0 前言
机器人是最典型的机电一体化、数字化装备,技术附加值很高,应用范围很广,作为先进制造业的支撑技术和信息化社会的新兴产业,将对未来生产和社会发展起越来越重要的作用。有专家预测,机器人产业会成为继汽车、计算机之后出现的新的大型高技术产业。
机器人能在恶劣、危险及重复等特殊、不宜于人工作的环境中工作,但由于机器人所处工作环境恶劣,为保证机器人长期稳定工作,就需要在设计前期综合考虑恶劣环境工况。
业界领先的热设计软件ICEPAK,可以指定待计算工况的发生时间、地理位置、阴晴天气及产品的摆放朝向,自动将太阳热辐射代入计算流程,实现了在工业设计阶段即可相对准确的把握整机热流分布,对后续设计提供参考。
本文以集成红外相机的云台外壳为例,通过热仿真软件ICEPAK模拟室外工作的云台在受相同太阳辐射情况下不同颜色的涂层对红外机芯和整体部件温度的影响。通过此文读者可以学习怎样利用热仿真软件完成太阳辐射情况下的瞬态仿真,亦可同步了解可见光和热辐射的相关知识。
1 模型介绍
1.1可见光吸收率和热辐射
发射率是一种物理现象,这一点可以通过在一个高度抛光的金属表面上涂上油漆进行验证。在涂覆抛光的铜表面之前,发射率约为0.03.但是,只要在其表面喷上0.0005in厚的薄涂层,同一表面的发射率就急剧地增加到0.8左右。
在红外范围内,或在长波范围内,色彩对吸收率没有影响,而黑色表面将同白色表面一样吸收大约相同的辐射能量。在可见光范围内,或在短波范围内,物体吸收的辐射能量受到它的色彩的强烈影响。
2 太阳辐射热仿真分析
2.1模型介绍
模型同《机器人云台结构对红外相机散热的影响》,见图2.1示,整个红外云台包括下壳体、上壳体、红外相机、透光PEEk玻璃、安装支架组成;下壳体、上壳体均为开模件,材质为镁铝合金。
红外相机的产热部件为红外机芯,整体传热路径为①红外机芯→腔内空气(辐射)→上下壳体→壳外空气;②红外机芯→安装支架→下壳体→壳外空气;③红外机芯→下壳体→壳外空气。
2.2 前处理&网格划分&模型设定
前处理及网格网格划分模型同《机器人云台结构对红外相机散热的影响》,此处不再赘述。
各模型的物性参数见下表,本文拟针对壳体表面喷涂白色漆和黑色漆为例探究两种涂层颜色对红外机芯温度的影响。
2.3求解设置
白色漆面和黑色漆面设定,在ICEPAK内自建表面材料,黑漆设定如图2.2左示,辐射率为0.97,太阳直接热辐射载荷(Solar absorptance-normal incidence)和漫辐射热载荷吸收率(hemispherical diffuse absorptance)均取0.97;白漆设定如图2.2右示,辐射率为0.93,太阳直接热辐射载荷和漫辐射热载荷吸收率均取0.14。
太阳辐射的设置如图2.3,工况发生时间取8月1日凌晨0点至8月2日凌晨0点,共24小时,发生地区为深圳(时区GMT+8,北纬22.32度,东经114.03度),Y轴正向,晴天指数(Sunshine fraction)取1,地面反射(Ground reflectance)取0.2。
瞬态求解,总时间86400s(24h),每隔600s(10分钟)迭代计算一次,瞬态求解设置见图2.4示。
2.4 后处理
经过漫长的计算后,软件可以计算各个时刻的温度变化,黑漆和白漆壳体的温度云图分别见图2.5和图2.6示,观察温度云图发现,在0h-6h和20h-24h时刻,两种漆面云台各部分温度差别较小,因为这两个时间段无阳光照射,整体温度很稳定。
将红外相机的中心点作为参考点画出其温度随时间的变化曲线见图2.7和图2.8示。6点以后两种漆面对应的温度变化有很大不同,黑色漆面壳体的部件约在下午1点10分达到最高温度,白色漆面壳体的部件约在接近12点的时候达到最高温度,随后出现下降。此处是因为白漆可见光吸收率为0.14,12点以后外壳吸收的可见光能量小于整个壳体散发的热量,导致温度随时间降低,而黑漆的可见光吸收率为0.14,12点以后外壳吸收的可见光能量大于整个壳体散发的热量,因此最高点温度出现的时间不一致。
3 总结
考虑到机器人(电子设备同样适用)的辐射散热,对于白天需要暴露在阳光下的的外壳表面,ID设计时需尽可能的选择可见光吸收率低的颜色,如白色和其它浅颜色。这样外壳表面吸收的太阳辐射就会降到最小,同时自身表面发射的辐射热近似黑体的辐射热,其内部电子器件的温度会相对较低。
Ps:本文旨在展示考虑太阳辐射情况下设备温度的瞬态变化,其中红外机芯未建立芯片模型&云台未考虑运动造成对流散热的情况;但系统仿真中依然建议根据模型复杂程度及网格数量选择是否对模型详细建立。在考虑太阳辐射的实际应用中建议通过热仿真指导设计,但具体数据以实测为主。
作者:王志强
标签: 点击: 评论: