基于径向基神经网络-遗传算法的海流能水轮机叶片翼型优化

如何提高海流能水轮机的能量捕获效率是海洋能开发领域的重点研究课题,而提高海流能水轮机能量性能的关键在于其叶片几何的构造基础——水力翼型的性能提升。该文提出了一种水力翼型的多工况优化设计方法,该方法采用Bezier曲线参数化技术建立翼型的参数化表征方法,然后利用拉丁超立方试验设计技术在设计空间获取训练径向基(radial basis function,RBF)神经网络的样本点,通过计算流体动力学的方法获得每个翼型样本的性能参数后开展神经网络的学习训练,最后采用RBF神经网络与NSGA-II遗传算法相结合的现代优化技术数值求解水力翼型的多工况优化问题。基于上述优化方法对NACA63-815翼型进行了优化改进,重点研究了该翼型在3个攻角工况下(0,6°和12°)的优化问题及求解方法。优化结果表明,优化后的翼型在3个工况点下都具有更好的升阻比性能,同时也能更好地抑制失速现象的产生,验证了该优化方法的理论正确性和可行性。     

采用熵产理论的离心泵断电过渡过程特性

该文对商业软件ANSYS CFX进行二次开发,通过自定义函数求解角动量方程获取实时转速,建立了模拟离心泵事故断电过渡过程的三维瞬态数值计算方法,获得了离心泵外特性参数瞬变规律以及内部流场的动态特性。进一步采用熵产理论获得了离心泵事故断电停机飞逸过程中过流部件流场能量损失分布情况,并对流场内随时间变化的能量损失进行定量评估。结果表明:在整个事故断电飞逸过程中,熵产与离心泵外特性之间存在着明显的相关性,能量损失的产生与流场内部的流动分离、回流、漩涡等不良流动现象相关;叶轮、导叶与引水管的主要损失均是由湍流耗散引起的,其壁面熵产占总熵产的10%~15%左右,不可以忽略,而蜗壳区的损失则主要是由近壁面处的强壁面效应引起的;通过分析各部件流场局部熵产率分布随时间的变化情况,可以得出在制动工况中内流场的高损失区域最大。     

进口管壁面轴向开槽消除轴流泵特性曲线驼峰

当轴流泵在小流量工况下运行时,由于叶轮进口的冲角增大,导致在叶轮内产生脱流等不稳定流动结构,降低泵的水力性能。该文采用计算流体动力学分析方法对轴流泵内部流场进行了研究,结果表明:该轴流泵的特性曲线存在明显的驼峰区域,在0.3到0.61倍最优流量工况区间,轴流泵的扬程和效率明显下降。在临界失速工况下(0.61倍最优流量工况),叶片吸力面前缘靠近轮缘处及叶片尾缘靠近轮毂处均出现了脱流;在深度失速工况下(0.45倍最优流量工况),脱流进一步发展,并与来流共同作用形成稳定的涡旋结构,阻塞整个流道。为了提高轴流泵在小流量工况下的水力性能,引入一种轴流泵进口管开槽技术,分析其对轴流泵内部流场的影响及驼峰的改善作用。结果表明:在小流量工况下,轴向开槽可以减小叶轮进口环量和冲角,可以减小叶片背部的脱流,轴流泵的驼峰得到明显的改善。开槽深度是改善轴流泵小流量工况下驼峰的重要因素之一,当槽深与叶轮直径比为0.02时,叶轮内的通道涡几乎完全消除,轴流泵深度失速工况点的扬程、效率分别提高了66%和32%,极大地改善了轴流泵的水力性能。沟槽数目越多,槽长越长,消除驼峰的能力越好,60个沟槽与2/3倍叶轮直径的槽长在其他参数相同的条件下消除驼峰的能力更强。该文可为避免轴流泵内部的失速流动以及消除水力性能曲线上的驼峰相关研究提供参考。