滴灌双向对冲流灌水器水力特性与流道结构优化研究
发布时间：2024-03-22 00:07
双向对冲流道是一种新型滴灌灌水器流道,通过流道内形成正、反双向水流的对冲混掺,消除多余能量,具有良好的水力性能。针对双向对冲流道的特点,采用室内试验、FLUENT数值模拟、粒子图像测速(PIV)、流体动力学及统计学习理论、支持向量机、响应面分析和遗传算法等理论与技术,研究灌水器水力性能、消能机理、流量预测和参数优化等问题,对滴灌双向对冲流灌水器研发具有重要意义。取得的主要研究成果如下:(1)采用正交试验设计方法,安排25组流道几何参数不同的试验方案,试验结果表明,流态指数为0.432～0.464,水力性能优良;对流道几何参数与流态指数的影响进行极差和方差分析,结果表明,流道几何参数Z(流道分水件与挡水件之间的最大过水通道宽度)对流态指数的影响最大。(2)构建了宏观流量和微观流场相结合的双向对冲流灌水器流场数值模拟综合评价指标体系,用来评价数值模拟与试验数据的吻合程度。依据双向对冲流灌水器试验数据,分别对FLUENT软件中物理模型和壁面函数的15种模拟组合方法进行综合指标评价,其中增强壁面处理的SST k-ω模型更适于双向对冲流灌水器的模拟计算,其综合评价指标值(以相对误差表示)为1.9...
【文章页数】：189 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外滴灌灌水器的现状与进展
1.2.1 滴灌灌水器发展
1.2.2 滴灌灌水器类型
1.2.3 滴灌灌水器的水力性能研究现状
1.2.4 滴灌灌水器水力特性和消能机理研究进展
1.3 微观尺度下滴灌灌水器的研究方法及进展
1.3.1 理论分析
1.3.2 试验研究
1.3.3 数值模拟
1.4 智能预测和优化算法的应用与研究
1.4.1 统计学理论及预测研究
1.4.2 支持向量机预测算法的研究进展及应用
1.4.3 优化算法在滴灌灌水器研究中的应用
1.5 双向对冲流道灌水器的研发背景
1.6 选题背景及拟解决的关键性科学与技术问题
1.7 研究内容、方法与技术路线
1.7.1 研究内容与方法
1.7.2 技术路线
2 双向对冲流灌水器流道试验研究
2.1 双向对冲流灌水器流道设计
2.1.1 灌水器设计理念
2.1.2 灌水器流道结构
2.2 双向对冲流灌水器工作原理
2.3 灌水器流量和压力试验
2.3.1 灌水器流道测试与试件加工
2.3.2 灌水器流量和压力测试系统
2.3.3 流量和压力测试方法
2.4 灌水器流场观测PIV系统
2.4.1 PIV系统
2.4.2 流速测试介质-示踪粒子
2.4.3 PIV系统及试验方法
2.5 灌水器水力特性预研试验
2.5.1 灌水器流道几何参数设计
2.5.2 流量与水力性能计算方法
2.5.3 水力性能分析
2.6 灌水器流道几何参数取值
2.7 灌水器试验方案设计
2.8 灌水器水力性能试验结果分析
2.9 灌水器流道消能效果计算
2.10 灌水器几何参数对流态指数的影响
2.10.1 极差分析
2.10.2 方差分析
2.10.3 试验结果回归分析及模型建立
2.10.4 流态指数公式计算
2.10.5 回归模型验证
3 双向对冲流灌水器流道数值模拟方法
3.1 数学模型建立
3.1.1 基本控制方程
3.1.2 S-A物理模型方程
3.1.3 k-ε物理模型方程
3.1.4 k-ω物理模型方程
3.1.5 雷诺应力物理模型(RSM)方程
3.2 FLUENT软件计算设置
3.2.1 模型网格单元
3.2.2 FLUENT基本模拟方法设置
3.3 影响FLUENT数值模拟精度的主要因素
3.3.1 壁面函数
3.3.2 物理模型
3.3.3 数值模拟组合
3.4 数值模拟方法的综合评价指标
3.5 灌水器流量与流速测试结果
3.5.1 灌水器样机
3.5.2 灌水器宏观流量
