摘要：闡述了熱試檢測技術在汽車發(fā)動機測試方面的創(chuàng)新應用。所引入的高精度光纖光柵傳感器可實現溫度的實時監(jiān)測，全方位三維熱成像分析技術可突破熱分布測量的局限性，以及基于物理信息神經網絡（PINN）的動態(tài)熱應力預測方法能夠解決熱應力評估的滯后問題。上述創(chuàng)新技術的集成應用大幅提升了發(fā)動機熱性能評估的準確性和全面性，為發(fā)動機的設計優(yōu)化、性能提升和可靠性保障提供了強有力的數據支撐。

關鍵詞：熱試檢測技術；汽車發(fā)動機；物理信息神經網絡（PINN）；光纖光柵（FBG）傳感器

0 前言

近年來，隨著汽車工業(yè)的快速發(fā)展，發(fā)動機的性能和可靠性備受關注。發(fā)動機作為汽車的核心部件，其工作環(huán)境復雜，長期處于高溫、高壓、高速運轉的狀態(tài)，極易出現熱疲勞失效問題，嚴重影響發(fā)動機乃至整車的使用壽命和安全性［1］。傳統(tǒng)的熱電偶測溫方法精度不足，紅外熱成像測試范圍有限，有限元熱分析響應滯后，已無法滿足現代發(fā)動機熱工況測試的需求。因此，亟需開發(fā)創(chuàng)新的熱試檢測技術，實現發(fā)動機熱工況的高精度實時監(jiān)測、全方位熱成像分析和動態(tài)熱應力預測，為發(fā)動機的設計優(yōu)化、性能提升和品質保障提供有力支撐。

1 熱試檢測技術概述

熱試檢測技術是一種用于評估材料、結構和系統(tǒng)在實際工作環(huán)境中熱性能的先進測試方法。其基本原理是通過對被測對象施加與實際工況相似的熱載荷，并利用高精度的傳感器實時采集熱響應數據，如溫度、應變、位移等，再結合數值仿真分析，綜合評估被測對象的熱工況特性［2］。與傳統(tǒng)的熱試驗方法相比，新型熱試檢測技術具有測試精度高、響應速度快、數據采集與處理一體化等優(yōu)點。其中，基于光纖光柵（FBG）的傳感技術可實現被測對象表面乃至內部溫度場的高空間分辨率連續(xù)測量；基于紅外熱成像技術的二維和三維熱成像方法可對被測對象的瞬態(tài)和穩(wěn)態(tài)熱分布進行直觀、快速、全方位的分析；基于多物理場耦合的數值仿真技術可實現熱-結構互作用效應的準確建模和快速求解，大幅提升熱應力、熱變形等參數的預測水平。通過集成運用上述先進熱試檢測技術，可全面獲取被測對象在實際熱工況下的性能參數，并深入分析其熱響應規(guī)律和失效機理，從而為材料和結構的熱設計優(yōu)化、壽命預估、健康監(jiān)測等提供支撐。

2 發(fā)動機測試的現狀問題分析

2. 1 溫度監(jiān)測精度不足

在現代汽車發(fā)動機的熱工況測試中，溫度監(jiān)測的精度是評估發(fā)動機性能和可靠性的關鍵。傳統(tǒng)的溫度測量方法主要依賴于熱電偶和熱電阻等點式傳感器。然而，這些傳感器存在固有的局限性：首先，傳感器只能提供離散的點位溫度數據，無法全面反映發(fā)動機內部復雜的溫度分布情況；其次，受限于傳感器的工作原理和制造工藝，其測量精度往往難以滿足發(fā)動機熱工況測試的高標準要求，特別是在高溫、高壓、高速等極端條件下，傳感器的性能往往會出現較大的漂移和失真；此外，傳感器的安裝位置和固定方式也會對測溫精度產生不利影響，如接觸不良、散熱不均等因素均會引入額外的測量誤差。這些問題導致利用傳統(tǒng)溫度監(jiān)測技術難以準確獲取發(fā)動機內部的溫度場信息，無法為發(fā)動機的設計優(yōu)化和性能提升提供可靠的數據支撐［3］。尤其是在發(fā)動機的熱疲勞分析、熱應力評估等方面，溫度測量的精度直接關系到結果的可信度和有效性。

