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一种动态系统级舰船热管理工具的数学推导与论证
佛罗里达州立大学机械工程系，能源和可持续发展中心，先进电力系统中心，佛罗里达州塔拉哈西，32310
美国麻省理工学院海洋赠款设计实验室，剑桥，马萨诸塞州02139
本文介绍了一个系统级舰船热管理工具vemESRDC的数学描述和独特的功能，该工具是为在设计早期阶段提供快速的舰船热响应而开发的。该物理模型结合了经典热力学和传热学原理，并结合了适当的经验关联式，简化了模型，加快了计算速度。因此，该工具能够在可接受的时间范围内模拟整个船舶的动态热响应，其特征是复杂的船舶结构内的复杂热相互作用。在这项工作中，通过三个案例研究了全电动船舶在不同船舶运行模式、天气条件和部分冷却损失下的瞬态热响应，证明了vemESRDC的有效性。该分析特别审查了以下内容：(1)将每个船舶部件保持在设计极限内所需的冷却能力；(2)作战模式下部分冷却损失对设备温度的影响；以及(3)安装海水热交换器以在冷却器之前预冷去离子淡水的资产。对于本文构思和评估的概念全电动船舶，结果验证了vemESRDC捕获舰载设备与其各自的环境和冷却系统之间的动态热交互作用的能力，例如，该工具为脉冲负载冷却策略提供了实用的见解，并针对不同的天气条件获得了不同的解决方案。除了这项工作中进行的案例研究外，vemESRDC还可以用于进行各种研究，在此基础上可以在早期设计阶段制定具体的船舶热管理策略。
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- 引言
全电动船舶的系统级热分析是在其早期设计阶段设计有效的热管理策略，以满足所有可能的运行模式和场景下的船舶冷却要求的必要步骤。在一艘全电动舰艇上，集成了控制、动力、推进和武器装备的设备预计将会散热相当大的量[1-5]。在[3-5]中，作者报告了概念上的脉冲武器系统、雷达和重要负载(例如传感器、数据处理器等)。分别以2.8兆瓦、3.5兆瓦和0.76兆瓦的近似速率产生热量。同样，据估计，非生命负荷和人员对总发热量也有很大贡献。结果, Zerby[2]预计总体增长700%未来全电动船舶的冷却能力，以确保船内所有设备的正常运行。然而，这些值不能反映不同船舶运行模式下各设备的瞬态特性和可能的冷却损失，因此，实际的全电动船舶的整体性能预计将更多地依赖于船舶的动态热响应。为了在系统级研究船舶热响应及其冷却网络，需要降阶的数学模型和仿真工具，能够以较低的计算代价处理船舶部件的瞬态特性，以便进行可靠的评估。该工具可用于推广具体的热管理策略，通过满足舰船的冷却要求，提高舰船在所有可能的运行模式下的生存能力。此外，该工具还可用于在系统故障(例如部分冷却损失)等情况下捕获和预测船舶的热行为。为适应这些目标，以往已有几个全电动船舶的动态系统级热响应研究采用了简单的数学模型，本文对其中几个有代表性的研究作了简要评述。
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术语 |
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A |
换热面积(平方米) |
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C |
热容率(W/K) |
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c |
比热(J/kg K) |
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cp |
恒压比热(J/kg K) |
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g |
重力(9.8米/平方米) |
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H |
总扫掠高度(米) |
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h |
对流换热系数(W/m 2K) |
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I |
全球太阳辐照度(W/m2) |
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L |
总扫掠长度(M) |
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l |
长度或宽度(米) |
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m |
质量流速(千克/秒) |
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n |
总数 |
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Pr |
普朗特参数 |
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Pv,r |
分蒸汽压(Pa) |
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Pvs |
水蒸气压(Pa) |
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Q |
传热率(W) |
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Ra H |
瑞利数 |
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ReL |
雷诺数 |
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T |
温度(K) |
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Ti0 |
初始温度(K) |
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Tinfin; |
环境空气温度(K) |
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T |
解向量 |
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t |
时间；厚度(米) |
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U |
总传热系数(W/m 2K) |
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V |
体积（立方米） |
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v |
流速(m/s) |
