ट्रांसफोर्मर सिमुलेशन एनालिसिस: कीव प्रोसेस, चुनौतियाँ, और सांस-सांस तत्व उपकरणों का उपयोग करके बेहतरीन अभ्यास

1 परिचय

किसी भी सीमित तत्व विश्लेषण सॉफ्टवेयर (जैसे COMSOL, Infolytica, या Ansys) का उपयोग करके ट्रांसफॉर्मर सिमुलेशन विश्लेषण करते समय - चाहे इलेक्ट्रिक फील्ड, चुंबकीय फील्ड, प्रवाह फील्ड, मैकेनिकल फील्ड, या ध्वनि फील्ड पर केंद्रित हो - बुनियादी प्रक्रिया लगभग एक जैसी होती है। प्रत्येक प्रक्रिया के महत्वपूर्ण बिंदुओं की वास्तविक समझ सिमुलेशन विश्लेषण की सफलता और अंतिम परिणामों की विश्वसनीयता की आधारशिला है।

2 बुनियादी सिमुलेशन प्रक्रिया

एक वैज्ञानिक और पूर्ण ट्रांसफॉर्मर सिमुलेशन प्रक्रिया में सात प्रमुख चरण शामिल होते हैं:

3 कठिनाई की समझ

ट्रांसफॉर्मर एक स्थिर विद्युतीय उपकरण है, और इस परिपेक्ष्य से, इसके संबंधित सिमुलेशन कार्य अपेक्षाकृत सरल है, क्योंकि घूर्णन घटकों की उपस्थिति अधिकांश सिमुलेशनों की कठिनाई को बहुत बढ़ा देती है। दुर्भाग्य से, ट्रांसफॉर्मर एक गैर-रैखिक, समय-परिवर्ती विद्युत-मैकेनिकल उपकरण भी है, जिसमें अनेक भौतिक क्षेत्रों का मजबूत कोप्लिंग होता है, जो अक्सर ट्रांसफॉर्मर सिमुलेशन को बहुत अधिक कठिन और यहाँ तक कि असमाध्य होने का कारण बनता है।

उदाहरण के लिए, द्रव विश्लेषण पर आधारित ट्रांसफॉर्मर तापमान क्षेत्रों के सिमुलेशन अक्सर सटीक और विश्वसनीय परिणाम नहीं देते। एक कारण यह है कि द्रव गतिकी का बुनियादी सिद्धांत स्वयं बहुत जटिल है और अभी तक एक एकीकृत और स्थिर सिद्धांत नहीं बन पाया है। दूसरी ओर, ट्रांसफॉर्मरों के तापमान क्षेत्र सिमुलेशन के लिए "चुंबकीय क्षेत्र-ताप संचरण क्षेत्र-द्रव क्षेत्र" के तीनों क्षेत्रों का द्विदिशात्मक मजबूत कोप्लिंग आवश्यक है। एक ऐसे बड़े ट्रांसफॉर्मर मॉडल के लिए, एक ही प्रवाह क्षेत्र को हल करना पहले से ही चुनौतीपूर्ण है, तो तीन क्षेत्रों का अत्यधिक मजबूत कोप्लिंग तो दूर की बात है।

ट्रांसफॉर्मर सिमुलेशन के महत्वपूर्ण क्षेत्रों में प्रगति करने के लिए, सिमुलेशन इंजीनियरों को एक ओर ट्रांसफॉर्मर संबंधी सिद्धांत, डिजाइन, निर्माण और परीक्षण ज्ञान पर गहरी समझ होनी चाहिए, और दूसरी ओर, सिमुलेशन सॉफ्टवेयर के संचालन में उच्च निपुणता और उसके कार्य की अंतर्निहित प्रकृति की समझ होनी चाहिए।

4 प्रक्रिया के महत्वपूर्ण बिंदु
4.1 समस्या विश्लेषण

ज्यामितीय मॉडलिंग से पहले, सिमुलेशन समस्या का प्रारंभिक विश्लेषण करना आवश्यक है ताकि एक उपयुक्त ज्यामितीय मॉडल और सही भौतिक क्षेत्र का चयन किया जा सके। उदाहरण के लिए, क्या सिमुलेशन समस्या एक एकल भौतिक क्षेत्र पर केंद्रित है या अधिक मजबूत कोप्लिंग वाले भौतिक क्षेत्रों पर?

4.2 ज्यामितीय मॉडलिंग

ज्यामितीय मॉडलिंग की पूर्णता सिमुलेशन की दक्षता और प्रगति को निर्धारित करती है। अधिकांश मामलों में, एक सरलीकृत ज्यामितीय मॉडल बनाने की आवश्यकता होती है। हालांकि, यदि ज्यामितीय मॉडल अत्यधिक सरलीकृत हो, तो सिमुलेशन परिणाम असटीक होंगे और डिजाइन कार्य को गाइड करने में असमर्थ होंगे। स्पष्ट रूप से, ज्यामितीय मॉडल को कैसे सरलीकृत किया जाए, इसका निर्धारण करने के लिए समस्या को हल करने की गहरी समझ की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, क्या 2D ज्यामितीय मॉडल पर्याप्त है? क्या 3D ज्यामितीय मॉडल बनाना आवश्यक है? भले ही 3D मॉडल बनाया जा रहा हो, कौन सी विवरण छोड़े जा सकते हैं और कौन से बनाए रखे जाने चाहिए?

