突破风机高精度性能验证与optislang优化设计

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本文摘要（由AI生成）：

本文介绍了使用商用CFD软件中的MRF方法计算旋转机械性能时遇到的问题，特别是在计算推力时误差较大的情况。文章指出，虽然MRF方法在计算效率上具有优势，但其在计算推力时存在误差较大的问题。作者通过尝试不同的方法，最终发现MRF的圆柱厚度对最终拉力结果非常敏感，通过适当调整MRF厚度尺寸可以减小误差。此外，文章还提到了其他影响计算结果的因素，如求解域尺寸、湍流模型、网格质量等。最后，作者介绍了使用纯六面体网格和优化软件提高风机性能的方法。

用过商用CFD软件算过旋转机械的人应该都知道MRF方法，MRF全称Multiple Reference Frame，简单来说就是用一个圆柱区域包裹住旋转机械，保持旋转机械不动，并让该包裹区域向着转动相反的方向转动，从理论上来说，道理完全没问题，比如计算风机的风量风压性能，这是某个散热风扇的MRF计算和测试结果的对比：

Fluent MRF计算结果：Q1=1.1085*3600/1.2=3325m³/h

实验测量结果：Q2=3200m³/h

计算误差： ∆=(3325-3200/3200=3.9%，如果只是针对风量计算，达到5%以内是很容易的事情。

直到我用同样的方法去计算推力（或者叫拉力、升力、推力风扇和螺旋桨比较关心该参数）的时候，误差惊到我了，大于10%是常有的事，后来一搜索才发现，这种大误差的结果大家都遇到过，不信你看（就不放具体论文标题了）：

（1）哈工大某硕士论文，6500转的时候拉力误差达到了24%

MRF仿真结果：

实验结果：

（2）某博士写的EI期刊（航空动力学报），拉力和扭矩误差20%

这样的例子还有很多，就不一一列举了，当然我也考虑了用动网格的方法，因为是真实转动的模拟，结果当然可控制在5%以内，但是MRF方法在计算效率上是动网格没法比拟的，如果真要计算100个工况，动网格算完估计产品都开发完了。

为了解决这个问题，我首先想到的是加大求解域、加密网格和边界层、y 做到1、用密时间尺度去算等等方法都尝试了，但最后都无济于事，直到我在外网上搜到了一篇相关论文“Developmentof a CFD model for propeller simulation”，该文的主要观点是MRF的圆柱厚度对最终的拉力非常敏感，这个观点跟我们的直觉是相违背的，转动区域应是越接近几何越准确，因为在非叶轮区域是不转动的，所以加大MRF尺寸势必会造成误差，一开始我不信这个结论，但是我还是用该方法尝试了一下，结果全部在5%以内，我惊呆了！

仔细一想，计算拉力可能还真的需要这么干，在北航刘沛清老师的“空气螺旋桨理论与应用”这本书中，有一个图，桨叶的尾涡非常明显，根据涡流理论这种尾涡对升力有很大影响。从MRF模型角度考虑，如果强行把出口旋转区域设置成非旋转，这种尾涡就会消失；造成拉力的损失，如果出口旋转区域过大，尾涡就会被放大，拉力就会比实际值大。

上图是MRF计算后的流线图，从图中可看出有比较明显的尾涡，在接近MRF最外端区域时，这种尾涡会逐渐减弱，所以在计算大转速的情况下，MRF厚度尺寸应该要加大，小转速情况下，应减小该尺寸，关于如何设置该厚度尺寸，目前并没有一个通用的计算方法，但是通过大量验证，发现在大部分转速范围内，该尺寸变化对定量结果是可控的，若想保持每次计算都在5%以内，需通过上述论文的规律进行MRF厚度建模。

虽然MRF尺寸影响虽然很大，但是不能忽略求解域尺寸、湍流模型、y 、是否采用交界面形式、以及网格尺寸的影响；比如大家常用的采用动静interface配对的方法也会造成误差，这一点可通过动静区域共享拓扑的形式进行建模，这样就可以避免掉interface数据传递的误差，如下：

另外，有的人在求解监控时，发现收敛出现尾部震荡的现象、无法收敛，或者在采用默认1时间尺度因子计算时，收敛很慢，如下图：

这极有可能是时间尺度造成的，若采用fluent的表达式进行时间尺度因子定义，将大大提高收敛效果，可在2500步以内收敛至10负四次方，如下图：

若没有足够的行业经验，通过优化风机外形，提高风机效率和风量是很难的事情，比如采用普通的四面体网格一般优化软件（Designexploer），计算量很大，优化效率低；但是若采用纯六面体网格方案新一代优化软件optislang，可做到在短时间内优化风机风量和效率；如下图使用TurboGrid meshing网格生成高质量纯六面体网格，并采用基于机器学习算法的optislang软件优化某风机的结果；在普通的个人工作站上只需要计算几天即可。