影响纤维捕集效率的因素及研究方法

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1、学校代码:10255学号:2121179DONGHUAUNIVERSITY硕士学位论文影响纤维捕集效率的因素及研究方法FactorsandMethodsoftheFiberCollectionEfficiency学科专业:供热、供燃气、通风及空调工程作者姓名:赵洪亮指导老师:付海明副教授答辩日期:2015年1月东华大学学位论文原创性声明本人郑重声明:我恪守学术道德,崇尚严谨学风。所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人

2、亲自撰写,我对所写的内容负责,并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:年月日东华大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□,在年解密后适用本版权书。本学位论文属于不保密□。学位论文作者签名:指导教师签名:日期:年月日日期:年月日影响纤维捕集效率的因素及研究方法探究摘要多孔纤维在商用

3、和家用环境中,主要处理颗粒空气污染。过去50年,全球的科学家一直尝试发展数学研究以便预测纤维过滤器的性能并提高其效率。从Kuwabara的模型起源,已经有好多模型来应用预测纤维的压力损失和捕集效率,但大部分研究是将实际的纤维过滤器的纤维的错综复杂无规则的排布结构简化为规则排列,把真实的形状不同的纤维局限在单一的圆形纤维上,忽略了纤维过滤介质截面变形对纤维过滤器的影响。在这些著作中大多数研究都是采用拉格朗日法,注重追踪流体质点的运动,然而很少人注重流场各空间点及把足够多的空间点综合起来的整个浓度变化的过程。为了获得含尘气体在过滤器中的整个流体的浓度变化过程

4、并研究较为真实的过滤器微观模型,主要研究工作和研究结论如下:(1)从微观角度分别采用拉格朗日法和欧拉法分别对单纤维滤料模型以及随机生成的多纤维模型捕集效率进行模拟,从宏观角度采用欧拉法对纤维过滤器进行模拟,模拟结果表明,拉格朗日法和欧拉法所模拟出来的结果和计算式计算结果吻合,欧拉法模拟收敛明显快于拉格朗日法,在添加源项时模拟的结果和两个文献计算式结果非常接近,在添加在纤维表面添加自定义壁面边界条件时模型模拟的结果略低于纤维捕集效率理论模型,但是仍然能很好的表示纤维的捕集效率随着填充率,速度的变化关系,结果也非常吻合。I(2)采用VBA开发技术,以AUTO

5、CAD软件为基础,开发出生成随机纤维的程序,导入CAD中生成随机纤维滤料模型,VBA程序主要通过控制纤维直径,孔隙率,纤维根数等参数来生成生成不同异形度,不同填充率,不同纤维直径的模型。采用拉格朗日法对所生成的不同截面模型进行模拟,采用纤维的形状系数,和异形度来区别不同截面形状,进而研究纤维横截面对捕集效率的影响,结果表明:异形度,形状系数对于过滤风速较小时的捕集效率影响较大;压力损失随着形状系数的增大而增大.在填充率<0.19时,三叶型纤维的捕集效率最高同时压力损失也最大;异形度,形状系数较大的纤维对于直径小于2μm的颗粒具有较好的捕集效果.在纤维直径

6、等于30μm时,对于颗粒比较小的粒子异形度的增大纤维的质量因子Y先增大后减小,即三叶形的纤维过滤综合性能比较好.而对于当纤维直径为5μm的模型,质量因子随着异形度的增加先减小后增大,圆形的质量因子最高.为验证本文模拟方法的可靠性,将圆形纤维的模拟结果与文献对比,模拟结果与文献研究结果基本吻合。关键词:纤维过滤器,形状系数,异形度,DPM法,欧拉法,捕集效IISTUDYMETHODSANDINFLUENCINGFACTORSOFTHEFIBERCOLLECTIONEIFECENCYABSTRACTIncommercialandhouseholdenviro

7、nmentPorousfiberaremaintreatedofparticulateairpollution.Overthepast50years,scientistsofglobalhavebeentryingtostudythedevelopmentofmathematicsinordertopredicttheperformanceoffiberfilterandimproveitsefficiency.FromKuwabara'sworksoriginated,Therehavebeenmanymodelstoforecastapplicati

8、onfiberpressurelossandcollectionefficien

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