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考虑旋转和曲率的湍流模型修正及应用

发布时间:2018-11-16 10:39
【摘要】:通过分析湍流模型在模拟旋转和弯曲壁面的旋转机械内流时存在的问题发现,在原有湍流模型的基础上考虑旋转和曲率效应是提高离心泵内流模拟精度和改善流动不稳定性的必然选择;在k-ωSST模型中通过考虑旋转和曲率修正,同时引入Hellsten的理查德森数修正模型思想和扩展内秉旋转张量修正,生成了一种新的湍流模型;应用改进后的湍流模型对比转数为34.34的离心泵在不同工况下的内流场进行了数值模拟,并将改进前后的数值计算结果与试验结果进行了详细对比,由此分析了泵内部流场的分布规律。研究结果表明:改进后的湍流模型预测的能量性能与试验值更接近;在0.6倍设计流量工况下,改进后湍流模型的扬程预测精度提高了3%,效率预测精度提高了近2%,这一结论在内流场中得到了验证;与原湍流模型相比,改进后湍流模型明显改善了叶轮流道和蜗壳扩散段处的流动情况。该结果可为湍流模型研究提供参考。
[Abstract]:By analyzing the problems existing in the turbulent model in simulating the internal flow of rotating machinery with rotating and bending walls, it is found that, Considering the rotation and curvature effects on the basis of the original turbulence model is the inevitable choice to improve the accuracy of flow simulation and improve the flow instability of centrifugal pump. By considering rotation and curvature correction in k- 蠅 SST model and introducing Hellsten's Richardson number correction model and extended inner rotation Zhang Liang correction, a new turbulence model is generated. The improved turbulence model is used to compare the internal flow field of the centrifugal pump with a rotational number of 34.34 under different operating conditions, and the numerical results before and after the improvement are compared with the experimental results in detail. The distribution of the flow field in the pump is analyzed. The results show that the energy performance predicted by the improved turbulence model is closer to the experimental value. Under 0.6 times design flow condition, the prediction accuracy of the improved turbulence model is improved by 3%, and the efficiency accuracy is improved by nearly 2%. This conclusion has been verified in the internal flow field. Compared with the original turbulence model, the improved turbulence model obviously improves the flow in the impeller passage and the volute diffusion section. The results can provide a reference for the study of turbulence model.
【作者单位】: 浙江工业大学之江学院;浙江理工大学机械与自动控制学院;浙江工业大学机械工程学院;
【基金】:浙江省自然科学基金资助项目(LQ15E090005,LQ15E090004) 中国博士后科学基金资助项目(2016M590546) 国家自然科学基金资助项目(51409233) 浙江工业大学自然科学基金重点资助项目(2014X2015)
【分类号】:TH311

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