高海拔环境下无人机螺旋桨流场与电机温度场的数值模拟与试验分析

Numerical Simulation and Experimental Analysis of Propeller Flow Fields and Motor Temperature Fields in High-altitude Environments for UAVs

摘要

基于一款X2212型无人机风冷永磁同步电机，采用数值模拟与试验验证相结合的方法，系统分析了510、2560、4280 m三种海拔高度及4000、6000、8000 r/min三种转速下螺旋桨气流对电机温度场的影响。通过搭建电机温度测试平台，测试了不同工况下电机温升分布，并与仿真结果进行了对比分析，验证了模型的准确性。研究发现，随着海拔的升高，电机最高温度在三种转速下都呈现逐渐降低的趋势，但电机的相对温升随海拔的升高而增大。结果表明，海拔变化带来的空气密度减小、气压降低与环境温度的变化协同影响电机的温度变化。随着海拔升高，环境温度的降低使电机整体温度呈下降趋势，但空气的稀薄削弱了螺旋桨气流的冷却能力，导致电机的散热效率下降，相对温升增大。

Abstract

Based on an X2212-type air-cooled permanent magnet synchronous motor for UAVs， a combined approach of numerical simulation and experimental validation was employed to systematically analyze the influence of propeller-induced airflows on the motor temperature fields under three altitudes （510， 2560， 4280 m） and three rotational speeds （4000， 6000， 8000 r/min）. A motor temperature testing platform was constructed to measure the motor temperature rise distribution under different operating conditions. These measurements were compared and analyzed with the simulation results to validate the model's accuracy. The paper finds that as the altitude increases， the maximum motor temperature exhibits a decreasing trend under all three rotational speeds. However， the motor's relative temperature rise increases with increasing altitude. The results indicate that the combined effects of reduced air density， decreased atmospheric pressure， and changes in ambient temperature due to altitude variation synergistically affect the motor's temperature changes. With increasing altitude， the decrease in ambient temperature causes an overall downward trend in motor temperature. Nevertheless， the thinning air weakens the cooling capacity of the propeller-induced airflows， resulting in a decline in the motor's cooling efficiency and an increase in the relative temperature rise.

Graphical abstract

关键词

无人机 / 高海拔环境 / 螺旋桨气流 / 强迫风冷 / 电机热管理 / 数值模拟

Key words

unmanned aerial vehicle（UAV） / high-altitude environment / propeller airflow / forced air cooling / motor thermal management / numerical simulation

Author summay

付博宇，男，1999年生，硕士研究生。研究方向为永磁同步电机风冷散热。E-mail：[e-mail]。

0 引言

无人机技术的迅猛发展使其在军事侦察、物流运输、环境监测和农业植保等领域的应用日益广泛^［1-2］。作为无人机的核心驱动部件，电机的性能直接影响着无人机的飞行效率、续航能力和可靠性^［3-4］。其中，永磁同步电机因其高效率、高功率密度和良好的动态响应特性，成为当前无人机动力系统的主流选择^［5-7］。然而，永磁同步电机在高性能运转过程中会产生大量热能，温度的升高不仅会影响电机的工作效率，还会导致绝缘材料老化、磁性能下降甚至电机故障^［8-10］。而海拔高度是影响无人机电机温度场的关键环境因素之一。目前无人机主要通过螺旋桨强制对流对后方驱动电机进行散热，在不同海拔条件下，气压、气温及空气密度的显著变化会导致螺旋桨气流流速减弱，对流换热效率下降，电机内部热量难以有效散出，从而影响电机的散热性能与温度分布^［11-12］。为保证无人机在高原环境下安全运行，探讨不同海拔条件下螺旋桨气流对电机温度场的影响，揭示电机随海拔升高的温升规律已经成为无人机电机温度场研究的焦点。

在高海拔环境下，气压和空气密度的降低对无人机螺旋桨和电机的性能会产生显著影响^［13-14］。PAREDES等^［15］研究了低空气密度（高海拔环境的特点）对小型无人机能量消耗和飞行时间的影响，通过对不同海拔高度下的飞行数据进行分析，探讨了高海拔条件如何影响无人机的性能。SCANAVINO等^［16］研究了无人机系统在非常规天气条件下的表现，特别是空气温度和海拔对小型无人机应用中螺旋桨性能的影响，发现电机的效率和推力生成能力对温度和压力变化非常敏感，尤其是极端的温度和压力条件下，电机的性能会显著下降。PIANCASTELLI等^［17］讨论了高空运行的无人机的冷却系统，指出在高空环境下，由于大气稀薄，散热效率受到极大影响，给无人机带来重大挑战。这一系列研究结果强调了高海拔条件下电机热管理的重要性，但是现有关于海拔对电机影响的研究主要集中于无人机桨发匹配和电机飞行性能方面，针对电机温度场的相关研究相对稀缺。

