材料准备
这里需要准备的材料主要是第二步中计算的结果文件和第一步计算无问题的case文件(再次说明第一步计算无问题case的重要性)。
ROM降阶训练
1,启动fluent模型,需要取消上次勾选Python Console,并保证准备的文件在所打开的工作文件夹内
2,导入之前准备好的case文件
3,case不可以有监控参数,Report Flies和Report Plots和Report Definitions,中需要把之前设置监控参数清空,如下图前后对比。
4,删除流体域,因为LTI是“线性时不变”的处理模型,流体是非线性的。所以LTI只针对固体降阶。
5,将电池发热设置成0,这里原因比较复杂,就是LTI本质是一种卷积理论的计算,需要脉冲激励来学习生成变热源的热特性。(详细的理论如果感兴趣可留言,视情况我们单独聊一篇章)
6,跑一次稳定结果,到收敛
7,打开可允许在创建训练数据时使用流固交界面的热流分布的影藏功能,需要输入此命令:
(rpsetvar'battery/enable-hidden-feature? #t)
8,设置ROM时的输入参数,按照我们仿真的目的把电池热源作为输入之一,给个5w。由于每个电芯热源一样所以选择add as a group。
9,设置ROM时的另一输入参数,热流分布,后续可在一维模型中转化成不同输入流量来优化计算,热源随便给一个,只要保证训练中温度都收敛,不变化即可。
10,设置ROM的输出参数,就是我们关注的参数信息,比如电芯的平均温度,或者某个面的温度。本次我们用电芯平均温度。
11,设置输出流固交接面的温度做参考,设置完成后apply应用后关闭电池模块窗口。
12,保存一个case和data文件
13,开始降阶训练,确保每一步温度都收敛,这一步一般耗时较长
14,降阶训练完成后,会生成一个LTI文件,这个文件用于下一步的ROM模型搭建。
小节
截止目前关键的ROM降阶已经完成,下一步就是降阶后模型的搭建。
文章作者:CFD萧然。主要从事热管理工作。CFD小学生一枚,分享本人平时学习的内容,希望找到志同道合的伙伴,一起学习,共同进步。