離心泵動(dòng)靜干涉作用機(jī)理及低噪聲水力設(shè)計(jì)目錄

主要符號說明

第一章 緒論

1．1 研究目的和背景

1．2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1．3 小結(jié)

1．4 本書主要內(nèi)容

第二章 離心泵聲學(xué)基礎(chǔ)

2．1 離心泵噪聲評價(jià)

2．1．1 離心泵機(jī)組聲源分類及傳播途徑

2．1．2 離心泵噪聲測量與評估方法

2．2 離心泵流動(dòng)誘導(dǎo)噪聲的產(chǎn)生及傳播模型

2．3 離心泵內(nèi)非定常流體力和非定常流動(dòng)現(xiàn)象

2．3．1 徑向力

2．3．2 動(dòng)靜干涉

2．3．3 進(jìn)口不穩(wěn)定來流和葉輪出口黏性尾流

2．3．4 不穩(wěn)定流動(dòng)現(xiàn)象

2．4 本章小結(jié)

第三章 離心泵動(dòng)靜干涉作用機(jī)理研究

3．1 動(dòng)靜干涉試驗(yàn)臺

3．1．1 試驗(yàn)臺措建

3．1．2 模型泵外特性

3．2 葉輪下游壓力恢復(fù)能力評估

3．2．1 三孔探針試驗(yàn)裝置

3．2．2 探針特性曲線

3．2．3 導(dǎo)葉進(jìn)口面探針測量結(jié)果

3．2．4 導(dǎo)葉內(nèi)靜壓測試結(jié)果和壓力恢復(fù)能力評估

3．3 PIV試驗(yàn)

3．3．1 Plv測試系統(tǒng)

3．3．2 PIV測試速度場結(jié)果

3．3．3 PIV試驗(yàn)結(jié)果與探針試驗(yàn)結(jié)果的對比

3．4 導(dǎo)葉內(nèi)瞬態(tài)壓力特性試驗(yàn)

3．4．1 試驗(yàn)裝置

3．4．2 壓力脈動(dòng)測試結(jié)果

3．5 模型泵進(jìn)口流動(dòng)誘導(dǎo)噪聲特性試驗(yàn)

3．5．1 試驗(yàn)裝置

3．5．2 進(jìn)口流動(dòng)噪聲測試結(jié)果

3．6 本章小結(jié)

第四章 離心泵流動(dòng)誘導(dǎo)噪聲試驗(yàn)研究

4．1 離心泵流動(dòng)誘導(dǎo)噪聲測試方法

4．1．1 影響離心泵流動(dòng)誘導(dǎo)噪聲測量精度的因素

4．1．2 測試方法

4．2 離心泵流動(dòng)誘導(dǎo)噪聲試驗(yàn)臺

4．3 離心泵流動(dòng)誘導(dǎo)噪聲隨流量變化的關(guān)系

4．4 離心泵流動(dòng)誘導(dǎo)噪聲隨轉(zhuǎn)速變化的關(guān)系

4．5 葉輪切割對離心泵流動(dòng)誘導(dǎo)噪聲的影響

4．6 離心泵進(jìn)口回流噪聲分析

4．6．1 進(jìn)口回流流場特性

4．6．2 回流發(fā)生時(shí)離心泵流動(dòng)誘導(dǎo)噪聲特性

4．7 離心泵空化噪聲分析

4．7．1 空化試驗(yàn)方法

4．7．2 空化發(fā)生時(shí)離心泵流動(dòng)誘導(dǎo)噪聲特性

4．7．3 葉輪切割對離心泵空化性能的影響

4．8 本章小結(jié)