螺旋桨气流对电机散热的影响同样是一个重要的研究领域。WANG等^［18］分析了不同飞行条件下电机温度场的变化及其与气流的关系，发现螺旋桨产生的气流对电机的温度分布和热负荷有显著影响。LIBEN等^［19］提出了一种集成螺旋桨的自冷却环形电机，并进行了实验验证，结果表明，集成螺旋桨能够有效增强电机的冷却效果，尤其是在高速飞行条件下，气流通过电机产生的热量较为均匀地分布并带走热量，从而提高电机的散热效率。CHANG等^［20］通过对比空气冷却与水冷电机系统的散热效果发现，在高速飞行状态下，螺旋桨气流能够有效增加电机的散热能力，而在低速飞行时，由于气流速度的减缓，空气冷却系统的效率大幅下降。研究表明，螺旋桨气流不仅可以降低电机的表面温度，还能够通过改变气流的流动方向和速度进一步优化电机的温度。可见，利用螺旋桨产生的气流进行电机散热是一种合理且可行的方案。然而，由于螺旋桨气流在不同海拔高度下表现出显著差异，这将对位于气流后方的电机温度分布产生较大影响。本文旨在通过数值模拟与试验验证相结合的方式，系统分析不同海拔条件下螺旋桨气流对无人机后方驱动风冷电机温度场的影响规律，探讨海拔变化对电机散热性能与热量分布的作用机制，为无人机电机在高海拔使用场景中的优化设计提供理论支持。

1 试验与仿真

1.1 电机结构

本研究中使用的电机型号为X2212电动机（图1），配备驱动控制器，该电机常用于推进轻型无人机，电机的基本参数如表1所示。

螺旋桨选用APC 9047螺旋桨，长0.2286 m（9英寸），螺距为0.1194 m（4.7英寸），该螺旋桨是由美国Advanced Precision Composites公司生产的无人机螺旋桨，它的优点是速度快、噪声小、平稳安全，是大多数无人机所选用的标准配件之一。

1.2 损耗计算

在电机的设计与应用中，损耗是影响其效率和性能的关键因素，主要的损耗类型包括铜损、铁损、涡流损耗和附加损耗。

铜损是电机中因电流通过绕组而产生的热损失。根据焦耳定律，电流在导体中流动时会产生热量，铜损计算公式为

P_{\mathrm{C}\mathrm{u}}=I^{\mathrm{2}}R（1）

式中：P_{\mathrm{C}\mathrm{u}}为铜损；I为电流；R为绕组电阻。

铁损主要包括磁滞损耗和涡流损耗，是由铁芯材料在交变磁场中产生的能量损耗，铁损计算公式为

P_{\mathrm{F}\mathrm{e}}=P_{\mathrm{h}}+P_{\mathrm{e}}（2）

P_{\mathrm{h}}=\eta f{B}_{}^c（3）

P_{\mathrm{e}}=\frac{{\mathrm{\pi }}^{\mathrm{2}}{t}_{}^{\mathrm{2}}{f}_{}^{\mathrm{2}}{B}_{}^{\mathrm{2}}}{\mathrm{6}\rho }（4）

式中：P_{\mathrm{F}\mathrm{e}}为铁芯损耗；P_{\mathrm{h}}为磁滞损耗；P_{\mathrm{e}}为铁芯涡流损耗；\eta为磁滞损耗系数；f为电机工作频率；B为磁通密度；c是常数；t为铁芯层片的厚度；\rho为材料的电阻率。

永磁体涡流损耗是由于永磁体中的涡流而产生的热损耗，其计算公式为

P_{\mathrm{e}\mathrm{d}\mathrm{d}\mathrm{y}}=\frac{k_{\mathrm{e}\mathrm{d}\mathrm{d}\mathrm{y}}{f}_{}^{\mathrm{2}}{B}_{}^{\mathrm{2}}{t}_{}^{\mathrm{2}}}{\rho }（5）

式中：k_{\mathrm{e}\mathrm{d}\mathrm{d}\mathrm{y}}为永磁体涡流损耗系数。

附加损耗主要源于电机在运行过程中轴承摩擦和空气阻力，其对应的公式为

P_{\mathrm{f}\mathrm{r}}=c_{\mathrm{f}}n（6）

P_{\mathrm{w}\mathrm{r}}=c_{\mathrm{w}}{n}^{\mathrm{2}}（7）

式中：P_{\mathrm{f}\mathrm{r}}为摩擦损耗；c_{\mathrm{f}}为摩擦系数；n为转速；P_{\mathrm{w}\mathrm{r}}为风阻损耗；c_{\mathrm{w}}为风阻系数。

