高压内啮合齿轮泵的三维CFD数值计算与试验研究

由于内啮合齿轮泵特殊的工作原理,其计算模型涉及微小间隙的问题和动网格的运用,计算复杂,难度较大。同时,内啮合齿轮泵在高压工作状态下,内部泄漏量较大,数值计算的精度难以保证。基于此,本文采用流体力学软件FLUENT,基于2.5D动网格技术建立了适合于高压内啮合齿轮泵的三维流体数值计算模型,对内啮合齿轮泵的流动性能进行分析。为提高高压工况下内啮合齿轮泵的CFD数值计算精度,在内啮合齿轮泵的三维数值计算模型中,利用粘性壁面边界条件的方法,模拟两齿轮之间的接触啮合,全面分析两齿轮的啮合点对数值计算结果的影响,并与试验结果进行比较。结果表明:本文提出的模型可以较好地预测内啮合齿轮泵在高压工况下的流动特性,并可为齿轮泵的数值计算提供参考。

水泵水轮机泵工况的压力脉动特性

为研究水泵水轮机在水泵工况时不同操作条件下的水力不稳定性,应用计算流体动力学软件Fluent分别对水泵水轮机三维全流道的设计工况、大流量工况和小流量工况进行非定常计算,同时监测了蜗壳进口、转轮与活动导叶之间、转轮与顶盖之间以及尾水管处的压力脉动.结果表明:水泵水轮机在水泵工况下压力脉动幅值最大的位置位于转轮与活动导叶之间的无叶区,转轮与顶盖之间的压力脉动次之,而蜗壳和尾水管处的压力脉动则比较小;在设计工况下压力脉动幅值最小,并且越偏离最优工况压力脉动的幅值越大;位置不同,影响水力稳定性的主频也不相同,转轮与活动导叶之间压力脉动的主频为叶片通过频率,转轮与顶盖之间的压力脉动的主频为转频的倍数,尾水管处压力脉动同时受叶片通过频率和低频的影响,而蜗壳进口处的压力脉动则主要受低频影响.

大型石油储罐的风载荷响应分析

主要研究了大型石油储罐在风载荷作用下的响应。首先,介绍了风载荷分析时用到的风压模型,并建立了储罐的有限元模型;然后,对储罐进行了模态分析;最后,分别计算了储罐在静态风压和动态风压模型下的响应。结果表明:储罐的模态呈多波分布,该振动为储罐周向振动和竖向振动的叠加。在静态风压模型下,储罐的最大位移发生在靠近储罐罐顶的罐壁某处;最大应力发生在罐壁与地板的连接处。在动态风压模型下,动态响应的峰值(如位移和应力峰值)延迟于风载荷峰值的出现。

基于深度学习的翼型参数化建模方法

为解决现有翼型几何参数化描述方法优化设计效率低、计算工作量大的问题,提出了一种基于深度学习的翼型参数化建模方法。该方法以伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校(University of Illinois at Urbana-Champaign,UIUC)翼型数据库中翼型上下表面坐标点转化的翼型二维图像作为输入,首先使用卷积运算提取大量翼型图像的几何特征,然后通过多层感知机对提取的几何特征进行分类和压缩,将翼型形状压缩成若干个简化的拟合参数,最后通过解码器恢复翼型图像并输出翼型上下表面的点坐标。在此基础上,探讨了拟合参数数量对翼型几何精度的影响,确定了含6个拟合参数的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)结构,并基于计算流体力学数值仿真验证了所提出方法的拟合精度。最后,开发了可视化翼型几何设计软件,实现了拟合参数的调整与修正,并分析了各拟合参数对翼型形状的影响规律。结果表明,6个拟合参数均会对翼型形状产生全局影响,单独或联合调整6个拟合参数可获得新的翼型设计空间。研究结果可为翼型的优化设计提供技术支持与理论参考。