2. 2 熱分布測量的局限性

在汽車發(fā)動機的熱工況測試中，準確獲取發(fā)動機各部件的溫度分布信息對于評估其熱性能和可靠性至關重要。傳統(tǒng)的熱分布測量方法主要采用紅外熱成像技術，通過探測發(fā)動機表面的紅外輻射來獲取其溫度分布圖。然而，這種方法存在諸多局限性：首先，紅外熱成像只能獲取發(fā)動機外表面的溫度信息，無法直接測量內部結構的溫度分布，而發(fā)動機內部的溫度分布對其性能和壽命的影響更為關鍵；其次，發(fā)動機表面往往存在復雜的幾何結構和材料屬性，如曲面、遮擋、反射等，這些因素會對紅外熱成像的精度產生不利影響，導致測量結果出現畸變和失真；再者，發(fā)動機在運轉過程中處于劇烈的振動和高速運動狀態(tài)，這對紅外熱成像的成像質量和穩(wěn)定性提出了極高的挑戰(zhàn)，導致容易出現運動模糊和失焦等問題。此外，發(fā)動機熱工況下的油液流動、熱對流等復雜因素也會對紅外成像測溫的準確性產生干擾［4］。這些局限性導致傳統(tǒng)的紅外熱成像技術難以全面、精確地測量發(fā)動機內部的熱分布特性，無法為發(fā)動機的熱設計和優(yōu)化提供高質量的數據支撐。

2. 3 熱應力評估滯后

在汽車發(fā)動機的熱工況測試中，熱應力評估是判斷發(fā)動機熱疲勞壽命和可靠性的重要依據。傳統(tǒng)的熱應力評估方法主要依賴于有限元數值仿真技術，通過建立發(fā)動機的熱應力-結構耦合模型，模擬其在實際工況下的熱應力分布和變化規(guī)律。然而，這種方法存在明顯的滯后性：首先，有限元模型的建立需要大量的時間和人力成本，且模型的精度和適用性嚴重依賴于邊界條件和材料參數的設置，而這些信息往往難以被準確獲取或及時更新，導致模擬結果與實際情況存在較大偏差；其次，在實際工作中發(fā)動機工況復雜多變，如冷啟動、大扭矩、高低轉速切換等，而傳統(tǒng)的有限元熱分析難以實時反映這些工況的動態(tài)特性，往往需要耗費大量的計算資源和時間才能完成，這使得熱應力評估結果滯后于發(fā)動機的實時狀態(tài)，無法及時指導發(fā)動機的控制和調整；再者，發(fā)動機的熱應力狀態(tài)還受到諸多隨機因素的影響，如制造誤差、裝配偏差、材料性能波動等，而傳統(tǒng)的數值仿真難以準確考慮這些不確定性因素，導致熱應力預測的可靠性和魯棒性不足［5］。例如，某型號發(fā)動機在實際道路測試中出現了嚴重的熱疲勞問題，經分析發(fā)現，其有限元模型預測的熱應力水平普遍低于實測值20% 以上。

3 熱試檢測技術的創(chuàng)新應用

3. 1 高精度實時溫度監(jiān)測

為了突破傳統(tǒng)溫度監(jiān)測技術的局限性，實現對汽車發(fā)動機溫度場的高精度實時測量，可引入基于光纖光柵（FBG）的分布式溫度傳感器。FBG 傳感器是利用光纖中的光柵結構對溫度變化極其敏感的特性，通過光譜分析技術可以達到高測溫精度（±0.1 K），較傳統(tǒng)熱電偶的測溫精度提升了近10 倍。同時，FBG 傳感器采用波分復用技術，在1 根光纖上可以集成數十甚至數百個傳感單元，實現傳感器的陣列化和網絡化布設，空間分辨率可達厘米量級，這使得FBG 傳感器能夠大面積、高密度地覆蓋發(fā)動機表面乃至內部結構，形成實時、動態(tài)、連續(xù)的溫度監(jiān)測網絡。在某型號發(fā)動機的熱應力檢測中，研究人員在缸蓋、缸套、活塞等關鍵部位布設了120 個FBG 傳感單元，并針對不同材料和工況優(yōu)化了傳感器的封裝工藝，實現了高溫（700 ℃）、高壓（20 MPa）、高速（12 000 r/min）工況下溫度的連續(xù)監(jiān)測，1 000 h 內的溫度漂移小于0.5 K，響應時間低于15 ms。利用所獲取的高精度溫度大數據，可以精細表征出發(fā)動機內部溫度場的時空演化規(guī)律，并結合相關熱設計參數，建立起發(fā)動機熱工況下的數字孿生模型，實現發(fā)動機溫度與性能、壽命的精準關聯(lián)，為發(fā)動機的設計優(yōu)化和工況控制提供可靠依據。此外，FBG 溫度傳感器還具有抗電磁干擾、耐腐蝕、輕質等優(yōu)點，大大提升了其在復雜工業(yè)環(huán)境下的測試適用性和可靠性。該項技術的應用有望徹底解決發(fā)動機熱試驗溫度測試的“準確度”和“全面性”問題，推動發(fā)動機熱設計和管理水平的革命性躍升。

