南京工业大学过控毕业设计开题报告4.docx
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南京工业大学过控毕业设计开题报告4
毕业设计(论文)开题报告
学生姓名:
肖克学号:
1201100525
所在学院:
机械与动力工程学院
专业:
过程装备与控制工程
设计(论文)题目:
基于现有蜗壳的输送不同粘度
介质的叶轮设计研究
指导教师:
邵春雷
2014年3月21日
毕业设计(论文)开题报告
1.结合毕业设计(论文)课题情况,根据所查阅的文献资料,每人撰写
2000字左右的文献综述:
文献综述
1离心泵性能预测的研究现状及发展趋势
1.1离心泵性能预测的主要方法
1.1.1水力损失法
水力损失法是目前预测离心泵性能最常用的方法,它是通过对各种水力损失的物理本质及其影响因素的分析,寻求各种损失与泵结构参数之间的关系,并对流动作一定的假设和简化来建立水力损失模型。
对不同种类的水力损失用不同的计算公式,最后根据泵基本方程求得性能参数。
因此,水力损失的计算就成了水力损失法的关键所在。
文献[1]和[2]对离心泵内水力损失作了总结。
离心泵的水力损失主要是指吸入室、叶轮和压水室内的水力损失,同时还有容积损失和机械损失。
吸入室内的水力损失相对总的水力损失是很小的,通常是可以忽略不计的。
离心泵叶轮内的水力损失主要有叶轮进口处液流冲击损失、叶轮流道内的水力摩擦损失和扩散损失、液流由轴向变为径向的损失以及叶轮出口处水力损失。
叶轮内的水力损失有两种求法:
一是分别求解上述各项水力损失[3-7];二是将叶轮内的水力损失统一求解[8]。
近年来应用较多的是前一种方法,且多数都是用半经验半理论的公式进行求解。
离心泵压水室的主要结构形式是蜗壳因此此处就以蜗壳来说明离心泵压水室中的水力损失。
蜗壳内的水力损失可分为螺旋段部分水力损失和扩散段部分水力损失。
螺旋段水力损失包括沿程摩擦阻力损失和冲击混合损失。
扩散段的水力损失包括摩阻损失和扩散损失。
因扩张流道内的流动比较简单,采用一维方法计算扩散损失与实际吻合的很好,因而目前对这部分损失仍采用该方法计算。
但由于螺旋段的流动非常复杂,一元流动的方法所预测的结果与实际情况尚存在着偏差,因而这部分损失计算一般都采用二维或准三维[9]的方法来计算。
对于损失法而言,由于容积效率和机械效率的变化不大,因此水力损失的准确计算是最重要的,对预测精度影响也是最大的。
泵的容积损失主要是由叶轮前密封环处的泄漏造成的,多级泵还包括级间泄漏。
对于离心泵,其容积效率的计算目前已经有比较成熟的经验公式,通常采用洛马金容积效率公式计算:
泵的机械损失是指机械摩擦引起的功率损失。
一般分为两种,一种是轴承、轴封等部位的固体摩擦损失,一般认为这部分损失是轴功率的1%到3%;另一种是叶轮旋转时,其盖板外侧及外缘与介质摩擦引起的损失,称为圆盘摩擦损失,通常认为圆盘摩擦损失与叶轮外径的五次方成正比,对圆盘摩擦损失普遍采用的计算公式为:
水力损失法的优点是可以全面考虑泵内各种因素的影响,在实际工程中有一定的实用性和准确性。
该方法的缺点是应用损失法时总要对某一具体的泵进行一些条件简化以建立水力损失模型,然后再计算各种水力损失,因此其计算复杂且不具有普遍性。
1.1.2流场分析法
流场分析法的实质就是建立泵内部流场特征与泵外特性之间的关系,是水泵研究领域中一个重要的课题,主要包括两方面的问题:
一是获得泵内部流场的特征;二是建立泵外特性与内部流场之间的关系。
目前,国内外对前者所做的研究比较多,且取得了较丰富的研究成果,而对后者的研究则很少,处于起步阶段。
离心泵内部流场的数值模拟包括对离心泵叶轮、吸入室和压水室内流场的模拟,并且为了保证性能预测的精度,一般都要进行全三维粘性数值模拟。
由于泵内的流动一般都是湍流,而对湍流的数值模拟是CFD(ComputationalFluidDynamics)的一个难点和热点,因此要对离心泵内流场进行准确的全三维湍流数值模拟还有较大的困难。
文献[10]对离心泵内三维湍流数值模拟方法作了较详细的介绍。
目前湍流的数值模拟方法主要有三种:
