上海电子信息职业技术学院科研团队提出一种高速电机新型磁性复合材料弹性模量预测方法

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表贴式永磁转子因其结构简单、效率高而广泛应用在高速永磁电机中。但这种转子强度低、散热困难，甚至导致永磁体失磁，限制了高速永磁电机向更高转速、更大功率发展。 上海电子信息职业技术学院高端装备机械可靠性与智能诊断研究中心的王天煜、沈阳工程学院白斌、杨璐铭与山东大学合作，在2024年第20 期《电工技术学报》 上撰文，提出一种粉块层级的新型复合转子结构，并对新型复合磁性材料开展力学性能预测，研究新型磁性材料细观结构与宏观性能的关系，研究人员提出的复合磁性材料力学性能预测模型，避免了繁杂耗时的材料性能测试过程，可以通过调控材料细观结构参数改善材料力学性能，提高设计效率、节约设计成本，实现材料-结构一体化设计。

研究背景

高速永磁电机因其卓越的效率、高功率密度和强大的动态响应能力广泛在高速负载以实现直驱。为了提高转子强度降低转子损耗，项目组提出一种新型的复合转子结构及磁性复合材料（图1）。

该新型复合转子包括转轴、烧结永磁体、磁粉胶膜/碳纤维（Magnetic Powder Film/ Carbon Fiber，MPF/CF）单元和碳纤维护套。该结构使磁性材料的抗拉强度大大提高，同时显著地降低新型复合转子损耗。

图1 新型转子结构

论文所解决的问题及意义

复合磁性材料组分的变化决定材料电磁及力学性能。因而每种材料组分的变化都需要按照国际或国内标准进行一系列性能测试来表征材料的各项基本性能，影响新材料的研发及应用效率。

研究团队提供一种磁性复合材料力学性能预测方法，可快速获得磁性复合材料的力学性能预测，避免了繁杂耗时的材料性能测试过程，并可以通过调控材料细观结构参数改善材料力学性能，实时更新材料结构及性能数据，提高设计效率，并实现材料-结构的一体化设计。

论文方法及创新点

1.磁粉颗粒分布的数值模拟

为了构建符合真实细观结构的磁性复合材料计算模型，研究人员从细观尺度将磁性复合材料看作由磁粉颗粒、界面层和树脂基体组成的三相复合材料，采用蒙特卡罗法，利用Python语言二次开发Abaqus软件内核，实现了MPF细观结构三维球形随机颗粒模型的参数化建模。

为了提高模型精度，考虑了界面层的影响。界面层模型通过如下方法建立，首先生成实体球形颗粒，根据界面层厚度的参数设置，将球形颗粒表面向外平移对应距离生成新的颗粒，将新颗粒与平移前的颗粒进行布尔切割运算，将切割后的实体模型作为MPF界面层。图2给出了MPF细观随机模型及网格划分。

图2 磁性材料RVE模型及网格划分

2.界面层参数的确定

根据临界磁粉含量，通过界面层参数模型计算得到界面层的厚度、体积分数；基于等效三相球模型，利用弹性力学理论和Eshelby等效理论得到三相球体模型的有效体积模量、体积模量k0、泊松比的计算公式，最终计算出界面层的弹性模量。

3.结果分析与试验验证

通过修改磁粉颗粒粒径、级配、组分配比及界面层厚度等参数生成不同磁粉组分的细观模型，建立材料细观结构与材料性能的映射关系。

MPF应力云图如图3所示。说明MPF复合磁性材料其力学性能主要由磁粉颗粒承担。通过样件拉伸试验测得其应力-应变曲线如图4所示，试验与仿真模型的误差仅为2.6%，验证了弹性模量数值预测模型的正确性。

图3 单轴拉伸应力云图

图4 拉伸试验及应力-应变曲线

结论

1）MPF复合材料弹性模量与磁粉级配、界面层参数及界面弹性模量密切相关，可以通过调控材料细观结构参数改善材料力学性能。

2）MPF的弹性模量随大颗粒含量的增多而增大，随着磁粉占比的增加，磁粉配比对MPF弹性模量的影响也会越来越显著。

3）增大界面层厚度，界面层体积分数随之升高，MPF弹性模量逐渐减小。

团队介绍

上海电子信息职业技术学院高端装备机械可靠性与智能诊断研究中心并依托长三角区域高端装备产业而建立的。研究中心拥有教授5名、副教授4名和高级工程师4名。团队服务上海临港新片区及长三角区域高端装备设计制造产业，坚持开展跨尺度精益设计与协同优化、可靠性分析及健康监测、功能材料制备及应用、热成型过程可视化模拟方面的研究工作。近年来，该团队完成了多个国家、省部级和企业的研究项目。

王天煜

教授，硕士研究生，研究方向为机械强度、转子动力学、多物理场耦合分析。

杨璐铭

硕士研究生，研究方向为机械强度、转子动力学。

白斌

副教授，硕士研究生导师，研究方向为高速电机系统跨尺度精益设计与协同优化、工件表面质量完整性调控等。

本工作成果发表在2024年第20期《电工技术学报》，论文标题为“高速永磁电机新型磁性复合材料弹性模量预测“。本课题得到国家自然科学基金项目、辽宁省科技计划联合基金项目和辽宁省教育厅基本科研项目。

引用本文

王天煜, 杨璐铭, 白斌, 宇秋红, 张岳. 高速永磁电机新型磁性复合材料弹性模量预测[J]. 电工技术学报, 2024, 39(20): 6305-6315. Wang Tianyu, Yang Luming, Bai Bin, Yu Qiuhong, Zhang Yue. Elastic Modulus Prediction of Novel Magnetic Composites for High-Speed Permanent Magnet Motors. Transactions of China Electrotechnical Society, 2024, 39(20): 6305-6315.

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