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.
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).
| Параметр | Значение | Единица | Происхождение |
|---|---|---|---|
| kx | 20 | Вт/(м К) | Принято в учебной постановке |
| ky | 2 | Вт/(м К) | Принято в учебной постановке |
| Глубина | 1 | мм | Принято в учебной постановке |
| Горячий контакт | 60 | °C | Принято в учебной постановке |
| Холодный контакт | 20 | °C | Принято в учебной постановке |
Порядок воспроизведения
- 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.
- 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.
- 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.
- 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
"""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
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.
Результаты и численные проверки
Сохранено решений FEMM: 6. Выполнено проверок: 2. Полная точность чисел и условия сравнения доступны в таблицах результатов JSON.
| Средняя температура области, К | Элементов | Узлов | Тепловыделение, Вт | Конвективный тепловой поток, Вт | Контрольные точки | Ошибка преобразованной температуры, К | Модель | Масштаб сетки, мм |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 полей; полные данные JSON | 9259 | 4774 | 0 | 0 | 3 точек; полные данные JSON | 0,043715261 | anisotropic-01.feh | 0,5 |
| 1 полей; полные данные JSON | 14953 | 7657 | 0 | 0 | 3 точек; полные данные JSON | 0,018785396 | anisotropic-02.feh | 0,25 |
| 1 полей; полные данные JSON | 59494 | 30094 | 0 | 0 | 3 точек; полные данные JSON | 0,011058122 | anisotropic-03.feh | 0,125 |
| Критерий | Получено | Допуск или ожидаемое значение | Итог |
|---|---|---|---|
| Преобразование ортотропной теплопроводности, К | 0,01106 | 0,1 | Выполнен |
| Сходимость внутренней температуры, К | 0,01605 | 0,1 | Выполнен |
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.
- Файл результатов: README.md8269 байт
- Тепловое решение: anisotropic-01.anh442587 байт
- Тепловая модель: anisotropic-01.feh1282 байт
- Тепловое решение: anisotropic-02.anh718415 байт
- Тепловая модель: anisotropic-02.feh1285 байт
- Тепловое решение: anisotropic-03.anh2993243 байт
- Тепловая модель: anisotropic-03.feh1288 байт
- Тепловое решение: isotropic-01.anh574848 байт
- Тепловая модель: isotropic-01.feh1422 байт
- Тепловое решение: isotropic-02.anh2375355 байт
- Тепловая модель: isotropic-02.feh1425 байт
- Тепловое решение: isotropic-03.anh9671063 байт
- Тепловая модель: isotropic-03.feh1425 байт
- Программа встроенного Python: reproduce.py10042 байт
- Файл результатов: verification.json912 байт
Границы применимости
- Главные оси материала совпадают с координатами; отсутствуют межслойное контактное сопротивление, внутренние источники и конвекция.
- Проверка выполнена решателем FEMM 5.0 06Oct2026 во встроенной среде MicroPython. Она относится к данной версии геометрии, свойств и численных критериев. Снимки интерфейса FEMM выполняются отдельным согласованным проходом.