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电动汽车无线充电新型DD耦合机构设计与优化

2020-06-04石峥嵘

关键词:电动汽车

石峥嵘

摘 要:电动汽车无线电路系统设计中,需要根据系统性能要求,注重提高线圈设计优化,对发射线路线圈的DD结构进行操作,注重提高DD线圈空间磁场的合理分布,调整实现离散模块化操作,注重提升群落化的算法优化,保证DD线圈达到最佳的参数范围标准要求,与实际的DD线圈长度、宽度、间隙符合最优化的求解要求。本文将针对电动汽车无线操作充电线路的DD耦合机构进行设计分析,结合感应强度的实际空间参数分布进行判断,分析基于蚁群算法下的DD耦合机构设计优化实施方案。

关键词:电动汽车;无线充电;DD耦合

0 引言

线圈是实现电动汽车无线充电的最佳关键元器件,它直接关系到系统的功率传输和综合效能。DD耦合线圈结构中,需要按照两个电路实施并联操作,分析磁场线路的串联下矩形线圈的组成标准。调整传统线圈下的磁场通路,分析低聚耦合系数,调整康水平偏移下的特性缺陷问题。依据高磁场线路路径操作,调整磁场、实现低损耗,低泄漏的优化操作。通过正交偏移圈线路,构建DDQ型线圈。DD型-DDQ无线充电线圈耦合下,是满足汽车无线充电线圈的主要方式和研究标准。作为发射线圈操作,DD线圈的形状、参数设计之类关系到系统性能。

1 DD线圈磁感应强度的分布空间操作

按照DD线圈模型,以毕奥定律中规定具体理论标准,通过DD线圈感应,拓展空间磁场的有效分布,实施有效的推导应用。基于有效优化算法的形式,调整DD線圈下的设计思路和参数,分析线圈激发下的磁感应效果,提升磁感应强度水平,满足实际系统操作的关系要求,提供有效的优化政策设计参数分析标准方法。

2 DD线圈磁感应强度的准确分布

(1)点分布。毕奥定律中规定,按照电流元标准,通过调整空间内的任意P点,逐步激发磁场的基础定理,阐述线圈电流下的磁场强度范围,分析数学关系要素。其中I表示电流过线圈的值,DI表示线圈电流的单位长;R表示单位长度下的线圈电流目标距离;RO表示单位长度下的电流线圈目标值,单位矢量标准。DI单位长度的线圈状态电流中,依据目标产生的磁场强度进行分析。依据毕奥定律所提出的计算方式,依据DD型线圈磁场的实际分布方法,推导出需要计算的公式。依据验证计算的标准,给予DD线圈的磁场分布空间。

按照坐标系数对线圈进行网络划分,对每一个网格下的磁场区间分布进行分析。调整网络格边距值,当接近于0的时候,需要计算精度,将其无线接近于实际标准值,避免计算难度过大。按照线圈模型标准,分析直角坐标系内的相关释放值,调整各个边的轴线平行线区间点。以L长的坐标通电导线分析,调整确定最小单元的长度。沿着Y轴平行放置导线,分析观察坐标下的P值点位。按照坐标位置,观察PN值。选取末端点计算实际的距离。确定每个单元的指向点,通过单位矢量值设定,调整P与线圈的距离,保证在H平行面上,确定P点投影下的线圈面,符合P投影范围。

(2)磁场分析确定的验证方式。按照物理教材中的长度L值,分析载波流下的导线范围。按照D距离点位,分析磁感应下的计算方式。按照L=500mm、L=80mm、L=100mm标准,分析计算磁场计算的模型,保证其准确有效。

(3)DD线型圈下的磁场分布。DD线圈结构相对较为复杂,为了准确的计算磁场分布,推导点位的平面位置,通过N匝数据,确定DD线圈模型。通过平面位置,调整边距内的线圈坐标位置。将DD线圈的每一个边控制在400等份,从最小匝开始,对每条边的空间磁场进行求解分析,记录叠加原理,确定DD线圈整体空间的磁场分布,保证左边矩形内各边观测上的磁感应强度符合要求。按照相同的解法要素,寻求右边距线圈的观测点,按照各匝线圈进行求解,叠加原理,保证整体DD线圈P点与磁感应强度B在同一标准内。使用数学工具对线圈空间点位进行矩阵运算分析,确定每一个磁场的准确分布情况。

3 蚁群算法中DD线圈参数的优化操作

按照线圈设计方式进行操作,依据设计参数优化,按照面积、间隙算法进行分析,优化蚁群算法,优化设计思路。

(1)DD线圈优化参数分析。按照叠加定理要素,分析杂数与空间磁感应的强度,成正比关系。实施传输性能优化调整,线圈需要密实缠绕。线圈的面积由线直径、杂数确定。需要注意电线圈设计的要素,不可以一味的增加匝数,防止线圈电感量过大,导致成本增加。

(2)DD线圈长宽比。DD线圈中串联通路下,需要按照DD线圈的长度宽度标准,分析线圈空间内的磁场强度分布,控制气复杂程度和影响作用效果。

(3)电动线圈安全间隙DD分析。依据磁通路构成串联回路的磁通效果,依据磁通路径的高度与长度比关系,分析间隙性的磁感应强度,逐步减弱调控,确定接收线圈的耦合标准。为了有效的提升发射线圈的传感效率,需要在下方添加高导磁感应材料,分析产生的单磁场,逐步提高线圈传输效果。通过添加高导磁率的铁氧化材料,通过磁场作用,提高线圈基础通路下的高度。在充电效率不变的前提下,增强无线充电系统的间隙和效果。

4 蚁群算法的优化方式

蚁群算法,简称ACO,是通过仿生技术实现的蚁群最优化算法。通过蚁群搜索分析,实现路径内的矩阵转移,提高矩阵内的路径分配。调整信息元素下的衰减机制,控制淘汰路径比率,确保最终获取更高质量的解。

DD线圈设计中,需要实施电能传输的性能优化,注重相关参数分析,建立DD线圈优化设计思路,获取最优的网络结构形式。按照线圈面积,宽度不变的情况下,调整线圈区域范围内的网格划分标准,满足最大优化发展需求。依据信息要素向量解析,判断传输的最优处理效果。使用蚁群算法确定设计优化思路,对线圈设计的实际情况记录分析,对条件进行限制收敛,优化求解思路,缩短运算参数标准。

在优化前需要分析线圈的区域内标准,分析划分网络的磁感应强度。通过分析线圈的基础条件,对线圈的性能数据进行反馈。优化设计方案的同时,提高设计方案的准确性,按照接收线圈的区域标注,逐步提高磁感应强度效果,实现磁感应的均匀分布。

5 结语

综上所述,汽车无线充电中,采用DD耦合机构设计方式,重视便捷性、精准性的设计参数分析,逐步优化设计思路,计算线圈的最优匝数,结合长宽标准比参数分析,确定DD型线圈内的无线设计充电设计参数,满足无线充电的设计需求。

参考文献:

[1]孙凯东.电动汽车无线充电DD型线圈设计参数优化[J].科技创新导报,2019(28).

[2]邬烈勤.普通型洗衣机排水控制机构设计[J].家用电器科技,1987(03).

[3]熊慧,连璐,刘近贞.基于人体头部模型的经颅磁刺激反向线圈研究[J].航天医学与医学工程,2019(06).

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