本文通过Maxwell仿真将各损耗数值乘以铁耗系数1.8、磁钢系数2，得到电机在不同转速下的损耗值，如表2所示。

1.3 条件假设与模型简化

本文在建立电机参数模型时，作如下假设：①永磁同步电机各部分材料均为各向异性介质；②永磁同步电机中的所有损耗均转化为热量；③为简化分析并避免因趋肤效应引起的电阻变化对温度升高的误差影响，本文选择忽略趋肤效应的存在，假设电流在导体横截面内均匀分布；④不考虑电机的发热功率在相同转速下由气压带来的微小差别。

为了便于有限元分析，提高计算速度，对该电推进系统的三维模型进行了简化和预处理。将轴承和轴简化为等直径的圆柱体，忽略电机的倒角、圆角、孔、细小曲面等难以捕捉的结构特征。尽管细节结构存在差异，但该电推进系统模型的核心几何参数与实物保持较高的一致性，对整体的流场及温度场影响较小。定子槽内绕组通过测量和电磁仿真数据进行等效。采用SolidWorks 2020软件建立的电机不同零件及电推进系统装配图在图2中示出。

1.4 ANSYS FLUENT模拟

本文采用ANSYS FLUENT 2023 R1软件对X2212电动机温度场进行数值模拟。将风冷电机的SolidWorks模型导入到ANSYS FLUENT中，并使用ANSYS Design Modeler进行进一步编辑。在螺旋桨周围设置x、y、z方向与桨叶间隙均为4 mm的旋转域以分析螺旋桨旋转引起的空气流动。进一步在整个电推进系统周围构建半径r=400 mm、长度h=1200 mm的圆柱形流体域，以分析电机周围的空气流动，如图3所示。

在Meshing中建立网格，具有适当单元尺寸的四面体网格用于电机部件的整体复杂几何形状；在流固界面上设置5层边界层网格，以捕捉流固边界面的黏度变化特性来提高该表面处的热传递结果的准确性，电机模型及周围流体域的网格如图3所示。为确保结果的可靠性和准确性，本文对网格质量进行了严格评估。计算域内共生成600万个单元，充分捕捉了关键流动特性。平均偏度控制在0.22，平均正交质量为0.85，表明单元质量良好。所有单元的长宽比均低于5，最大限度减少了单元变形，确保数值的稳定性。

将分割后的四面体网格模型导入有限元软件后，需要合理设置边界条件。由于风冷散热是由空气流体本身与固体接触面的温度差引起的，因此需要充分考虑流固界面处的热交换。采用标准壁面函数的κ-ε湍流模型模拟气流流经电机过程中的湍流流动，以获得更高的精度。电机中的微小间隙可能影响全局网格的质量和数量，将其设置为紧密贴合的耦合交接面。电机各部件材料和属性具体如表3所示，设置并应用相关物性参数于对应的区域，根据电机内部热交换规律，确定系统中各发热部分的边界条件，以铜耗和铁耗作为绕组和定子铁心的热源、涡流损耗作为永磁体的热源，各部件热导率（表3）作为输入。通过在旋转域内设置参考系，旋转轴原点位于几何中心，轴线沿主轴方向，以精确模拟螺旋桨的旋转行为，符合实际飞行动力学特性。

流体域进口处的空气速度均设置为0.1 m/s，温度为同一时间段三种海拔对应温度，工作条件为同一时间段三种海拔对应大气参数。旋转域转速分别设置为4000、6000、8000 r/min。所有能量方程的残差均设置为1×10^-6。采用couple耦合算法求解N-S方程，以获得更准确的仿真结果。完成混合初始化后，执行800次的迭代设置。

1.5 试验设置

本试验旨在验证不同海拔高度下螺旋桨的气流对无人机电机温度场的影响。试验场景分布在四川省内的三个不同海拔高度地点：广汉市（海拔510 m）、康定市（海拔2560 m）以及康定机场（海拔4280 m），环境参数如表4所示。

试验主要依靠LY-3KGF动力系统测试台进行，该测试台是专为无人机设计的测试系统，适用于无人机动力系统的多种物理量测量，包括拉力、扭矩、电压、电流和温度等。同时该测试台配备高精度传感器，能够实时输出被测系统的各项数据，具体测量参数如表5所示。采用移动稳压直流电源为电机供电，标称电源电压设定为14.5 V。采用红外测温仪TIS60进行电机温度红外测量，该红外测温仪购自中国广东北斗精密仪器有限公司。采用F925叶轮式风速计进行风速测量，风速计购自福禄克电子仪器仪表公司。

