仿生圆弧微槽对离心叶轮气动性能影响的数值研究

为提升离心叶轮的气动性能及降低流动损失,以鲨鱼表皮微沟槽为仿生原型,结合数控加工工艺开展了仿生圆弧微槽对离心叶轮气动性能影响的数值研究。针对叶片压力面和吸力面,首先在50%叶高处分别布置不同尺寸的仿生圆弧微槽,探求能使离心叶轮性能得到提升的最佳微槽尺寸;然后,分别按一定叶高间隔布置最佳尺寸的仿生圆弧微槽,研究微槽数量对离心叶轮流场和性能的影响;最后,按不同叶高间隔同时布置不同数量的仿生圆弧微槽,进一步探究其对气动性能的影响规律。数值结果表明:相对宽度为2%、深度为5%的微槽是提升离心叶轮性能的最佳微槽尺寸;在压力面和吸力面分别以7%、6%叶高间隔布置13、16条微槽,能够显著改善叶轮出口截面的流场分布,从而降低流动损失;在压力面和吸力面同时布置最佳尺寸及数量的微槽,能够进一步提升离心叶轮的气动性能,设计工况下等熵效率提升了0.63%,压比提升了0.40%。研究工作可为离心叶轮的设计优化及数控加工提供参考。

基于ICEEMDAN-VMD与结合注意力机制的简单循环单元的水轮机故障诊断

基于水电机组振动信号存在的非平稳和非线性,提出一种结合二次分解和简单循环单元(SRU)与注意力结合(Attention)的方法。首先采用ICEEMDAN和VMD方法对振动信号进行二次分解,将信号分解成本征模态函数(IMF);随后,引入基于SRU的深度学习模型,将提取得到的IMF信号输入到SRU中进行学习得到水电机组故障识别器。为了进一步提升模型的性能,在SRU中加入了注意力机制,使模型能够动态地关注不同IMF的重要信息。结合故障识别器和实时振动信号特征,即可识别水电机组运行状态为:正常、预警或故障类型;最后,为验证该方法的有效性,通过对比试验,结合实际电站机组样本数据,验证了所提方法在挖掘信号特征方面的可行性和优越性。

一种基于图像的燃气轮机叶型参数测量方法

叶型参数的准确测量是实现叶片性能诊断和逆向建模的关键步骤。为了提高叶型参数的测量效率,提出了一种基于图像的参数提取方法。首先,采用骨架提取算法对叶片中弧线进行定位;然后,通过拟合计算获得中弧线函数及叶型厚度分布;最后,采用优化算法提高叶型参数辨识精度。实验结果表明,所提出的基于图像的叶型测量方法具有较高的准确性,测量相对误差小于1.5%,且应用方便、灵活,为叶片几何参数的快速、准确测量提供了新的解决方法。

微燃机回热循环的参数估计与性能分析

以某微燃机循环系统试验台为对象,构建了微燃机回热循环系统模型,并基于此开展了回热循环系统的性能预测与分析。考虑到系统的关键部件性能参数未知,利用极大似然估计法,结合实验数据对其进行了估计,所得预测值和实验值的误差在3%以下,表明模型能够较为准确地预测回热循环的热力性能。然后基于建立的模型,开展了全工况的回热循环系统模拟,获得了不同环境温度下随负荷变化时微燃机功率、发电效率、排烟热量和排烟温度等的变化规律以及压气机的工作区间。所获得的微燃机关键部件信息和系统性能变化规律可为相关研究提供一定的参考。

