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    基于AVL EXCITE Timing Drive的發(fā)動機配氣正時分析前處理自動化開發(fā)

    2018-10-24 06:24:48曹江懷
    機電信息 2018年30期
    關(guān)鍵詞:配氣腳本二次開發(fā)

    余 偉 余 彪 曹江懷

    (奇瑞汽車股份有限公司動力總成技術(shù)中心性能分析部,安徽蕪湖241009)

    0 引言

    在CAE分析軟件被廣泛應(yīng)用于汽車研發(fā)并發(fā)揮出顯著作用的同時,前處理時間在分析周期中占比過大的問題也突顯出來。很多分析的前處理時間占比往往超過一半,導(dǎo)致分析工程師沒有充足的時間去進行數(shù)據(jù)分析與方案優(yōu)化。這種情況在一維分析中尤為明顯,比如熱管理分析與配氣正時分析中模型搭建與數(shù)據(jù)輸入的工作量是巨大的,中間還包含大量重復(fù)工作。針對這種狀況,本文基于AVL EXCITE Timing Drive軟件對配氣正時系統(tǒng)進行了自動化二次開發(fā),嘗試通過自動化一鍵完成前處理,從而大幅縮短分析周期。

    1 配氣正時常規(guī)分析流程與自動化流程的比較[1]

    AVL EXCITE Timing Drive是汽車領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛的發(fā)動機配氣正時運動學(xué)與動力學(xué)分析軟件,應(yīng)用該軟件進行計算的過程如圖1所示,包括收集輸入?yún)?shù)、建立單元模型、添加模型參數(shù)與設(shè)置邊界條件、計算求解以及結(jié)果分析等步驟。

    圖1 配氣正時常規(guī)仿真分析流程

    可以看到,流程中前三步操作如通過人工完成,將耗費大量的時間,而且由于輸入數(shù)據(jù)量很大,數(shù)據(jù)輸入的正確性也難以得到有效控制,因為逐級點開多層菜單去檢查無異于重新搭建一次分析模型。

    圖2是配氣正時自動化仿真分析流程。首先,將分析需要輸入的數(shù)據(jù)全部收集在“標準數(shù)據(jù)模板文件”中,該模板文件具有良好的可視化與便于檢查的特點,在完成數(shù)據(jù)收集后,可非??旖莸剡M行數(shù)據(jù)檢查。其次,通過編寫的“腳本插件程序”一鍵完成模型搭建、數(shù)據(jù)輸入、提交計算步驟。

    圖2 配氣正時自動化仿真分析流程

    2 AWS的Python腳本編程及API函數(shù)

    目前,AWS支持Python腳本[2]功能并開放了大量的API函數(shù)提供給用戶用于Python腳本編程,這些API函數(shù)基本涵蓋了AWS各個軟件常用功能,包括前處理、仿真運行、后處理及圖形界面功能。

    用戶將一項常規(guī)的分析任務(wù)梳理成流程化和標準化的分析流程后,即可將該分析任務(wù)的分析流程通過Python語言調(diào)用API函數(shù)編程為一個完整的腳本插件。同類型的分析任務(wù),只需在修改輸入?yún)?shù)模板后,在AWS軟件中調(diào)用相應(yīng)的腳本插件,即可完成整個分析流程,從前處理一直到最終分析報告的生成都可以讓電腦自動完成。

    API函數(shù)按照功能封裝在三個模塊中:WS模塊、PP2Interface模塊及aws_dialog模塊,即前處理、仿真運行模塊,后處理模塊和圖形界面模塊。

    AWS中一維模型是最基本的層級結(jié)構(gòu),模型中每個單元的屬性都封裝在WSClass類或其子類中,通過調(diào)用類函數(shù)即可對單元屬性進行賦值或更改。

    3 AVL EXCITE Timing Drive中Python腳本插件開發(fā)案例

    配氣正時系統(tǒng)的通用動力學(xué)仿真分析按流程可依次分為模型搭建、參數(shù)設(shè)置、邊界添加、計算設(shè)置及后處理[3],本節(jié)以模型搭建及參數(shù)設(shè)置為例,介紹Tycon軟件中Python腳本的開發(fā)案例——標準化參數(shù)輸入模板和Python腳本的使用。

    完整的標準化輸入?yún)?shù)模板包括進排氣相位、閥系及正時模板,進排氣凸輪軸模板以及型線、缸壓、機油壓力參數(shù)模板。在Tycon軟件菜單中,一鍵調(diào)用AutoTycon_fingerfollow腳本插件,即可搭建好整個配氣正時動力學(xué)模型,并根據(jù)標準化輸入?yún)?shù)模板中填寫的參數(shù)設(shè)置好整個動力學(xué)模型的參數(shù),至此,配氣正時系統(tǒng)的通用動力學(xué)仿真分析標準流程中的模型搭建、參數(shù)設(shè)置已經(jīng)完成。另外,邊界添加、計算設(shè)置及后處理也可以通過Python開發(fā)腳本插件的形式,進行Tycon軟件的二次開發(fā),從而實現(xiàn)整個分析流程的自動化和標準化。

    4 基于AVL EXCITE Timing Drive的配氣正時系統(tǒng)自動化分析效果

    表1中給出了配氣正時分析是否采用自動化方法的分析時間對比,可以看到采用自動化方法后分析周期得到顯著縮短。自動化方法應(yīng)用的另外一個重要意義是對仿真分析人員的要求大大降低,對于常規(guī)校核分析,完全可由經(jīng)驗較少的仿真工程師完成,經(jīng)驗豐富的工程師只需要參與輸入數(shù)據(jù)檢查與結(jié)果分析即可,從而能夠?qū)⒅饕ν度氲街匾獑栴}解決與方案優(yōu)化中。

    表1 自動化應(yīng)用前后配氣正時系統(tǒng)分析項目優(yōu)化時間對比

    5 結(jié)語

    AVL軟件提供了強大的二次開發(fā)平臺,本文通過一個發(fā)動機配氣正時分析自動化二次開發(fā)的例子充分展示了二次開發(fā)在縮短分析周期、提高分析效率上的強大作用。目前CAE的發(fā)展趨勢是更加集成化,多平臺、多學(xué)科、多系統(tǒng)的耦合分析日益增多,這將使得分析需要的數(shù)據(jù)量成倍增加,其中重復(fù)數(shù)據(jù)、重復(fù)工作的比例很大,分析工程師的時間被大量浪費。另一方面,不同廠家都有自己特有的分析流程與分析數(shù)據(jù)庫,軟件廠商是無法在自動化開發(fā)上兼顧到所有廠家要求的?;谶@種情況,廠家基于AVL軟件提供的二次開發(fā)接口編寫符合自己需求的自動化程序是非常可行的,值得大力推廣。

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