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船舶動力裝置復雜形狀零部件CAE智能仿真研究

2022-10-18 12:11:14單文舉
艦船科學技術 2022年18期
關鍵詞:船舶分析模型

單文舉

(吉林大學珠海學院 機械工程學院,廣東 珠海 519041)

0 引 言

船舶動力裝置主要包括柴油機、推進器等眾多設施,采用直接傳動方式作為柴油機與船舶螺旋槳的傳動方式。船舶動力裝置中包含眾多復雜形狀的零部件,對其進行仿真具有重要意義。通過船舶動力裝置復雜形狀零部件仿真分析,明確船舶動力裝置運行時,復雜形狀零部件運行狀態,獲取不同工況下動力裝置的運行性能,為動力裝置故障判斷以及故障定位提供依據。

針對船舶動力裝置仿真模擬的研究較多,吳猛猛等利用CFD技術模擬船舶動力裝置的噪聲聲場,該方法以流體介質和電磁閥工作壓力作為理論基礎,通過CFD技術模擬動力裝置穩態情況下以及非穩態情況下的噪聲變化,有效提升船舶動力裝置的運行安全性。徐思豪等針對船舶結構,構建了船舶有限元模型,該方法利用CATIA軟件構建船舶結構模型,適用于船舶結構快速生成中。以上2種方法雖然可以實現船舶的有效模擬,但是僅適用于模擬形狀簡單的零部件與設備,并未考慮復雜形狀結構零部件對船舶模擬的影響。船舶動力裝置具有多樣性和復雜性,仿真難度。研究船舶動力裝置復雜形狀零部件CAE智能仿真方法,利用CAE技術構建船舶動力裝置的復雜形狀零部件仿真模型,實現船舶動力裝置復雜形狀零部件的仿真分析,提高仿真分析效率。

1 動力裝置復雜形狀零部件CAE仿真

1.1 船舶動力裝置模型庫

船舶動力裝置包括柴油機、燃氣輪機、蒸汽輪機等。船舶動力裝置的眾多零部件是決定船舶運行狀態的重要部分,船舶動力裝置中的復雜形狀零部件制造過程極為復雜,對于動力裝置運行狀態起著決定作用。船舶動力裝置復雜形狀零部件CAE仿真過程中,需要構建仿真模型庫,船舶動力裝置復雜形狀零部件CAE智能仿真的動力裝置模型庫如圖1所示。

圖1 船舶動力裝置模型庫Fig. 1 Model library of ship power plant

可以看出,智能仿真過程中的船舶動力裝置模型庫,主要包括原動裝置模型庫、螺旋槳模型庫以及傳動裝置模型庫。其中傳動裝置中的齒輪、燃氣輪機中的渦輪、燃燒室、轉子、柴油機的曲軸中均包含大量復雜形狀零部件。構建的船舶動力裝置復雜形狀零部件模型作為船舶動力裝置模型庫內的模型,其是船舶動力裝置仿真的重要依據。

1.2 船舶動力裝置復雜形狀零部件的CAE分析

船舶動力裝置復雜形狀零部件的設計與分析流程圖如圖2所示。

可以看出,CAE設計與分析集成主要包括CAD設計模型、CAE分析模型以及CAE離散模型3部分:

1)CAD設計模型

圖2 CAE設計與分析集成流程Fig. 2 CAE design and analysis integration process

通過CAD設計模型,確定船舶動力裝置復雜形狀零件的幾何信息、拓撲結構信息以及所需要的性能參數。CAD設計模型是CAE智能仿真的基礎,是復雜形狀零件幾何模型的展示方式。

2)CAE分析模型

CAE分析模型主要包括分析零部件幾何信息、材料信息、邊界條件信息、載荷信息等內容。

3)CAE離散模型

CAE離散模型是CAE智能仿真分析的數值模型的形式化描述,通過CAE離散模型為CAE智能仿真提供數值計算軟件,主要包括網格劃分、選擇單元以及選擇分析軟件等部分。

船舶動力裝置復雜形狀零件CAE智能仿真分析過程如下:

