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通过有限元建模对热电发电器性能的评估
摘 要
对于制动器控制，提出了轨迹跟踪控制算法。摆力矩控制算法以被提出并参与测试，从而取代了自动防碰撞系统。EDS的算法旨在帮助驾驶员避免碰撞。如果避撞的意向确定后，就会得出驱动器所需要的相应的横摆运动。因此，附加的横摆力矩被调整和运用到防碰撞系统中可以调整驾驶员的转向输入，该防碰撞系统运用了差动制动和MDPS扭矩叠加原理。不能将减速视为辅助驾驶，因为它不能向车辆提供横摆运动。
预测热电性能参数数值的方法是热电发电器(TEG)发展的一个固有部分,要考虑对其时间和成本节约评估的重要组合和变化的关键设计参数(如形状、颗粒长度和热耦合)。考虑到TEG系统的复杂性和它的许多影响因素，前面会谈到其数学处理方面的清晰度和灵活性。由商业有限元建模(FEM)软件提供方便的工具，如强大的几何界面、网格生成器、解决方案以及后处理选项等。我们描述三维(3D)TEG有限元法的发展水平和仿真结果。利用ANSYS 11.0,我们可以对TEG几何模块在各种条件下进行仿真。比较分析一维(1 D)的结果和对TEG仿真软件的直接比较，表明了结果的一致性。对影响TEG性能以及寄生效应如对流、散热和传导热旁路进行几粒纵横比和接触属性配置(热/电界面阻力)评估。考虑到的场景显示出最高效率衰减来自于对流的加载设置(相当于4.8%),接着是接触电阻的影响(相当于4.8%),还有由散热（相当于0.56%)和热传导的固体充填材料内缺乏的空间模块(相当于0.14%)。
关键词：热电有限元建模、ANSYS的热电建模,热电发电器(TEG)性能模拟、TEG寄生效应,TEG接触、TEG耦合。
1介绍
高性能热电发电器模块的发展目标是找到有可能最好的材料性能，但为了开发提升材料的潜能，或者明确的说，为了把稳健的技术优势进行增强，这需要一个优化设计。由此产生的动态元素的配置必须考虑独特的p型和n型热电偶的分支材料特性和必须对给定的运行条件和应用程序要求调整到最佳的热、电通量。
最近工作已经出现具有强大能力的数学公式和一维模型，识别TEG的立体基阵，利用最大化的输出功率和效率用于均匀的、函数的、 分等级的和分段的温差热电材料。那些研究利用有限元建模对热电发电器的性能分析评估，用与相对流密度有关的描述方法补充了热电颗粒连续性理论。这种基于温度的方法准确表明热电装置效率的降低是由于强度性质和最后派生出描述整体效率的电流密度函数。
这种方法允许对关键点性能简化计算，同时对热电元件的优化设计集成到模块给出一个明确的指南。与此相反的，其它的研究已经通过对自由参数研究推导出最优设计，这些都是基于热电器件基本的连续性理论，利用经典广泛定义对一维、稳态功率问题进行描述。
一般的，这些一维计算方法能实现周密的性能评估和设计推荐值。可是，它们还是表现出有限的能力或者至少是较低的灵活性，是为了独自地通过颗粒和桥梁之间的填充介质实现更多的效果，例如附加的旁通热散热或热传导。此外，最终优化必须对供应组件的热功率 在特定条件的应用程序做出说明，那些不能通过复制一维模型到达一定的满意程度。
我们的工作介绍了一个恒稳态三维ANSYS TEG模型，同时给出一个与一维TEG仿真算法(DLR)相比较的结果。通过和来自马丁路德大学(MLU)的德国人德国哈莉/莎拉的合作这个算法已经得到提升。它利用一个非模型装置，这个装置基于一个无变化的连续梯度函数，函数用于所有重要的配置和独自自由变化的材料属性：塞贝克系数S(x)和电气和热导率sigma;(chi;), kappa;(chi;), x表示TEG器件一维方向热和电的通量。这温度配置用一维热平衡方程直接计算，最适电流密度由总体最大性能参数来决定。
这个性能可以估算出在不同温度负载下和在各种不分段热电偶设置下的相关的几何设计推荐值，这是在来自LPM物理实验室法国人南希得出的与温度有关的数据的基础上建立的(如图1、2、3所示) 。
作为验证新模型可靠性的比较结果，标志着以后续性能估计为基础的， 由于旁路热量和接触特性减少TEG设计性能的下降。
图1热电导率数据（Wm-1K-1）
图13 仿真结果；左图为p型Ce0.85Fe3.5Co0.5Sb12；右图为n型In0.26Co4Sb12
图2 电气电阻率数据；左图为p型Ce0.85Fe3.5Co0.5Sb12；右图为n型In0.26Co4Sb12
图3 热能数据(V K-1)；左图为p型Ce0.85Fe3.5Co0.5Sb12；右图为n型In0.26Co4Sb12
2 ANSYS的TEG有限元模型
从ANSYS9.0产品以来，热电分析包含了整套相关的热电效应(焦耳，汤姆森,珀尔帖效应，塞贝克)并且用直接耦合场的解决方案进行管理。这些功能Antonova和Looman于24日在国际热电技术会议上 (ICT)进行介绍，他们通过对理想和精密的一维ANSYS模拟仿真进行比较，对Bi2Te3热电偶的组装分析计算，在最后的结果中显示出一致性。这个TEG性能仿真被认为是更全面和更先进的,因为它的一些主要的技术和影响因素如耦合效应和热旁通占了主要部分，因此，为了提供更加可靠的和更加现实的性能预测，对TEG设计需要进行研究。