一是直接模拟(DNS),由于计算机速度和容量的限制,该方法在工程中还应用得较少;二是大涡模拟(LargeEddySimulation),该法通过某种滤波方法将湍流运动分解成高度各项异性的大尺度涡和大致各项同性的小尺度涡,对前者通过数值求解微分方程进行直接计算,而后者对前者的影响则通过近似模拟来处理,同直接模拟一样需要比较大的计算机容量和很快的处理器;三是雷诺(Reynolds)时均法,这是目前流体机械中采用的主要方法,该法将N-S方程对时间作平均,求解工程中感兴趣的时均量,但需要用湍流模型来封闭方程组。
k-双方程湍流模型由于有较好的精度和通用性且计算量又不太大,所以成为研究最多、应用最为广泛的模型之一。
不管采用那一种计算方法,所有的计算过程都是由计算机完成的,包括建模、网格划分、求解及流场分析等一系列过程。
目前很多商业CFD软件如FLUENT、STARCD、FIDAP等都可以进行三维湍流计算,且具有一定的精度。
用流场分析法来预测泵性能的关键就是如何建立泵内流特征和外特性之间的关系。
目前国内外这方面的研究成果还很少,从初步研究成果来看[11-18],这一方法是确实可行的。
一旦能够建立泵内外特性之间准确的数学表达式,则泵性能预测的精度将会有一个大的提升,同时可以使泵内流研究和工程应用结合得更紧密。
文献[11]在仔细分析和研究了26个离心泵水力模型的基础上,通过回归分析初步建立了平均减速比、叶片负荷系数、初始变化率等内流特征参数与设计工况点效率的相对值、高效区宽广度、驼峰系数等外特性之间的关系,并给出了数学表达式,实现了离心泵内外特性的统一,并使流动计算和离心泵性能预测有机结合起来,为分析和预测离心泵性能提供了一种新的途径。
文献[12]应用N-S方程和标准k-湍流模型,使用SIMPLEC算法计算了水泵水轮机内部流场,利用计算出的叶轮压力场和速度场的值,采用伯努利方程计算泵的实际扬程,同时采用泵的基本方程计算理论扬程,以此获得水力效率与轴功率,再利用不同工况下的数值模拟结果得到泵非设计工况的外特性值。
文献[13]则利用已知的速度场和压力场,应用边界层理论直接计算了混流泵的水力损失,从而完成了对混流泵的性能预测,这为用流场分析法预测离心泵的性能提供了一种新思路,即可以在分析泵内部流场的基础上再计算泵的水力损失,从而建立泵内外特性的关系,实现泵的性能预测。
文献[14]则用流场的数值模拟结果分析了离心泵内的汽蚀情况。
可见泵的各种外特性都可以通过内部流场的分析预先判断出其性能优劣。
应用流场的数值模拟进行泵性能预测的优点是只要建立的内外特性的关系准确,其预测精度比水力损失法和神经网络法都要高。
但目前该方法还有很多地方有待研究,如现有方法在设计工况附近精度相对较高而在非设计工况点尤其是小流量工况下精度较低,而且目前的计算只是单独计算叶轮内部的流场,并未考虑压水室等过流部件的影响,对二次流和回流等流动因素也未作考虑。
用流场分析法预测泵的性能处于刚刚起步的阶段,是未来泵性能预测发展的主要方向。
1.1.3神经网络法
人工神经网络(ArtifieialNeuralNetwork,ANN)亦称为神经网络(NeuralNetwork,NN),是由大量处理单元广泛互连而成的网络,是对人脑的抽象、简化和模拟,反映人脑的基本特性。
人工神经网络的计算能力有三个显著的特点:
一是它的非线性特性;二是大量的并行分布结构;三是他的学习和归纳能力。
归纳指神经网络在学习(训练)过程中能为新的输人产生合理的输出。
具有了这些特性的人工神经网络能够解决许多复杂的问题。
人工神经网络有多种结构形式,其中BP网络(误差反向传播神经网络)由于算法清楚,学习精度较高,同时它还具有优良的函数逼近特性和非线性映射能力,因此在泵性能预测中得到了应用。
在利用BP网络进行泵性能预测时,首先要选取大量优秀的水力模型对网络进行训练。
在对网络进行了训练之后,还要再用一部分优秀水力模型对网络进行校验。
若误差在控制范围之内则可用来进行性能预测,否则要继续训练网络。
需要注意的是,在用BP神经网络进行性能预测时,输入模式的选取在很大程度上影响着预测的精度。
因此在具体应用时对输入模式一定要给予充分的重视。
目前大多数利用神经网络预测泵性能的研究都是基于现有的神经网络商业软件完成的。
如文献[19]应用NeuroShe112软件采用BP网络对离心泵的性能进行了预测,其结果具有一定的精度;文献[20]则利用BP神经网络预测了水泵的全性能曲线,其结果令人满意。
BP神经网络在预测泵性能方面除了有算法清楚、学习精度高、训练后运行速度快