加速型IGV对高负荷轴流风扇性能影响研究

目的为了进一步提升小型高负荷轴流风扇在微小空间的高通流及高负荷能力,提出一种加速型进口导叶(IGV)结构设计方案。方法采用三维设计软件Pro/E设计不同加速型IGV,通过数值模拟方法研究其对风扇不同流量系数下的压力系数、全压效率以及流道损失的影响。结果采用加速型IGV使得风扇流道内通流能力增强,叶片尾缘气流延缓分离,下游流动更加均匀;随着进口气流加速程度的提高,设计工况点全压效率基本呈单调递增的趋势;相比无加速IGV风扇,当IGV加速程度为1.1、1.2时,在设计工况点,风扇压力系数提升百分比为1.61%,1.24%,效率分别提升了3.49%,5.05%;IGV的加速程度从1.0增至1.5时,风扇效率提高6.69%。结论在小型高负荷轴流风扇中,加速型IGV与无加速IGV相比,加速型IGV对风扇压力系数以及效率的提升具有更优的效果,并且IGV加速程度也并非越大越好,当加速程度为1.1、1.2时风性能表现最优,为小型高负荷轴流风扇的研究提供相关设计参考。

采用AK-MCS的燃气轮机轮盘疲劳寿命预测及可靠性评估

为确保燃气轮机透平轮盘在实际工作中的性能和可靠性,综合考虑燃气轮机服役时轮盘伴随的多种不确定性因素,通过概率表征合理量化,采用主动学习克里金代理模型与蒙特卡罗模拟结合算法(AK-MCS),搭建了考虑多源混合不确定性的燃气轮机轮盘寿命预测代理模型,并对轮盘低周疲劳寿命可靠性进行了合理评估。建立了一套完整的轮盘低周疲劳寿命可靠性分析流程,完成了某型燃气轮机透平轮盘低周疲劳寿命可靠性评估及灵敏度分析。研究结果表明:轮盘的最大等效应力值为773.518 MPa,最大应变值为0.004 73,局部危险点位于轮槽第3根齿面下方的圆角处,寿命预测结果为1.177×10^(4)周。设计寿命为8×10^(3)周的条件下,得到透平轮盘的失效概率为0.043 1,可靠度为0.956 9。灵敏度分析结果表明,影响疲劳寿命最主要的参数是轮槽齿面接触压力及轮盘转速。研究结果展示了AK-MCS算法在轮盘可靠性分析中的应用优势,能为工程中轮盘的设计提供方法和参考数据。

采用免疫算法的离心压缩机叶轮 多目标优化及性能分析

为进一步探索高性能离心压缩机的优化设计方法,以某气浮轴承离心制冷压缩机叶轮为研究对象,结合多层前向神经网络,发展了基于非支配近邻免疫算法的叶轮多目标优化策略。首先,采用免疫算法优化神经网络的隐含层结构,以提升其作为代理模型的非线性逼近能力;其次,以近喘振点、设计点、近堵塞点的多变效率最大为优化目标,采用免疫算法进行叶轮全工况性能寻优,并通过数值仿真对优化前、后叶轮的气动性能及流动特性进行了对比分析。仿真结果表明:采用免疫算法进行优化后,叶轮在近喘振点、设计点、近堵塞点的多变效率分别提高了1.8%、1.9%、4%,稳定运行工况范围明显拓宽;对比流场后发现,在90%叶高处,主叶片和分流叶片载荷从前缘至尾缘均明显增加,叶片做功能力增大;分流叶片进口倾角减小使得叶片进口冲击损失降低,流道内泄漏流与主流掺混现象明显减弱,叶轮内部流动更加均匀。研究结果验证了所提多目标优化策略的有效性。

