排灌机械工程学报

当前目录

• 叶片几何参数对轴流泵空化性能的影响

  赵万勇, 张宇翔, 于帅, 韩伟

  针对轴流泵空化问题,以ZL-125型轴流泵为研究对象,基于791翼型,考察叶片几何参数对轴流泵空化性能的影响.研究发现,减小叶片进口冲角θ、增大叶栅稠密度l/t和减小叶片厚度ξ都使轴流泵必需空化余量NPSHR降低,其中叶栅稠密度和叶片厚度的变化量与NPSHR呈线性相关,叶片进口冲角与NPSHR呈三次函数关系.在此基础上,采用正交试验法将轴流泵叶片进口冲角、叶栅稠密度以及叶片厚度3项作为正交试验的变量,在工程设计区间内为每个变量制定一个三因素三水平的正交试验方案.试验结果表明:θ=0.2°,l/t=0.66,ξ=2%时对空化影响效果小,必需空化余量比原模型下降3.0%;θ=0.2°,l/t=0.74,ξ=5%时对叶片空化的抑制效果最好,必需空化余量比原模型降低11.0%;最优方案为θ=0.5°,l/t=0.74,ξ=2%,扬程在同组方案里最高,效率提升0.72%,必需空化余量降低9.8%.通过对以上3个影响因子进行研究,并结合极差分析认为,叶栅稠密度变化对轴流泵的空化性能影响较大.研究结果可为轴流泵的叶片优化设计与空化性能提升提供一定理论依据.

• 基于双向流固耦合的鱼类友好型贯流泵叶片变形及流场特性

  邢瑞, 潘强, 张德胜, 施卫东

  为研究流固耦合作用下叶片变形对鱼类友好型贯流泵的性能影响,基于ANSYS Workbench平台,采用双向流固耦合方法对某一鱼类友好型贯流泵装置的内部流场和叶轮结构进行联合求解,分析叶轮在双向流固耦合作用下的变形及应力,并对比分析流固耦合作用前后泵外特性、叶轮叶片变形与应力、叶片表面载荷分布以及叶轮内流特性.研究结果表明:流固耦合作用后数值模拟得到的扬程和效率均有小幅度的上升;叶片前缘轮缘侧变形量最大,随着流量增大,叶轮的变形波动显著减小;叶片前缘轮毂侧应力集中最为明显,随着流量增大,等效应力峰值减小,叶片前缘轮毂侧动应力波动减小;流固耦合作用后,叶片背面前缘处载荷波动增大,叶片工作面载荷受耦合作用影响较小;在小流量工况下,叶轮流道内湍动能在流固耦合作用后峰值增大,叶尖处湍动能梯度也明显增大.研究结果可为鱼类友好型贯流泵叶轮优化及稳定运行提供一定参考依据.

• 支撑结构对导管式阿基米德螺旋水轮机性能的影响

  宋科, 宦惠庭, 魏留闯, 刘春霞

  为探究支撑结构对导管式阿基米德螺旋水轮机(ducted Archimedes spiral hydrokinetic turbine,DASHT)性能的影响,采用计算流体力学方法,系统分析了支撑结构的数量、间距和宽度等关键参数对机组水动力性能的影响.研究结果表明:增加支撑结构数量会显著降低DASHT的功率系数和推力系数,当前置、后置支撑数量由1增加至4时,DASHT的功率系数最大降幅分别为25.0%,22.2%,同时机组的叶尖速比运行范围亦随之缩小;支撑距离的变化对前置支撑和后置支撑的影响趋势相反,但整体影响幅度较小,当前置支撑距离由0.36D增大至0.72D时,功率系数提升约5.33%,后置支撑则下降约6.04%;支撑宽度的变化对DASHT的功率系数和推力系数几乎无影响.因此,在DASHT设计过程中应优先选用较宽的后置单支撑结构,并保持较小的支撑距离,以最大程度降低支撑结构对水轮机性能的负面影响.