、映射能力强等优点之外还有一个很大的优点就是:
在现有商业软件基础上,一旦选定算法和输人模式之后其过程和思路就会变得非常简单和清晰。
但利用神经网络预测泵性能时也存在着一些不足之处,学习算法的收敛速度较慢,由于是梯度下降法所以不能保证收敛到全局最小点,中间层个数及中间层的神经元素的选取缺乏理论指导,网络的学习和记忆具有不稳定性。
不过即使这样,未来利用神经网络预测泵性能
除了上述三种主要方法外,文献[21]基于面积比原理预测了泵的扬程和效率,文献[22]通过泵叶轮和压水室的匹配特性预测了泵的最高效率点。
从本质上讲这两种方法是一样的,都是从研究叶轮与压水室匹配程度出发来进行性能预测。
因为面积比在0.6~1.0这样一个大范围内变动时,离心泵均能获得较好的性能,故离心泵对面积比这一参数并不是很敏感,且其预测的仅是高效点区域。
故近年来面积比并未被广泛应用于性能预测,但从面积比原理可知,一台性能优良的泵是叶轮与压水室达到良好藕合的结果。
1.2离心泵叶轮内部流动的数值研究
现代力学问题就其总体来说,只有少数能够列出方程并给出分析公式,而能列出方程并给出定解条件并得出精确解的更是少之又少。
离心泵内部流动极其复杂,很难用理论模型加以描述。
试验研究耗资大、周期长,且试验的手段、数据的精度和可靠性受测试仪器仪表和环境的制约影响,很难对全流场和细微流动结构进行精确表征。
可见,高性能离心泵的研究开发有必要借助新的研究手段和方法。
随着计算机及计算流体力学的飞速发展,数值模拟方法已广为应用于离心泵内部流动的研究,该方法具有投资小、研究周期短等优点。
目前,数值研究方法已由无粘性发展到粘性,由二维、准三维发展到全三维。
20世纪90年代,随着计算机技术的迅速发展,基于求解全三维Navier-Stokes方程的数值模拟方法开始在离心泵内部流动研究中得到应用。
该方法主要有如下三种:
直接模拟方法(DNS)用非稳态的Navier-Stokes方程对湍流进行直接计算。
但限于目前计算机的能力,还难以对高度复杂的湍流运动进行精确模拟。
大涡模拟方法(LES)用非稳态的Navier-Stokes方程来直接模拟大尺度涡,但不直接计算小尺度涡,采用近似的模型来计及小涡对于大涡的影响。
该方法亦需要大量的内存和更快的处理器。
雷诺时均方程法(RANS)将非稳态的Navier-Stokes方程对时间作平均,并求解时均量。
为封闭N-S方程组,必须作出假设,即建立模型,求解该模型的主要方法有:
压力修正法、拟可压缩法、近似因子分解法和分块隐式有限差分法。
其中压力修正法[23]应用最为广泛。
目前,RANS已成为离心泵叶轮内部流动数值模拟的主要方法。
目前还没有普遍适用的湍流模型,离心泵内流计算中所采用的湍流模型主要有零方程模型、一方程模型和双方程模型。
在已有的离心泵数值模拟工作中,较多地选用了SIMPLE算法或其改进形式来求解k-双方程湍流模型[24]。
随着计算机硬件和软件技术的发展和数值计算方法的日趋成熟,出现了众多商用软件,使研究人员从编制繁杂的程序中解放出来,从而可有更多的精力考虑所计算流动问题的物理本质、边界(初值)条件的确定和计算结果的合理解释等重要方面,有效发挥了商用CFD软件开发人员和专业研究人员各自的智力优势,极大地推动了计算流体力学的应用。
目前,采用的商用软件主要有STAR-CD、FLUENT、CFX和NUMECA等,这些软件己经在较为复杂的流动研究中显示出了明显的优势,并已取得可喜的成果。
Majidi和钱健等利用CFX软件基于标准k-湍流模型,对离心泵叶轮内部流动进行了三维数值模拟。
Gonzalez等利用FLUENT软件基于标准k-湍流模型,对蜗壳和叶轮间的相互作用进行了非稳态的数值模拟研究。
袁寿其等利用FLUENT软件基于修正的k-湍流模型,对带分流叶片的离心泵叶轮内三维不可压缩湍流场进行了模拟。
Delgosha等利用NUMECA软件基于Baldwin-Lomax两层代数湍流模型,对汽蚀状态的两维弯曲叶片的离心泵叶轮进行了试验和数值模拟研究,数值模拟和试验结果非常吻合。
左红梅等利用NUMECA软件基于Baldwin-Lomax两层代数湍流模型,对离心泵整机进行了定常数值模拟。
1.3离心泵性能预测的发展趋势
目前,预测离心泵性能的主要方法有流场分析法、水力损失法和神经网络法[25]。
