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    可充電自愈合路面技術(shù)研究

    2018-10-10 01:36:22
    山西交通科技 2018年4期
    關(guān)鍵詞:線圈電動(dòng)汽車耦合

    郭 銳

    (山西交通控股集團(tuán)有限公司 太原高速分公司,山西 太原 030006)

    0 引言

    電動(dòng)汽車可減少CO2的排放量、污染水平、緩解氣候變暖,在有限的資源和環(huán)境友好的需求下尋找可持續(xù)發(fā)展的平衡[1]。同時(shí),電動(dòng)汽車可進(jìn)一步分為混合動(dòng)力汽車、插電式混合動(dòng)力汽車、增程式電動(dòng)汽車及純電動(dòng)汽車[2]。然而,只有純電動(dòng)汽車和零排放汽車是不依賴于礦物燃料的電動(dòng)汽車。只要電能來源于可再生的資源,那么電動(dòng)汽車就具有低碳效益。在歐美一些國家,在電動(dòng)汽車的銷售中荷蘭是一個(gè)領(lǐng)先型的國家[3]。預(yù)計(jì)到2020年,荷蘭道路行駛的電動(dòng)汽車將增加20萬輛[4]。如此巨大的轉(zhuǎn)變對基礎(chǔ)設(shè)施提出了新的要求,以此來適應(yīng)無線電動(dòng)汽車。對于大型電動(dòng)汽車來說,里程、尺寸、電池的健康存儲及可持續(xù)能源的利用都面臨著重要的挑戰(zhàn)。應(yīng)對道路基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn)的新興技術(shù),包括感應(yīng)充電、感應(yīng)愈合瀝青和公路可再生能源。無線感應(yīng)傳輸是利用交變磁場作為從一個(gè)電路到另一個(gè)電路的能量轉(zhuǎn)換模式。一個(gè)小頻率范圍(81.39~90 kHz)被分配給4種能源類型(3.7 kW、7.7 kW、11 kW、22 kW)的輕質(zhì)電動(dòng)汽車無線電傳輸充電。近期的研究基本都集中在多線圈耦合方面,以提升能量轉(zhuǎn)化和橫向/縱向間距。多線圈感應(yīng)充電的例子包括雙D(DD),雙D求積(DDQ)和雙相障礙[5]。電動(dòng)汽車的無線電源有3種發(fā)展趨勢,包括固定充電、半動(dòng)態(tài)充電及行駛過程中動(dòng)態(tài)充電[6]。動(dòng)態(tài)充電技術(shù)可實(shí)現(xiàn)40%道路覆蓋率的25 kW的無線感應(yīng)傳輸系統(tǒng)[7]。研究表明路用無線充電技術(shù)可為電動(dòng)汽車提供能量[8]。路面如果是由多孔瀝青混凝土組成則比密級配瀝青混合料具有更多的優(yōu)勢,如低噪聲和高效的排水性能。然而,多孔結(jié)構(gòu)并沒有使瀝青的耐久性提升,反而會(huì)使瀝青路面更容易掉粒。瀝青混合料是一種自愈合材料[9]。當(dāng)體系應(yīng)力或應(yīng)變足夠大時(shí)就會(huì)產(chǎn)生微裂紋。自愈合過程是在損傷消失及力卸載后才出現(xiàn)的。分子從裂紋的一個(gè)面到另外一個(gè)面的擴(kuò)散重排會(huì)使材料的性能和強(qiáng)度得以重新恢復(fù)。路面修復(fù)的實(shí)際問題是自愈合在常溫、沒有應(yīng)力作用下愈合太慢。瀝青混合料的愈合速率會(huì)隨著愈合溫度的升高而增加。

    本文擬采用無線充電、道路能量收集技術(shù)及自愈合技術(shù)研究一種新的可為汽車充電的可持續(xù)道路,開發(fā)自愈合瀝青的熱量和損失模型。

    1 無線充電自愈合路面

    1.1 自愈合路面的熱模型

    如果一個(gè)均勻的瀝青樣品需要在10 min內(nèi)從10℃加熱到80℃,所需要的加熱速率為dT/dt=0.133 K/s。瀝青密度大約為ρ=1 050 kg/m3,比熱容為Cp=920 J/(kg·K)。因此,所需能量密度為:

    由式(1)可知,瀝青自愈合能量需求巨大,但是利用卻有限。因此,在愈合過程中,無線充電系統(tǒng)隨著外部感應(yīng)線圈可傳遞部分或全部愈合能量。

    有限元分析是評價(jià)傳導(dǎo)和轉(zhuǎn)化過程中溫度上升的一個(gè)相對較好的方法。在有限元模型中荷蘭使用最小厚度為0.05 m。固體切片尺寸為1 m×1 m×0.05 m。具體參數(shù)如表1所示。對流換熱系數(shù)hc可由式(2)計(jì)算:

    式中:W是離地2 m處的風(fēng)速,當(dāng)風(fēng)速為7 m/s時(shí)熱對流系數(shù)為34.9 W/(m2·K)。熱源被定義為均勻分布在瀝青中的值為233 kW/m3。

    表1 熱模擬的模型參數(shù)

