高温压电传感器性能仿真有限元分析

摘要

高温压电传感器结构复杂、性能影响因素多，高温条件下的实验、验证非常困难且成本极高，因此，采用有限元分析方法进行传感器工况模拟与性能仿真，具有非常现实的方法意义及经济效益。
　　论文基于压电传感器的工作原理及仿真分析目标，对高温压电传感器有限元分析项目进行了系统化的分析流程设计、有限元模型设计，确定了静态、动态分析的内容、方法、模型及关键点。针对压电传感器耦合分析的需要，提出与CAD建模相结合的“三维最小交集”网格划分方法，实现整个模型的标准六面体网格划分，保证了传感器静态、动态耦合分析的实现。
　　通过对螺栓预紧过程的分析，结合有限元分析中的典型预紧力表达方法、耦合分析方法研究，提出适合高温压电传感器耦合分析的“过盈接触预紧模型”。通过对螺栓预紧力的设计计算，确定螺栓预紧过盈量，完成“过盈接触预紧模型”的有限元分析。基于“过盈接触预紧模型”的有限元分析结果，为其他内容的有限分析模型提供参照与条件。
　　在螺栓预紧模型的基础上，分析了各种温度条件下传感器关键零部件静态结构特性、传感器组件结构热适配特性。论文基于静态分析结果，对传感器的高温工作性能进行初步评估。
　　将螺栓预紧、温度、冲击三种因素相结合，进行动态耦合分析，模拟传感器撞击测试实验条件，动态反应撞击工作过程，实现传感器主要性能指标的仿真模拟。通过一系列高、低温条件下的动态仿真分析，对传感器的宽温区工作原理及特性进行了揭示，对传感器的高温、低温工作性能进行了有效的评估与预测。
　　基于静态、动态分析结果，对影响宽温区工作性能的关键因素进行了分析与初步验证，确定影响宽温区工作性能的关键因素为螺栓与质量块的材料-结构匹配。通过调整质量块的材料选择，实现了较为稳定的传感器高温工作性能，为高温压电传感器的优化设计提供了方向和依据。
　　最后对全文进行了总结，阐述了本文的研究价值与意义，明确了螺栓动态预紧分析、冲击实验对照分析与参数优化、结构设计优化等值得深入的下一步研究计划。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景

1．2 现状与问题

1．3 本文的主要研究内容及论文结构

1．3．1 本文的主要工作

1．3．2 论文结构

第2章 传感器工作原理、相关理论及模型分析

2．1 压电效应

2．2 冲击

2．3 螺栓预紧力模型

第3章 传感器性能有限元分析方法研究

3．1 有限元法发展概述

3．2 传感器有限元分析方法介绍

3．2．1 传感器有限元分析的方法选择

3．2．2 系统化有限元分析方案规划

3．3 传感器有限元分析建模

3．3．1 传感器静态分析模型

3．3．2 冲击实验模型

3．3．3 有限元模型建模过程

第4章 基于ANSYS的传感器静态特性及影响因素分析

4．1 常温接触预紧分析

4．1．1 全粘接条件下1．5NM接触预紧分析

4．1．2 全接触条件下1．5NM接触预紧分析

4．1．3 全粘接条件下1NM接触预紧分析

4．1．4 全接触条件下1NM接触预紧分析

4．1．5 全接触条件下3．5NM接触预紧分析

4．1．6 全接触条件下2．5NM接触预紧分析

4．1．7 全接触条件下2NM接触预紧分析

4．2 常温温度预紧分析

4．2．1 全接触条件下-112℃温度预紧分析

4．2．2 全粘接条件下-112℃温度预紧分析

4．2．3 全粘接条件下-145℃温度预紧分析

4．2．4 全接触条件下-145℃温度预紧分析

4．3 高温接触预紧分析

4．3．1 -70℃接触预紧分析

4．3．2 -55℃接触预紧分析

4．3．3 其他温度

4．3．4 150℃接触预紧分析

4．3．5 260℃接触预紧分析

4．4 高温温度预紧分析

4．4．1 260℃下预紧温度-112℃

4．4．2 其他温度下预紧温度-112℃

4．4．3 260℃下，预紧温度-145℃

4．4．4 其他温度下预紧温度-145℃

4．5 小结

第5章 基于ANSYS／LS-Dyna的传感器动态特性分析

5．1 温度对冲击动态特性的影响

5．1．1 工作温度-70℃的冲击动态响应仿真分析

5．1．2 工作温度-55℃的冲击动态响应仿真分析

5．1．3 工作温度0℃的冲击动态响应仿真分析

5．1．4 工作温度260℃的冲击动态响应仿真分析

5．1．5 工作温度482℃的冲击动态响应仿真分析

5．1．6 工作温度648℃的冲击动态响应仿真分析

5．2 质量块质量对冲击动态特性的影响

5．2．1 质量块密度为9．9t／m3的冲击动态响应仿真分析

5．2．2 质量块密度为17．8t／m3的冲击动态响应仿真分析

5．2．3 质量块密度为22t／m3的冲击动态响应仿真分析

5．3 传感器宽温区工作性能优化

5．3．1 工作温度-70℃条件下的优化分析

5．3．2 工作温度260℃条件下的优化分析

5．3．3 工作温度482℃条件下的优化分析

5．3．4 工作温度648℃条件下的优化分析

5．4 小结

总结与展望

致谢

参考文献

攻读硕士期间发表论文及科研成果