一种基于四因素约束的制动盘优化方法、设备、介质

摘要

本发明涉及一种基于四因素约束的制动盘优化方法、设备、介质，方法包括：获取目标制动盘的质量；根据目标制动盘的参数，建立带有车下结构的模型，获取各部分的最高限制温度；不超过原有质量的前提下进行优化设计，获取优化后的制动盘，进行CFD稳态仿真，计算稳态散热泵风比，当最高温度低于最高限制温度时，根据稳态散热泵风比判断是否符合预设的优化目标；对备选制动盘进行CFD瞬态仿真分析，计算瞬态散热泵风比，当最高温度低于最高限制温度时，根据瞬态散热泵风比判断是否符合优化目标，若是，则目标制动盘即为优选制动盘。与现有技术相比，本发明解决或部分解决了现有的制动盘优化方法在优化过程中没有约束导致优化不理想的问题。

说明书

技术领域

本发明涉及列车制动技术领域，尤其是涉及一种基于四因素约束的制动盘优化方法、设备、介质。

背景技术

列车速度的提高，是对制动盘最为严峻的挑战。列车动能随着列车速度的平方增大，而在一定的制动距离条件下，列车的制动功率(每单位时间转移的列车动能)是列车速度的三次函数。制动的实质是将列车动能转变成别的能量或转移走，因此需要提高制动盘的热散逸性能以达到与列车制动功率的相互匹配。

列车基本阻力随速度的增加迅速增加。在列车阻力中，空气阻力在300km/h时约占总阻力80％，可见列车高速化以后降低空气阻力的重要性。列车运行时的空气阻力与速度的平方成正比，泵风功耗与速度的三次方成正比。高速列车为了提高制动盘的散热能力，通常将制动盘的内部设计成带散热筋的通风形式。相比于实心制动盘，制动状态下，这种带散热筋的通风制动盘加快了热量向空气的转移速度。而在牵引工况下，通风制动盘的散热筋结构加剧了泵风功耗。当列车时速达400公里级后，车下流场环境会更加复杂。拥有复杂几何结构的制动盘处在复杂的流场环境下，将会使制动盘的泵风功耗问题更加凸显。由此可见，列车高速化以后，在提高热散逸能力的同时，如何降低制动盘的泵风功耗也是亟待研究的问题。

在现有的其他技术方案中，仅通过对散热能力和空气阻力能耗中的单一因素进行评价进行制动盘的优化，难以在列车速度进一步提高情况下对制动盘进行优化；在流场仿真时，仅对制动盘的稳态情况进行仿真，不能得到制动盘在制动过程中的最高温度，未考虑制动盘在制动过程中的热传导情况，与实际情况相差较远；优化设计时，随意更改制动盘结构导致制动盘质量大幅增加，虽然提高了制动盘的散热能力，但没有实用价值；仅对单一制动盘进行仿真或实验研究，未考虑车下复杂流场情况，与实际情况相差较远。

综上，当前缺少一种基于多种因素约束的制动盘优化方法，以解决或部分解决现有的优化方法在单一因素限制下对制动盘优化不理想的问题。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于四因素约束的制动盘优化方法、设备、介质，通过限制优化后的制动盘的质量及最高温度，使用散热泵风比作为主要评价指标判断是否符合优化目标，解决或部分解决了现有的制动盘优化方法在优化过程中没有约束导致优化不理想的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

本发明的一个方面，提供了一种基于四因素约束的制动盘优化方法，包括如下步骤：

步骤S1，获取目标制动盘包括质量数据在内的参数信息；

步骤S2，根据所述参数信息，建立带有车下结构的制动盘CFD仿真模型，对列车运行过程中的情景进行模拟，获取包括运动过程中各部分的最高限制温度的仿真信息；

步骤S3，在不超过所述目标制动盘原有质量的前提下，根据所述仿真信息，通过调整设计及配置参数对所述目标制动盘进行优化设计，获取优化后的制动盘，针对所述优化后的制动盘进行CFD稳态仿真，计算稳态散热泵风比，当稳态仿真的最高温度低于所述最高限制温度时，根据所述稳态散热泵风比判断是否符合预设的优化目标，若否，重复执行本步骤，若是，所述优化后的制动盘作为备选制动盘；

步骤S4，针对多个所述备选制动盘进行制动全过程CFD瞬态仿真分析，计算瞬态散热泵风比，当瞬态仿真的最高温度低于所述最高限制温度时，根据所述瞬态散热泵风比判断是否符合优化目标，若否，执行步骤S3，若是，则所述目标制动盘即为优选制动盘。