3.5.3 灌水器微观流速
3.6 评价指标
3.6.1 宏观评价指标
3.6.2 微观评价指标
3.6.3 综合评价指标
3.7 模拟组合精度综合评价分析
4 灌水器水力特性数值模拟研究
4.1 灌水器水力性能分析
4.1.1 不同工作压力区间的流态指数
4.1.2 正反向流量比与流态指数的关系
4.1.3 灌水器消能机理与水力性能的微观速度场解释
4.2 灌水器流道压力场及压降分布特征
4.2.1 灌水器流道压力场分布
4.2.2 灌水器流道压降分布
5 基于支持向量机的灌水器流量预测响应面
5.1 支持向量机(SVM)程序数学模型构架
5.1.1 线性支持向量机(SVM)
5.1.2 非线性支持向量机(SVM)
5.2 支持向量机(SVM)流量预测模型
5.2.1 灌水器流道几何参数
5.2.2 支持向量机(SVM)样本空间
5.3 灌水器流量预测模型样本集
5.3.1 训练样本集构建
5.3.2 检测样本集构建
5.3.3 训练样本基础数据计算
5.3.4 检测样本基础数据计算
5.4 预测流量的支持向量机(SVM)参数及优化方法
5.4.1 核函数
5.4.2 支持向量机(SVM)的参数优化方法
5.5 灌水器流量预测
5.5.1 基于穷举法的SVM参数优化
5.5.2 基于遗传算法的SVM参数优化
5.5.3 优化算法结果比较
5.5.4 SVM流量预测结果及与回归拟合误差对比
5.6 灌水器流量预测模型验证
6 双向对冲流灌水器流道参数优化
6.1 灌水器水力性能评价指标—稳流指标建立
6.1.1 稳流指标建立的依据
6.1.2 稳流指标建立
6.2 稳流指标的评价计算
6.2.1 额定流量的设定
6.2.2 稳流指标与流态指数对比
6.2.3 稳流指标与流量变异系数对比
6.3 基于支持向量机(SVM)的稳流指标响应面
6.3.1 稳流指标响应面建立
6.3.2 稳流指标响应面分析
6.4 流道几何参数优化
6.4.1 优化模型
6.4.2 数据交换与优化步骤
6.4.3 含离散变量的遗传算法优化流道参数的几点说明
6.4.4 分层混合遗传算法优化过程
6.4.5 遗传算法模型求解
6.4.6 优化结果验证
6.5 双向流流道几何参数优化应用
6.5.1 不同压力区间相同额定流量
6.5.2 相同压力区间不同额定流量
6.5.3 不同压力区间不同额定流量
7 结论与建议
7.1 主要结论
7.2 创新点
7.3 建议
致谢
参考文献
附录
附图
附表
本文编号：3934336
【文章页数】：189 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外滴灌灌水器的现状与进展
1.2.1 滴灌灌水器发展
1.2.2 滴灌灌水器类型
1.2.3 滴灌灌水器的水力性能研究现状
1.2.4 滴灌灌水器水力特性和消能机理研究进展
1.3 微观尺度下滴灌灌水器的研究方法及进展
1.3.1 理论分析
1.3.2 试验研究
1.3.3 数值模拟
1.4 智能预测和优化算法的应用与研究
1.4.1 统计学理论及预测研究
1.4.2 支持向量机预测算法的研究进展及应用
1.4.3 优化算法在滴灌灌水器研究中的应用
1.5 双向对冲流道灌水器的研发背景
1.6 选题背景及拟解决的关键性科学与技术问题
1.7 研究内容、方法与技术路线
1.7.1 研究内容与方法
1.7.2 技术路线
2 双向对冲流灌水器流道试验研究
2.1 双向对冲流灌水器流道设计
2.1.1 灌水器设计理念
2.1.2 灌水器流道结构
2.2 双向对冲流灌水器工作原理
2.3 灌水器流量和压力试验
2.3.1 灌水器流道测试与试件加工
2.3.2 灌水器流量和压力测试系统
2.3.3 流量和压力测试方法
2.4 灌水器流场观测PIV系统
2.4.1 PIV系统
2.4.2 流速测试介质-示踪粒子
