液力變矩器機(jī)構(gòu)變量交互作用研究

王安麟,孟慶華,李文嘉,韓繼斌

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液力變矩器機(jī)構(gòu)變量交互作用研究

王安麟1,孟慶華1,李文嘉1,韓繼斌2

液力變矩器以良好的自適應(yīng)性、低速穩(wěn)定性等優(yōu)越性被廣泛應(yīng)用于車輛和工程機(jī)械。提高液力變矩器性能一直是學(xué)者研究的重要課題,而改進(jìn)液力變矩器機(jī)構(gòu)參數(shù)是提高性能的主要措施。

Ejiri等對(duì)液力變矩器的扁平化進(jìn)行了研究并取得了一定的成果[1-2]。雷雨龍等研究了液力變矩器葉片的成型方法,并對(duì)葉型設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了改進(jìn),以有效指導(dǎo)液力變矩器葉柵系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[3-4]。Wu等借助一體化平臺(tái)對(duì)液力變矩器葉柵系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)、分析[5]。韓克非等基于正交試驗(yàn)法研究了泵輪葉片角對(duì)液力變矩器性能的影響,并對(duì)泵輪葉片角進(jìn)行了優(yōu)化[6]。范春順基于三維流體仿真分析了葉片數(shù)對(duì)液力變矩器性能的影響[7]。劉城等研究了葉片數(shù)對(duì)液力變矩器性能影響的顯著性,并對(duì)葉片數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,以提高液力變矩器的綜合性能[8]。

綜上,對(duì)提升液力變矩器性能的研究多為葉型的改進(jìn)、葉片角的優(yōu)化及葉片數(shù)的優(yōu)化。液力變矩器屬于復(fù)雜的流固耦合機(jī)構(gòu),而機(jī)構(gòu)變量間的交互作用對(duì)液力變矩器性能存在影響。現(xiàn)有的對(duì)葉片角與葉片數(shù)的優(yōu)化設(shè)計(jì)采用的分步優(yōu)化方法割裂了葉片角與葉片數(shù)的耦合關(guān)系,無(wú)法考慮葉片角與葉片數(shù)的交互作用。本文運(yùn)用正交試驗(yàn)法合理安排試驗(yàn),通過(guò)三維全流道仿真得到樣本數(shù)據(jù),就液力變矩器性能對(duì)機(jī)構(gòu)變量的靈敏度進(jìn)行了分析,著重研究了葉片角與葉片數(shù)的交互作用對(duì)液力變矩器性能的影響,綜合葉片角與葉片數(shù)建立了響應(yīng)曲面模型,采用多目標(biāo)遺傳算法進(jìn)行了優(yōu)化。

1 三維流體仿真

1.1 三維流體仿真參數(shù)設(shè)定

液力變矩器屬于流道封閉的復(fù)雜流固耦合機(jī)構(gòu),隨著計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)(CFD)的迅速發(fā)展,采用CFD模擬液力變矩器內(nèi)部流場(chǎng)的真實(shí)流動(dòng)情況日漸成熟[9]。

本文采用全流道模型進(jìn)行了仿真,以提高CFD仿真的準(zhǔn)確度。液力變矩器流道模型網(wǎng)格劃分如圖1所示。不同葉輪間相對(duì)運(yùn)動(dòng)的數(shù)值解析方法主要有混合界面法、凍結(jié)轉(zhuǎn)子法和滑移網(wǎng)格法,對(duì)于向心式渦輪液力變矩器采用凍結(jié)轉(zhuǎn)子法較為適合[10]。通過(guò)文獻(xiàn)參考及仿真經(jīng)驗(yàn),壓力速度耦合算法可采用SIMPLE算法,空間離散格式為一階上游迎風(fēng)格式,湍流模型為RNGk-ε湍流模型[11]。