作为优选的技术方案，所述的车下结构包括转向架、轮对、制动夹钳中的一个或多个。

作为优选的技术方案，所述的参数信息包括制动盘的密度、比热容、导热系数，空气的比热容、密度、粘度以及导热系数。

作为优选的技术方案，建立带有车下结构的制动盘CFD仿真模型，对列车运行过程中的情景进行模拟，获取包括运动过程中各部分的最高限制温度的仿真信息具体为：

建立具有所述车下结构的制动盘三维模型以及空气流场；

针对所述三维模型以及空气流场进行网格划分，在盘体及散热筋表面分别生成边界层；

设置材料参数，将制动过程中速度-时间曲线、热流密度-时间曲线分别作为入口端面的速度边界条件和制动盘面的热流边界条件，将制动盘附近空气域设计为旋转域，获取角速度-时间曲线及瞬态仿真结果；

选取预设的的速度和温度分别作为入口端面的速度边界条件和制动盘的热边界条件，获取稳态仿真结果；

根据所述瞬态仿真结果以及所述稳态仿真结果，获取包括运动过程中各部分的最高限制温度的仿真信息。

作为优选的技术方案，通过采用solidworks软件建立具有车下结构的制动盘三维模型以及空气流场，采用ICEM软件进行网格划分，所述的设置材料参数具体为：

在FLUENT软件中对制动盘和空气域的材料参数进行设置，并将制动过程中速度-时间曲线、热流密度-时间曲线分别作为入口端面的速度边界条件和制动盘面的热流边界条件。

作为优选的技术方案，所述的设计及配置参数包括制动盘整体参数、散热筋参数以及制动盘配置参数，制动盘整体参数包括制动盘直径和制动盘面厚度，散热筋参数包括散热筋形状、散热筋大小、散热筋排布、散热筋厚度，制动盘配置参数包括制动盘数量和制动盘形式。

作为优选的技术方案，所述的稳态散热泵风比为热散逸功率和泵风功率之比，所述的瞬态散热泵风比为热散逸功和泵风功耗之比。

作为优选的技术方案，在调整设计及配置参数中的散热筋参数时，按照散热筋厚度、散热筋形状、散热筋大小、散热筋排布的顺序进行调整。

本发明的另一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器以及存储器，所述存储器内储存有一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行上述基于四因素约束的制动盘优化方法的指令。

本发明的另一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，包括供电子设备的一个或多个处理器执行的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行上述基于四因素约束的制动盘优化方法的指令。

与现有技术相比，本发明具有以下优点。

(1)通过对目标制动盘进行仿真，获取各部分的最高限制温度，在优化过程中，限制目标制动盘的质量，同时限制优化后的制动盘的最高温度不超过最高限制温度，使用热散逸与泵风功耗/功率之比作为主要评价指标判断是否符合优化目标，以质量、最高温度、热散逸、泵风功耗/功率四个限制因素对优化过程进行限制，解决或部分解决了现有的制动盘优化方法在优化过程中没有约束导致优化不理想的问题。

(2)应用CFD分析方法和技术对制动盘配置进行优化设计，有助于进一步提高制动盘散热效率、降低同一工况下制动盘的功率消耗、降低制动盘的温度，从而能够提升高速列车的制动性能，降低高速列车行驶中的阻力功耗。

(3)针对制动盘本身，通过对其进行优化设计，可以在不改变其质量的前提下，通过改变制动盘大小和散热筋结构增大散热功率，同时降低其泵风功耗，这对制动盘的轻量化和提升制动盘的设计水平有重要意义。

(4)先进行稳态仿真，根据稳态仿真结果预测瞬态仿真结果，减少了耗时较长的瞬态仿真次数，提高了设计人员的设计效率。针对稳态仿真中的有效优化进行瞬态仿真，提高了仿真结果的可信性。

(5)综合了泵风功耗和热散逸两个因素定义散热泵风比，将制动盘质量、制动过程最高温度进行约束，形成了四因素约束体系，使得优化后制动盘更加适合工程化应用的需要。

附图说明

图1为实施例1中基于四因素约束的制动盘优化方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。

实施例1

如图1所述，本实施例提供了一种基于四因素约束的制动盘优化方法，包括如下步骤：

步骤S1，基础制动和其他部件参数输入。具体包括：

步骤S101，三维模型准备，为有限元模型提供几何输入，包含制动盘、转向架、轮对、车下结构、制动夹钳等对制动盘周围流场具有较大影响的零部件，同时对部分部件进行简化处理，在不牺牲计算精度的情况下，降低计算难度。