离心式铁磁流体微泵的设计及流动特性分析

铁磁流体微泵由于其自润滑性和自密封性,使其更加符合微流控技术应用在生物医学、生命科学、化学分析、航空航天等领域的需求,而在目前的结构设计中无法同时满足加工简单、可靠性高、流动稳定等优势,因此限制其应用及发展。为提高铁磁流体微泵的可靠性和稳定性,促进其发展和应用,本研究基于铁磁流体的外场控制原理、磁流变效应及介质流体的流体力学行为设计了一种离心式的新型铁磁流体微泵,并应用数值计算分析了介质流体流动特性。结果表明:该微泵可以有效实现泵送过程,当转速为10 r/min时,一个周期内的泵送净流量可达0.07 kg/T,且在两股铁磁流体的交替作用下可以阻断泵腔进口与出口的介质流体质量交换;由于铁磁流体与泵腔结构的动静干涉作用,导致出口流量存在轻微脉动(数量级为10^(-5)),但仍处于层流状态(Re<1),并且由于惯性力与特征尺寸相关而黏滞力与特征尺寸无关等力学因素,导致泵送动力对出口尺寸长度非常敏感,在转速4 r/min、出口段长度9 mm时无法实现有效泵送。同时对铁磁流体与泵送介质流体之间的相界面压力波动和自密封性能进行分析,得到相界面上的压力波动峰值远小于铁磁流体自密封性能,相差3个数量级,从铁磁流体的密封稳定性和界面稳定性角度验证了离心式铁磁流体微泵的可行性。

压气机叶片叶根轮槽物理场预测及快速优化设计

为获得压气机叶片叶根轮槽区域的物理场分布状况、降低其型线优化的时间成本,提出一种叶根轮槽物理场预测模型及快速优化设计方法。选取叶根轮槽的关键几何参数作为设计变量和状态变量,建立了参数化模型;基于深度图卷积神经网络,构建了叶根轮槽区域物理场快速预测模型,通过对比有限元分析结果验证了模型的预测精度;基于预测模型和遗传算法,进行了叶根轮槽型线的快速优化设计。结果表明:利用所提预测模型对单个设计工况的分析相比于有限元分析的加速效果达到103量级,位移和应力预测值的变化趋势与有限元分析值的变化趋势一致,最大总位移的相对预测偏差在±1%范围附近,最大等效应力相对预测偏差在±5%范围内;优化后压气机叶片叶根轮槽的最大等效应力由240.96 MPa降低至206.37 MPa,减小了14.36%,优化效果明显。

基于物理信息神经网络的气膜冷却湍流模型反演学习

由于气膜冷却问题中湍流的复杂特性,传统雷诺平均(RANS)方法会低估湍流的热扩散强度,导致冷却效果计算不准确。对此提出了一套基于物理信息神经网络(PINN)的湍流建模框架,基于RANS流场和大涡模拟(LES)温度场,建立了数据驱动的湍流普朗特数神经网络模型,在RANS求解器中嵌入该模型,可以动态调整湍流的热扩散强度,获得了与LES高度一致的温度场。结果表明:PINN是构建数据驱动湍流模型的良好方法,对于湍流普朗特数的建模可以有效提升RANS方法对温度预测的准确性。

往复式涡环生成装置性能的多目标优化

为了将涡环更好地应用到送风等流体输送领域,需要提高涡环生成频率以获得更高的流体输送效率。本文设计一种能够提高涡环生成频率的往复式涡环生成装置,该装置在一个活塞运动周期中可以生成两个涡环,有效地利用了活塞往复运动过程中的推力。针对涡环远距离输送的特点,设计并进行实验;基于响应曲面法与NSGA-II算法对往复式涡环生成装置性能进行多目标优化,使其能够将涡环输送更远距离。结果表明:涡环1与涡环2的输送距离难以同时达到最大值,涡环平均输送距离最大为295 cm,相比优化前增加了2.25%;单个涡环输送距离最大为377 cm,相比优化前增加了6.2%。

基于非线性谐波法的多级轴流压缩机叶顶间隙流动分析

为了探究叶顶间隙对多级轴流压缩机的内部流动和气动性能的影响,对某12级多级轴流压缩机进行研究。首先,基于数值模拟预测出叶顶间隙为近零间隙(C_(n0))、设计间隙(C_(d))、1.5倍设计间隙(1.5C_(d))、2倍设计间隙(2C_(d))的压缩机性能曲线;然后,在此基础上采用非线性谐波法(NLH)对不同间隙模型进行非定常数值模拟计算;最后,对模拟结果的内部流场状况进行分析。研究结果表明:叶顶间隙大小不仅影响压缩机的流量特性曲线,而且在某个间隙时压缩机的性能最佳,同时在稳定的工作范围内存在一个最佳间隙,即失速裕度最佳值。通过对压缩机叶顶区域流场的分析,从非定常流场的角度阐明了叶顶泄漏流形成的涡对压缩机性能影响的原因,在近零间隙模型中,叶顶间隙涡不明显,由间隙过小导致堵塞引起叶片吸力面出现较大范围的高速流动区域。当叶尖间隙在最优值左右时,叶尖泄漏流动抑制了流动分离。而随着叶顶间隙的不断增大,叶顶间隙引起涡的尺度和强度也相应增大,使压缩机性能降低。