• 变工况下双吸泵作透平叶轮流固耦合特性

  史凤霞, 詹浩男, 曹军伟, 李晓多

  为研究不同工况对双吸泵作透平叶轮应力应变和振动特性的影响,以某端盖式双吸泵作透平为研究对象,分别对在3种流量工况下泵作透平的流固耦合特性进行数值计算.首先,通过试验得到泵作透平在各流量工况下的外特性数据,同时采用CFX对泵作透平进行定常计算,预测泵作透平的性能,验证数值计算方法的可靠性.然后,应用Workbench对泵作透平进行单向流固耦合计算,分析叶轮和叶片在不同流量工况下的应力应变分布特征.最后,通过模态分析研究叶轮的振动特性.结果表明:叶片最大变形量位于进口位置并沿流道逐渐减小,且随流量增大而增大;叶轮最大总变形量位于叶轮进口盖板部分区域,最大等效应力位于叶片进口边及其与盖板连接处;叶轮受到的最大等效应力和最大总变形量均随流量增大而增大;叶轮在大流量工况下受到的等效应力波动较小流量工况下更剧烈,并呈现出明显的周期性.研究结果可为双吸泵作透平的优化设计提供一定参考.

• 泵联网的基础架构设计与应用

  黎义斌, 井卫民, 赵文举, 张人会, 王之君, 张惊蛰

  文中旨在设计并实现一种基于泵联网pump-IoT的工业物联网平台,以实现泵设备的智能化状态监测、故障诊断与能效管理.该平台综合运用智能网关、云存储、云计算、大数据分析及人工智能技术,构建并持续优化泵设备数字模型,进而实现对设备运行状态的实时感知与智能判断.在方法上,系统通过分布式传感网络采集多源运行数据,依托云计算资源完成海量数据的清洗、集成与存储,并采用机器学习算法进行特征提取、模式识别与异常检测,可支持对设备健康状态评估、故障类型识别及核心部件剩余寿命的预测.平台具备可扩展架构,可适配不同规模与类型的泵系统,该系统能够有效实现泵组的在线监测、能效精细化管理与预测性维护,显著提高设备运行可靠性与运维效率,缩短非计划停机时间并降低能源消耗.泵联网平台为泵设备管理提供了完整的智能化解决方案,在提升整体运营效益与资源利用率方面具有显著价值,适用于智慧水务、工业泵站等多种应用场景,具备良好推广前景.

• 基于大型水电机组实测数据的LSTM-SVM抬机预测

  蒋树, 钱晶, 李佳, 曾云, 鲍友洪

  对于大型成熟水力发电厂,依托机组过渡过程中抬机运行的历史数据开展抬机量预测,能够有效规避数学建模难题,为抬机量预测提供可行思路.文中选取金沙江流域某大型水力发电厂机组过渡过程的大量现场实测数据,构建LSTM-SVM混合算法模型(长短时记忆网络与支持向量机相结合),通过对数据进行分类、训练、验证与测试,得到优化后的抬机量预测模型,并设计针对性的模型评价指标.将模型预测结果与现场实测数据对比,同时选取BiLSTM算法、单一LSTM算法开展对比试验,分析所提算法的预测优势.结果表明:LSTM-SVM混合算法预测精度可达98%以上,具备优异的抬机量预测性能.

• 前缘波浪结构对轴流风机气动性能影响试验研究

  邵准远, 林建忠, 贾海军, 杜红波

  叶片前缘结构显著影响风机入口流动状态、压力脉动及流道内涡演化过程,为提升轴流风机气动性能并降低气动噪声,基于仿生学原理设计3种不同波幅与波长的波浪前缘结构,系统探究其对风机性能的影响机制.采用IDDES混合湍流模型与FW-H声比拟方程进行数值模拟,并通过试验数据验证数值模型的可靠性.结果表明:仿真与试验数据的误差控制在2%以内,验证了数值方法的准确性.对比分析表明,波浪前缘结构在波谷两侧诱导反向涡对,有效降低总涡量,抑制湍流噪声辐射.其中,A7W10(A/C=7.6%,W/C=10%)方案气动性能最优,在额定工况下全压提升17.0%,效率提高5.9%,监测点噪声降低2.83 dB.研究揭示了波浪前缘结构通过涡量控制优化流场与降噪的物理机制,为高效低噪轴流风机设计提供了理论依据.