4.3 सामग्री निर्देशन

एक सामग्री में दर्जनों भौतिक पैरामीटर हो सकते हैं, लेकिन एक विशिष्ट समस्या को हल करने के लिए अक्सर केवल कुछ ही आवश्यक होते हैं।

जब विशिष्ट सामग्री पैरामीटर निर्दिष्ट किए जा रहे हों, तो उनके मान सटीक होने चाहिए; अन्यथा, सिमुलेशन परिणामों में अस्वीकार्य विचलन आ सकते हैं।

कुछ सामग्री गुणधर्म पैरामीटर अन्य पैरामीटरों के साथ बदलते हैं। उदाहरण के लिए, ट्रांसफॉर्मर द्रव-ताप सिमुलेशन में, ट्रांसफॉर्मर तेल की घनत्व, विशिष्ट ऊष्मीय क्षमता, और ऊष्मीय चालकता तापमान के साथ बदलती है, और इन संबंधों को अपेक्षाकृत सटीक फंक्शनों का उपयोग करके वर्णित किया जाना चाहिए।

4.4 भौतिक क्षेत्र सेटअप

चयनित भौतिक क्षेत्र के लिए, आवश्यक हल करने की शर्तों को परिभाषित करना आवश्यक है, जैसे समस्या के लिए शासी भौतिक समीकरण, प्रेरण के व्यंजक, प्रारंभिक स्थितियाँ, सीमा स्थितियाँ, और बंधन स्थितियाँ।

4.5 मेश उत्पादन

मेश उत्पादन ज्यामितीय मॉडलिंग के बाद अर्गुयाबली वाला कोर स्टेप है। सिद्धांत रूप से, अधिक छोटे मेश सटीक परिणाम देते हैं। हालांकि, अत्यधिक छोटे मेश व्यावहारिक नहीं होते, क्योंकि वे हल करने का समय बहुत बढ़ा देते हैं।

मेश उत्पादन का बुनियादी सिद्धांत यह है कि गहरे और छोटे मेश को उचित रूप से संयोजित किया जाए: जहाँ आवश्यक हो, वहाँ गहरा करें और जहाँ संभव हो, वहाँ छोटा करें।

मानवीय मेश उत्पादन बहुत चुनौतीपूर्ण है और इसके लिए सिमुलेशन इंजीनियरों को हल की जा रही समस्या की गहरी समझ होनी चाहिए।

सौभाग्य से, कुछ सॉफ्टवेयर भौतिकी-आधारित स्वचालित मेश उत्पादन कार्यक्षमता प्रदान करते हैं, जो अक्सर मेश उत्पादन प्रक्रिया को सरल बनाते हैं। उदाहरण के लिए, COMSOL का विद्युत क्षेत्र सिमुलेशन मॉड्यूल के लिए स्वचालित मेश उत्पादन कार्यक्षमता अत्यंत शक्तिशाली है, जो बड़े ट्रांसफॉर्मर मुख्य इन्सुलेशन मॉडल को अन्य सॉफ्टवेयर की तुलना में लगभग 40 गुना तेजी से मेश करने में सक्षम है।

दुर्भाग्य से, सॉफ्टवेयर की बिल्ट-इन स्वचालित मेश उत्पादन कार्यक्षमताएं कुछ समस्याओं को हल करने के लिए पर्याप्त नहीं होतीं, क्योंकि सामान्य सॉफ्टवेयर उन क्षेत्रों की पहचान नहीं कर सकते जहाँ मेश गहरा किया जाना चाहिए, जैसे प्रवाह क्षेत्र सिमुलेशन में।

4.6 मॉडल हल करना

सिमुलेशन हल करने का मूल तत्व बड़े डिस्क्रीट समीकरण प्रणाली को हल करना है। इसके लिए सिमुलेशन इंजीनियरों को जुड़े गणित का ज्ञान, जैसे मैट्रिक्स सिद्धांत और न्यूटन इटरेशन विधियों का ज्ञान, आवश्यक होता है।

कुछ सॉफ्टवेयर सोल्वर समस्या के आधार पर स्वचालित रूप से कॉन्फिगर किए जाते हैं, जिसमें इंजीनियरों को अतिरिक्त हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं होती। हालांकि, यह व्यापक रूप से लागू नहीं होता। उन्नत और जटिल समस्याओं को हल करने के लिए इंजीनियरों को व्यक्तिगत रूप से सेटिंग्स को कॉन्फिगर करना चाहिए ताकि तेजी से अभिसरण और सटीक परिणाम दिए जा सकें।

4.7 परिणाम पोस्ट-प्रोसेसिंग

सिमुलेशन परिणामों को स्पष्ट रूप से प्रस्तुत करने के लिए, प्राप्त डेटा को उचित पोस्ट-प्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है, जैसे विद्युत क्षेत्र रेखाचित्र, तापमान क्षेत्र रेखाचित्र, या प्रवाह क्षेत्र रेखाचित्र बनाना।

इसके अलावा, कुछ पोस्ट-प्रोसेसिंग चरणों के लिए इंजीनियरों को व्यापक ज्ञान का उपयोग करना आवश्यक होता है। उदाहरण के लिए, अधिकांश विद्युत क्षेत्र सिमुलेशन सॉफ्टवेयर विद्युत क्षेत्र की तीव्रता के प्रत्येक बिंदु पर आकार को स्पष्ट रूप से प्रदर्शित कर सकते हैं, लेकिन इन्सुलेशन मार्जिन की योग्यता का निर्धारण करने के लिए इस डेटा का सांख्यिकीय विश्लेषण करना आवश्यक होता है ताकि संचयी क्षेत्र तीव्रता के आधार पर इन्सुलेशन मार्जिन रेखाचित्र बनाए जा सकें।