2.4.3 PIV系统及试验方法
2.5 灌水器水力特性预研试验
2.5.1 灌水器流道几何参数设计
2.5.2 流量与水力性能计算方法
2.5.3 水力性能分析
2.6 灌水器流道几何参数取值
2.7 灌水器试验方案设计
2.8 灌水器水力性能试验结果分析
2.9 灌水器流道消能效果计算
2.10 灌水器几何参数对流态指数的影响
2.10.1 极差分析
2.10.2 方差分析
2.10.3 试验结果回归分析及模型建立
2.10.4 流态指数公式计算
2.10.5 回归模型验证
3 双向对冲流灌水器流道数值模拟方法
3.1 数学模型建立
3.1.1 基本控制方程
3.1.2 S-A物理模型方程
3.1.3 k-ε物理模型方程
3.1.4 k-ω物理模型方程
3.1.5 雷诺应力物理模型(RSM)方程
3.2 FLUENT软件计算设置
3.2.1 模型网格单元
3.2.2 FLUENT基本模拟方法设置
3.3 影响FLUENT数值模拟精度的主要因素
3.3.1 壁面函数
3.3.2 物理模型
3.3.3 数值模拟组合
3.4 数值模拟方法的综合评价指标
3.5 灌水器流量与流速测试结果
3.5.1 灌水器样机
3.5.2 灌水器宏观流量
3.5.3 灌水器微观流速
3.6 评价指标
3.6.1 宏观评价指标
3.6.2 微观评价指标
3.6.3 综合评价指标
3.7 模拟组合精度综合评价分析
4 灌水器水力特性数值模拟研究
4.1 灌水器水力性能分析
4.1.1 不同工作压力区间的流态指数
4.1.2 正反向流量比与流态指数的关系
4.1.3 灌水器消能机理与水力性能的微观速度场解释
4.2 灌水器流道压力场及压降分布特征
4.2.1 灌水器流道压力场分布
4.2.2 灌水器流道压降分布
5 基于支持向量机的灌水器流量预测响应面
5.1 支持向量机(SVM)程序数学模型构架
5.1.1 线性支持向量机(SVM)
5.1.2 非线性支持向量机(SVM)
5.2 支持向量机(SVM)流量预测模型
5.2.1 灌水器流道几何参数
5.2.2 支持向量机(SVM)样本空间
5.3 灌水器流量预测模型样本集
5.3.1 训练样本集构建
5.3.2 检测样本集构建
5.3.3 训练样本基础数据计算
5.3.4 检测样本基础数据计算
5.4 预测流量的支持向量机(SVM)参数及优化方法
5.4.1 核函数
5.4.2 支持向量机(SVM)的参数优化方法
5.5 灌水器流量预测
5.5.1 基于穷举法的SVM参数优化
5.5.2 基于遗传算法的SVM参数优化
5.5.3 优化算法结果比较
5.5.4 SVM流量预测结果及与回归拟合误差对比
5.6 灌水器流量预测模型验证
6 双向对冲流灌水器流道参数优化
6.1 灌水器水力性能评价指标—稳流指标建立
6.1.1 稳流指标建立的依据
6.1.2 稳流指标建立
6.2 稳流指标的评价计算
6.2.1 额定流量的设定
6.2.2 稳流指标与流态指数对比
6.2.3 稳流指标与流量变异系数对比
6.3 基于支持向量机(SVM)的稳流指标响应面
6.3.1 稳流指标响应面建立
6.3.2 稳流指标响应面分析
6.4 流道几何参数优化
6.4.1 优化模型
6.4.2 数据交换与优化步骤
6.4.3 含离散变量的遗传算法优化流道参数的几点说明
6.4.4 分层混合遗传算法优化过程
6.4.5 遗传算法模型求解
6.4.6 优化结果验证
6.5 双向流流道几何参数优化应用
6.5.1 不同压力区间相同额定流量
6.5.2 相同压力区间不同额定流量
6.5.3 不同压力区间不同额定流量
7 结论与建议
7.1 主要结论
7.2 创新点
7.3 建议
致谢
参考文献
附录
附图
附表
本文编号：3934336
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