在试验前，先进行环境温度及风速测量。选择晴朗的无风天气进行试验，并保证环境温度、气压接近表5中各项数值，差值小于3%。LY-3KGF动力系统测试台配备环境温度传感器，可直接进行环境温度、气压的检测并记录实时数据。进一步用F925叶轮式风速计在距离台架前后左右四个方向0.3 m处进行环境风速测量，保证四周风速都小于0.2 m/s，以忽略环境风对螺旋桨流场的影响。

之后将电机和螺旋桨固定在LY-3KGF动力系统测试台上进行测试，在每个试验地点设定电机的转速分别为4000、6000、8000 r/min，测量各转速下的电压、电流、温度。试验过程中，在电机后上方0.5 m处放置红外温度测量仪，每组转速下电机连续运行20 min，使电机温度达到稳定状态后，将红外温度仪测量点对准电机后端绕组端部中心进行温度拍摄。每组转速测试完成后，将电机静置30 min使其完全冷却至常温，方可进行下一组试验。整个试验过程由LY-3KGF测试台配合MET-V5软件控制，MET-V5软件用于实时采集电压、电流、转速数据，试验过程如图4所示。试验在每个地点及转速下重复3次以确保结果的可靠性。

试验过程中，控制环境条件的一致性，除海拔、气压和环境温度外，其他环境参数尽可能保持恒定，以排除外部变量对试验结果的干扰。同时采用立式测量方法，减小地面效应对测量的干扰。

2 结果与分析

2.1 海拔对螺旋桨流场影响分析

图5展示了不同海拔和转速条件下冷却气流流速的分布规律。在转速n=8000 r/min下，冷却气流的峰值速度随海拔升高显著下降，从海拔H=510 m的v=6.0 m/s降低至H=2560 m的v=5.4 m/s，进一步降至H=4280 m的v=4.8 m/s。此外，通过对比图5a、图5d、图5g发现，气流的分布特性也随海拔变化发生了明显变化。随着海拔的降低，高流速区域面积逐渐增大，特别是电机出口处的气流速度显著增大。并且在低海拔条件下，流经电机外表面和电机内部气隙的气流分布更加均匀，呈现更稳定的状态，而高海拔条件下则会出现局部高速流动现象。

造成这一现象的主要原因是空气密度随海拔升高而逐渐降低。根据表4数据，空气密度从海拔510 m到2560 m和4280 m分别减小了42.7%和52.1%，空气密度的下降直接削弱了螺旋桨推动气流的能力，导致冷却气流动能减弱。相同的趋势也出现在n=6000 r/min和n=4000 r/min条件下，表明无论转速如何提高，海拔升高对冷却气流速度和分布的削弱作用始终存在，需要在高海拔条件下采取优化冷却设计以改善系统性能。

进一步提取n=8000 r/min条件下电机外表面轴向风速的分布数据（图6）。在H=510 m条件下，气流速度整体较大，尤其在轴向8.2 mm至14.7 mm处，风速达到2.99～3.47 m/s，表明该区域气流流通顺畅，对表面冷却效果较好。当海拔升至2560 m时，同一位置风速下降至2.53～3.06 m/s，在4280 m条件下风速进一步降至1.91～2.10 m/s，降幅超过1.3 m/s，显示出稀薄空气下冷却气流难以保持高速流动，削弱了对流换热效果。在靠近电机末端区域（24.5～29.4 mm）轴向风速分布出现了较大幅度下降，尤其在H=4280 m时，风速最低降至1.16 m/s。这说明在高海拔条件下难以形成稳定的冷却气流对整个电机外表面进行散热。

2.2 海拔对电机温度场影响分析

图7展示了电机温度场分布在不同海拔和转速条件下的差异。在H=510 m情况下，电机内部通过前后壳镂空结构实现对流冷却，外壳温度大多处于较低温度区间，结合色标，大多在25～35 ℃，绕组及内部铁芯附近存在相对高温区域，最高温度不超过50 ℃。随着转速的提高，绕组和磁性部件的焦耳损耗与铁损增加，导致电机内部发热量增加，温度水平相对较高。

转速为4000 r/min、海拔为510 m（图7a）时，电机内部热点温度约为30～35 ℃，外壳温度接近25 ℃；随着海拔升高至4280 m（图7g），内部最高温度降至20 ℃左右，外壳温度降至10 ℃以下。可见尽管空气密度与气压的降低削弱了对流换热能力，但较低的环境温度抵消了这一不利影响，使内部热点温度不升反降。在转速分别为6000、8000 r/min条件下，也同样表现出类似趋势。同时，在高海拔条件下，转速对外壳温度的影响更为明显，海拔4280 m处不同转速间的外壳前后温度差值较在510 m时更大，表明外部的稀薄气流削弱了对流换热效果。

