跨音速槽道流中绝热气膜冷却效率的求解方法

跨音速流中绝热气膜冷却效率定义式中恢复温度的2种求解方法存在争议:物理法认为恢复温度为无冷实验的绝热壁温,而统计法则认为恢复温度应由2组仅冷气温度不同的实验共同确定。为研究2种方法的区别,搭建了跨音速槽道流实验台。在主流马赫数为0.85的条件下,开展了无冷和有冷的瞬态红外传热实验,其中主流总温为330 K和345 K,有冷实验中冷气温度为282 K、287 K和291 K,吹风比为1.0。结果表明:物理法与统计法所得对流传热系数基本相同;然而2种方法得到的恢复温度存在差异,使得绝热气膜冷却效率存在定性不同。

涡轮静叶叶型对绝热气膜冷却效率的影响

对燃气轮机涡轮叶片气膜孔进行参数化设计,分别在均匀加载和后加载导叶上布置了几何参数相同的全气膜冷却结构。采用数值模拟方法在不同供气压力和膨胀比下研究全气膜冷却特性,分析了叶型、供气压力和叶栅膨胀比等多因素对全气膜冷却效率的影响。结果表明:压力面前缘区域(l_c≤0.4)的绝热气膜冷却效率和吹风比受冷气供气压力影响很大,压力面中下游(l_c>0.4)和吸力面的绝热气膜冷却效率受冷气供气压力影响较小;增大冷气供气压力会诱发强烈通道涡,在吸力面形成低冷却效率三角区;气膜冷却相似设计总体上是可行的,叶型变化引起的复合角性能差异是相似设计冷却效率差异的主要来源;膨胀比的改变对冷却性能影响不大,主要影响射流的吹风比。

绝热气膜冷却效率的传热传质类比数值分析

为验证不同温度条件下的传热传质类比是否有效,应用CFD模拟方法分析了密度比(Rd)为1.5和2.5、吹风比为0.5和1.5工况下的平板双射流气膜冷却结构。双射流孔间流向距离(Ds/d)为3.0,横向距离(Dp/d)为1.0。通过传热和传质方法分别得到了气膜冷却效率。分析结果表明:传质方法与传热方法所获得的气膜冷却效率结果差距较小,二者偏差的主要原因是流体的热导率。

内冷通道横流对气膜冷却效率的影响

在吹风比（Br）为0.5～2.0、横流比（Cr）为0～3.0范围内,采用数值模拟方法研究了内部冷却通道横流对单排圆柱形气膜孔气膜冷却特性的影响.相比于基准的无横流进气方式,横流进气诱导冷却气流在气膜孔内形成旋流流动,使得气膜射流与主流的相互作用更为复杂.横流比的影响在不同的吹风比下有较大差异：在较小的吹风比下,横流比小于1.0的气膜绝热冷却效率略高于无横向进气的基准情形,而横流比大于2.0的气膜绝热冷却效率相对基准情形有一定幅度的下降;在较高的吹风比下,横流进气带来气膜绝热冷却效率的增强,横流比为2.0的气膜绝热冷却效率相对较高.在大横流比下,随着吹风比的增加,气膜在展向的覆盖范围明显扩大.

基于BP神经网络的多参数气膜冷却效率研究

气膜冷却作为当代燃机高温透平中必需的冷却手段,其冷却性能在多种参数的影响下表现复杂。采用BP神经网络模型对多种几何、流动参数变化下的气膜冷却系统的绝热气膜冷却效率进行预测。选择气膜冷却系统的吹风比、密度比、主流湍流度、面积比和长径比作为神经网络的输入参数,以燃气轮机透平叶片气膜冷却的实际运行工况为范围建立数据库。计算结果表明,采用贝叶斯归一化法训练后建立的气膜冷却神经网络模型在预测精度上要优于经验公式法,而且参数适用范围更广,具有良好的发展应用前景。

主流流向压力梯度对气膜冷却效率的影响

气膜冷却被广泛地应用在现代透平冷却设计中.由于叶栅环境的复杂性,叶栅气膜冷却特性与平板气膜冷却表现很不相同,主流流向压力梯度是叶栅流动的重要特征之一。本文采用PSP技术研究了不同流向压力梯度下的绝热气膜冷却效率,并同时进行了相应工况下的数值研究,来获得更详细的流场信息,以揭示流向压力梯度对气膜冷却有效度的影响机理.研究发现,低吹风比下,气膜冷却效率随流向顺压增大而提高,而高吹风比下,流向压力梯度对气膜冷却效率影响不大。

串联TBCC可调喷管气膜冷却数值模拟

针对在宽飞行马赫数范围内工作的某串联TBCC可调喷管较高的进口总温易引起壁面材料烧蚀的问题,提出一种适用于飞行包线内不同飞行马赫数且对喷管热防护有明显作用的气膜冷却方案,并基于CFD的方法模拟了不同飞行马赫数的冷却效果.研究表明开设二元缝槽将比开设环形缝槽对附近流场状况产生更明显的影响.采用气膜冷却方案后,喷管壁面平均温度较未经气膜冷却时有超过1 000K的明显下降.壁面二元缝槽下游中心线上的气膜冷却绝热效率在多数飞行马赫数下可达0.9以上.缝槽下游温度在展向上多呈对称分布,向下游发展时温度均匀性逐渐降低.

全覆盖气膜孔阵列方式对冷却特性的影响

运用标准k-ε湍流模型对不同吹风比下正菱形、长菱形和超长菱形三种气膜孔阵列方式的多孔全覆盖气膜冷却的气膜出流流场特性、气膜绝热冷却效率和气膜综合冷却效率进行了数值模拟对比研究.结果表明:气膜孔阵列超长菱形排布是较优的排布方案,在该排布方式下,气膜出流向主流的穿透相对较弱,气膜沿展向的覆盖率也较高,因而气膜绝热冷却效率相对最高;气膜孔排布方式对气膜综合冷却效率的影响规律与气膜绝热冷却效率的基本一致,超长菱形排布仍然是较优的排布方案.

