基于粒子群-反向传播-非支配排序遗传算法III的发夹线圈电机油喷雾冷却系统多目标优化设计

为何保持电机冷却至关重要

随着电动汽车功率更大且体积更紧凑，驱动它们的电机承受的负荷比以往更高。电机内部紧密排列的铜绕组会产生高温，甚至导致永磁体退磁、缩短电机寿命并浪费能量。本研究考察了一种将绕组浸浴在冷却油中的先进方案，并利用智能计算算法重新设计输送油液的小型喷环，从而使电机更凉、运行更可靠。

油雨如何保护高负荷电机

现代牵引电机常采用所谓的发夹绕组——把刚性铜条弯成U形并密集地包绕定子。这类集中绕组有利于功率密度，但也是电机最热的部分。一种有前景的解决方案是油喷雾冷却：在绕组周围布置一个空心喷环，向外喷出多束油射流，冲击发热铜面后摊开成薄膜带走热量，然后油液回到冷却回路。论文针对一台已采用此喷环的230 kW电机展开，但原始设计导致绕组仍过热且油压偏高，加大了冷却系统负担。

比较不同喷嘴的冷却效果

研究人员首先提出一个基本问题：哪种喷嘴形状冷却效果最佳？他们比较了三种商用喷嘴——扁平喷、实心锥形和扇形——通过模拟每种喷嘴对真实、未简化的绕组束的湿润情况。利用详细的流体和传热计算，绘制出绕组的温度“云图”，显示出局部过热或冷却的区域。扁平喷嘴倾向于仅浸湿绕组中部，使相邻导体更热；扇形喷嘴表现有所改善，但仍在相邻绕组间产生较大的温差。相比之下，实心锥形喷嘴能更均匀地散布油膜，产生更平滑的温度场并且峰值温度最低——比扁平喷低约22%，比扇形喷低约5%。因此该喷嘴被选为重新设计的起点。

用虚拟试验探索设计空间

随后，团队将注意力转向喷环的几何参数。他们确定了六个关键尺寸，包括每个喷嘴的大、小直径、喷角、喷嘴在环上的旋转方式、喷嘴数量和喷环的轴向长度。研究没有穷尽所有可能组合，而是采用正交试验设计——由25组精心挑选的变体构成的结构化集合——高效地探索这些因子对两个目标的影响：最大绕组温度和最大内部油压。对每个变体，采用先进的计算流体力学（CFD）获取温度和压力数据。敏感性分析表明，小喷嘴直径对冷却和压力的影响最强，而其他参数仍发挥重要的辅助作用。

让算法微调关键细节

为了超越这25个试验设计，作者训练了一个神经网络，学习喷环几何与冷却性能之间的关系，训练数据来源于仿真结果。然后将该网络嵌入到一个混合优化方案中，结合了粒子群优化和现代多目标遗传算法。通俗地说，虚拟的“粒子”和“后代”在设计空间中游走，提出数千种新的喷环形状。神经网络快速预测每个候选方案的温度和压力，算法保留那些在两项目标之间取得良好平衡的方案，形成工程上称为帕累托前沿的解集。从这条前沿中，团队选择了一个喷嘴稍小但数量更多、喷环长度和喷角经过细致调整的设计，以在不使内部压力过高的情况下实现强而均匀的油膜覆盖。

优化设计带来的收益

最后，选定的设计再次通过完整CFD仿真验证。预测值与仿真值的峰值温度和压力相差约2%，表明该集成算法具有很高的准确性。与原始喷环相比，优化后设计将最大绕组温度降低了8.5%，最大内部油压降低了25.6%。对于电动车电机而言，这意味着铜绕组更凉、退磁风险更低、油泵负担更小，且无需改变电机的基本布局。该工作展示了将真实流动仿真与智能搜索算法结合起来，如何从现有硬件中挤出更多性能，有望带来更冷、更高效、更耐用的大功率电驱系统。

引用: Liu, Y., Xu, P., Chen, S. et al. Multi-objective optimization design of oil spray cooling system for hairpin motor based on particle swarm optimization-backpropagation-non-dominated sorting genetic algorithm III. Sci Rep 16, 11593 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42028-7

关键词: 电机冷却, 油喷雾冷却, 发夹绕组, 多目标优化, 电动汽车