圖1 流道模型網(wǎng)格

1.2 三維流體仿真驗(yàn)證

為驗(yàn)證CFD三維仿真結(jié)果的準(zhǔn)確性,通過(guò)臺(tái)架試驗(yàn)獲得試驗(yàn)數(shù)據(jù),將試驗(yàn)數(shù)據(jù)與CFD三維仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。如圖2所示,在不同傳動(dòng)比i下,變矩比K和泵輪扭矩系數(shù)λB的相對(duì)誤差均小于3%,效率η的絕對(duì)誤差小于5%,表明CFD三維仿真結(jié)果精度較高,可以用于研究機(jī)構(gòu)變量對(duì)液力變矩器性能的影響。

圖2 CFD仿真與試驗(yàn)性能參數(shù)對(duì)比

2 液力變矩器性能對(duì)機(jī)構(gòu)變量的靈敏度分析

2.1 機(jī)構(gòu)變量選擇

液力變矩器的機(jī)構(gòu)變量包括葉片角、葉片數(shù)、葉片形狀和葉片厚度等。傳統(tǒng)液力變矩器優(yōu)化設(shè)計(jì)過(guò)程中普遍認(rèn)為,葉片進(jìn)、出口角度對(duì)液力變矩器性能影響最為顯著[12],忽略了葉片數(shù)的影響,而且現(xiàn)有研究均未考慮葉片角與葉片數(shù)的交互作用對(duì)液力變矩器性能的影響。本文綜合葉片角與葉片數(shù)對(duì)液力變矩器性能影響進(jìn)行了靈敏度分析,以泵輪作為研究對(duì)象,將泵輪入口角βB1、出口角βB2和葉片數(shù)nB及與泵輪有直接影響的渦輪入口角βW1和導(dǎo)輪出口角βD2作為變量進(jìn)行了研究,而渦輪出口角βW2、導(dǎo)輪入口角βD1、渦輪葉片數(shù)nW和導(dǎo)輪葉片數(shù)nD不作為變量。液力變矩器原始模型的機(jī)構(gòu)變量參數(shù)如表1所示。

2.2 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)

試驗(yàn)設(shè)計(jì)中對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)有影響的變量稱為因子,把因子變化的各種狀態(tài)稱為因子水平。正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)是研究多因子、多水平試驗(yàn)的一種高效、快速、經(jīng)濟(jì)的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法[13]。本文液力變矩器的正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)因子有βB1、βB2、nB、βW1和βD2,每個(gè)因子取4個(gè)水平(水平1～水平4),水平的選取主要參考現(xiàn)有液力變矩器的設(shè)計(jì)范圍[14],如表2所示。由此,選用正交表L32(49)安排試驗(yàn)。

表1 液力變矩器原始模型的機(jī)構(gòu)變量參數(shù)

表2 液力變矩器性能影響因子水平表

液力變矩器工作性能的評(píng)價(jià)主要有變矩性能、經(jīng)濟(jì)性能和能容性能,本文研究的性能指標(biāo)分別是起動(dòng)變矩比K0、最高效率ηm和最高效率工況下泵輪扭矩系數(shù)λBm。根據(jù)選用的正交表建模、仿真得到樣本數(shù)據(jù)。

2.3 靈敏度分析

靈敏度分析是研究一個(gè)模型的輸出響應(yīng)對(duì)輸入因子變化的敏感程度的方法。本文通過(guò)靈敏度分析確定各因子對(duì)液力變矩器性能指標(biāo)的影響程度,主要包括線性相關(guān)程度、二次相關(guān)程度和因子間交互作用程度,并通過(guò)帕累托(Pareto)圖來(lái)表征。圖中橫坐標(biāo)的貢獻(xiàn)率反映因子對(duì)性能指標(biāo)影響程度的百分比,正值表示正效應(yīng),負(fù)值表示反效應(yīng)。對(duì)于不同性能指標(biāo),貢獻(xiàn)率排在前10位的因子作用程度如圖3所示。

(a)起動(dòng)變矩比

(b)最高效率

(c)最高效率工況下扭矩系數(shù)圖3 各性能指標(biāo)的Pareto圖

交互效應(yīng)圖反映了2個(gè)因子間的交互作用對(duì)性能指標(biāo)的影響程度和關(guān)系,其繪制方式是在一個(gè)因子取不同水平的情況下,將另一因子對(duì)響應(yīng)的主效應(yīng)圖進(jìn)行疊加而成。通過(guò)方差分析可以得到交互效應(yīng)圖,如果圖中2條線不平行或交叉,則表示存在交互作用,交互作用的強(qiáng)弱由不平行程度反映;如果圖中2條線相互平行,則表示不存在交互作用。起動(dòng)轉(zhuǎn)矩比、最高效率和最高效率工況下扭矩系數(shù)的各葉片角與泵輪葉片數(shù)交互效應(yīng)圖如圖4～圖6所示。

(a)泵輪入口角與泵輪葉片數(shù)

(b)泵輪出口角與泵輪葉片數(shù)

(c)導(dǎo)輪出口角與泵輪葉片數(shù)

(d)渦輪入口角與泵輪葉片數(shù)圖4 起動(dòng)變矩比的交互效應(yīng)圖

(a)泵輪入口角與泵輪葉片數(shù)

(b)泵輪出口角與泵輪葉片數(shù)

(c)導(dǎo)輪出口角與泵輪葉片數(shù)

(d)渦輪入口角與泵輪葉片數(shù)圖5 最高效率的交互效應(yīng)圖

(a)泵輪入口角與泵輪葉片數(shù)

(b)泵輪出口角與泵輪葉片數(shù)

(c)導(dǎo)輪出口角與泵輪葉片數(shù)

(d)渦輪入口角與泵輪葉片數(shù)圖6 扭矩系數(shù)的交互效應(yīng)圖

綜上可知,泵輪葉片數(shù)與渦輪入口角的交互作用對(duì)液力變矩器性能的影響相當(dāng)顯著。其原因是工作介質(zhì)是從泵輪出口流向渦輪入口,而葉片數(shù)的改變會(huì)使液流偏離發(fā)生改變,從而對(duì)渦輪入口的沖擊損失產(chǎn)生較大影響,而渦輪入口角的改變直接影響渦輪入口處的沖擊損失,從而說(shuō)明泵輪葉片數(shù)與渦輪入口角之間存在著較強(qiáng)的耦合關(guān)系。由上述分析還可知,相對(duì)于葉片角,葉片數(shù)對(duì)液力變矩器性能也存在顯著影響,說(shuō)明傳統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)中認(rèn)為葉片角對(duì)液力變矩器性能影響最為顯著而低估葉片數(shù)的影響是不合理的。

3 基于響應(yīng)曲面法的機(jī)構(gòu)變量綜合優(yōu)化方法

響應(yīng)曲面法(RSM)是依據(jù)樣本數(shù)據(jù)建立因子與響應(yīng)的多元回歸方程以便進(jìn)行優(yōu)化的方法?；陧憫?yīng)曲面法的優(yōu)化流程如圖7所示。樣本數(shù)據(jù)由機(jī)構(gòu)變量參數(shù)(因子的水平)和實(shí)際響應(yīng)(性能指標(biāo))組成,根據(jù)樣本數(shù)據(jù)和響應(yīng)曲面模型形式可擬合響應(yīng)曲面各項(xiàng)系數(shù)。響應(yīng)曲面存在擬合誤差,如果該誤差滿足要求,則說(shuō)明響應(yīng)曲面模型可以進(jìn)行優(yōu)化,然后基于響應(yīng)曲面模型采用遺傳算法尋優(yōu),將優(yōu)化結(jié)果通過(guò)CFD三維仿真進(jìn)行驗(yàn)證;如果誤差不滿足要求,則修改響應(yīng)曲面模型形式,以保證擬合精度。

