预测钕铁硼磁钢运行时电磁热动态分布的方法和装置与流程

本申请涉及钕铁硼磁钢，特别是涉及一种预测钕铁硼磁钢运行时电磁热动态分布的方法和装置。

背景技术：

1、钕铁硼永磁电机由于其具有体积小、效率高、功率密度高等多项优势，已成为我国新能源汽车、风力发电和工业机器人等新兴产业发展的基础。然而，在钕铁硼永磁电机运行过程中，变频供电产生的交变磁场会在转子磁钢内产生涡流损耗，导致磁体温度快速升高，最坏情况下可能会导致磁钢出现热退磁现象，使电机失效设置出现安全事故。目前，常用磁钢为烧结钕铁硼，其微观结构呈现nd2fe14b主相晶粒被晶界富稀土相和氧化物包围的多相复合结构。在电机运行时，不同相间电磁热多物理场相互耦合，直接决定了电机磁钢的运行温升。因此，若可以明确磁钢在电机中运行时各个相的电磁热场分布与温升特性，将可以获悉磁钢在不同环境下的运行温升和电磁性能，将有利于设计磁钢在电机中的应用场景，这对于电机内磁钢选型，具有重要的指导意义。

2、然而，由于电机运行时，转子磁钢处于高速旋转状态，温度变化难以利用实验监控，因此难以通过实验实际测量磁钢在电机运行过程中的电磁热分布变化，从而获取磁钢在工作过程的温升特性。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够模拟钕铁硼磁钢工作过程的电磁热分布，实现钕铁硼磁钢温升特性准确预测的预测钕铁硼磁钢运行时电磁热动态分布的方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。

2、第一方面，本申请提供了一种预测钕铁硼磁钢运行时电磁热动态分布的方法，所述方法包括：

3、根据钕铁硼磁钢的微观结构特性，构建钕铁硼磁钢的多晶模型；所述微观结构特性包括钕铁硼磁钢的合金不同相成分以及合金结构；

4、获取所述钕铁硼磁钢的不同相成分参数以及所述钕铁硼磁钢运行的电机模拟参数，利用所述格子波尔茨曼数理模型模拟所述钕铁硼磁钢在电机运行时的工作状态；

5、获取所述钕铁硼磁钢运行时不同相成分的磁场分布信息、电场分布信息、温度场分布信息并进行可视化处理，得到所述钕铁硼磁钢运行时的电磁热分布。

6、在其中一个实施例中，所述获取所述钕铁硼磁钢的不同相成分参数，根据所述不同相成分参数利用所述格子波尔茨曼数理模型模拟所述钕铁硼磁钢在电机运行时的工作状态包括：

7、将所述钕铁硼磁钢的不同相成分参数带入电磁控制方程，利用所述格子波尔茨曼数理模型对所述电磁控制方程进行解析，模拟所述钕铁硼磁钢在电机运行时的工作状态。

8、在其中一个实施例中，所述利用所述格子波尔茨曼数理模型对所述电磁控制方程进行解析包括：

9、将钕铁硼磁钢的不同相成分参数带入电磁控制方程进行离散处理：

10、

11、其中，b表示磁感应强度，e表示电场强度，h表示磁场强度，δ表示电荷体密度，j表示电流密度，d表示电通密度，t表示时间。

12、在其中一个实施例中，所述获取所述钕铁硼磁钢运行时不同相成分的磁场分布信息、电场分布信息、温度场分布信息进行可视化处理包括：

13、利用所述格子波尔茨曼数理模型对所述电磁控制方程进行离散解析，提取所述钕铁硼磁钢运行时不同相成分的磁场分布信息和电场分布信息；

14、根据焦耳定律，获取所述钕铁硼磁钢运行时不同相成分所产生的热量信息；

15、根据所述热源信息，利用所述格子波尔茨曼数理模型，离散求解所述钕铁硼磁钢运行时的能量守恒方程，提取得到所述钕铁硼磁钢运行时不同相成分的所述磁场分布信息、所述电场分布信息和温度场分布信息。

16、在其中一个实施例中，所述能量守恒方程包括：

17、

18、其中，ρ表示不同相成分的密度，cp表示钕铁硼磁钢的合金比热容，t表示钕铁硼磁钢不同区域的温度，μ表示钕铁硼磁钢的合金动力学粘度，k表示钕铁硼磁钢的合金导热系数，s为损耗产生的热源。

19、在其中一个实施例中，所述格子波尔茨曼数理模型包括多个网格以及各网格之间的网格节点，各所述网格与所述网格节点的分布展示了所述钕铁硼磁钢的多晶模型结构；所述提取得到所述钕铁硼磁钢运行时不同相成分的所述磁场分布信息、所述电场分布信息和温度场分布信息包括：

