建模仿真计算，应用本发明只需建立特定喷 油参数的有限元计算模型，即可得到计算其对流换热系数的公式，其参数改变时也同样适 用，使得工件表面对流换热系数的获取更加简单方便;最后，应用本发明可以得到任意喷油 参数的机械零部件表面对流换热系数。
【附图说明】
[0072]图1为本发明的方法流程图。
[0073]图2为表1数据进行非线性拟合得到的拟合公式曲线图。
[0074]图3为表2数据进行非线性拟合得到的拟合公式曲线图。
[0075] 图4为表3数据进行非线性拟合得到的拟合公式曲线图。
[0076] 图5为表4数据进行非线性拟合得到的拟合公式曲线图。
【具体实施方式】
[0077] 本发明的流程图如图1所示。下面以发明人自行设计的一个对流换热系数计算模 型为例，具体说明本发明方法，但本发明的保护范围不限于下述实例：
[0078] 步骤(1):建立包含影响工件表面对流换热系数的所有喷油参数的仿真计算模型。
[0079] 对于一定结构的机械零部件，影响其表面对流换热系数的变量有喷油孔面积s、喷 油速度V、冷却面积S以及喷油角度Θ，所以建立四个分析模型，每个分析模型为三个喷油参 数为定值，其中一个喷油参数为变量的参数化模型，从而得出对流换热系数随该参数的变 化规律。
[0080] 步骤(2):计算得出不同喷油参数下的对流换热系数。
[0081] 对分析模型进行有限元仿真计算得:a.当冷却面积为314mm2,喷油速度为20m/s， 喷油角度为0°，喷油孔面积分别为〇.〇〇2mm 2、0· 314mm2、0· 392mm2、0· 523mm2、0· 785mm2、 1.57mm2、4.908mm2、9.621mm 2、15.904mm2时，计算得到的对流换热系数分别为168W/(nf 2 · K)、1351.35W/(m~2 · K)、1442.9W/(m~2 · K)、1594.46W/(nT2 · K)、1799.82W/(m~2 · K)、 2309.49W/(m~2 · K)、3443.24W/(m~2 · K)、4321.7W/(nT2 · K)、4996.2W/(m~2 · K);b.当喷 油孔面积为0.785mm2，冷却面积为314mm2，喷油角度为0°，喷油速度分别为5m/s、lOm/s、15m/ s、20m/s、25m/s、30m/s、35m/s、40m/s时，计算得到的对流换热系数分别为728.78W/(nT2 · K)、1117.63W/(m~2 · K)、1464.54W/(m~2 · K)、1798.09W/(m~2 · K)、2135.37W/(m~2 · K)、 2486.61WAnT2 · K)、2832.25WAnT2 · K)、3170.32WAnT2 · K);c.当喷油孔面积为 0 · 785mm2，喷油速度为20m/s，喷油角度为0°，冷却面积分别为78 · 5mm2、314mm2、706 · 5mm2、 1256mm2、1962 · 5mm2、2826mm2、3846 · 5mm2、5024mm2、6358 · 5mm2、7850mm2 时，计算得到的对流 换热系数为2500.89W/(m~2 · K)、1800.53W/(m~2 · K)、1389.73W/(nT2 · K)、1159.48W/(m~ 2 · K)、1004.22W/(nf 2 · K)、868.19W/(m~2 · K)、781.47W/(m~2 · K)、701.17W/(m~2 · Κ)、 636.07W/(nT2 · K)、588.87W/(nT2 · K);d.当喷油孔面积为0.785mm2,冷却面积为 314mm2,喷 油速度为20m/s，喷油角度分别为0°、10°、20°、30°、40°、50°、60°、70°、75°时，计算得到的对 流换热系数为 1793W/(m~2 · K)、1930.6W/(m~2 · K)、2156.4W/(m~2 · K)、2570.2W/(m~2 · K)^3084.5ff/(m'2 · K)^3515.4ff/(m'2 · K)3703.4ff/(m'2 · K)^3857.5ff/(m'2 · K)^ 3913.4W/(m~2 · K)、。
[0082] 将上述计算结果汇表如下。
[0083] 表1不同喷油孔径下对流换热系数计算值
[0084]
[0087]表3不同冷却面积下对流换热系数计算值
[0
[0088]
[0
[0
[0092] 步骤(3):依据仿真数据拟合对流换热系数关于单个参数的非线性表达式。
[0093] 上述单变量的非线性拟合理论基础:数理统计学中的单变量的非线性回归。其分 析过程如下：
[0094] 建立回归函数J = /(Z為,/>〇)
[0095] 式中：分:因变量Y的估计值；
[0096] bQ:常数；
[0097] bi:回归系数；
[0098] X:自变量。
[0099] 残差值：=乃-.Γ, (/( = 1，2,…)
[0100]式中:yk:对应xk的因变量Y的观察值；
[0101] i :对应xk算出的Y的估计值；
[0102] ek:观察值与估计值的偏差；
[0103] k:观察次数。
[0104] 回归分析的目标函·
[0105] 上述分析过程表明，可通过最小化残差平方和求出未知参数bo和匕。
[0106] 本发明以单变量非线性回归理论为基础，应用matlab软件非线性拟合模块，对步 骤(2)所得到的表1数据进行非线性拟合，得到流换热系数与喷油孔面积之间的非线性关系 式，其拟合公式曲线图如图2所示，得出的拟合公式如下：
[0107] h(s) = 1998s0·3317
[0108] 式中h为对流换热系数，s为喷油孔面积。
[0109] 对步骤(2)所得到的表2数据进行非线性拟合，得到流换热系数与喷油速度之间的 非线性关系式，其拟合公式曲线图如图3所示，得出的拟合公式如下：
[0110] h(v)=69.21v+409.5
[0111] 式中h为对流换热系数，v为喷油速度。
[0112] 对步骤(2)所得到的表3数据进行非线性拟合，得到流换热系数与冷却面积之间的 非线性关系式，其拟合公式曲线图如图4所示，得出的拟合公式如下：
[0113] h(S)=9420S-°.2979
[0114] 式中h为对流换热系数，S为冷却面积。
[0115] 对步骤(2)所得到的表4数据进行非线性拟合，得到流换热系数与喷油角度之间的 非线性关系式，其拟合公式曲线图如图5所示，得出的拟合公式如下：
[0116] h( Θ) =-〇. 006974θ3+0.7392θ2+15.04Θ+1702
[0117] 式中h为对流换热系数，Θ为喷油角度。
[0118] 步骤(4):应用多变量非线性拟合理论，拟合对流换热系数关于多个变量的非线性 表达式。
[0119] 上述多变量的非线性拟合理论是:数理统计学中的多变量的非线性回归。其分析 过程如下：
[0120] 建立回归函数：f = / ( H )
[0121] 式中因变量Y的估计值；
[0122] bo:常数；
[0123] bi:回归系数；
[0124] Xi:自变量。
[0125] 残差值：q = - .V/, =丨，2,…人，）
[0126] 式中:yk:对应的因变量Y的观察值；
[0127] $ :对应#算出的Υ的估计值；
[0128] ek:观察值与估计值的偏差；
[0129] k:观察次数。
[0130] 回归分析的目标函数
[0131] 上述分析过程表明，可通过最小化残差平方和求出未知参数bo和匕。
[0132] 本发明以多变量的非线性回归理论为基础，结果步骤(3)所的到的单一变量的非 线性公式，应用数理统计软件SPSS对步骤(2)中表1~4数据进行非线性拟合，得到对流换热 系数关于四个变量的非线性公式如下：
[0133] h( s, v, S, Θ) = -3326.9+2