圖7 基于響應(yīng)曲面法的優(yōu)化流程圖

3.1 響應(yīng)曲面模型

響應(yīng)曲面模型是采用多元回歸方程建立的因子與響應(yīng)之間的函數(shù)關(guān)系。本文采用五元三次回歸方程構(gòu)造響應(yīng)曲面,其形式為

根據(jù)正交試驗(yàn)仿真得到的樣本數(shù)據(jù)擬合五元三次回歸方程的系數(shù)。響應(yīng)曲面模型的擬合誤差和擬合度R2如表3所示。

表3 響應(yīng)曲面法擬合誤差分析

由表3可知,響應(yīng)曲面模型的擬合誤差較小,擬合度均在0.9以上,說(shuō)明利用正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)所得的樣本數(shù)據(jù)對(duì)三次響應(yīng)曲面擬合精度較高,進(jìn)而說(shuō)明可以基于響應(yīng)曲面法對(duì)液力變矩器進(jìn)行優(yōu)化。

3.2 機(jī)構(gòu)變量綜合優(yōu)化方法

由于響應(yīng)曲面模型具有非線性性,為避免傳統(tǒng)優(yōu)化方法陷入局部極值點(diǎn),采用遺傳算法對(duì)響應(yīng)曲面進(jìn)行了優(yōu)化。本文中液力變矩器性能指標(biāo)有3個(gè),其優(yōu)化屬于多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,故采用多目標(biāo)遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化[15]。

為比較葉片角與葉片數(shù)綜合優(yōu)化和分步優(yōu)化對(duì)液力變矩器性能的提升程度,將泵輪入口角、泵輪出口角、導(dǎo)輪出口角和渦輪入口角作為變量,采用與2.2節(jié)相同的水平取值和正交表安排試驗(yàn)來(lái)獲取仿真樣本數(shù)據(jù),通過(guò)響應(yīng)曲面模型優(yōu)化得到最優(yōu)葉片角組合,然后單獨(dú)對(duì)泵輪葉片數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。將分步優(yōu)化結(jié)果和綜合優(yōu)化結(jié)果通過(guò)CFD三維仿真進(jìn)行了驗(yàn)證?；诓煌瑑?yōu)化方法得到的機(jī)構(gòu)變量參數(shù)與性能指標(biāo)的對(duì)比如表4所示。

由表4可知,綜合優(yōu)化方法相比于分步優(yōu)化方法的起動(dòng)變矩比提高了0.336,最高效率提高了2.1%,最高效率工況下泵輪扭矩系數(shù)提高了0.306×10-6min2·r-2·m-1,各項(xiàng)性能指標(biāo)均有不同程度的提高,進(jìn)一步說(shuō)明了葉片角與葉片數(shù)的交互作用對(duì)液力變矩器性能影響較為顯著。

表4 基于不同優(yōu)化方法得到的機(jī)構(gòu)變量參數(shù)與性能指標(biāo)的對(duì)比

4 結(jié) 論

(1)在對(duì)比試驗(yàn)數(shù)據(jù)確認(rèn)三維流體仿真的基礎(chǔ)上,采用正交試驗(yàn)法科學(xué)、合理地安排試驗(yàn),通過(guò)全流道流體仿真得到液力變矩器性能指標(biāo),即起動(dòng)變矩比、最高效率和最高效率工況下泵輪扭矩系數(shù),從而保證了研究結(jié)果的可靠性。

(2)以泵輪作為研究對(duì)象,分析了液力變矩器性能對(duì)機(jī)構(gòu)變量的靈敏度,重點(diǎn)研究了機(jī)構(gòu)變量間的交互作用對(duì)液力變矩器性能影響的顯著性,研究表明:泵輪葉片數(shù)對(duì)液力變矩器性能的影響較為突出,其顯著性要高于某些葉片角;渦輪入口角與泵輪葉片數(shù)的交互作用對(duì)液力變矩器的性能指標(biāo)均有較為顯著影響。