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下标 |
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adj |
相邻的 |
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b |
底部 |
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c |
实体体积元素编号 |
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conv |
对流 |
|
e |
东 |
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eq |
设备 |
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ext |
外部 |
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f |
流体 |
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fc |
强迫对流 |
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fw |
淡水 |
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gen |
一代 |
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i |
体积元素编号 |
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in |
入口 |
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int |
内部 |
|
j |
体积元素面索引 |
|
l |
体积元素侧面索引 |
|
m |
方向指数 |
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max |
最大限度 |
|
mesh |
网格 |
|
min |
最低限度 |
|
n |
北 |
|
nc |
自然对流 |
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out |
出口 |
|
r |
比率 |
|
rad |
辐射 |
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s |
南方 |
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sw |
海水 |
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t |
顶部 |
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w |
西；墙 |
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z |
区域；方向 |
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希腊字母 |
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alpha; |
吸收率 |
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alpha;T |
热扩散率(平方米/每秒) |
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beta; |
热体积膨胀(Kminus;1) |
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ε |
相对误差；发射率 |
|
ε hx |
换热器效率 |
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nu; |
运动粘度(m2/s) |
|
rho; |
密度(千克/立方米) |
|
sigma; |
Stefan-Boltzmann常数(5。67times;10minus;8 W/m 2 K 4) |
|
phi; |
相对湿度 |
|
phi;i 0 |
初始相对湿度 |
Chiocchio等人。[6]对未来实时的系统级半实物仿真进行了初步分析。本研究的主要目的是利用实验数据验证为5 MW旋转机械试验能力建立的数学模型。在此基础上，结合冷却网络对两台2.5 MW异步电动机及其调速系统的瞬态热行为进行了分析。通过因子筛选和不确定性传播对模型进行验证，确定哪些不确定参数对仿真结果影响最大。瑞贤等人。[7，8]研究了一种对未来全电力舰船综合动力和冷却系统进行热电耦合协同仿真的综合方法。作者评估了电源转换模块(PCM)在服务负载阶跃变化下的温度变化[7]。此外，利用在虚拟试验台(VTB)平台上开发的混合电力模型和冷水系统，对电力和热力子系统之间的暂态相互作用进行了评估。仿真结果表明，该模型能够捕获重要的系统动态，同时提供对最优系统配置和操作参数的洞察力。Hewlett和Kiehne[9]很早就阐述并验证了动态热建模和仿真(DTMS)框架作为舰载HVAC优化工具的潜在用途。作者在DTMS中实现了两种非传统的船用制冷概念，并将它们与现有的制冷系统进行了比较。这些先进的冷却系统不仅带来了与基线模型相关的立竿见影的节能效果，而且为未来全电动舰船的动态重构模拟提供了可能性。Backlund等人。[10]开发了电力、冷冻水和制冷空气系统的总船区分布模型。作者提出了一种高度可重构的建模方法，使用户能够配置船用电气、冷冻水和冷藏空气分配体系结构。此外，作者主张使用元模型和离散变量分类器作为提供快速响应的手段。Sanfiorenzo[11]设计了一个冷却系统设计工具(CSDT)来对概念上的全电动船舶的冷却网络进行建模，并评估了船舶的整体冷却能力、管网中的压降以及各个热负荷的温度变化。CSDT还能够可视化预定义船舶几何结构内的管网(即接头、弯头和阀门)。根据文献综述，已经开发出数学模型和仿真工具来研究列车组状态下系统级舰船的热行为。其中几项工作还展示了动态热负荷和制冷能力下的部件级热分析，并提出了优化冷却网络的新方法。然而，以往的研究没有充分考虑设备与其周围环境之间错综复杂的能量相互作用，在这种情况下，设备与其相邻部件(例如，另一设备或环境空气)之间的传热可能会对冷却网络设计产生重要影响。此外，这些工具不能描绘由船体、上层建筑以及多个舱壁和甲板组成的复杂船型。
这些限制使得舰船的分区和舱室热分析变得相当具有挑战性。此外，这些工作大多侧重于仿真工具的验证方面，而不是根据实际船舶预期的真实操作参数、环境条件和热负荷对船舶进行动态热仿真。基于这些观察，在不同运行模式和意外系统故障
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