基于cfd技术的低比转速离心泵的优化设计与实验研究

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时间:2019-03-12

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1、浙江理工大学硕士学位论文基于CFD技术的低比转速离心泵的优化设计和实验研究摘要低比转速离心泵具有流量小,扬程高等特点,在石油、化工等多个领域有着广泛的应用。离心泵叶轮作为能量转换的关键过流部件,对其进行优化设计具有重要的节能降耗的意义。本文结合低比转速离心泵的结构特点,针对离心叶轮的主叶片和分流叶片,以效率为目标,选择分流叶片的起始直径和周向位置、叶轮叶片出口偏置程度作为控制参数,并在原型泵基础上设定优化范围,结合遗传算法和人工神经网络进行优化设计,获得最优叶轮模型。并对优化前后叶轮的离心泵进行数值模拟,对比分析泵内流场和性能,并通过外特性实验

2、对性能进行验证分析。(1)利用UG三维建模软件对模型泵主要过流部件进行实体造型,包括诱导轮、具有分流叶片的离心叶轮和蜗壳。利用NUMECA软件,采用六面体结构化网格对过流部件进行网格划分;(2)将叶轮原始几何进行参数化拟合,以效率为目标,提出两种优化方案,方案一以分流叶片起始直径D2为优化变量,方案二以分流叶片周向位置θ、叶片(主叶片和分流叶片)出口偏置程度H两个参数作为优化变量,对离心泵叶轮进行优化设计;获得两种优化方案下的叶轮优化几何模型;(3)基于雷诺时均Navier-Stokes方程和Spalart-Allmaras湍流模型,对优化前后

3、叶轮离心泵(共3组)进行整机定常数值模拟,对比优化前后泵内流场的变化,总结分析优化后离心泵性能提高的原因;(4)将优化前后的离心泵(2组)进行实验研究,获得泵的外特性曲线,验证数值模拟方法的准确性和优化的可靠性。关键字:低比转速,数值模拟,优化设计,离心叶轮,分流叶片I浙江理工大学硕士学位论文基于CFD技术的低比转速离心泵的优化设计和实验研究AbstractLow-specific-speedcentrifugalpumpswithasmallflow,highheadcharacteristics,arewidelyusedinthefiel

4、dsofpetroleum,chemical.Thecentrifugalimpellerisacriticalflowcomponentforenergyconversion,sooptimizingdesignofimpellerhasimportantsignificanceofsavingenergyandreducingconsumption.Inthispaper,combinedwiththecharacteristicsoflow-specific-speedcentrifugalpump,thecentrifugalimpel

5、lerwithmainbladeandsplitterbladeisoptimizedbasedontheefficiencyasoptimizationobject.Intheprocessofoptimization,theimpellerbladeoutletbiasextent,circumferentialpositionandinitialdiameterofsplitterbladeareselectedasthecontrolparameters.Therangesofthesethreeparametersaresetacco

6、rdingtotheprototypepump.Finally,theoptimalmodelisobtainedcombinedwithgeneticalgorithmandartificialneuralnetwork.Andtheflowfieldincentrifugalpumpwiththeimpellersbeforeandafteroptimizationisnumericallysimulated,theflowandperformanceofthepumparecomparativelyanalyzed.Thenumerica

7、lresultofperformanceisverifiedbytheexternalcharacteristicsoftheexperiment.(1)ThesolidmodelofflowcomponentsinpumpwasbuiltusingUG3dmodelingsoftware,includingtheinducer,centrifugalimpellerwithmainbladeandsplitterblade,volute.Theirflowpassageismeshedusinghexahedralstructuredgrid

8、byNUMECAsoftware.(2)Thegeometryofimpellerwasparametricmodeling.Andtwooptimi

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