3. 2 全方位熱成像分析

為了突破傳統(tǒng)紅外熱成像技術的局限性，實現對汽車發(fā)動機熱分布特性的全方位精確測量，可引入基于高分辨率紅外焦平面陣列（IRFPA）的三維熱成像分析方法。該方法采用高靈敏度、大陣列的IRFPA 探測器，結合精確的溫度和輻射率標定，可實現±0.5 K 的溫度測量精度和0.05 mm 的空間分辨率，較傳統(tǒng)紅外熱像儀提升了5 倍以上。同時，通過多視角、多光譜成像融合技術，可獲取發(fā)動機零部件表面的三維幾何形貌與溫度分布信息，并進行精準的空間配準和數據同步，實現對復雜曲面、遮擋區(qū)域的無死角熱成像。在某發(fā)動機熱試驗過程中，研究人員利用高速旋轉平臺和機器人手臂，對發(fā)動機進行了360°環(huán)繞掃描，并結合多傳感器數據融合算法，重構出發(fā)動機整機的三維熱分布云圖，溫度分辨率優(yōu)于0.1 K，空間配準誤差小于0.1 mm。基于所獲取的高分辨率三維熱圖像，可對發(fā)動機關鍵部件的熱分布特征進行定量化分析，如提取溫度梯度、識別熱點區(qū)域、計算平均溫度等，并結合計算機輔助設計（CAD）模型進行可視化展示和交互式仿真，直觀揭示熱流的傳遞路徑和聚集規(guī)律，為發(fā)動機的熱優(yōu)化設計提供精準的數據支撐和決策依據。該項技術還可與紅外光譜分析技術相結合，實現對發(fā)動機燃燒過程的原位表征和診斷，如火焰溫度、燃燒產物濃度等，為發(fā)動機燃燒優(yōu)化和排放控制提供重要參考。

3. 3 動態(tài)熱應力預測

為了解決傳統(tǒng)有限元熱分析的滯后性問題，實現對汽車發(fā)動機熱應力特性的動態(tài)快速預測，在熱試檢測技術中引入了基于數據驅動的物理信息神經網絡（PINN）方法。PINN 方法融合了經典物理模型和深度學習技術，通過大數據訓練構建起發(fā)動機熱應力的數字孿生模型，實現熱應力的實時計算和預測。在建模過程中，首先基于發(fā)動機CAE 分析和熱試驗數據，提取熱-結構耦合方程中的關鍵物理參數，如材料熱物性、幾何邊界條件等；然后利用神經網絡逼近方程的解析解，通過最小化物理約束損失和數據擬合損失，實現對熱應力響應的快速求解和長時預測。在某型號發(fā)動機曲軸的熱應力預測案例中，研究人員僅使用120 組有限元模擬數據和1 000 組熱試驗數據，構建了1 個5 層、256 個神經元的PINN 模型，經過2 h 訓練后，在1 000 個隨機工況下模型預測的熱應力平均相對誤差低于5%，計算時間小于0.1 s，較傳統(tǒng)有限元方法更節(jié)省時間。更重要的是，該模型具有很好的預測功能，可預測發(fā)動機在全工況域的熱應力特性，并實時反饋溫度、振動等因素的影響，使得發(fā)動機的動態(tài)熱行為分析成為可能。同時，PINN 模型還可嵌入發(fā)動機控制單元，實現熱應力的在線監(jiān)測和主動控制，有效規(guī)避熱疲勞失效風險。

4 結語

本文系統(tǒng)闡述了熱試檢測技術在汽車發(fā)動機測試方面的創(chuàng)新應用。通過引入高精度FBG 傳感器、全方位三維熱成像分析和基于PINN 的動態(tài)熱應力預測等熱試檢測技術，有效解決了傳統(tǒng)發(fā)動機熱工況測試中存在的精度不足、局限性和滯后性等問題。未來，隨著人工智能、大數據分析等技術的進一步發(fā)展，熱試檢測技術將在發(fā)動機智能制造、健康監(jiān)測和預測性維護等領域發(fā)揮更加重要的作用。

參 考 文 獻

［ 1 ］ 蔡俊，章言，劉振忠，等. 發(fā)動機熱試振動噪聲監(jiān)控和質量控制系統(tǒng)[C]//四川省第十六屆汽車行業(yè)學術年會. 成都：四川省汽車工程學會，2022.

［ 2 ］ 王敏，畢家明，王棟. 關于汽車發(fā)動機熱試檢測因素的分析[J]. 小型內燃機與車輛技術，2021，50（2）：72-75.

［ 3 ］ 何賽. 對非標設備柔性汽車發(fā)動機熱試線的研究與設計[D]. 錦州：遼寧工業(yè)大學，2015.

［ 4 ］ 李揚，李志明. 汽車發(fā)動機熱試實時監(jiān)控系統(tǒng)設計[J].科學技術與工程，2014，14（25）：298-303，313.

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