FEMM 5

Теплопроводность · Плоскопараллельная

Ортотропный теплораспределитель аппарата

Пластина 20 × 20 мм, глубина 1 мм; короткий контакт 60 °C на левой нижней стороне и контакт 20 °C на правой верхней стороне. Теплопроводности по осям 20 и 2 Вт/(м К).

Цель работы — связать полевое распределение с измеряемой величиной, получить проверяемый численный результат и объяснить границы выбранной модели. Все параметры заданы непосредственно в программе. Собственная постановка содержит физический ориентир и критерии приёмки, поэтому результат можно исследовать без внешней библиотеки готовых решений.

Самостоятельная учебная модель FEMM 5: от физических соотношений к полевому решению и проверке результата.

Допущения и устройство учебной модели

Все размеры, свойства материалов и условия возбуждения заданы ниже. Численные результаты относятся к опубликованной версии модели FEMM 5.

Физическая и математическая постановка

Теория и контрольная модель

В слоистом теплопроводящем материале поток не обязан совпадать с направлением температурного градиента. При известных главных осях ортотропия задаётся двумя диагональными коэффициентами. Короткие смещённые контакты создают двумерное поле и делают различие направлений наблюдаемым.

Независимая проверка использует уменьшение горизонтального размера в √(ky/kx) раза и изотропный коэффициент √(kxky). Температуры в соответствующих точках двух задач должны совпадать. Сохраняются и анизотропная модель, и преобразованная контрольная модель; различие уменьшается при сгущении сетки.

\mathbf q=-\operatorname{diag}(k_x,k_y)\nabla T,\quad x^{\prime}=x\sqrt{k_y/k_x}

Как читать расчёт и проверки

Программа создаёт три последовательные дискретизации. Для каждой сохраняются отдельная входная модель и собственное решение FEMM. Перед запуском решателя записанный файл закрывается и повторно открывается: проверяется именно сохранённая версия с русскими именами материалов, проводников и границ. В result.json величины records сопровождаются числом узлов и элементов, а checks содержит фактический остаток, предел и логический итог.

Для электрических моделей отдельно проверяются баланс токов на выводах и равенство суммарных джоулевых потерь и активной мощности на выводах. Для тепловых задач используются аналитический профиль, эквивалентное координатное преобразование или интегральный баланс источников и теплоотдачи. Эти проверки отвечают на разные вопросы: совпадение одной температуры или одного тока само по себе не подтверждает правильность всей постановки.

Практическое исследование

Поменяйте главные теплопроводности местами. Объясните изменение теплового пути между смещёнными контактами. Не оценивайте эффективность только по температуре одной центральной точки, которая может находиться около линии симметрии потенциала.

Проверьте изотропный предел kx=ky. Сравните исходную и преобразованную геометрию и убедитесь, что координатный масштаб стал единичным. Затем увеличьте отношение коэффициентов и оцените требования к направленному сгущению сетки.

Измените обе заданные температуры на одну и ту же величину. Температурное поле должно сдвинуться, а потоки при постоянных коэффициентах сохраниться. Это отделяет абсолютную температурную шкалу от определяющего градиента.

Исходные данные

Пластина 20 × 20 мм, глубина 1 мм; короткий контакт 60 °C на левой нижней стороне и контакт 20 °C на правой верхней стороне. Теплопроводности по осям 20 и 2 Вт/(м К).

Величины, единицы и происхождение параметров
ПараметрЗначениеЕдиницаПроисхождение
kx20Вт/(м К)Принято в учебной постановке
ky2Вт/(м К)Принято в учебной постановке
Глубина1ммПринято в учебной постановке
Горячий контакт60°CПринято в учебной постановке
Холодный контакт20°CПринято в учебной постановке

Порядок воспроизведения

  1. Скопируйте reproduce.py в отдельную рабочую папку и откройте его во встроенном редакторе Python FEMM 5. Запускайте файл целиком. Программа сама создаёт новый каталог calculated-XX рядом с файлом, поэтому повторная серия сохраняет предыдущие модели и результаты.
  2. До расчёта прочитайте параметры и единицы. После расчёта откройте последнюю входную модель и соответствующее решение. Сопоставьте назначение русских имён с физическим смыслом, определите путь тока или теплового потока и найдите величины, используемые в контрольной формуле.
  3. Сравните все три записи records и убедитесь, что каждый пункт checks имеет passed=true. Уточните различие между ошибкой аналитического сравнения, изменением по сетке, невязкой баланса и итерационным остатком. Для модели с координатным преобразованием откройте также отдельную контрольную геометрию.
  4. Выполните исследовательские варианты по одному. Перед изменением предскажите знак и примерный масштаб эффекта. В отчёте приведите выбранные параметры, контрольную формулу, таблицу сеток, независимые проверки и объяснение того, какие выводы можно переносить на реальный объект.