水力损失法虽然经过几十年的发展,但它的预测精度还有待于进一步提高。
神经网络法目前的预测精度不高,其精度的提高在很大程度上依赖于人工神经网络学科的发展。
对于研究泵的工作者,最具发展潜力的就是流场分析法。
从上面的分析中可以看出在流场分析预测泵性能方面还有很多研究工作要做,而且发展方向也是多样化的。
因此可以预言,将来在泵性能预测领域里,流场分析法必将成为最主要和最有效的方法之一。
2离心泵叶轮优化方法研究
2.1速度系数法优化设计
速度系数法[26]是泵设计中常用的方法,通过对已有模型进行归纳统计而得。
目前已有一批经过优化了的先进水力模型,如IB型、IS型、WB型和BP型等泵模型。
计算机技术的发展和应用给速度系数法优化设计带来了方便,人们建立了优秀水力模型库,可随时吸收先进模型入库,及时优化各种速度系数,跟随当前水泵的先进水平,其不足是所设计泵的性能难以超过现有水平。
2.2损失极值法优化设计
如何提高泵的效率,历来是水泵工作者们的重要课题。
而效率是与损失紧密联系的,最高效率应该与最小损失相对应。
因此,优化设计的一种思路自然便是建立各种损失
与泵的几何形状之间的关系,即:
总损失为:
这种优化方法[27]是在保证设计工况点要求的扬程H与流量Q的条件下,通过
的不同组合,使得总损失
取得最小值,被称为损失极值法。
这种方法在获得高效离心泵性能方面是较为成熟的,也是应用最普遍的。
但它也有不足之处。
因为从理论上讲,每一项具体损失的计算是难以估计准确的;其次,在实际优化过程中除了优化设计变量外,其它参数就需按经验赋值,这又加大了优化设计的局限性。
另外,上式只强调了损失与有关几何参数之间的关系,而忽略了叶轮流道形状、前后盖板形状和叶片形状等对离心泵性能的影响,因而也有其局限性。
2.3反-正-反准则筛选法优化设计
反-正-反准则筛选法[28]是在对离心叶轮内流机理分析的基础上,建立各种优化准则,即减小损失与控制性能指标的目标函数,寻求泵结构参数及相应流道形状的各种组合,并从中筛选出最佳方案。
这种方法是针对损失极值法的不足提出的。
但其理论基础不完善,各种准则的建立主要依靠定性分析和经验参数,如正问题计算反映不出流动的真实效应,因此这种方法本身还需要完善。
目前,低比速泵的优化设计思想正朝着两个方面发展,即专用泵优化思想和综合优化思想。
由于低比速泵的基本构造已发展得相当完善,今后的主要任务是发展为特定工况设计的各种专用泵,如特殊的水力设计(无过载设计,加大流量设计等)和特殊的结构、材料和密封等。
专用泵优化思想表现为根据不同的工况和设计要求采用不同的水力设计方法。
另外,由于低比速泵的几何参数较多,而且各种参数对泵性能的影响是相互联系的,各种水力性能之间既相互矛盾又相互统一。
因此,一个优秀和成功的水力设计必然是一个综合优化设计,这正是今后低比速泵的研究重点之一。
2.4基于流场研究的优化设计
20世纪50年代以来,随着流动测试技术的发展,人们逐渐认识了泵内各种复杂的流动现象,并日益重视建立在三元流场计算基础上的水泵优化设计方法,逐步发展了一套以一元理论进行初步造型设计[29],再用三元流动计算进行流场校核并预测泵的性能。
该方法与CAD技术相结合,能有效地节约成本、缩减产品开发周期,但目前因实际测量不够,尚未真正掌握其内部流动的分布情况。
3离心泵输送不同粘度流体的数值分析
随着计算机技术的发展[30],各种商业软件逐渐应用于工程技术上,流体机械行业主要使用的流场数值分析软件有PHOENICS,CFX,STAR-CD,FLUENT等[31]采用FLUENT软件对离心泵进行数值模拟分析,传统的FLUENT模拟所采用的工作介质是水,本研究所使用的流体介质为不同粘度的粘油,意在揭示离心泵在不同粘度介质条件下的工作状况.文献[32]分析了不同粘度粘油条件下离心泵蜗壳内部流动,研究认为粘度越大蜗壳内部流动越不均匀.文献[33]给出了粘度对离心泵叶轮内部流态的影响,说明在叶轮流道进口粘度对流态的影响较大,在叶轮流道出口对流态的影响较小.文献[34]采用试验方法研究了离心泵输送高粘度流体介质的性能特征.文献[35]的研究认为,介质粘性的不同会对摩擦损失有不可忽视的影响,进而较大地影响泵扬程和效率等外特性
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