第五章 離心泵流動(dòng)誘導(dǎo)噪聲數(shù)值模擬

5．1 離心泵流動(dòng)誘導(dǎo)噪聲數(shù)值模擬方法

5．2 離心泵流場計(jì)算

5．2．1 流場計(jì)算模型

5．2．2 流場計(jì)算域、網(wǎng)格劃分及湍流模型選擇

5．2．3 外特性計(jì)算結(jié)果

5．2．4 徑向力和流場壓力脈動(dòng)分析

5．3 基于CFD與聲學(xué)邊界元的離心泵流動(dòng)誘導(dǎo)噪聲計(jì)算

5．3．1 聲學(xué)邊界元網(wǎng)格模型及場點(diǎn)設(shè)置

5．3．2 聲場計(jì)算結(jié)果

5．3．3 進(jìn)、出口場點(diǎn)聲壓級頻域響應(yīng)計(jì)算

5．4 基于CFD與聲學(xué)有限元的離心泵流動(dòng)誘導(dǎo)噪聲計(jì)算

5．4．1 聲學(xué)有限元計(jì)算理論

5．4．2 聲場計(jì)算結(jié)果

5．4．3 出口場點(diǎn)聲壓級頻域響應(yīng)計(jì)算

5．5 聲振耦合作用對離心泵流動(dòng)誘導(dǎo)噪聲求解的影響

5．5．1 泵體結(jié)構(gòu)有限元計(jì)算

5．5．2 聲場計(jì)算結(jié)果

5．6 聲場計(jì)算方案的選擇

5．7 本章小結(jié)

第六章 離心泵低噪聲水力優(yōu)化設(shè)計(jì)

6．1 低噪聲離心泵水力設(shè)計(jì)流程

6．2 模型泵設(shè)計(jì)參數(shù)和優(yōu)化方法

6．2．1 初步設(shè)計(jì)

6．2．2 多目標(biāo)優(yōu)化方法

6．3 離心泵低噪聲優(yōu)化數(shù)值計(jì)算

6．3．1 計(jì)算域

6．3．2 流場計(jì)算

6．3．3 聲場計(jì)算

6．3．4 數(shù)值計(jì)算結(jié)果

6．4 離心泵低噪聲優(yōu)化結(jié)果分析

6．4．1 直觀分析

6．4．2 權(quán)矩陣優(yōu)化方法分析

6．5 優(yōu)化模型與原模型試驗(yàn)對比

6．5．1 外特性和出口流動(dòng)噪聲結(jié)果對比

6．5．2 內(nèi)流場PIV試驗(yàn)對比

6．6 本章小結(jié)

第7章 總結(jié)與展望

7．1 研究總結(jié)

7．2 研究展望

參考文獻(xiàn)

附錄1 Wuibaut博士PIV測量的流場絕對速度分布

附錄2 進(jìn)口可視化試驗(yàn)結(jié)果

附錄3 壓力脈動(dòng)頻域測量結(jié)果 2100433B

《離心泵動(dòng)靜干涉作用機(jī)理及低噪聲水力設(shè)計(jì)》采用機(jī)理分析、試驗(yàn)測試和數(shù)值模擬相結(jié)合的方法對離心泵動(dòng)靜干涉作用機(jī)理及流動(dòng)誘導(dǎo)噪聲的特性進(jìn)行研究，旨在建立若干高效率低噪聲離心泵水力設(shè)計(jì)準(zhǔn)則。系統(tǒng)總結(jié)分析了離心泵噪聲的分類和產(chǎn)生原因，提出現(xiàn)有的離心泵噪聲測量和評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)已不能滿足其噪聲評估的需要，離心泵流動(dòng)誘導(dǎo)噪聲是離心泵機(jī)組噪聲測量和評估的關(guān)鍵。

《離心泵動(dòng)靜干涉作用機(jī)理及低噪聲水力設(shè)計(jì)》可供從事流體機(jī)械設(shè)計(jì)和節(jié)能降噪研究工作的工程技術(shù)人員及高等院校相關(guān)專業(yè)的師生參考。

