电磁炉加热水—电磁 热 结构耦合分析

电磁炉加热水—电磁 热 结构耦合分析

                                                                                                     
ANSYS作为一个强大的耦合场分析软件,其多个场的模拟分析可以很好的结合,下面以电磁炉加热一碗水为例,模拟耦合场的经典应用.

注意:模拟中用到的分析数据包括电磁线圈频率、电流、线圈圈数、导线面积、电流密度、材料参数和散热系数等相关分析均为假设数据,真实数据请查阅相关资料或根据产品性能添加。



实例介绍:

电磁炉是应用电磁感应原理对食品进行加热的。电磁炉的炉面是耐热陶瓷板,交变电流通过陶瓷板下方的线圈产生磁场,它利用高频的电流通过环形线圈,从而产生无数封闭磁场力,当磁场那磁力线通过导磁(如:铁质锅)的底部,会产生无数小涡流(一种交变电流,家用电磁炉使用的是15-30KHZ的高 频电流),使锅体本生自行高速发热,达到加热食品的目的。

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1.分析模型介绍

模型建立为一个底部圆环模拟线圈,其上一个平板模拟陶瓷板,其上铁碗,碗中半碗水,为了便于网格划分和后续的分析,将模型分割为对称的4个部分如图3所示.

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2.分析过程

在Workbench中建立耦合场的分析流程,使用Magnetostatic建立磁场分析模块,使用瞬态热分析模块读取磁场分析的功耗,查看水升温的时间,建立结构分析模块读取热分析的温度分布,来获取结构相关的结果。

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2.1电磁场分析

底板线圈使用电流密度添加电流模拟线圈电流,这样在线圈上不会产生涡流效应导致的电流分布不均匀现象,其值为 I=单根导线电流*线圈圈数/线圈截面积,由于线圈为高频交流电,根据电磁理论在碗底的铁质体上产生涡流,靠涡流生成的电流来加热碗底,并可以读取相应的热生成功率。


分析中注意的事项:

  1. 加载电流密度的圆环模型要建立圆心的圆柱坐标系,将其模型坐标系为圆柱坐标系,Y轴为圆环的圆周方向,模拟电流的流向,如图5所示。
  2. 静态磁场分析默认为117单元,是不产生涡流效果的,可以更改模型的单位类型关键字,将碗底的模型单元更改为117,1单元,或者更改为236单元,设置相应的关键字。



分析中加载电流密度并设置为谐波分析:

bfe,conductor,js,2,current_density !加载电流密度

/solu

anty,harm

harfr,30000 !高频求解

solve

底盘线圈的电流密度结果如图6所示,高频产生的碗底涡流如图7所示


读取热生成率,获取相应的功率结果,图8所示。

/post1

set,1

cmsel,s,steel

powerh

my_powerloss=PAVG



4.png
图5 线圈坐标设置


5.png

图6 底盘线圈电流密度


6.png  
图7 碗底涡流密度


7.png

图8 涡流效果热生成率



2.2 瞬态热分析

加载瞬态热分析模块Transient Thermal,链接磁场分析的网格部分,打开瞬态热分析模块,这样会读取相应的网格模型和材料设置,需要抑制掉空气部分。

在瞬态热分析中设置相应的分析时间长度为600s,步数为600步,设置相应的散热系数,如图9所示,将插入commands命令,读取磁场生成的热结果。

ldread,hgen !读取热结果

加热碗的最大温度的温升曲线如图10所示,600s时刻的温度分布结果如图11和图12所示。

8.png  

图9 设置散热系数


9.png

图10 温度随时间变化曲线


10.png、    

图11 碗底温度


11.png

图12 碗整体温度



2.3 结构分析

加载结构模块structural,链接磁场分析的网格部分,打开后读取磁场分析相应的网格模型和材料设置,同样需要抑制掉空气部分。

设置好边界条件之后读取上一步的热生成的温度,根据相应的材料参数可以获取碗的膨胀变形量和应力分布情况,如图所示

读取温度分布载荷

ldread,temp

12.png  

图13 碗应力分布


13.png

图14 碗变形分布



14.png

图15 碗变形分布            

Workbench作为一个分析平台可以将多个独立的物理场很好的耦合到一起,很好的解决多电磁场、热、结构以及流体等物理场的耦合计算。

多物理场分析能够更全面的展示一些设备的多个输入因素导致的相互作用,电磁炉的耦合场分析可以应用于模拟淬火加热零件、电机受力、双金属片弯曲等相关的电、热和结构耦合的分析,能够获取相关的温度、变形、线圈参数等需要的关键数据。

另外workbench的多物理场仿真能够更好的共享模型和模型网格,通过读取载荷能够更好的匹配热、力等载荷数据,使计算快速准确,使仿真能够显著的减少实验次数,提高准确度,并缩短产品开发时间。

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