1)前處理

前處理指利用CAE軟件具有的建模功能,參數化定義待分析模型。前處理是CAE分析中最重要的部分,通過前處理構建與船舶動力裝置復雜形狀相符的有限元分析模型。CAD智能仿真分析過程中通過前處理完成大量工作。前處理過程主要包括以下部分:

①構建工作文件名

在CAE軟件前處理器運作前,需要構建仿真分析模型的文件名,通過所構建文件名,區分差異分析對象。

②定義單元屬性

單元是所構建船舶動力裝置復雜形狀零件CAE仿真分析模型的組成元件,將船舶動力裝置的復雜形狀零件離散為多個有限元單元的組合體,構建有限元模型。線單元、殼單元和實體單元是有限元模型構建的典型實體單元。

③定義材料屬性

通過定義船舶動力裝置復雜形狀零件的材料屬性,便于有限元仿真分析時,分析零件的泊松比、密度、彈性模量。

④劃分網格屬性

完成材料屬性定義后,利用信息元理論劃分所構建船舶動力裝置復雜形狀零件的網格,劃分網格屬性時,需要為模型分配單元類型、單元特征以及單元坐標系等單元屬性。網格劃分的精度,決定了有限元分析性能,復雜形狀零件的網格劃分得越細時,具有越高的仿真分析結果。

2)加載與求解

利用加載與求解過程加載與求解網格化處理后船舶動力裝置復雜形狀零部件模型。完成船舶動力裝置復雜形狀零件模型構建后,需要對所構建模型設置約束以及加載載荷大小。CAE智能仿真分析時,可以分析模型在受到集中載荷、表面載荷、體積載荷等不同載荷以及不同約束條件時的運行狀態。

3)后處理

求解獲取的結果通過矢量顯示、梯度顯示等方式展示,還可以通過圖表方式展示計算結果。加載與求解結果利用后處理過程輸出。通過后處理判斷所劃分模型網格是否精確,獲取所構建模型在不同載荷時的狀態變化結果。后處理需要設置讀入內容,將后處理結果傳送至船舶動力裝置模型庫內,通過圖表方式輸出分析結果。

1.3 基于信息元的CAE模型網格劃分

船舶動力裝置復雜形狀零部件智能仿真分析涉及多參數、多特征信息,將信息元理論應用于CAE模型的網格劃分。信息元是事物屬性的抽象研究方法,信息元方法通過屬性名與描述值展示事物的屬性。利用樹狀分層結構描述不同事物信息間的結構關系,構建船舶動力裝置復雜形狀零部件的信息結構樹。分析船舶動力裝置復雜結構零部件的相關知識,組織與描述船舶動力裝置復雜結構零部件信息,構建數字化分析船舶動力裝置復雜形狀零部件的可重用信息元,即分析元。依據所構建信息結構樹的關系組織所構建的分析元,將利用信息元技術構建的分析樹和分析元作為可重構單元,作為船舶動力裝置復雜結構零部件分析結果。

分析元是船舶動力裝置復雜形狀零部件仿真分析的核心,是一種細粒度的組織與描述方式。船舶動力裝置復雜形狀零部件分析元表達式如下:

式中:與分別表示動力裝置復雜形狀零部件的模型及其參數,與分別表示邊界條件模型以及仿真分析工具;表示零部件仿真分析結果。

智能仿真分析過程中,需要考慮船舶動力裝置復雜形狀零部件的邊界條件、網格劃分、材料屬性以及加載方式等眾多信息,利用邊界模型統一描述以上信息。

依據固定組織方式,利用樹狀結構表示構建船舶動力裝置復雜形狀零部件模型過程中形成的分析元。利用分析元構建的分析對象樹表達式如下:

