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教你突破风机高精度性能验证和Optislang优化设计关键点

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4月前浏览9879

 

导读: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:


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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:
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实验结果:
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(2)某博士写的EI期刊(航空动力学报),拉力和扭矩误差20%
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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,根据MRF理论,转动区域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,一开始我压根就不信这个结论,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。
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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:


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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:
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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:
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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。


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FluentCFD-Post几何处理叶轮机械OptiSlang
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首次发布时间:2022-01-06
最近编辑:4月前
CFD之道
博士 | 教师 探讨CFD职场生活,闲谈CFD里外
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