流固耦合作用下空间导叶式离心泵叶轮湿模态分析

研究流固耦合作用下流体机械叶轮的湿模态分析,对避免水泵共振和保证水泵的安全运行具有重要意义.本文以某空间导叶式离心泵为研究对象,运用ANSYS Workbench软件,研究了叶轮部件在空气和水环境中的干湿模态特性,分析了流固耦合作用对叶轮部件固有频率和模态振型的影响.同时,结合流体机械动静干涉的原理,讨论了离心泵叶轮的共振特性与原因.研究表明:在水体附加质量和附加阻尼的作用下,叶轮各个阶次的固有频率大幅降低,模态振型的幅值受到水体的抑制作用有所降低;水环境下叶轮降低的固有频率与激振力频率不再相近,进而抑制了叶轮共振模态的激发;叶轮在不同流体环境下的固有频率与流体声速密切相关,声速越低,固有频率越小.

不同边界条件下核主泵压力脉动性能的数值模拟

为了研究泵压力脉动数值计算中边界条件对其产生的影响,以包含密封口环间隙的核主泵全流道水力模型为研究对象,在不同时间步以及不同的边界条件下进行了数值计算.首先对核主泵的稳态性能进行了分析,得到核主泵在不同工况下内部的流场信息;其次,针对压力脉动计算,采用了3种不同的时间步(叶轮每旋转0.5°,1.0°和2.0°的时长)进行分析.结果表明,当所取的时间步均较小的情况下,不同的时间步长对压力脉动时域信号有一定影响,但其频域信号基本一致;最后选取不同的边界组合条件对压力脉动预测的结果进行研究,其中,选取进口总压-出口流量边界,进口流量-出口压力边界,泵进出口不单独设置边界,并采用1种连接进出口流体域的闭式回路计算模型.相比前2种边界条件设置,闭式回路边界条件预测的压力脉动信号较为规律,压力脉动幅值增大明显.

一种基于随动视觉的排爆机器人自主抓取系统

在传统基于固定视觉的排爆机器人抓取系统中,相机视觉易被遮挡且不能保证拍摄清晰度。基于随动视觉技术,提出一种将深度相机置于机械手末端并随机械手运动的排爆机器人自主抓取系统。利用深度相机计算目标物体的三维坐标,采用坐标转换方法将目标物体的位置坐标信息实时转换至机器人全局坐标系,并研究相机坐标系、机器人全局坐标系与末端执行器手爪工具坐标系三者的动态映射关系,实现排爆机器人的自主抓取。实验结果表明,与传统固定视觉方法相比,随动视觉方法可在误差2cm内,使得机器人机械手爪准确到达目标物体所在位置,且当机器人距离目标物体100cm~150cm时,抓取效果最佳。

固液混合过程的数值模拟及实验研究

基于计算流体动力学(CFD)方法,对搅拌槽中的固液混合过程进行数值模拟,研究不同转速下固液相的分布规律,并得到固体颗粒完全离底悬浮的临界转速.结果表明,对于平直叶涡轮式搅拌器,当安装高度为100 mm时,随着涡轮式搅拌器转速的逐渐增大,槽底的中心沉积区逐渐减小,固体颗粒在300 r/min的转速下达到完全离底悬浮;对于斜叶涡轮式搅拌器,固体颗粒在250 r/min的转速下达到完全离底悬浮.通过与实验结果比较,可以认为CFD方法能够较好地还原搅拌过程.此外,通过改变搅拌器叶片的角度以及搅拌器的安装位置,明确了斜叶涡轮式搅拌器更适合固液混合体系,并且在安装高度为直径的0.5~0.8倍时,能够在较低的临界转速下,使固体颗粒达到完全离底悬浮,明显降低搅拌功耗,具有良好的经济效益.

基于深度学习的小样本流体机械故障诊断方法

主要开展了深度卷积生成对抗网络(DCGAN)在流体机械故障诊断方面的应用研究,建立了基于深度学习和迁移学习在小样本条件下的流体机械故障诊断方法.仿真实验结果表明:基于DCGAN生成的数据能涵盖原始数据的主要特征,可被用于对流体机械小样本故障诊断数据的扩充.结合迁移学习和深度学习的故障诊断方法,采用不同流体机械的运行数据对模型进行实验验证,结果表明:该模型解决了小样本训练中的过拟合问题,诊断准确率为98%~100%.