液下泵内部非定常流动及噪声特性

为研究液下泵内部流动的非定常特性及噪声规律,通过采用计算流体动力学软件ANSYS CFX15.0与LMS Virtual.lab声学仿真软件相结合的一种间接混合计算方法,对液下泵内部流场及其声场进行求解.在该计算方法中,对流场进行求解得到监测点的非定常压力脉动,从而获得非稳态的压力脉动频域特性规律;基于声学边界元法,对液下泵蜗壳偶极子内场噪声和叶片偶极子内场噪声进行求解,获得了边界元表面的声压级分布以及典型场点的声压频率曲线.计算结果表明:叶片扫掠过程中与蜗壳隔舌的相互作用产生较大的压力脉动,隔舌附近的噪声是流动噪声的主要噪声源;声压级在叶片通过频率及其谐频时达到极大值,随频率的增大,声压级极大值都呈现衰减状态.研究结果可为液下泵的后续降噪分析提供一定的理论基础.     

基于RBF神经网络与NSGA-Ⅱ算法的渣浆泵多目标参数优化

由于渣浆泵普遍存在扬程低于设计扬程、效率低、磨损严重等问题,该文选取比转速为75的离心式渣浆泵为研究对象,运用商用CFD求解软件Flunet,选取RNG k-ε湍流模型与欧拉两相流模型对其内部流动进行计算。以离心式渣浆泵的效率、高效区作为优化目标,结合Plackeet-Burman筛选试验,将渣浆泵叶片的进口安放角、出口安放角与叶片包角作为优化变量。采用均匀试验设计安排样本空间,利用RBF神经网络拟合优化变量与优化目标间的映射关联,基于NSGA-Ⅱ遗传算法进行多目标寻优。针对优化所得的Pareto解集,选取其中效率最优个体和高效区最优个体与优化前初始模型进行对比:分析了上述3个个体的通过数值模拟得到的性能曲线之间的差异,得到效率最优与叶片进、出口安放角、叶片包角为21.76?、23.43?、145.56?,高效区最优时为19.38?、22.68?、116.71?。通过试验验证,优化后个体性能得到显著提升,效率最优个体的效率较初始个体的效率提高了3.81%,高效区最优个体较初始个体高效区范围提高了4.33%。给出并分析了上述3个个体在叶轮流道中间剖面上固相相对速度矢量及湍动能分布、叶片工作面、叶轮后盖板的固相浓度分布差异。优化结果表明,该优化方法使叶轮的水力特性得到改善,提高了离心式渣浆泵的性能。     

基于径向基神经网络与粒子群算法的双叶片泵多目标优化

针对双叶片泵存在水力性能比相同比转速的多叶片离心泵低的缺陷,该文以一台型号为80QW50-15-4的双叶片污水泵作为研究对象,将其设计流量点的扬程和效率定为优化目标,运用ANSYS CFX(computational fluid dynamics x)进行数值模拟获得性能数据,采用径向基(radial basis function,RBF)神经网络建立结构参数与扬程、效率性能间的预测模型,并将其用作粒子群算法的适应值评价模型,在样本空间内进行最优值求解,获得扬程和效率的Pareto解。选取扬程最优个体和效率最优个体进行数值模拟,研究其在输运不同介质时的性能与内流场差异,并与初始模型的数值模拟数据相比较。经试验验证,清水介质中设计流量点扬程最优个体的扬程较初始个体增加0.96 m,增幅达到5.5%;效率最优个体的效率较初始个体提升了10.11个百分点。该优化方法改善了叶轮水力特性,使双叶片泵性能得到提高。     

基于RBF神经网络与DECIMO算法的螺旋离心泵多目标优化设计

针对螺旋离心泵运行时性能普遍偏低的问题,以某一典型螺旋离心泵为研究对象,应用计算流体动力学软件CFX对螺旋离心泵进行数值计算得到其内部流动规律.以在设计流量工况下的扬程和效率作为优化目标,采用P-B试验与多因素方差分析筛选出优化变量,采用径向基(RBF)神经网络建立优化目标与优化变量之间的预测模型,并结合差分进化(DECIMO)算法在样本空间内全局寻优.取扬程最优、效率最优和初始个体进行数值计算,对比分析泵输送不同介质(清水与固液两相流体)时的流场及其外特性差异,并进行试验验证.研究结果表明:叶片轮毂进口角β_1b、叶轮出口宽度b₂、叶轮出口直径D₂和叶片包角φ是影响螺旋离心泵扬程和效率的显著因素;由RBF神经网络建立的预测模型精度较高;输送清水时,设计流量下扬程最优个体扬程为9.4 m,增长了13.5%;效率最优个体效率比初始个体提高了9.8%,优化效果显著.