劉曉影
摘 要:現(xiàn)階段,CFD技術(shù)和優(yōu)化算法得到了顯著改善,諸多研究都以流暢分析與優(yōu)化算法為基礎(chǔ),改進(jìn)了葉輪性能,也就是以效率和總壓等為參數(shù),不斷改善目標(biāo)函數(shù)。通過對葉片幾何參數(shù)進(jìn)行不斷改進(jìn)和完善,實現(xiàn)葉型的最優(yōu)化。同時,最近幾年諸多學(xué)者紛紛投入到離心泵優(yōu)化設(shè)計的研究行列之中,得出一些優(yōu)化方式可以對離心泵流動狀況予以改善,并降低邊界層內(nèi)出現(xiàn)的流動損失。對此,本文主要對CFD技術(shù)在離心泵優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用進(jìn)行了探討,以供參考。
關(guān)鍵詞:CFD技術(shù);離心泵;優(yōu)化設(shè)計
現(xiàn)階段,CFD和計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展速度越來越快,CFD受到了設(shè)計人員的一致歡迎,其在優(yōu)化改型設(shè)計、模擬真實流場中的應(yīng)用極為廣泛,進(jìn)而有利于設(shè)計研究人員可以更好地有機(jī)結(jié)合正反問題,將和水力要求相符的轉(zhuǎn)輪設(shè)計出來[1]。作為應(yīng)用廣泛的一種流體機(jī)械,離心泵長時間以來仍存在諸多問題,如特性曲線不穩(wěn)定、汽蝕性能不好、效率低等,在設(shè)計理論的不斷完善下,設(shè)計人員可以借助流場分析將數(shù)據(jù)得到,修改設(shè)計,最終把性能較好的離心泵獲得。
1 葉輪幾何的參數(shù)化擬合
為了進(jìn)一步提高離心泵設(shè)計的科學(xué)性和合理性,應(yīng)針對葉輪幾何模型,積極進(jìn)行參數(shù)化控制,借助B樣條曲線和Bezier曲線對葉輪參數(shù)化進(jìn)行擬合,葉輪參數(shù)化擬合主要囊括和流面上二維葉型截面不同的參數(shù)化、積疊線的定義、流面的定義、流面的定義[2]。在對擬合曲線的類型進(jìn)行選擇的時候,應(yīng)將全面考慮幾何模型在結(jié)構(gòu)方面的特點,在目標(biāo)葉輪前、后蓋板流線進(jìn)、出口處,均存在著一段直線,對此,應(yīng)選擇Line組合曲線以及Bezier曲線將子午面流線擬合出來。因為目標(biāo)葉片葉片具有十分復(fù)雜的形狀,同時扭曲較大,因此對8個二維截面進(jìn)行定義,的促成三味目標(biāo)葉型,進(jìn)而確保參數(shù)化葉信可以和目標(biāo)頁型更相近。葉型中弧線借助三階Bezier曲線展開控制工作,而葉片壓力邊和吸力邊則是借助五階Bezier曲線展開控制工作。同時,二維葉型前、尾緣分別為圓型、鈍型,積疊線是葉型后緣。將Bezier-Line-Bezier組合曲線作為葉片積疊線的周向定位(圖1)。擬合工作結(jié)束之后,如果目標(biāo)幾何和參數(shù)化幾何之間數(shù)據(jù)對比存在差異,且差異在10-4則表示參數(shù)化幾何十分吻合目標(biāo)葉型,同時擬合結(jié)構(gòu)和優(yōu)化設(shè)計的要求相符。
圖1? ? 葉片積疊線的周向定義
2 優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型的建立
葉輪優(yōu)化設(shè)計的數(shù)學(xué)模型主要由三部分組成,即約束條件、目標(biāo)函數(shù)和設(shè)計變量[3]。在優(yōu)化中對變量這種參數(shù)進(jìn)行設(shè)計,變動性非常強(qiáng)。設(shè)計變量數(shù)目的多少直接關(guān)系到能否輕松獲得最優(yōu)葉型,但同時卻會增加求解問題的計算時間,使之變得更加復(fù)雜,若設(shè)計變量過少,則無法將最優(yōu)結(jié)構(gòu)求出來。所以,要對設(shè)計變量對葉輪性能的影響進(jìn)行綜合考慮,在選擇設(shè)計變量時以起決定性作用的部分參數(shù)為主。文中所選擇的優(yōu)化設(shè)計變量為控制葉片積疊線周向定位的兩個參數(shù),如圖1所示的a2和a3立足于工程實際情況,設(shè)定相關(guān)變量值時應(yīng)考慮到各種約束性條件,逐漸構(gòu)建起計算可行域。一旦構(gòu)建相對應(yīng)的模型后,從而尋求變量最佳的組合。廣泛查詢資料,通過大量實驗,-3°~3°為最佳的變量約束范疇。作為待最優(yōu)化的函數(shù),目標(biāo)函數(shù)應(yīng)包含設(shè)計變量和目標(biāo)函數(shù)兩個重要內(nèi)容,以此來進(jìn)一步提高葉輪效率,也就是:ηimp(α2,α3)→max。
式中:ηimp指的是葉輪的效率,優(yōu)化變量α2是擬合葉片積疊線周向位置的組合曲線Bezier-Line-Bezier中直線段和豎直方向的夾角;優(yōu)化變量α3是擬合葉片積疊線周向位置的組合曲線中span=1處第二條Bezier曲線和豎直方向的夾角。
3 優(yōu)化算法和優(yōu)化過程
通過對遺傳算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法予以聯(lián)合使用來對葉輪展開優(yōu)化計算[4]。其實,遺傳算法也是進(jìn)化算法的一種,借助對群體搜索技術(shù)的使用,以初始群體為基礎(chǔ),將較好的個體作為父代,通過對父代個體多次執(zhí)行遺傳操作,如選擇、變異和交叉等來達(dá)到生成新種群的目的,經(jīng)過幾代進(jìn)化,讓種群囊括進(jìn)性能更加的個體。在優(yōu)化設(shè)計離心泵葉輪過程中,最難的地方在于對目標(biāo)函數(shù)和優(yōu)化變量之間的定量關(guān)系予以構(gòu)建。本次優(yōu)化通過對完全隨機(jī)設(shè)計法予以利用,在設(shè)計變量的約束范圍中隨機(jī)取值,一共生成了21個周向控制參數(shù)不同的葉輪樣本組成初始數(shù)據(jù)庫。
4 結(jié)語
CFD技術(shù)在離心泵優(yōu)化設(shè)計中運(yùn)用,作用極為顯著,本文立足于獲得的流場信息改型設(shè)計離心泵,提出了以CFD數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)的離心泵葉輪優(yōu)化設(shè)計方法。通過優(yōu)化算例可知,CFD數(shù)值分析技術(shù)效果顯著,同時數(shù)值模擬方法將離心泵的開發(fā)周期顯著縮短了,可以促進(jìn)離心泵設(shè)計質(zhì)量顯著提升[5]。
參考文獻(xiàn):
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