    模擬計(jì)算了首次加熱瀝青30 min的溫度傳輸。溫度由3點(diǎn)評價(jià),分別是瀝青上部、中部、底部。瀝青加熱過程中3點(diǎn)溫度分布如圖1所示。由圖可知,瀝青中部加熱到80℃需要620 s,非常接近期望的600 s。頂部區(qū)域加熱有點(diǎn)緩慢,需要耗時(shí)940 s才能達(dá)到理想溫度。差異的產(chǎn)生是由于熱量通過對流向外界流失。瀝青的底部加熱最慢,需要耗費(fèi)1 425 s才能達(dá)到80℃。

    圖1 瀝青不同部位的愈合溫度與時(shí)間關(guān)系曲線

    然而感應(yīng)愈合瀝青能夠?qū)е聻r青的泄漏和頂層的掉粒。為了評價(jià)這些性能,選取一個(gè)1 m×1 m的薄片進(jìn)行模擬。厚度xa為0.05 m,靠近頂層。混凝土層的厚度xc為0.5 m。熱源Qin均勻地分布在感應(yīng)愈合瀝青層。穩(wěn)態(tài)熱行為可以使用閉合回路描述,瀝青和混凝土的熱阻可以通過厚度、熱導(dǎo)率和面積求解,具體計(jì)算公式為:

    基于熱回路的瀝青計(jì)算溫度可通過式(5)求解:

    2 組合感應(yīng)體系損失模型

    在無線充電系統(tǒng)中,為了提高轉(zhuǎn)化能量的效率,補(bǔ)償電容在最初和第二階段就應(yīng)該提出。這項(xiàng)技術(shù)可消除無效能量,并強(qiáng)化路面的能量傳輸。由于缺乏必要的標(biāo)準(zhǔn),電動(dòng)汽車無線充電體系的研究到目前為止還停留在形狀和尺寸的需求上。因此,獲得實(shí)驗(yàn)的具體結(jié)果,就應(yīng)該考慮耦合系數(shù)。

    2.1 系統(tǒng)性能

    為了比較有無感應(yīng)愈合瀝青的無線充電體系,我們研究了最大可能效率ηmax和耦合系數(shù)k。幾種不同類型的能量補(bǔ)充方式都進(jìn)行了研究,而且系統(tǒng)性能也需要知道具體的系統(tǒng)參數(shù)。最大效率可由式(6)描述:

    2.2 數(shù)值分析

    有限元模擬將利用一個(gè)二維模型對無線充電和感應(yīng)愈合瀝青體系進(jìn)行模擬,頻率范圍為1 kHz~1 MHz。圓形線圈纏繞26圈,絲線半徑為1.1 mm,內(nèi)部半徑37 mm,外部半徑105 mm。第二個(gè)線圈纏繞16圈,絲線半徑為1.1 mm,內(nèi)部半徑12 mm,外部半徑53 mm。垂直偏移和瀝青層厚度為5 mm,瀝青和第二層的垂直偏移為20 mm。瀝青層的半徑為250 mm,厚度為50 mm。數(shù)值模型如圖2所示。

    圖2 數(shù)值模型

    由數(shù)值分析可知,電路參數(shù)的提取及體系性能的分析包括最大能量和磁性耦合系數(shù)。如圖3所示,無線充電和感應(yīng)愈合瀝青結(jié)合體系的有效性及耦合系數(shù)結(jié)果顯示85 kHz時(shí)最大效率為93%。耦合系數(shù)低于空氣核心線圈,并且在100 kHz時(shí)迅速下降。實(shí)驗(yàn)無線充電體系的耦合機(jī)制認(rèn)為k=0.113,自愈合瀝青樣品的體積為8.84×10-3m3。當(dāng)前的耦合將減小到kIHA=0.107。

    圖3 不同頻率下無線充電和感應(yīng)愈合瀝青體系的最大能量和磁性耦合系數(shù)

    進(jìn)一步分析提出了不同瀝青層厚度,選擇10 mm、50 mm和100 mm瀝青層厚度進(jìn)行了研究。普通瀝青和感應(yīng)愈合瀝青的耦合系數(shù)如圖4所示。在頻率為1~10 kHz,基質(zhì)瀝青和自愈合瀝青的耦合保持不變。在此頻率范圍內(nèi)1 cm厚的感應(yīng)愈合瀝青的耦合系數(shù)降低到普通瀝青的69%。由圖可知,隨著感應(yīng)愈合瀝青的厚度增加,由于渦流的存在,耦合系數(shù)減少。這種影響也會(huì)隨著頻率的增加而增加。

    3 結(jié)語

    通過對自愈合路面的無線充電及路面可持續(xù)能源的獲取進(jìn)行研究,認(rèn)為無線充電和感應(yīng)愈合瀝青等基礎(chǔ)設(shè)施的共享對高速公路來說非常重要。愈合能量密度的熱模型提出了防止掉粒的最大允許限度。挑戰(zhàn)集中在100 kHz頻率處,此時(shí)無線充電技術(shù)的磁效應(yīng)和能量轉(zhuǎn)移下降到90%,因此,直接集成技術(shù)可能有損失。帶磁場的分段道路可能會(huì)沿著路面中心的能量傳遞和感應(yīng)愈合瀝青邊緣的負(fù)載中心轉(zhuǎn)移。

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