孔内“喷射现象”影响气膜冷却流动传热机理

为了揭示气膜孔内不同"喷射现象"对气膜冷却流动传热的影响,在相同射流角基础上选取7种不同进气角的冷气腔以改变气膜孔内的"射流效应",并对7种冷气腔在不同吹风比条件下进行了对比研究。结果表明:当进气角不为0°时,不同进气角会在气膜孔内产生不同的"喷射现象"。低吹风比时不同进气角的气膜冷却效率相差不大。随着吹风比的增加,不同进气角时的冷却效率存在很大差别。在吹风比为1.5,进气角不大于0°时冷气在孔外形成了强肾形涡;而当进气角大于0°时冷气在与高温主流相互作用后,上游低动量区的冷气会绕开下游高动量区冷气后贴附壁面,增大涡对之间的距离从而减弱相互增强的效应。相对于原始冷气腔,在吹风比为1.5,进气角为15°和30°时的平均气膜效率分别提高了约130%和70%。

气膜孔内局部堵塞对气膜冷却特性的影响

在吹风比为0.3-1.5,堵塞比为0.1-0.5范围内,对平板上单排倾斜气膜孔内局部堵塞所引起的冷气射流流动和冷却特性变化进行了数值研究,分析了堵塞比、堵塞位置和吹风比对绝热气膜冷却效率的影响.在研究参数范围内的研究结果表明：气膜孔出口端前缘的局部堵塞有利于抑制肾形涡,对气膜孔下游的绝热气膜冷却效率有改善作用,并且随着堵塞比和吹风比的增加,对冷却效果的改善越为明显.而在气膜孔出口端尾缘或侧边的堵塞则在较大的堵塞比下削弱气膜冷却效果.相对于气膜孔出气端的局部堵塞,在气膜孔进气端和中部的堵塞对绝热气膜冷却效率的影响要微弱得多.

基于深度学习的单排孔气膜冷却性能预测

气膜冷却是增强涡轮叶片的高温耐受力,间接提高涡轮进口温度的有效手段之一。目前气膜冷却孔布局的主流设计方法是先通过计算流体力学(CFD)筛选和优化初始方案,再进行模型实验。这种方法设计周期长,时间成本高。传统上用于快速评估冷却效率的经验公式法存在函数形式复杂,拟合精度有限,参数适用范围较窄等问题。因此基于深度学习原理,设计了一种基于多层感知器模型(MLP)的深度神经网络,建立了绝热气膜冷却效率的预测模型。使用CFD数据训练网络,结果表明:深度学习模型在训练集和验证集上具有大于0.95的拟合度,在测试集上具有大于0.99的拟合度,可以较好地识别数据集中的抽象特征,具有较高的精度和较好的泛化能力。此外,在满足精度要求的前提下,一个完成训练的深度学习模型能够有效减少预测耗时,提高预测效率,在快速评估冷却布局性能方面具有较好的应用前景。

基于响应面法的气膜冷却几何参数敏感性分析

目前在燃气轮机气膜冷却的预测及优化问题中,随着输入变量维数增多,预测及优化的计算成本也随之增大,出现所谓的"维度灾难"。参数敏感性分析是研究模型输入参数影响权重的有效手段,对于改进模型预测及优化效率,实现变量降维有着重要意义。本文结合CFD与响应面方法(RSM),对影响气膜冷却效率的典型几何参数倾斜角α、复合角β、间距比P/D、长径比L/D进行参数敏感性分析,通过与已有研究结果的对比验证了分析结果的准确性。敏感性分析结果表明,间距比是影响气膜冷却效率的主要因素.

利用上游沙丘形斜坡增强气膜冷却

在平板上开设单排气膜孔,并通过红外测温法,实验研究了四个典型吹风比(0.5、1.0、1.5和2.0)下圆柱形气膜孔(CH)安置上游沙丘形斜坡(SDR)的绝热气膜冷却效率,并与平直楔形斜坡(SWR)进行了对比,同时结合数值模拟对不同形状的上游斜坡作用机制进行了剖析。研究结果表明:相比SWR,SDR可以诱导出特有的反肾形涡对,因而其在强化气膜冷却方面更具优势。在小吹风比下(吹风比为0.5),SWR和SDR可以分别提高特定区域(孔下游15倍孔径范围内)的面积平均气膜冷却效率达26%和75%左右,在高吹风比下(吹风比为1.5),两者的相对提高幅度分别高达100%和150%左右。

基于真实密度比的单/三排扇形孔气膜冷却性能及流阻特性

在真实密度比条件下对单排和三排的扇形气膜孔的传热和流阻特性进行了实验研究。采用压敏漆(PSP)技术对单/三排定出口宽度的扇形孔进行风洞实验,研究了在真实密度比条件下不同孔形参数的扇形气膜孔的传热和流阻特性的差异,得到了不同孔形参数的扇形孔出现冷气射流吹离热侧壁面的大致临界吹风比以及实现展向平均气膜冷却效率最高的孔型结构参数。实验结果表明:在所研究的孔形参数范围内,扇形孔在吹风比小于1.5时没有出现冷气射流吹离壁面的现象,且倾斜角为20°、扩散角为15°的扇形孔的气膜冷却性能最好;而当吹风比为2.0时则出现了不同程度的吹离热侧壁面的现象,且倾斜角为25°、扩散角为10°的扇形孔的气膜冷却效率最大。此外,倾斜角为25°、扩散角为13°和倾斜角为30°、扩散角为10°的扇形孔流量系数最高。