• 叶片出口角对翼扇型农用清选风机性能的影响

  马征, 陆天浩, 于洁, 董怡晨

  农用清选离心风机是联合收获机风筛式清选系统的关键部件,其性能对清选指标有重要影响.国内农用清选离心风机以平直式叶片为主,性能差且效率低.翼扇型农用清选离心风机是未来农用清选风机的重要方向,但在农机应用领域研究较少,缺乏相应的参考依据.文中构建了8组不同叶片出口角的翼扇型叶轮模型,采用CFD数值模拟方法,以风速、全压、全压效率为试验指标,采集并分析了不同叶片出口角对翼扇型农用清选离心风机外特性曲线、截面速度和涡量分布云图的影响,并以效果最佳的叶轮模型进行了台架试验.仿真结果表明:叶片出口角从56.0°增加至73.5°时,风机内部流场均匀性增加,流动分离现象减弱,叶片表面气流速度增加,且在70.0°至73.5°时,风机效率最高达73.01%,台架试验证明了仿真结果的一致性.本研究可为中国翼扇型农用清选离心风机的自主设计提供参考依据.

• 基于Micro-PIV的流体绕流顺排微柱群流动特性分析

  康宇驰, 高德洪, 王元伦, 化春雷, 周星兴

  为明确微通道内顺排微柱群圆柱绕流特性,探究雷诺数(Re)与圆柱横向间距(以柱径D为基准)对时均流线、旋涡结构、涡量及量纲一化涡长的影响,采用 Micro-PIV 设备,以顺排微柱群为对象,控制间距与Re为变量,观测并采集不同条件下圆柱尾流区流场数据,结合流场可视化与定量分析处理数据.结果显示,微尺度下旋涡产生与脱落较宏观存在显著迟滞性;随Re增大,尾流区旋涡长宽增加、涡量区后延,量纲一化涡长上升;间距为2.5D时,Re升高使前后排圆柱涡区相连形成涡街;间距较小时后排抑制前排旋涡形成,间隙较大时尾流区出现多旋涡交点.综上,Re与间距共同决定流场结构,Re主导旋涡规模与量纲一化涡长,间距调控旋涡相互作用,结果可为微流控器件流场调控提供依据.

• 基于NARX神经网络的基质草莓腾发量超前预测

  霍倩, 朱立保, 檀海斌, 郑成海

  针对传统腾发量预报模型难以实现超前预测的问题,系统研究了常规NARX神经网络对基质草莓腾发量的超前预报能力及局限性,提出了基于时滞消除技术的改进型NARX单步超前预测模型.温室系统自动采集小气候因子(温室温湿度、有效光辐射)及重量数据,水量平衡法统计腾发量,选取果实膨大-成熟期数据,将原始序列分割为6种时段(1,2,3,4,6,24 h)建模分析.结果表明:NARX开环模型仅建立t时刻小气候因子、腾发量与t时刻腾发量的动态基础映射,无法超前预报;NARX闭环模型在多步预测中存在初始状态敏感性和误差累积问题,对未来气候因子的依赖加剧了预测不确定性;预测误差随时段延长超线性增长,1 h步长(RMSE=3.31 g)最适配草莓动态滴灌需求;NARX单步预测模型仅需6步历史观测值即可实现鲁棒预测,蒸腾活跃时段预测相对误差绝对值稳定在5.2%±4.5%,性能优于同参数规模的BP和TDNN神经网络模型.NARX单步超前预测模型可为基质草莓智能灌溉提供可靠技术支撑.