Скачайте нужные файлы по отдельным ссылкам ниже в одну рабочую папку, затем откройте reproduce.py во встроенном Python FEMM 5 и выполните его. Сохраните имена файлов и структуру подпапок. Условия конкретного запуска и путь новых результатов указаны в комментариях программы.

Программа встроенного Python FEMM 5
Python · reproduce.py
"""Самостоятельная лабораторная работа курса FEMM 5.
Запуск: встроенный MicroPython FEMM 5, команды FEMM доступны непосредственно.
Геометрические координаты и глубина — мм; результаты интегралов — единицы СИ.
Данные, допущения, аналитические ориентиры и ход исследования заданы в README.md.
Каждая серия записывается в новую calculated-XX; прежние результаты сохраняются.
Сохранённая модель закрывается и открывается до расчёта, включая русские имена.
"""

import os
import sys
import json
import math

script = globals().get("__file__", "") or (sys.argv[0] if sys.argv else "")
base = os.path.dirname(os.path.abspath(script)) if script else os.getcwd()
index = 1
while "calculated-%02d" % index in os.listdir(base):
    index += 1
directory = base + "/calculated-%02d" % index
os.mkdir(directory)
records = []
checks = []


def real(value):
    if isinstance(value, (tuple, list)):
        return real(value[0])
    return complex(value).real


def check(name, value, limit):
    checks.append(
        {
            "name": name,
            "value": value,
            "limit": limit,
            "passed": math.isfinite(value) and value <= limit,
        }
    )


def polygon(prefix, points):
    for x, y in points:
        globals()[prefix + "_addnode"](x, y)
    for i, (x, y) in enumerate(points):
        x2, y2 = points[(i + 1) % len(points)]
        globals()[prefix + "_addsegment"](x, y, x2, y2)


def geometry(prefix, job, mesh):
    if job.get("polygon"):
        polygon(prefix, job["polygon"])
    for x1, y1, x2, y2 in job.get("interfaces", []):
        globals()[prefix + "_addnode"](x1, y1)
        globals()[prefix + "_addnode"](x2, y2)
        globals()[prefix + "_addsegment"](x1, y1, x2, y2)
    for x, y, radius, name in job.get("circles", []):
        globals()[prefix + "_addnode"](x - radius, y)
        globals()[prefix + "_addnode"](x + radius, y)
        globals()[prefix + "_addarc"](x - radius, y, x + radius, y, 180, 1)
        globals()[prefix + "_addarc"](x + radius, y, x - radius, y, 180, 1)
        globals()[prefix + "_selectarcsegment"](x, y + radius)
        globals()[prefix + "_selectarcsegment"](x, y - radius)
        if prefix == "ci":
            ci_setarcsegmentprop(1, "<None>", 0, 0, name or "<None>")
        else:
            hi_setarcsegmentprop(1, name or "<None>", 0, 0, "<None>")
        globals()[prefix + "_clearselected"]()
    for x, y, name, group in job["blocks"]:
        globals()[prefix + "_addblocklabel"](x, y)
        globals()[prefix + "_selectlabel"](x, y)
        globals()[prefix + "_setblockprop"](name, 0, mesh, group)
        globals()[prefix + "_clearselected"]()


