考虑精铸变形的涡轮叶片气膜冷却效率灵敏度计算方法研究

精铸加工使得涡轮叶片几何结构与设计之间产生随机性偏差,这一偏差对叶片气膜冷却效率造成不确定性影响。涡轮叶片外形偏差的不确定性是几何层面的小扰动问题。本文通过精铸模拟建立了涡轮叶片精铸变形模型。基于PIV与数值模拟建立了适用于流热耦合计算的Realizable k-epsilon湍流模型,建立了考虑叶片变形的气膜冷却效率灵敏度计算方法,计算了涡轮叶片的气膜冷却效率随吹风比变化的灵敏度。结果表明:涡轮叶片精铸产生的变形越大,对原有气膜冷却效率的损失越大。叶片整体平均形变0.25 mm使得整体气膜冷却效率损失约5%,局部形变如叶尖叶片后缘处的0.70 mm可使叶尖平均气膜冷却效率损失约8%。由灵敏度分析确定的精铸后气膜冷却效率相对误差较明显,达到了1.62%。

化学气相沉积炉用气体预热装置优化设计

为提高化学气相沉积炉气体预热装置的预热效率,降低其在炉内反应区的占用空间,提高产品装料量,在现有圆筒式预热装置结构的基础上进行了优化改进,通过改变气体流动方式,达到充分混合预热的目的,并且使气体流通路径长度延长约50%,热辐射面积提高1倍以上。仿真结果表明:综合预热效率较改进前提高了2倍以上。同时,在预热效率相当的情况下,改进后的圆筒式预热装置比多孔板叠加式预热装置节省约20%的装料空间。

基于深度学习的海底管道外腐蚀剩余强度评估

腐蚀是造成海底管道失效的重要原因之一,准确预测海底管道的腐蚀剩余强度是评估海底管道完整性及后续服役能力的关键。基于非线性有限元方法,建立含腐蚀缺陷海底管道剩余强度分析模型,预测管道的剩余强度,并探究了外腐蚀缺陷的深度、长度、宽度对剩余强度的影响。基于深度学习理论建立海底管道剩余强度预测模型,并以有限元分析获得的114组计算结果作为数据集训练深度学习模型,以深度学习模型预测含外腐蚀缺陷海底管道的剩余强度,将模型预测结果与有限元计算结果进行对比。结果表明:深度学习模型计算速度快、预测精度高,验证了基于深度学习的海底管道外腐蚀剩余强度评价方法的可行性与有效性。