这种仿真被植入到ANSYS参数化设计语言（APDL）程序中，这个程序会允许完全自动化的生成和以参数化模型为基础输出文件。这个程序序列允许模型的建立、建网格、电和热的加载和分配性质到任意数量的热电偶。这种解决方案是在一个指定的循环中进行，为了在筛选TEG组合设计和操作条件中节省时间。
模型提供了一个六面体网格元素，每个元素有20个节点，每个节点有五个自由度。这些元素代表了一些功能组件如网桥，单元和没有结构的填充介质。这种模型能够表现出理想的绝缘装置，与真实固体或者由气体填充的场景下的材料属性一样。通过散热矩阵法对散热效应进行建模，在TEG功能组件的独立表面使用额外的叠加壳元素(壳元素57)。这种方法涉及到一个关于散热表面和在后面进行热电分析的矩阵的超级元素（矩阵50）之间的形状系数（角系数）的矩阵。元素之间接口的相关属性被应用在一对关联-目标元素对中（关联174/目标170），被叠加在表面边缘和被分配给特定的热电电阻，同样的，可以在模拟仿真序列中筛选。一旦模型设置好，通过外加载变化电阻，热电装置的性能就可以进行模拟仿真，可以得到关于电流特征功率的抛物线。这种效率是通过测定热流的变化进行评估，在模型的高电位侧通过热流数据读取器得到。图4显示了TEG应用模型在四芯块部分单元的情况和充满元素的空间之间的连接。
图4 TEG 的ANSYS局部模型
3 模型比较
DLR解算器提供了一个精确的1 D颗粒的通量处理。对性能关键值之间的比较，这需让我们确保ANSYS模型是在相同的状态下进行的。因此，从一开始对唯一的热电偶的仿真，忽视了接触网桥，而电热颗粒实现了理想的电热节点与节点间颗粒的耦合接口。对发电器的N型端，选用含铟的CoSb，成分为In0.26Co4Sb12 。这种材料到达一个最大的灵敏度ZT(Z指灵敏度，T指绝度温度)，在475℃时接近1。P型端分配随温度而改变性能的含铈和铁的物质代替CoSb，成分Ce0.85Fe3.5-Co0.5Sb12,在475℃时灵敏度接近0.7。
在不同的热和电负载的条件下对ANSYS模型进行研究。图5显示出最适条件下的最大功率和功率密度的横截面比率。计算出的电功率密度也同样的表现出一致性。由于效率和功率密度显示出几乎相同的价值，热流密度从而也表示出相同的一致。而且，最适的电流密度在最大功率和功率密度的运算模型下也达到一致。此外，相关位置特征提及到，两者间表明几乎完全相同的性能关键值，如功率输出，归因于相同建议下的最佳模型下的几何尺寸。在表格1中，给出详细的性能关键值和操作参数间的百分比偏差研究。对比造成的剩下的差异,在大多数情况下,是由于个别的和常规的后处理操作导致的可允许偏差。
图5最佳截面下n型和p型CoSb在不同热端（Th）和冷端（Tc）温度
表1
4 通过接触属性和寄生热旁通导致性能降低
为了得到对模块性能的特别影响的综合比较, 我们进行了在相同边界条件的一阶(热端温度= 600 K,冷端温度Tc = 300 K)和持续的材料特性的所有仿真，材料特性是根据Bi2Te3的典型特性选择的（n/p型：塞贝克系数S=-178/176 mu;K-1; 电阻系数rho;= 14.3/17.2mu;Omega;m;导热系数kappa;=1.13/1.328 mWm-1 K-1）。由于并不是整个TEG仿真都是合理的，为了计算时间需要选择一个精简的机构，得到在模块的最终配置的重要工作参数。扩充3D局部细胞模型由四个芯片和它们之间的连接组成，将它们的作用进行模拟。这个装置保证了提高热流和电机输出特性的结果可行性，因为它需要单独的乘法确定动态元素的实际数量。性能损失与间隙面积呈线性比例关系。选取芯片20%的间隙宽度，从技术上是可行的。用这样的方法选取部分结构，对于整个模型的组成，要考虑到双重间隙面积。因此，可计算损失双幅值是在技术上有效的。一般的，整个研究的效果影响是用理想化局部装置和芯片和桥路的绝热体之间的比较来说明。
5 填充介质的热旁通导热
通过传导的附加的热交换机制。芯片和接头间的填充空间可以解决机械性的支持问题，屏蔽散热，封闭惰性气体，或形成蒸发障碍。另一方面，填充物或涂料可以生成热旁通，这对热流有作用，因此，对TEG也有影响。研究一些填充材料和比较理想绝热对TEG效率的降低。下面列出考虑到的材料。
- 静止氩气；
- 微孔无机纤维绝缘体Multitherm550（物理工程学德国埃森市abbr股份有限公司）；
- 微孔硅酸钙绝缘体 碳900；
- 层状硅酸盐绝缘体SN400。
由于一阶修正双方的温度模式的边界条件，只要桥路和接触的热导率比整体芯片大，开放TEG的回路电压不受几何变化的任何影响。随着芯片长度的增长，TEG的热电阻也增加。因此，流入热效率下降。同时，如果涉及到外加载，电流会下降。因此，理想化TEG（瞬变电阻为0）的效率依赖芯片的长度
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