def current(job, mesh, stem):
    newdocument(3)
    ci_probdef("millimeters", "planar", 0, 1e-10, job["depth"], 30)
    for name, sx, sy in job["materials"]:
        ci_addmaterial(name, sx, sy, 1, 1, 0, 0)
    for name, voltage, amperes, kind in job["terminals"]:
        ci_addconductorprop(name, voltage, amperes, kind)
    geometry("ci", job, mesh)
    for x, y, name in job.get("electrode_segments", []):
        ci_selectsegment(x, y)
        ci_setsegmentprop("<None>", mesh, 0, 0, 0, name)
        ci_clearselected()
    path = directory + "/" + stem + ".fec"
    ci_saveas(path)
    ci_close()
    opendocument(path)
    ci_analyze(1)
    ci_loadsolution()
    co_smooth("off")
    terminals = {}
    terminal_power = 0
    balance = 0
    current_scale = 0
    for name, voltage, amperes, kind in job["terminals"]:
        u, i = co_getconductorproperties(name)
        terminals[name] = {"U_V": real(u), "I_A": real(i)}
        terminal_power += real(complex(u) * complex(i).conjugate())
        balance += complex(i)
        current_scale = max(current_scale, abs(complex(i)))
    powers = {}
    power = 0
    for x, y, name, group in job["blocks"]:
        if name == "<No Mesh>":
            continue
        co_groupselectblock(group)
        powers[str(group)] = real(co_blockintegral(0))
        power += powers[str(group)]
        co_clearblock()
    samples = []
    for x, y in job.get("samples", []):
        values = co_getpointvalues(x, y)
        samples.append(
            {
                "x_mm": x,
                "y_mm": y,
                "U_V": real(values[0]),
                "J_A_m2": math.sqrt(
                    abs(complex(values[1])) ** 2 + abs(complex(values[2])) ** 2
                ),
            }
        )
    row = {
        "model": stem + ".fec",
        "mesh_mm": mesh,
        "nodes": co_numnodes(),
        "elements": co_numelements(),
        "terminals": terminals,
        "P_W": power,
        "group_power_W": powers,
        "samples": samples,
        "current_balance_relative": abs(balance) / current_scale,
        "power_balance_relative": abs(power - terminal_power) / max(power, 1e-30),
    }
    check(stem + ": баланс токов", row["current_balance_relative"], 1e-6)
    check(stem + ": баланс мощности", row["power_balance_relative"], 1e-6)
    co_close()
    ci_close()
    return row


def heat(job, mesh, stem):
    newdocument(2)
    hi_probdef("millimeters", "planar", 1e-10, job["depth"], 30)
    for name, kx, ky, q in job["materials"]:
        hi_addmaterial(name, kx, ky, q, 0)
    for name, kind, temp, ambient, h in job["boundaries"]:
        hi_addboundprop(name, kind, temp, 0, ambient, h, 0)
    geometry("hi", job, mesh)
    for x, y, name in job.get("boundary_segments", []):
        hi_selectsegment(x, y)
        hi_setsegmentprop(name, mesh, 0, 0, 0, "<None>")
        hi_clearselected()
    path = directory + "/" + stem + ".feh"
    hi_saveas(path)
    hi_close()
    opendocument(path)
    hi_analyze(1)
    hi_loadsolution()
    ho_smooth("off")
    averages = {}
    generated = 0
    for x, y, name, group in job["blocks"]:
        ho_groupselectblock(group)
        averages[str(group)] = real(ho_blockintegral(0))
        volume = real(ho_blockintegral(2))
        q = [m[3] for m in job["materials"] if m[0] == name][0]
        generated += q * volume
        ho_clearblock()
    samples = []
    for x, y in job.get("samples", []):
        samples.append({"x_mm": x, "y_mm": y, "T_K": real(ho_getpointvalues(x, y)[0])})
    convection = 0
    for x1, y1, x2, y2, ambient, h in job.get("convection_edges", []):
        count = 200
        total = 0
        for n in range(count + 1):
            t = real(
                ho_getpointvalues(
                    x1 + (x2 - x1) * n / count, y1 + (y2 - y1) * n / count
                )[0]
            )
            total += (0.5 if n in (0, count) else 1) * (t - ambient)
        length = math.sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2) * 0.001
        convection += total / count * length * job["depth"] * 0.001 * h
    row = {
        "model": stem + ".feh",
        "mesh_mm": mesh,
        "nodes": ho_numnodes(),
        "elements": ho_numelements(),
        "samples": samples,
        "group_average_K": averages,
        "generated_W": generated,
        "convection_W": convection,
    }
    if job.get("convection_edges"):
        check(
            stem + ": баланс конвективного теплоотвода",
            abs(convection - generated) / max(generated, 1e-30),
            0.005,
        )
    ho_close()
    hi_close()
    return row


