摘要：本研究基于 CONVERGE 软件对扁线油冷电机的热流场进行了详细分析。研究以某电动车 80kW 牵引电机为对象，采用扁线绕组设计，通过精细建模和数值模拟，探讨了油冷策略下的热传递特性。计算设置中，湍流模型采用大涡模拟（LES），多相流模型采用VOF模型），并结合共轭传热和热源模型，精确模拟固体部件发热与冷却油流动的耦合过程。边界条件包括转速、各部件散热量、外壳对流边界以及油的流量和温度。通过自动化网格生成和自适应网格加密技术，确保了模拟的精度和效率。计算结果显示，绕组上的油膜覆盖在约 50 至 70 转后达到稳定，油温随热量传递而升高，绕组温度在 100 转后趋于稳定。在选定的冷却策略下，绕组和磁钢温度均在允许范围内，表明滴落冷却策略能够有效控制电机温度。研究为优化油冷电机设计和冷却策略提供了理论依据。

本研究案例中使用的是某款电动车的 80kW 的牵引电机。图1是所用电机的几何结果图，模型保留了完整的几何细节，共包含 120 个独立的区域（region），这些区域用于精确地表征电机内部的各个部分及其相互接触关系。绕组采用的是扁线结构，绕组之间的间隙为 300 微米，而绕组与定子之间的间隙为 500 微米。这些微小的间隙对于电机的散热和热传递起着至关重要的作用。此外，该模型的面积体积比为 980，这一比例反映了电机内部的紧凑程度和散热需求。

在典型的牵引电机系统中，分析的范围不仅包括固体部分（如绕组、定子、转子、磁钢、端盖、轴和外壳等），还包括流体部分（如油和空气）。固体部分是电机的主要结构，而流体部分则在散热和冷却过程中发挥重要作用。在本研究中，使用了 CONVERGE中独有的super-cycle 加速方法来对流固耦合传热计算进行加速。这是因为固体部件发热和冷却的时间尺度存在较大差异，直接求解可能会导致计算效率低下。通过 super-cycle 方法，可以有效地解决这一问题，大幅提高计算的效率，让固体部件温度快速达到稳定。

图1 电机几何结构图

油的喷射冲击及在扁线绕组上的覆盖情况是本研究的关键部分。油的冷却作用对固体部件的温度有着直接的影响。在冷却策略方面，采用的是滴落冷却方式。这种冷却方式通过将冷却油以滴落的形式喷射到绕组表面，利用油的流动带走热量，从而实现对电机的有效冷却。通过精确模拟油的流动和热传递过程，可以更好地理解冷却油在电机内部的流动路径、覆盖情况以及冷却效果。图2展示了绕组端部的详细结构及其与喷油嘴的相对位置。

图2 绕组结构及滴油嘴位置示意图

在本研究中，采用CONVERGE软件来对电机内部的热流场进行分析，CONVERGE软件独有基于求解器的自主网格功能和极简的运动边界处理方法可以非常方便的对各种电机内部热流场进行分析，并有了各种类型电机或电机部件的应用案例[1-4]

采用了多种先进的数值方法来求解热流场问题。湍流模型采用大涡模拟（LES）动态 Smagorinsky 模型。LES 是一种能够捕捉大尺度湍流结构的模型，适用于复杂的流动情况。动态 Smagorinsky 模型则能够根据流动的局部特性动态调整模型参数，从而提高模拟的准确性。

VOF模型用于模拟多相流问题。VOF 模型能够精确地追踪不同相（如油和空气）之间的界面，适用于模拟油和空气的混合流动。CONVERGE中的VOF模型对电机绕组冲击冷却计算的精度已经经过了充分的验证[1-2]。本研究所用的VOF模型还联合采用了Flux Corrected Transport scheme（FCT）用于提高数值计算的稳定性和精度。面密度近似采用调和平均，以更准确地处理界面附近的流动特性。另外还用到了Mixture子模型，颗粒直径设定为 1e-4 米。

super-cycling 方法用于解决耦合传热（CHT）问题。该方法通过定期在完全耦合瞬态（固体 + 流体）和仅固体求解器（稳态）之间切换，加速了计算过程。这种方法能够有效解决流体和固体时间尺度差异较大的问题，提高计算效率。

因为本研究模型的转子结构具有轴对称特性，因此采用了比较简易的壁面速度法来模拟转子旋转，通过直接对转子壁面给定一个切向速度来模拟其旋转对流体的影响。

求解器参数方面，压力-速度耦合采用压力隐式算子分裂（PISO）方法。FCT的时间和空间差分采用 1 阶精度，用于提高数值计算的稳定性。压力求解器采用双共轭梯度稳定化（BiCGSTAB）方法，其他方程采用逐次超松弛（SOR）方法。

时间步长控制方面，采用可变时间步长，最大时间步长为 2e-4 秒。最大对流 CFL 数为 2，最大扩散 CFL 数为 2，最大马赫 CFL 数为 200。这些参数的设置能够保证数值计算的稳定性和收敛性。

最后，还用到了热源模型。电机在运行过程中，各个部件会产生热量，这些热量是热流场分析的重要输入。通过热源模型精确模拟热源的分布和强度，可以更好地预测电机内部的温度分布和热传递过程。

在计算设置中，边界条件的设定对于模拟的准确性和可靠性至关重要。首先，电机的转速设定为 3000rpm，这是一个典型的工况点，反映了电机在实际运行中的转速情况。通气孔处压力为 1 个大气压，温度为 320K。这些参数反映了电机运行环境中的空气条件。外壳表面采用对流边界条件，传热系数为 10W/m²K，环境温度为 300K。这些参数模拟了电机外壳与周围环境之间的热交换过程。

对于固-固及固-液界面，采用了interface边界条件，两侧耦合传热。固体间接触热阻设定为 0.001W/mK，这一参数反映了固体部件之间由于接触间隙产生的的热传递阻抗。油入口的流量为 0.1L/s（0.08255kg/s），温度为 320K。冷却油通过单一入口分成两个支流，分别到达绕组的两端。每个绕组上有三个独立的喷孔，用于将冷却油均匀地喷射到绕组表面。出口处，集油槽出口设为与入口相同的质量流量。当集油槽有油积累后，油会从出口流出，这一过程也反映了冷却油的循环流动。

热源条件是热流场分析的重要输入之一。在本研究中，电机的工况点为 3000rpm 和 260Nm。通过 JMAG 的有限元电磁模拟（FEM）获得了各个部件的热损失数据。这些数据作为每个单独固体部件的整体区域源项，用于模拟电机在运行过程中产生的热量。具体热源数值如表1所示。

表1 各部件材料及热源

在热流场分析中，物性参数的设定对于模拟的准确性和可靠性至关重要。本研究中涉及的物性参数包括冷却油（自动变速器油，ATF）、空气和固体材料（如铝、钢、铜、铁）。

表2中列出了冷却油在两个不同温度下的物性数据。实际仿真过程中，各项物性都是随温度连续变化的。从表中可以看出，随着温度的升高，冷却油的密度和粘度度都会发生变化。密度的降低和粘度的减小都会影响油的流动特性，进而影响其冷却效果。因此，在模拟过程中，需要考虑这些物性参数随温度的变化，以更准确地预测油的流动和热传递过程。

表2 自动变速器油（ATF）物性

空气物性：空气在本研究中被假设为不可压缩的，常密度为 1.084kg/m³。其热力学及传输特性随温度变化，采用函数关系f(T)来描述。这种假设简化了空气的流动模拟，同时能够较好地反映空气在不同温度下的传热特性。

固体材料的密度、比热容和导热系数是热流场分析中的重要参数。这些参数决定了固体部件在吸收和传递热量时的特性。例如，铜的导热系数较高，因此其散热能力较强；而铁的导热系数相对较低，散热能力较弱。通过精确设定这些物性参数，可以更好地模拟固体部件的热传递过程。本研究中用到的固体材质及物性如表3所示。

表3 固体物性表

网格策略对于热流场分析的准确性和效率起着至关重要的作用。在本研究中，采用了CONVERGE独有的基于求解器的自动网格生成技术。用户只需事先设置好网格控制参数。体网格的生成在计算过程中由求解器自动完成，无需人工干预。基础网格为笛卡尔正交切割网格。在本研究中，基础网格尺寸设置为 6 毫米。为了提高模拟的精度，在固体壁面附近增加了两级加密，将分辨率降低至 1.5 毫米。此外，还采用了CONVERGE中独有的自适应网格加密（AMR）技术，并设置基于速度、温度和油气体积分数进行3级自适应加密，网格分辨率可进一步降至 0.75 毫米。这种自适应网格细化技术能够根据流动和热传递的复杂程度动态调整网格分辨率，从而在保证计算精度的同时，提高计算效率。最大网格数约为 500 万。

图3 过绕组截面网格分布

本研究采用 CONVERGE 3.1.6 进行热流场分析，计算环境为 Linux HPC计算平台，使用 96 核并行计算。最终总网格数在 200 万到 500 万之间动态变化。时间步长在 0.1 到 0.15 毫秒之间自适应变化。计算周期设定为让转子旋转 200 圈，固体温度最终达到稳定状态。整个过程耗时约 4 天。

绕组油膜覆盖情况：在冷却油滴落过程中，绕组上的油膜覆盖情况是研究的重点之一。图4为通过体积分数（0.25）的等值面显示的转子旋转不同转数后的冷却油在绕组上的覆盖情况。通过模拟发现，油膜覆盖在大约 50 到 70 转后达到稳态。这一过程反映了冷却油在绕组表面的分布和流动特性。当油池出口开启时（在 50 转后），绕组上的油覆盖接近稳态。这表明冷却油在绕组表面的分布已经趋于稳定，能够有效地覆盖绕组表面，从而实现良好的冷却效果。

图4 不同时刻绕组上油膜覆盖情况

油温变化：通过图5所示的温度着色的油气等值面还可以观察到油在滴流过绕组时的温度升高现象。这是因为绕组在运行过程中会产生热量，冷却油在吸收热量后温度升高。这一现象反映了冷却油与绕组之间的热传递过程。通过精确模拟这一过程，可以更好地理解冷却油的冷却效果以及热量的传递路径。

图5 油温随流动变化情况

固体温度：绕组温度在转子大约旋转 100 圈后达到稳定。每转一圈进行一次超循环，这一过程反映了电机内部温度分布的动态变化以及最终的稳定状态。通过精确模拟温度的动态变化，可以更好地预测电机在运行过程中的温度分布情况，从而为电机的设计和优化提供重要的参考依据。

图6 绕组\磁钢\定子\转子部件平均\最高\最低温度

冷却效果：在选定的冷却策略和油流量下，绕组和磁钢的温度均在允许范围内。这表明所采用的滴落冷却策略能够有效地控制电机内部的温度，确保电机在安全的温度范围内运行。通过精确模拟冷却油的流动和热传递过程，可以进一步优化冷却策略，提高电机的散热性能。