为了探究折叶片旋流泵固液两相输送机理,基于CFD-DEM(Computational fluid dynamics-discrete element method)耦合算法,选用油菜籽和黄豆颗粒等比例混合,在不同流量工况和体积分数下对旋流泵进行固液两相流数值模拟和试验研究。同时也...为了探究折叶片旋流泵固液两相输送机理,基于CFD-DEM(Computational fluid dynamics-discrete element method)耦合算法,选用油菜籽和黄豆颗粒等比例混合,在不同流量工况和体积分数下对旋流泵进行固液两相流数值模拟和试验研究。同时也研究了折叶片旋流泵内部流动规律及颗粒分布特征。小流量工况下,进口管内螺旋回流长度较长,对进口来流扰动较大。随着流量增大,进口管回流长度逐渐缩短。叶轮前端面旋涡随流量增大,数量先增加后减少,且逐渐向折点方向聚拢。泵内颗粒受循环流和贯通流的共同作用,进口管中心部颗粒主要受贯通流影响,直接穿过无叶腔,冲击叶轮进口;靠近管壁的颗粒受循环流影响较大。无叶腔内颗粒分布呈现出:中心部最高,中间部随外径增大浓度逐渐降低,外缘部浓度稍有上升。叶轮前半部颗粒数量明显少于叶轮后半部,颗粒沿叶片第1段折边运动,在折点处开始发生分离,不再跟随第2段折边。不同工况下,泵进口有不同程度的螺旋回流现象,导致进口过流面积减小。循环流的存在,使得无叶腔和进口管的颗粒充分旋起,泵送能力增强,不易发生堵塞。展开更多
在采用计算流体力学−离散元耦合方法(computational fluid dynamics-discrete element method,CFD-DEM)进行固液两相耦合分析时,颗粒计算时间步的选取直接影响到耦合计算精度和计算效率.为此,本文选取每个目标颗粒为研究对象,引入插值...在采用计算流体力学−离散元耦合方法(computational fluid dynamics-discrete element method,CFD-DEM)进行固液两相耦合分析时,颗粒计算时间步的选取直接影响到耦合计算精度和计算效率.为此,本文选取每个目标颗粒为研究对象,引入插值函数计算时间步的运动位移,构建可变空间搜索网格;通过筛选可能碰撞颗粒建立搜索列表,采用逆向搜索方式判断碰撞颗粒,从而提出一种改进的DEM方法(modified discrete element method,MDEM).该算法在颗粒群与流体耦合计算中,颗粒计算初始时间步选取不受颗粒碰撞时间限制,通过自动调整和修正实现大步长,由颗粒和流体耦合条件实时更新流体计算时间步,使颗粒计算时间步选取过小导致计算效率低、选取过大导致颗粒碰撞漏判的问题得以解决,为颗粒与流体耦合的数值模拟提供了行之有效的计算方法.通过两个颗粒和多个颗粒的数值模拟,得到的颗粒间碰撞力、碰撞位置及次数,与理论计算结果的相对误差均低于2%,与传统的DEM碰撞搜索算法相比,在选取的3种计算时间步均不会影响计算精度,且有较高的计算效率.通过多个颗粒与流体的耦合数值模拟,采用传统的CFD-DEM方法,只有颗粒计算时间步选取10^(−6)s或更小才能得到精确解,而采用本文方法取10^(−4)s也能够得到精确解,避免了颗粒碰撞随时间步增大而出现的漏判问题,且计算耗时降低了16.7%.展开更多
文摘为了探究折叶片旋流泵固液两相输送机理,基于CFD-DEM(Computational fluid dynamics-discrete element method)耦合算法,选用油菜籽和黄豆颗粒等比例混合,在不同流量工况和体积分数下对旋流泵进行固液两相流数值模拟和试验研究。同时也研究了折叶片旋流泵内部流动规律及颗粒分布特征。小流量工况下,进口管内螺旋回流长度较长,对进口来流扰动较大。随着流量增大,进口管回流长度逐渐缩短。叶轮前端面旋涡随流量增大,数量先增加后减少,且逐渐向折点方向聚拢。泵内颗粒受循环流和贯通流的共同作用,进口管中心部颗粒主要受贯通流影响,直接穿过无叶腔,冲击叶轮进口;靠近管壁的颗粒受循环流影响较大。无叶腔内颗粒分布呈现出:中心部最高,中间部随外径增大浓度逐渐降低,外缘部浓度稍有上升。叶轮前半部颗粒数量明显少于叶轮后半部,颗粒沿叶片第1段折边运动,在折点处开始发生分离,不再跟随第2段折边。不同工况下,泵进口有不同程度的螺旋回流现象,导致进口过流面积减小。循环流的存在,使得无叶腔和进口管的颗粒充分旋起,泵送能力增强,不易发生堵塞。
文摘在采用计算流体力学−离散元耦合方法(computational fluid dynamics-discrete element method,CFD-DEM)进行固液两相耦合分析时,颗粒计算时间步的选取直接影响到耦合计算精度和计算效率.为此,本文选取每个目标颗粒为研究对象,引入插值函数计算时间步的运动位移,构建可变空间搜索网格;通过筛选可能碰撞颗粒建立搜索列表,采用逆向搜索方式判断碰撞颗粒,从而提出一种改进的DEM方法(modified discrete element method,MDEM).该算法在颗粒群与流体耦合计算中,颗粒计算初始时间步选取不受颗粒碰撞时间限制,通过自动调整和修正实现大步长,由颗粒和流体耦合条件实时更新流体计算时间步,使颗粒计算时间步选取过小导致计算效率低、选取过大导致颗粒碰撞漏判的问题得以解决,为颗粒与流体耦合的数值模拟提供了行之有效的计算方法.通过两个颗粒和多个颗粒的数值模拟,得到的颗粒间碰撞力、碰撞位置及次数,与理论计算结果的相对误差均低于2%,与传统的DEM碰撞搜索算法相比,在选取的3种计算时间步均不会影响计算精度,且有较高的计算效率.通过多个颗粒与流体的耦合数值模拟,采用传统的CFD-DEM方法,只有颗粒计算时间步选取10^(−6)s或更小才能得到精确解,而采用本文方法取10^(−4)s也能够得到精确解,避免了颗粒碰撞随时间步增大而出现的漏判问题,且计算耗时降低了16.7%.
