案例研究
万博Ansys stellt Studierenden auf dem Weg zum Erfolg die Simulationssoftware kostenlos zur Verfügung。
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案例研究
Ariane Group GmbH开发了一种模拟程序,以减少全面硬件测试的工作量。optiSLang用于热机械疲劳(TMF)面板的参数识别和优化,在设计和尺寸上代表阿丽亚娜6号欧洲运载火箭燃烧室的一部分。
运载火箭的推进系统产生推力,使运载火箭升空并加速进入轨道。根据燃烧反应气体与运载火箭的作用和反应原理,加速度取决于发射物质的质量和速度。为了保持较低的燃料质量消耗,需要较高的排气速度,这反过来需要燃烧室内的高压水平和热反应温度。不同的概念可用于燃烧室保持结构的完整性。这里考虑了蓄热式冷却燃烧室,其中低温流体通过燃烧室热气体壁中的冷却通道被输送。
TMF小组的创建考虑到两个目标。首先,为了验证损伤模型,该模型是为预测高温气体壁的寿命而创建的。详细描述了在TMF加载条件下的粘塑性材料行为、老化和损伤效应的损伤模型公式。通过TMF试验,该模型应用于比拉伸、疲劳和蠕变试验试样更复杂的结构,以证明其在飞行硬件上的适用性。基于已验证的材料损伤模型,给出了当前燃烧室的合理性能。其次,基于面板的TMF测试有潜力用于新燃烧室的开发过程,作为全面测试的成本效益替代方案,以调查新材料或设计的性能。出于这个目的,本文重点研究了与燃烧室硬件相比,面板损伤行为的代表性。
TMF面板设计
如图2所示,TMF面板由CuAgZr衬垫材料制成,该衬垫材料在燃烧室的尺寸上包括五个冷却通道。在其背面,采用电沉积工艺应用镍层。
燃烧室和壁板损伤行为的比较
在一个典型的负荷循环中,燃烧室首先被预冷,这导致了周向收缩。由于衬垫材料通常比夹套材料具有更高的热膨胀系数,在图3b所示的前两秒内,热气体壁内会产生拉应力。点火后,衬垫材料加热,而冷却的夹套防止衬垫膨胀。因此,在整个600s的热运行时间内,热气体壁发生压应力状态,导致铜材料发生非弹性变形。一旦发动机关闭,一个后冷却阶段开始导致回到拉应力状态。最后,温度恢复到环境水平。
预冷、热运行、后冷和回到环境水平的多个载荷循环在一个称为热机械疲劳(TMF)的领域对结构施加压力。这些负荷条件导致热气体壁变薄,趋向于屋顶形状的配置,称为狗屋效应,如图4b所示。
观察TMF面板的行为,应力应变滞回与燃烧室中看到的不同,见图5b。在后冷却过程中,应力状态类似于拉态,但应变卡在压缩域中。结果,与燃烧室热气体壁变薄相反,面板的激光加载壁变厚。这改变了损伤条件,降低了面板测试的代表性。
optiSLang的优化基于Ansys模拟,该模拟为所研究的设计提供应变响应。万博因此,使用参数化APDL脚本(Ansys参数化设计语言)来创建几何图形、构建模万博型、应用边界条件、启动作业并提取所有必要的结果数据。最后,为每个设计点返回一个错误值给optiSLang。它的最小化对应着朝着最佳设计的进化。
几何参数
图6显示了正在调查的面板的一个切口。该图概述了优化器修改的设计参数。与图2(见第31页)所示的原始设计相似,面板由铜衬垫、镍套和包括五个冷却通道组成。作为以前平面面板设计概念上的新颖性,目前的研究包括对曲面面板的评估。
设计生成基于拉丁超立方抽样方法。因此,每个参数都均匀分布在与原始设计的初始值相关的±20%的带宽上。对于曲率半径,初始值与燃烧室曲率相关。
由于显示的设计参数的变化,面板内部的温度分布以及面板的整体刚度都会受到影响。随后,激光加载壁面载荷的变化导致应力-应变-滞回的变化,在优化过程中考虑了这一点。
优化标准
为了阐明最小化问题,定义了一个错误值“Err”。“Err”是量化当前设计与燃烧室目标行为的应变偏差。如图7所示(见下一页),对于中间通道的热壁中心点位置,在第一个载荷循环后,测量所有三个壁位置(顶部、中心和底部)的机械箍应变之间的差异。差值的几何平均值定义了要最小化的误差值:
在每个设计的FE模拟之后,误差值在APDL脚本中计算,然后传输回optiSLang。
对于灵敏度分析,通过改变7个设计参数创建了100个设计。成功计算了98个设计,并根据所描述的误差定义进行了模型灵敏度的研究。同样的模拟结果用于生成最优预后元模型(MOP),用于优化目的。
参数的敏感性
optiSLang提供的灵敏度分析结果如图8所示。结果表明,曲率半径的影响最大,半径越大,误差值越小。将整体面板宽度作为第二大影响参数,可以得到更直观的结果。由于体积较大的侧体积中的材料较少,整体冷却性能得到了改善,这也使结构在冷却阶段变得更加坚硬。热阶段的压缩变形导致横向的压缩塑化,后冷却使所研究的墙体进入拉应力状态,通过更冷和更硬的侧结构增加其影响。
可以看出,误差值对定义实际通道结构和热壁尺寸的设计参数不太敏感。因此,可以修改热壁厚度、通道宽度和距离,对实际损伤行为影响较小。这一事实对于TMF面板测试在未来燃烧室验证工作中的应用非常重要。
最佳设计-几何演变
根据敏感性分析的结果,建立了最佳预后元模型(MOP)。实际优化任务是在MOP的基础上进行的,其预后系数(Coefficient of Prognosis, CoP) = 96%。优化结果结合了减小面板宽度、增大衬垫厚度和优化弯曲半径的灵敏度分析结果,如图9所示,左边是初始几何形状,右边是优化后的几何形状。
由于上述改进,残余应变在拉伸区域和燃烧室内都有累积。优化后的面板设计增加了热气壁损伤行为的代表性。
在本研究中,为了找到一种与燃烧室损伤行为相似的面板形状,研究了当前使用的TMF面板设计的潜在增强。因此,创建了一个自动化的TMF面板测试模拟,包括生成一个FE模型,并基于预先定义的设计参数运行热和机械分析。自动比较当前设计和燃烧室行为的结果作为输出变量被重新处理。
借助于的分析能力optiSLang,可以识别和验证参数变化对面板损伤行为的敏感性。结果表明,面板的曲率对热壁行为以及面板的厚度和宽度有很大的影响。另一方面,热壁厚度、通道宽度和翅片宽度的影响较小,可以在不影响面板对燃烧室的代表性的情况下进行修改。这一结果对于TMF面板测试对燃烧室鉴定的未来应用尤其重要。
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