算相对于几何单元数量n的时间复杂度为TB(n),则算法整体时间复杂度可表示为T(n)=TB(n),空间复杂度为O(n)。当阀体模型复杂度增加时,算法仍可通过参数同步与特征树驱动机制保持稳定运行。
提出的自动流域提取技术避免了传统的手动建模流程,大大缩短了设计优化周期,提高了建模效率。同时通过清晰的参数化映射,保证了复杂几何变化下流域模型的准确性和一致性。
3 案例分析与验证
实验基于本团队自主研发的CAE仿真集成平台完成。该平台采用分层式体系结构,由第三方库层、系统核心层、处理引擎层与用户交互层构成。在底层统一封装了ParaView、OpenCascade、VTK 等常用仿真与可视化工具,并在此基础上集成多领域的仿真算法。平台独特的插件化机制能够将用户自定义功能嵌入系统,形成面向不同仿真流程的可扩展、可定制工作流。所涉及的实验均通过该平台实现,后续的实验分析分别通过参数化建模插件、流域提取插件与流场仿真插件实现。
如
图4所示,展示了所使用的CAE仿真集成平台的用户界面。用户可通过单击界面上方菜单栏中的“插件”选项,可在弹出菜单中选择相应功能插件模块,随后在右侧弹出的参数设置面板中调整所需参数后,平台便会自动执行相应的处理流程。
与传统方法在计算域提取与仿真设置过程中需要分别完成建模、物理参数绑定、求解设置等烦琐步骤相比,该平台通过插件化机制显著简化了用户操作流程。用户仅需通过点击与参数调整即可完成与平台的交互,计算域构建与设置过程由插件自动完成。以4种型号的燃油电磁阀进行了实验验证,选取的4种燃油电磁阀型号在结构形式、参数数量及流域拓扑复杂度上存在差异。
本实验验证中所用类型2~类型4燃油电磁阀的参数化模型如
图5所示。
3.1 可行性分析
以类型1燃油电磁阀为例,验证该方法的可行性。阀体模型的参数化设置为:
D=0.8 mm、
d=1.1 mm、
L=9.8 mm、
δ=0.5 mm、
Ct=1.2 mm、
St=0.6 mm、
Vt=0.7 mm。如
图6所示。结果表明,该流域与阀体模型在几何上高度吻合,拓扑关系互为补集,充分证明了所提算法在复杂结构建模中的可行性。
同时,为验证所构建模型的几何结构能够根据输入参数的变化实现自适应调整,以开度与通径为示例,给出了在不同参数条件下所得的模型剖面图,以展示模型的参数化响应能力。
图7为不同参数下流域提取的效果。基于自研CAE仿真集成平台,型号2~型号4燃油电磁阀的流域自动提取结果如
图8所示。
3.2 效率分析
为避免因操作导致的人为误差,以4种型号的燃油电磁阀为对象,进行了算法效率对比实验,如
表2所示。结果表明,采用本文方法显著缩短了流域提取时间。与现行方法相比,各型号电磁阀的流域提取效率至少提升30.87%,最高可达37.02%,实现了平均33.76%的效率提升,验证了该方法在提升仿真优化流程效率方面的有效性与通用性。
为验证所提出方法在运行效率上相比现行算法的改善是否具有统计显著性,对4种不同型号工件的耗时结果进行了单尾配对t检验。结果显示,改进方法较现行算法的平均耗时显著降低。耗时差值均值为1.712 h,差值标准差sd=0.095 4,标准误差SE=0.047 7,t =35.9,p < 0.000 1,说明本文算法相对于现行方法的运行耗时降低具有极强的统计显著性。
3.3 仿真分析
利用提取的流体域模型进行数值仿真计算,用户可通过图形化界面输入相应的工况参数与边界条件,如
图9所示,随后平台便可自动完成燃油电磁阀的流场仿真计算。该功能基于脚本批处理机制实现,平台可根据用户输入的参数信息自动生成 蕴含仿真工况环境信息的脚本,并在终端环境中调用仿真算法根据脚本内容完成仿真求解。
仿真完成后,平台可自动展示相应的仿真结果,如
图10所示,包括可视化云图与结果数值。在界面右下角,用户可根据需要选择显示速度云图或压力云图,直观查看流场特征;左下角窗口则同步输出关键仿真结果的最大值与最小值,便于用户进行定量分析与结果评估,进一步提升了仿真数据的可读性与实用性。
仿真结果中流速的最小值与最大值分别为0 m/s和10.867 m/s,压力的最小值与最大值分别为-1 031 429.875 Pa与1 799 933.625 Pa,与手动建模仿真结果一致。
为验证本文算法在流域提取中的准确度与稳定性,针对4种不同型号的燃油电磁阀开展了流场数值模拟。对于每一型号,分别采用手动提取流域和本文算法自动提取流域建立两套计算域,并在保持网格划分策略、仿真参数、边界条件设定、物理模型参数绑定等参数完全一致的情况下进行对比计算,相关仿真结果如
表3所示。
4 结论
以燃油电磁阀为研究对象,依托自研的集成平台,构建了参数化建模机制。在此基础上,设计并实现一种可根据阀体参数变化自动提取与更新流域结构的自动化方法并验证该方法的可行性与效率。得出如下结论。
(1)引入基于历史的参数化建模思想,构建了一种独特的模型存储结构,用于高效管理与存储模型特征信息。该结构通过建立模型特征树,实现参数之间的层级依赖与关联表达。当用户修改模型参数时,平台可自动识别变动节点,并通过特征树自顶向下触发相关子节点特征的重新计算,从而生成更新后的参数化模型,为之后的流域自动提取方法奠定了基础。
(2)设计了一种流域自动提取方法。该方法通过参数化模型的建立、参数关系的映射以及参数的传递,实现了从阀体参数修改到流域模型更新的全流程自动化,无需用户手动重建模型结构。该机制有效简化了操作流程,提升了建模效率。
(3)对所提出的流域自动提取方法进行了可行性与效率分析。通过与传统手动建模方式的仿真结果对比,验证了自动提取方法在保持仿真结果准确性方面的一致性与可靠性。同时,基于多组型号的仿真时间对比实验,量化评估了该方法在建模与仿真流程中的效率优势,结果表明该方法可显著缩短建模时间,有效提升整体仿真效率。
未来将针对更大规模及更复杂阀体结构中布尔运算与几何处理带来的计算开销问题,研究更加高效的几何操作策略。同时,结合工业设计过程中参数快速迭代的实际需求,探索将所提方法与实时仿真流程相结合的实现方式。
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