跨声速压气机叶栅流动状态的试验和数值研究

针对跨声速压气机叶栅风洞试验过程中存在的唯一冲角问题,通过开展不同来流马赫数以及不同背压条件下的平面叶栅风洞试验测量和数值模拟研究,阐明了高亚声和超声来流条件下跨声速压气机叶栅栅前流场唯一性不同的形成机制,分析了静压比对叶栅流动状态和激波结构的影响机制。研究结果表明:跨声速叶栅在低背压条件下叶栅内激波结构为双激波模式,表现为前缘脱体激波和通道正激波,随着背压的增加,通道激波位置逐渐前移并最终与脱体激波合并,形成单激波模式。超声速来流条件下,栅前流场参数受激波-膨胀波波系的影响呈现出波浪分布,其测量位置至少应距离叶栅前额线50%弦长。理论分析结果表明:跨声速叶栅的唯一冲角现象可扩展到高亚声速状态,但其物理机制有所不同,超声速状态下进口气流角取决于来流马赫数和叶栅入口几何形状,而亚声速状态下进口气流角取决于来流马赫数和叶栅喉部面积。随着静压比的提高,跨声速叶栅运行状态经历堵塞状态-溢出状态-设计状态的转变,在来流马赫数为1.10时总压损失系数由0.175递减为0.082,降幅超过50%。叶栅变背压试验结果表明,静压比超过1.379时流场三维效应增强,影响到叶栅流动的周期性,并且栅后节流板会干扰到尾迹参数的测量。该研究结果有助于理解跨声速叶栅运行状态、激波结构以及栅前流场唯一性机制,同时可对跨声速叶栅试验起到指导作用。

高压涡轮动叶叶尖掉块对气动性能及振动的影响

【目的】高压涡轮损伤条件下运行状态对燃气轮机性能和振动会产生一定影响,而目前准确评估整机是否可以继续服役的手段较为缺乏,为此开展高压涡轮动叶叶尖凹槽磨损掉块对气动性能及振动变形的影响研究。【方法】采用三维数值仿真方法,以原动叶完整叶尖凹槽结构为基准,通过仿真分析了5种不同叶尖凹槽掉块形状对高压涡轮典型气动性能及动叶振动特性的影响规律。【结果】动叶叶尖凹槽叶盆侧掉块,叶背侧掉块,尾缘掉块,叶盆和尾缘同时掉块,叶盆、叶背和尾缘同时掉块,分别造成高压涡轮效率下降0.44%、1.6%、0.03%、0.67%、3.2%;不同动叶叶尖凹槽形状对动叶的振动变形影响较小,尾缘掉块会减小动叶的变形。【结论】综合气动性能及振动变形的影响分析,对于动叶叶尖凹槽的叶盆掉块、尾缘掉块或两者同时掉块的叶片可以继续使用,而对于叶背掉块及盆背侧和尾缘同时掉块的叶片建议不再使用。

基于IMF-MFDE和GRU的水电机组故障诊断

针对水电机组振动信号非平稳、非线性及强噪声的特点,提出了一种IMF多尺度波动散布熵(MFDE)结合门控循环单元(GRU)的故障诊断方法。首先,采用跳蛛优化算法(JSOA)寻找变分模态分解(VMD)最优参数,达到振动信号最佳分解降噪效果;其次,对分解得到的本征模态函数(IMF)进行重构,计算有效IMF的多尺度波动散布熵(MFDE)作为故障特征向量;最后,将特征向量输入GRU构建水电机组故障识别器。所提方法对实际水电站机组故障样本数据的故障识别率达97.83%,验证了该方法的有效性。

