轴流泵的叶片优化及内部流动特性研究

发布时间：2017-05-12 00:01

  本文关键词：轴流泵的叶片优化及内部流动特性研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：轴流泵是大流量泵,同时具备低扬程的特点,在国民经济中占有非常重要的地位,广泛应用于农田灌溉、城市给排水、调水工程等领域。随着国民经济的飞速发展,对高性能的高比转速轴流泵的需求也随之增强。本文以高比转速轴流泵模型为研究对象,采用数值模拟与试验相结合的方法,研究高比转速轴流泵内部流动的特性,探究了高比转速轴流泵在失速条件下的特性,并且基于Isight软件搭建了智能优化平台,对高比转速轴流泵的叶片优化进行了研究。本文的主要研究内容和创新性成果有:(1)采用数值模拟计算与试验相结合的方法,得出(0.66~0.62)QBEP(Best Efficiency Point)为高比转速轴流泵的“马鞍区”,通过边界涡量流分布(BVF)、叶片表面的静压分布以及叶轮内部的流线分布等方法,对高比转速轴流泵的内部流动进行了深入研究,获得了高比转速轴流泵叶片做负功的区域,发现在“马鞍区”内叶片吸力面前缘处出现了漩涡,据此为叶片的优化研究指明方向。(2)基于Isight软件,通过编写软件接口将Catia、ICEM、CFX集成到一起,并且编写了各个软件的脚本命令,实现了软件的后台自启动运行;利用Isight提供的优化算法,搭建了集参数化造型、网格划分、数值模拟计算和优化模块于一体的智能优化平台。(3)对高比转速轴流泵叶片的二维截面进行参数化解析,采用Catia对二维截面进行完全约束,将变量以Catia提供的知识表的形式表现出来,实现高比转速轴流泵的参数化造型。(4)采用搭建完成的智能优化平台,以泵的水力效率为优化目标,扬程为约束条件,采用多岛遗传算法分别对叶片截面的进口角、出口角和最大厚度进行优化迭代计算,结果表明:优化后的水力效率分别提高到了82.4%和83.4%;优化后叶片表面的BVF分布较优化前更均匀,在0.66QBEP和0.62QBEP叶片表面的BVF正峰值区域得到了改善,叶片轮缘处的漩涡流动得到了消除;优化后叶轮进口的速度环量较优化前得以减小,进口回流也得到了一定的改善。此外,通过相关性分析了各个优化变量对于目标函数的影响。总之,本文提出的基于Isight的水力优化方法能够大幅减少反复造型的时间,并且可实现以较少的参数对叶片形状的进行控制,能够采用多岛遗传算法进行全局的优化寻优,得到的满足预期的优化结果。本文的研究内容和结论也可为水力机械叶片的内部流动分析和优化设计提供参考依据。
【关键词】：轴流泵 优化平台 多岛遗传算法 数值计算 参数化造型
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH312
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 绪论11-18
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.2.1 叶片优化技术12-13
• 1.2.2 基于优化算法和CAE的优化方法13-14
• 1.2.3 轴流泵的内部流场模拟14-15
• 1.2.4 多岛遗传算法的产生和发展15-16
• 1.3 本文研究的主要内容16-18
• 第二章 轴流泵内部流动的数值计算及其性能试验研究18-38
• 2.1 几何模型18-19
• 2.2 网格划分19-24
• 2.2.1 仿真模型的网格划分19-20
• 2.2.2 计算方法与边界条件设置20-21
• 2.2.3 网格无关性分析21-22
• 2.2.4 轴流泵性能实验及结果分析22-24
• 2.3 轴流泵内部流动分析与诊断24-37
• 2.3.1 边界涡量动力学24-26
• 2.3.2 BVF流动诊断及泵内部流场分析26-37
• 2.4 本章小结37-38
• 第三章 基于Isight的优化平台的建立38-48
• 3.1 Isight软件介绍38-39
• 3.2 优化平台的建立39-47
• 3.2.1 参数化模块的集成39-41
• 3.2.2 网格划分模块的集成41-42
• 3.2.3 CFD性能计算模块的集成42-47
• 3.3 本章小结47-48
• 第四章 轴流泵叶片的多参数优化48-75
• 4.1 叶片的参数化造型48-52
• 4.1.1 轴流泵叶片截面的参数确定48-50
• 4.1.2 轴流泵叶片的约束与造型50-52
• 4.2 优化算法52-55
• 4.2.1 算法描述52-55
• 4.2.2 算法参数配置55
• 4.3 叶片进、出口角的优化55-65
• 4.3.1 叶片进、出口角的优化策略55-56
• 4.3.2 叶片进出口角优化的条件设置56-57
• 4.3.3 优化结果分析57-65
• 4.4 叶片厚度的优化65-73
• 4.4.1 叶片厚度的优化策略65
• 4.4.2 叶片厚度优化的条件设置65-66
• 4.4.3 优化结果分析66-73
• 4.5 本章小结73-75
• 第五章 总结与展望75-78
• 5.1 研究总结75-76
• 5.2 研究展望76-78
• 参考文献78-84
• 致谢84-85
• 攻读硕士学位期间参加的科研项目和发表的论文85

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