Расчёт параметров токоограничивающего реактора для ООО «Электромашиностроительный завод»
Первая задача из серии расчетов токоограничивающих реакторов, в первую очередь, ориентировалась на проверку количественных результатов определения реактивного сопротивления реактора. Конструктивно-различные модели, эффекты трехмерного поля, нелинейные свойства материалов и т.д. существенно усложняют процесс проектирования, поэтому большая ценность этого этапа работы заключалась в определении, подходящих под данный класс задач, устойчивых расчетных методик. Для номинального тока заказчиком был произведён аналитический расчет индуктивности реактора, которая составила 1.119мГн.
Цели моделирования:
- Определить индуктивность токоограничивающего реактора при номинальном токе;
- Определить индуктивность токоограничивающего реактора при ударном токе;
- Определение насыщения магнитопровода;
- Построить графики напряженности магнитного поля в каждой точке, заданных контуров.
Задача решалась как в полной трехмерной постановке, так и с использованием периодических граничных условий.
Решение стационарной магнитной задачи в ANSYS Maxwell
- Подготовка геометрической модели, исключение из модели элементов не влияющих на распределение магнитного поля в расчётной области
- Построены вспомогательные геометрические объекты для упрощения операций в постпроцессоре.
- На основании обмоточных данных были созданы и соответственно настроены матрицы вычисления индуктивности.
- Моделирование магнитного поля реактора для различных величин намагничивающего тока.
- Операции в постпроцессоре, построение необходимых графиков и распределений.
Заключение
Энергетический метод извлечения индуктивности токоограничивающего реактора посредством моделирования распределения магнитного поля в стационарной постановке показал весьма близкий результат 1.139мГн на номинальном токе. Получены все необходимые графики, диаграммы, абсолютные значения величин поля, что в полной мере удовлетворило заказчика.
ANSYS Maxwell 3D показал достаточную точность в решении задач данного класса, чему свидетельствуют схожесть результатов моделирования с аналитическим расчетом, что позволит существенно усложнять задачу в будущем и доверять полученным результатам.