(3)運(yùn)用響應(yīng)曲面法建立了具有較高逼近精度的五元三次響應(yīng)曲面模型?；谒憫?yīng)曲面模型,采用多目標(biāo)遺傳算法進(jìn)行了優(yōu)化,并對(duì)比了不考慮葉片角與葉片數(shù)交互作用的分步優(yōu)化結(jié)果,從而驗(yàn)證了葉片角與葉片數(shù)綜合優(yōu)化方法可以提升液力變矩器的性能,進(jìn)一步說(shuō)明了機(jī)構(gòu)變量間的交互作用對(duì)液力變矩器性能具有顯著影響。

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[本刊相關(guān)文獻(xiàn)鏈接]

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(編輯 苗凌)

(1.同濟(jì)大學(xué)機(jī)械與能源工程學(xué)院,201804,上海;2.山推工程機(jī)械股份有限公司,272073,山東濟(jì)寧)

為解決現(xiàn)有液力變矩器機(jī)構(gòu)變量?jī)?yōu)化設(shè)計(jì)中采用分步優(yōu)化方法存在的問(wèn)題,通過(guò)對(duì)比臺(tái)架試驗(yàn)數(shù)據(jù)確認(rèn)了三維流體仿真結(jié)果的準(zhǔn)確性,運(yùn)用正交試驗(yàn)、通過(guò)全流道流體仿真得到了起動(dòng)變矩比、最高效率和最高效率工況下泵輪扭矩系數(shù);采用方差分析法研究了機(jī)構(gòu)變量間的交互作用對(duì)液力變矩器性能影響的顯著性,在考慮交互作用的基礎(chǔ)上建立了五元三次響應(yīng)曲面模型且應(yīng)用多目標(biāo)遺傳算法進(jìn)行了優(yōu)化。研究表明:機(jī)構(gòu)變量間交互作用顯著影響著液力變矩器的性能,采用機(jī)構(gòu)變量綜合優(yōu)化方法優(yōu)化后,起動(dòng)變矩比提高了0.336,最高效率提高了2.1%,最高效率工況下泵輪扭矩系數(shù)提高了0.306×10-6min2·r-2·m-1。

液力變矩器;機(jī)構(gòu)變量;交互作用;顯著性;響應(yīng)曲面模型

Study on Mechanism Variables Interaction of Torque Converter

WANG Anlin1,MENG Qinghua1,LI Wenjia1,HAN Jibin2

(1. School of Mechanical Engineering, Tongji University, Shanghai 201804, China;2. Shantui Construction Machinery Co., Ltd., Jining, Shandong 272073, China)

In order to solve the problem caused by the separated step optimization for the design of the mechanism variables of torque converter, the significance of mechanism variables interaction was studied. Firstly, the accuracy of three dimensional fluid simulation results was confirmed in comparison with the bench test data. Secondly, starting torque ratio, highest efficiency and pump wheel torque coefficient at the transmission ratio of highest efficiency were obtained through full flow passages simulation based on the orthogonal experiments, and the significance of mechanism variables interaction was discussed through analysis of variance. Finally, the ternary quintic response surface model was established and optimized by using multi-objective genetic algorithm. The experiment results showed that mechanism variables interaction significantly affected torque converter performance and after optimization using the integrated optimization method of mechanism variables, starting torque ratio increased by 0.336, highest efficiency increased by 2.1%, and pump wheel torque coefficient at the transmission ratio of highest efficiency increased by 0.306×10-6min2·r-2·m-1.

torque converter; mechanism variables; interaction; significance; response surface model

2014-12-23。 作者簡(jiǎn)介:王安麟(1954—),男,教授,博士生導(dǎo)師。 基金項(xiàng)目:2012年國(guó)家重大科技成果轉(zhuǎn)化資助項(xiàng)目(〔2012〕258號(hào))。

時(shí)間:2015-06-17

http:∥www.cnki.net/kcms/detail/61.1069.T.20150617.0902.008.html

10.7652/xjtuxb201509001

TH137.332

A

0253-987X(2015)09-0001-07