式中:與分別表示分析元集合以及分析對象樹,表示所構建船舶動力裝置復雜形狀零部件的邊界模型集合。

由于復雜形狀零部件中包含眾多不同結構,各結構可以分解為不同部件與零件。利用設計模型與設計參數確定船舶動力裝置復雜形狀零部件的模型設計結果,其表達式如下:

將信息元技術作為CAE模型網格劃分的理論基礎,精準劃分船舶動力裝置復雜形狀零件模型的網格。

2 仿真測試

為了驗證船舶動力裝置復雜形狀零件CAE智能仿真方法的仿真分析方法有效性。選取某型號為8468TEU的大型集裝箱船舶動力裝置系統作為研究對象,船舶螺旋槳的槳葉數量為6個,螺旋槳直徑為9.5 m,螺旋槳螺距為9.75 m。該船舶動力裝置的柴油機機型為TO14000ET-J10,柴油機主要技術參數如表1所示。

表1 柴油機技術參數Tab. 1 Technical parameters of diesel engine

選取Abaqus軟件作為CAE智能仿真分析的軟件,構建動力裝置復雜形狀零部件的實體模型。選取柴油機曲軸作為復雜形狀零部件的仿真分析對象,柴油機曲軸是柴油機的動力傳動系統,在船舶加熱、冷卻、自重變形等不同工況時作用明顯,是典型的動力裝置復雜形狀零部件。采用本文方法利用Abaqus軟件構建柴油機曲軸的CAE實體模型如圖3所示。

圖3 柴油機曲軸實體模型Fig. 3 Diesel engine crankshaft solid model

可以看出,采用本文方法可以有效構建船舶動力裝置的柴油機曲軸的實體模型。利用Abaqus軟件構建的柴油機曲軸CAE模型的單元數量與節點數量分別為56 485個以及82 648個。柴油機曲軸是船舶動力裝置中典型的復雜形狀零部件,模型構建過程極為復雜,本文方法可以有效構建柴油機曲軸的實體模型,為船舶動力裝置的CAE仿真分析提供模型基礎。

采用本文方法對柴油機曲軸進行網格劃分的結果如圖4所示。

圖4 柴油機曲軸網格劃分結果Fig. 4 Meshing result of diesel engine crankshaft

可以看出,采用本文方法可以有效對所構建的柴油機曲軸實體模型進行網格劃分,為后續柴油機曲軸的數值分析提供基礎。

對所構建的柴油機曲軸CAE模型,施加10 kN的扭轉變形力,統計柴油機曲軸CAE模型在扭轉變形后的受力情況,統計結果如圖5所示。

圖5 扭轉變形受力結果Fig. 5 Torsional deformation force results

可以看出,采用本文方法構建的柴油機曲軸CAE模型,可以有效模擬柴油機曲軸在受到扭轉變形時的受力結果。柴油機受到10 kN的扭轉變形力時,變形的最大受力點為88.542 kN。距離扭轉位置較遠的部分,未存在受力情況,與實際曲軸扭轉變形受力情況相符。

采用本文方法構建的曲軸設置于柴油機實際運行工況中。統計船速為52.6 km/h時,不同負荷大小時,柴油機壓縮壓力與最大爆發壓力變化,將柴油機壓力變化結果與實際柴油機運行的壓力變化結果對比,對比結果如圖6所示。

圖6 柴油機運行壓力變化Fig. 6 Diesel engine operating pressure changes

可以看出,采用本文方法構建的柴油機曲軸模型,可以有效應用于船舶航行的柴油機實際運行工況中。柴油機運行的壓縮壓力與最大爆發壓力模擬結果與實際壓力結果相差較小,驗證本文方法所構建柴油機曲軸CAE模型具有較高的實用性,可以有效仿真模擬柴油機在船舶航行時的實際變化狀態。

3 結 語

利用CAD技術設計船舶動力裝置復雜形狀零件模型,將CAD模型轉換至CAE仿真軟件中,實現船舶動力裝置復雜形狀零件的的智能仿真。仿真測試驗證該仿真方案具有較高的實用性與可行性。

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