图8所示的数据量化了电机在不同海拔与转速条件下的最大温度与温升（相对于环境温度的差值）。图8a中展示了电机在三种海拔高度及转速条件下的最大温度分布。在n=4000 r/min条件下，H=510 m时的最大温度为35.44 ℃，当海拔升至4280 m时温度下降至22.45 ℃，较H=510 m时降低了约12.99 ℃。在n=6000 r/min下，电机最高温度从42.84 ℃降到31.36 ℃，温度降幅约11.48 ℃。而在n=8000 r/min高转速条件下，海拔510 m时的最大温度为53.68 ℃，在4280 m时进一步降至45.47 ℃，降幅约8.21 ℃。由此可见，低环境温度增大了电机与外界的热传递温差，从而使电机最大温度随着海拔升高而逐渐下降。但随着转速的提高，电机内部的损耗增加，同时电机内部热量由于空气稀薄难以及时散出，高转速下温度下降幅度相较于低转速时有所减小，表现出对散热条件更高的依赖性。

与此形成对照的是图8b所示的温升数据。n=8000 r/min时，海拔从510 m到4280 m，电机温度从34.98 ℃升高至46.67 ℃，温升幅度达11.7 ℃。这一结果排除了环境温度的干扰，直接反映出高海拔环境中稀薄空气对电机散热性能的抑制作用。随着海拔升高，环境温度从18.7 ℃逐渐降低至-1.2 ℃，理论上应有助于热量散失，但稀薄空气对电机温升影响更大，大幅削弱了冷却气流的换热能力，导致电机对流换热效率降低，电机内部热量难以及时散出，从而使温升呈现出增大的趋势。在转速为6000 r/min、4000 r/min工况下，温升幅度分别为8.42 ℃、6.91 ℃，同样体现了海拔上升对散热的不利影响。

2.3 试验与仿真对比分析

图9呈现了三种海拔条件与三种转速工况下的电机红外温度分布情况。从整体分布格局来看，红外温度图与先前仿真获得的温度场有较高的一致性：温度较高区域主要集中在绕组端部和定子铁芯及与二者相邻的区域，而外壳和周边部件的温度相对较低。这表明仿真模型在整体传热机制与流场布局方面的设定较为合理，可有效预测电机内部的热集中现象和总体散热路径。尽管宏观趋势基本吻合，但局部区域仍存在约2～5 ℃的偏差，这些局部温度差异可能源于材料参数的理想化设定、湍流模型的简化、局部流场不均匀性未在仿真中完全再现，以及试验过程中不可避免的环境扰动和测量误差，如红外测量角度、表面发射率的实际偏差和周围辐射换热因素的影响。

图10对比了试验测得的最大温度与仿真结果的数值差异，从定量角度检验仿真的预测精度。可以看到，试验与仿真的最大温度值在整体趋势及相对变化规律上均能保持较好的一致性：当转速提高或海拔变化时，数值模型所得最大温度的变化趋势和大小均与试验对应。虽然仿真与实测数据间普遍存在数值的差异，但未出现系统性的大幅偏离现象，最大误差3.55%出现在4000 r/min、海拔2560 m条件下。这表明当前仿真参数和模型设定具有较高的工程实用性，为电机冷却策略的优化提供了有价值的参考依据。

3 结论

本文基于风冷电机流场-温度场模拟及试验对比研究，利用数值模拟方法和试验测试平台对X2212型无人机风冷电机的温升特性进行了系统分析，得出的主要结论如下：

1）随着海拔的升高，冷却气流的速度下降，降低了换热效率。同时，低海拔条件下气流流速分布更加均匀，电机外表面和内部气隙的气流呈现更稳定的状态。

2）高海拔条件下气温的骤降会使电机整体温度下降，但空气密度与气压的降低削弱了冷却气流的换热能力，导致热量更难以从内部散出，随着海拔的升高，电机会存在严重的热集中现象。

3）将最终的仿真结果与试验结果进行了比较，结果表明，电机的温度在各个转速和海拔下的温度分布和最大温度基本一致，且最大温度误差为3.55%，验证了仿真方法的准确性。

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基金资助

四川省科技计划重点研发计划(24JBGS0006)

四川省科技计划(24ZDYF1741)

成都市重点研发项目（产业链协同创新项目）(2025-XT00-00002-GX)