步骤S102，材料参数准备，包括制动盘的密度、比热容、导热系数，空气的比热容、密度、粘度、导热系数等。

步骤S103，制动参数准备，包括制动过程中速度-时间曲线、热流密度-时间曲线等。

步骤S2，建立带有车下结构的制动盘CFD仿真模型，并进行仿真。具体包括；

步骤S201，用三维建模软件solidworks绘制能体现出车体及转向架等部分的空气域和制动盘的三维模型。

步骤S202，用ICEM软件对制动盘模型及空气流场进行网格划分，采用三角形-四面体非结构网格，在盘体及散热筋表面分别生成边界层。

步骤S203，在FLUENT软件中对制动盘和空气域的材料参数进行设置，并将制动过程中速度-时间曲线、热流密度-时间曲线分别作为入口端面的速度边界条件和制动盘面的热流边界条件，能量模型设置为为Energy，湍流模型设置为k-epsilion。

步骤S204，将制动盘附近空气域设计为旋转域，旋转方式设置为滑移网格，旋转速度为根据速度-时间曲线计算得出角速度-时间曲线。

步骤S205，提交计算，得到瞬态仿真分析结果。

步骤S206，在FLUENT软件中对制动盘和空气域的材料参数进行设置，并选取典型的速度和温度分别作为入口端面的速度边界条件和制动盘的热边界条件，能量模型设置为为Energy，湍流模型设置为k-epsilion。

步骤S207，将制动盘附近空气域设计为旋转域，旋转方式设置为滑移网格，旋转速度为根据步骤S206中速度计算得出角速度。

步骤S208，提交计算，得到稳态仿真分析结果.

步骤S3，对上述得到的计算结果进行分析，分析制动盘的最高温度、阻力、阻力矩，分析制动盘的配置参数对于制动盘最高温度和泵风功耗的影响，得出制动盘优化设计的方向。

步骤S4，根据步骤S2中得到的计算结果、云图等进行分析，对制动盘的设计和配置进行优化，优化参数包括但不限于制动盘整体参数(制动盘直径、制动盘面厚度)，散热筋参数(形状、大小、排布、厚度)，制动盘配置参数(数量、形式)等，但不应增加制动盘的质量。

步骤S5，对优化后的制动盘建立CFD仿真模型，并进行稳态仿真。具体与步骤S201，步骤S202，步骤S206-208相同；

步骤S6，对步骤S5中计算结果进行分析根据散热功率、阻力、阻力矩等参数，计算得到散热泵风比，与步骤S2中结果进行对比，同时推测瞬态仿真的最高温度结果，由此对优化效果进行评价若优化效果达到要求则继续进行下一步，否则需要重复步骤S4-S6。步骤S4-S6过程可以多次重复进行，以便于快速寻找出更多优秀的设计。

步骤S7，将步骤S 6中得出有优化效果的一个或多个优化后的设计，进行瞬态分析，具体步骤与步骤S2.1-2.5相同。

步骤S8，对比步骤S7和步骤S2中的计算结果，根据散热泵风比和最高温度等结果对优化效果进行评价，重复迭代步骤S4-8步骤，直至得到满足要求的设计。

步骤S9，优化设计完成，将优化后的制动盘相关参数作为设计值用于制动盘的开发工作。

在对制动盘进行优化时，应遵循一定规律，制动盘整体参数、散热筋参数、制动盘配置参数相对独立，可以独立分析。

对于散热筋参数进行优化时，应按照散热筋厚度、形状、大小、排布的顺序进行。

对稳态仿真时的散热功率和阻力阻力矩进行计算，得出此状态下的热散逸功率和泵风功率，定义热散逸功率和泵风功率之比为稳态散热泵风比；

对瞬态仿真即制动过程中的散热功率和阻力阻力矩进行计算，得出制动总过程中的热散逸功和泵风功耗，定义热散逸功和泵风功耗之比为瞬态散热泵风比；

其中散热泵风比综合了热散逸和泵风功耗两个因素，作为主要评价因素和优化方向；

制动盘的最高温度作为评价中的约束因素，当最高温度超过限制温度时，则此制动盘无法满足要求；

质量作为优化设计过程中的约束因素，优化设计时应保证不增加制动盘质量。

实施例2

本实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器以及存储器，所述存储器内储存有一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如实施例1所述的基于四因素约束的制动盘优化方法的指令。

实施例3

本实施例提供了一种计算机可读存储介质，包括供电子设备的一个或多个处理器执行的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如实施例1所述的基于四因素约束的制动盘优化方法的指令。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。