20、获取所述格子波尔茨曼数理模型的各所述网格节点在不同方向上的电势分布函数、磁场分布函数以及温度分布函数；

21、对每个网格节点上不同方向的电势分布函数进行求和，得到所述钕铁硼磁钢运行时不同相成分的所述电场分布信息；

22、对每个网格节点上不同方向的磁场分布函数进行求和，得到所述钕铁硼磁钢运行时不同相成分的所述磁场分布信息；

23、对每个网格节点上不同方向的温度分布函数进行求和，得到所述钕铁硼磁钢运行时不同相成分的温度场分布信息。

24、在其中一个实施例中，所述构建钕铁硼磁钢的多晶模型，根据所述多晶模型构建对应的格子波尔茨曼数理模型包括：

25、根据所述钕铁硼磁钢的合金不同相成分和合金结构，对所述钕铁硼磁钢进行晶格重构，得到所述钕铁硼磁钢的多晶模型；

26、根据所述多晶模型，初始化所述格子波尔茨曼数理模型的计算域；

27、根据所述钕铁硼磁钢的不同相成分参数，初始化所述格子波尔茨曼数理模型的网格参数。

28、第二方面，本申请还提供了一种预测钕铁硼磁钢运行时电磁热分布的装置，所述装置包括：

29、模型构建模块，用于根据钕铁硼磁钢的微观结构特性，构建钕铁硼磁钢的多晶模型；所述微观结构特性包括钕铁硼磁钢的合金不同相成分以及合金结构；

30、工作模拟模块，用于获取所述钕铁硼磁钢的不同相成分参数以及所述钕铁硼磁钢运行的电机模拟参数，利用所述格子波尔茨曼数理模型模拟所述钕铁硼磁钢在电机运行时的工作状态；

31、分布预测模块，用于获取所述钕铁硼磁钢运行时不同相成分的磁场分布信息、电场分布信息、温度场分布信息并进行可视化处理，得到所述钕铁硼磁钢运行时的电磁热分布。

32、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面的内容。

33、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面的内容。

34、上述预测钕铁硼磁钢运行时电磁热动态分布的方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，通过构建钕铁硼磁钢的多晶模型，根据所述多晶模型构建对应的格子波尔茨曼数理模型；获取所述钕铁硼磁钢的不同相成分参数以及所述钕铁硼磁钢运行的电机模拟参数，利用所述格子波尔茨曼数理模型离散求解电磁控制方程，模拟所述钕铁硼磁钢运行时的工作状态；获取所述钕铁硼磁钢运行时不同相成分的磁场分布信息、电场分布信息、温度场分布信息进行可视化处理，得到所述钕铁硼磁钢运行时的电磁热分布，实现了钕铁硼磁钢工作时电磁热分布的有效预测，提高预测结果的准确率。

技术特征：

1.一种预测钕铁硼磁钢运行时电磁热动态分布的方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的预测钕铁硼磁钢运行时电磁热动态分布的方法，其特征在于，所述获取所述钕铁硼磁钢的不同相成分参数以及所述钕铁硼磁钢运行的电机模拟参数，利用所述格子波尔茨曼数理模型模拟所述钕铁硼磁钢在电机运行时的工作状态包括：

3.根据权利要求2所述的预测钕铁硼磁钢运行时电磁热动态分布的方法，其特征在于，所述获取所述钕铁硼磁钢运行时不同相成分的磁场分布信息、电场分布信息、温度场分布信息进行可视化处理包括：

4.根据权利要求3所述的预测钕铁硼磁钢运行时电磁热动态分布的方法，其特征在于，所述利用所述格子波尔茨曼数理模型对所述电磁控制方程进行解析包括：

5.根据权利要求4所述的预测钕铁硼磁钢运行时电磁热动态分布的方法，其特征在于，所述能量守恒方程包括：

6.根据权利要求5所述的预测钕铁硼磁钢运行时电磁热动态分布的方法，其特征在于，所述格子波尔茨曼数理模型包括多个网格以及各网格之间的网格节点，各所述网格与所述网格节点的分布展示了所述钕铁硼磁钢的多晶模型结构；所述提取得到所述钕铁硼磁钢运行时不同相成分的所述磁场分布信息、所述电场分布信息和温度场分布信息包括：

7.根据权利要求1所述的预测钕铁硼磁钢运行时电磁热动态分布的方法，其特征在于，所述构建钕铁硼磁钢的多晶模型，根据所述多晶模型构建对应的格子波尔茨曼数理模型包括：

8.一种预测钕铁硼磁钢运行时电磁热动态分布的装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

技术总结本申请涉及一种预测钕铁硼磁钢运行时电磁热动态分布的方法和装置。所述方法包括：根据钕铁硼磁钢的微观结构特性，构建钕铁硼磁钢的多晶模型；获取钕铁硼磁钢的不同相成分参数以及钕铁硼磁钢运行的电机模拟参数，利用格子波尔茨曼数理模型模拟离散电磁控制方程及能量守恒方程，求解钕铁硼磁钢运行时的工作状态；获取钕铁硼磁钢运行时不同相成分的磁场分布信息、电场分布信息、温度场分布信息进行可视化处理，得到钕铁硼磁钢运行时的电磁热分布。采用本方法能够实现钕铁硼磁钢工作时电磁热分布的有效预测，提高预测结果的准确率，进而反向作用于磁钢结构的设计，有利于实现电机内磁钢选型。技术研发人员：潘安健,赵利忠,樊金奎,邓晓飞,贾颖燕,贾贵元,张雪峰受保护的技术使用者：杭州永磁集团振泽磁业有限公司技术研发日：技术公布日：2024/11/14