受運(yùn)行條件的限制，離心泵常在非設(shè)計(jì)工況下運(yùn)行，特別是核電用泵及艦船用泵常在多個(gè)工況下運(yùn)行。目前，多工況水力設(shè)計(jì)已成為離心泵研究的熱點(diǎn)之一。本項(xiàng)目對離心泵多工況水力設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵科學(xué)問題展開了研究，以提高其多個(gè)工況的運(yùn)行效率。本項(xiàng)目的研究成果主要有： （1）提出了基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PIV粒子圖像去噪方法，結(jié)果表明，該方法在PIV粒子圖像去噪方面優(yōu)于小波變換，具有較大的SNR值和PSNR值。 （2）以圖像變形程度為PIV相機(jī)調(diào)整的評判標(biāo)準(zhǔn)，開發(fā)了圖像校正程序來調(diào)整相機(jī)的位置。結(jié)果表明：圖像校正方法將相機(jī)調(diào)整的靈敏度從1°提高到0.286°，將圖像變形導(dǎo)致的垂直方向位移從7.73個(gè)像素降低到1.26個(gè)像素。 （3）對PIV粒子圖像進(jìn)行圖像掩模操作，結(jié)果表明：與常規(guī)的方法相比，圖像掩模操作可以有效減少流場邊界附近出現(xiàn)的互相關(guān)計(jì)算錯(cuò)誤的查問區(qū)數(shù)目，提高查問區(qū)計(jì)算精度。 （4）采用葉輪圓周上不同參考點(diǎn)在不同時(shí)刻圖像中的位置定位葉輪旋轉(zhuǎn)中心。研究表明：圖像定位方法可以有效的預(yù)估定位誤差；圖像定位過程得到的定位精度較高，對相對速度重構(gòu)影響較小。 （5）采用斯托道拉公式、威斯奈爾公式、斯基克欽公式計(jì)算了雙葉片離心泵的滑移系數(shù)，并根據(jù)實(shí)驗(yàn)值對計(jì)算誤差最小的威斯奈公式進(jìn)行了修正，同時(shí)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果表明：修正后的滑移系數(shù)計(jì)算誤差均在3.5%以內(nèi)，最大誤差為3.23%。 （6）基于泵內(nèi)各項(xiàng)損失建立了離心泵多工況性能計(jì)算模型，并進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果表明揚(yáng)程和效率計(jì)算誤差均在5%以內(nèi)。同時(shí)提出了一種損失系數(shù)修正方法，并對一離心泵的各損失系數(shù)進(jìn)行了修正，研究表明誤差小于4%。 （7）采用環(huán)境識別記憶方法和均勻變異算子對GASA算法進(jìn)行了改進(jìn)，研究表明：與GASA算法相比，GASA-EIMS算法收斂速度快且精度較高。 （8）雙葉片離心泵的多工況水力優(yōu)化結(jié)果表明：0.8Qd、1.0Qd和1.2Qd三個(gè)工況的加權(quán)平均效率比優(yōu)化前增加了1.46個(gè)百分點(diǎn)。PIV實(shí)驗(yàn)研究表明：小流量工況下，優(yōu)化后的失速區(qū)和漩渦區(qū)明顯小于優(yōu)化前；1.0Qd、1.2Qd和1.4Qd工況下，優(yōu)化后的葉輪內(nèi)部流態(tài)較好，而優(yōu)化前葉輪內(nèi)則存在漩渦和回流。 本項(xiàng)目發(fā)表論文13篇，其中SCI和EI檢索各4篇；申請發(fā)明專利8項(xiàng)，其中授權(quán)4項(xiàng)；登記軟件著作權(quán)1項(xiàng)；獲省部級二等獎(jiǎng)和中國專利優(yōu)秀獎(jiǎng)各1項(xiàng)；培養(yǎng)碩士研究生3名。

多工況水力設(shè)計(jì)已成為離心泵研究的熱點(diǎn)之一。本項(xiàng)目擬對離心泵多工況水力設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵科學(xué)問題展開研究，以提高其多個(gè)工況的運(yùn)行效率。.本項(xiàng)目擬采用三維PIV技術(shù)研究離心泵全工況下的內(nèi)部流動(dòng)特征，采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出三維PIV粒子圖像去噪方法，并結(jié)合互相關(guān)算法和快速傅里葉變換算法研究粒子圖像的精確處理算法。在分析葉輪出口處滑移速度和液流角偏移量的基礎(chǔ)上，探索離心泵全工況滑移系數(shù)計(jì)算模型。基于泵內(nèi)能量損失的全工況測量建立離心泵多工況性能計(jì)算模型。結(jié)合EIMS和GASA算法發(fā)展求解離心泵多工況性能計(jì)算模型的GASA-EIMS算法，研究環(huán)境識別因子對求解精度和收斂速度的影響。基于上述研究，提出一種離心泵多工況水力設(shè)計(jì)方法，并通過試驗(yàn)驗(yàn)證。.本項(xiàng)目旨在建立具有環(huán)境識別記憶的離心泵多工況水力設(shè)計(jì)方法。研究成果對促進(jìn)我國節(jié)能減排目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)具有重要意義，同時(shí)也為其它葉片式流體機(jī)械的多工況水力設(shè)計(jì)提供借鑒。