JOB = json.loads(
    '{"polygon": [[0, 0], [20, 0], [20, 15], [20, 20], [0, 20], [0, 5]], "depth": 1, "materials": [["Ортотропный теплораспределитель", 20, 2, 0]], "blocks": [[10, 10, "Ортотропный теплораспределитель", 1]], "boundaries": [["Горячий контакт", 0, 333.15, 0, 0], ["Холодный контакт", 0, 293.15, 0, 0]], "boundary_segments": [[0, 2.5, "Горячий контакт"], [20, 17.5, "Холодный контакт"]], "samples": [[10, 10], [5, 10], [15, 10]]}'
)
for level, mesh in enumerate((0.5, 0.25, 0.125)):
    row = heat(JOB, mesh, "anisotropic-%02d" % (level + 1))
    alpha = math.sqrt(2 / 20)
    equivalent = json.loads(json.dumps(JOB))
    equivalent["polygon"] = [[x * alpha, y] for x, y in JOB["polygon"]]
    equivalent["blocks"] = [
        [x * alpha, y, name, group] for x, y, name, group in JOB["blocks"]
    ]
    equivalent["boundary_segments"] = [
        [x * alpha, y, name] for x, y, name in JOB["boundary_segments"]
    ]
    equivalent["samples"] = [[x * alpha, y] for x, y in JOB["samples"]]
    equivalent["materials"] = [
        ["Ортотропный теплораспределитель", math.sqrt(40), math.sqrt(40), 0]
    ]
    reference = heat(equivalent, mesh * alpha, "isotropic-%02d" % (level + 1))
    row["transformed_maximum_temperature_error_K"] = max(
        abs(a["T_K"] - b["T_K"]) for a, b in zip(row["samples"], reference["samples"])
    )
    records.append(row)
check(
    "Преобразование ортотропной теплопроводности, К",
    records[-1]["transformed_maximum_temperature_error_K"],
    0.1,
)
check(
    "Сходимость внутренней температуры, К",
    abs(records[-1]["samples"][1]["T_K"] - records[-2]["samples"][1]["T_K"]),
    0.1,
)

result = {
    "runtime": "FEMM 5; embedded MicroPython",
    "records": records,
    "checks": checks,
    "passed": all(item["passed"] for item in checks),
}
with open(directory + "/result.json", "w") as output:
    json.dump(result, output)
print(json.dumps(result))
assert result["passed"]

Картина рассчитанного поля

Температура, К: anisotropic-03.anh
Визуализация сохранённого решения FEMM 5 anisotropic-03.anh. Абсолютная температура по сохранённым узловым значениям. Показана расчётная область. Контуры деталей взяты из той же модели. Области вне сохранённых треугольников не заполняются. Это научный график сохранённых данных. Нажмите на карту, чтобы открыть её отдельно и увеличить.

Окна FEMM 5

Снимки интерфейса FEMM показывают геометрию, настройки и работу с результатами в FEMM 5. Откройте изображение, чтобы рассмотреть подписи и значения в полном размере.

Рабочая область модели «Ортотропный теплораспределитель аппарата». Нативный препроцессор FEMM 5.
Рабочая область модели «Ортотропный теплораспределитель аппарата». Нативный препроцессор FEMM 5. Открыть в полном размере
Сохранённое решение «Ортотропный теплораспределитель аппарата». Температура T, К, и изотермы ортотропного теплораспределителя; стационарная теплопроводность.
Сохранённое решение «Ортотропный теплораспределитель аппарата». Температура T, К, и изотермы ортотропного теплораспределителя; стационарная теплопроводность. Открыть в полном размере

Результаты и численные проверки

Сохранено решений FEMM: 6. Выполнено проверок: 2. Полная точность чисел и условия сравнения доступны в таблицах результатов JSON.

Результаты расчётов и производные итоги
Средняя температура области, КЭлементовУзловТепловыделение, ВтКонвективный тепловой поток, ВтКонтрольные точкиОшибка преобразованной температуры, КМодельМасштаб сетки, мм
1 полей; полные данные JSON92594774003 точек; полные данные JSON0,043715261anisotropic-01.feh0,5
1 полей; полные данные JSON149537657003 точек; полные данные JSON0,018785396anisotropic-02.feh0,25
1 полей; полные данные JSON5949430094003 точек; полные данные JSON0,011058122anisotropic-03.feh0,125
Проверки опубликованного расчёта
КритерийПолученоДопуск или ожидаемое значениеИтог
Преобразование ортотропной теплопроводности, К0,011060,1Выполнен
Сходимость внутренней температуры, К0,016050,1Выполнен

Допуски относятся к указанной учебной задаче и способу сравнения. Число показанных цифр не означает такой же физической точности.

Модели, решения и программа

Для нового расчёта сохраните программу, модели и необходимые данные в одну рабочую папку, сохраняя структуру подпапок.

Полные численные результаты

Границы применимости