基于Tomo-PIV技术的螺旋桨三维强旋转流动的实验研究

流体机械以及水力发电过程中的流动通常是具有强旋流的三维空间流动,此类流动的实验测量具有较大的难度。本文以水下伺服电机搭载三叶螺旋桨产生强的三维强旋转流动为例,采用四台CMOS摄像机同步对流场进行拍摄,并利用搭载了目前国际上最先进的层析粒子图像测速技术(Tomo-PIV)算法的德国LaVision公司的软件Davis 10.2.0对拍摄得到的图像进行空间重构,得到瞬时的三维空间速度场。基于得到的速度场,对螺旋桨三维强旋流结构的瞬时特性和时均特性进行了深入分析,并从速度、涡量和压力的变化上阐述了流场结构变化特点,证明了Tomo-PIV技术具有很高的测量精度和实际应用意义,在流体机械流场测量和水力发电领域三维空间流场的精细测量有广阔的应用前景。

基于CNN的车辆振动大小车型分类

随着高科技电子技术的迅猛发展,精密仪器对场地振动的要求变得愈发严格。车辆产生的振动对这些设备造成不容忽视的影响,因此迫切需要对周边车辆进行分类监测。本研究的目标是建立适用的模型,基于振动信号进行道路车辆的大小和车型的分类识别,从而提高效率;同时,采用数据增强技术,以增加训练样本的数量,并对所用模型进行微调以提高性能。

乳酸基低共熔溶剂浸出废旧LiFePO4动力电池正极材料金属离子的研究

低共熔溶剂作为一种新型的绿色溶剂,在化学、生物、材料等领域展现出广泛的应用前景。文章以废旧磷酸铁锂电池正极材料为对象,研究了氯化胆碱(ChCl)、乳酸(LA)和H2O制备的低共熔溶剂对其金属离子的浸出效果。探索了ChCl/LA摩尔比、固液比、浸出温度及时间等因素对正极材料中锂和铁的浸出效果。研究结果表明在最佳浸出因子为ChCl/LA摩尔比1:3、固液比1:100、浸出温度140℃、浸出时间8 h的条件下,锂和铁的浸出率分别可达92.98%和94.57%。

火电机组凝汽器不锈钢管泄漏原因分析

135 MW机组凝汽器泄漏现象时有发生,为找到泄漏原因,进行停机检修。对凝汽器不锈钢管进行宏观和微观形貌检查,发现汽机侧不锈钢管存在多处泄漏点,泄漏不锈钢管大致分为刮痕状与凹陷穿孔状两种;对该机组凝汽器管管材和循环水水质进行检验,并对管内垢样进行微观形貌及能谱分析。结果表明:凝汽器泄露的主要原因为微生物粘泥的沉积作用加速点蚀的形成并导致垢下腐蚀;纽带的有效旋转在一定程度上使管内壁产生机械磨损。

基于集合经验模态分解和排列熵的核电厂信号降噪研究

本文提出了一种基于集合经验模态分解和排列熵的电站信号降噪方法。该方法流程如下,首先,采用集合经验模态分解对电站典型实测信号进行了分解,获得对应的本征模态分量。其次,采用排列熵对本征模态分量进行混沌度的定量评价,从而实现实测信号中的有用信号和噪声信号的区分。对于后者,采用改进的小波软阈值降噪法进行降噪。最后,根据排列熵筛分后的有用信号和改进的小波软阈值降噪后的噪声信号进行重构,得到降噪后的信号。另外,本文也采用了主流的经验模态分解和局部均值分解对该信号进行了处理,并将分析结果进行对比。对比结果表明,基于本文所提方法得到的降噪后信号排列熵较小,表明降噪效果要优于以上两种方法。