高速列車散熱離心風(fēng)機(jī)性能靈敏性分析及優(yōu)化

屈小章 張加貝 翟方志

湖南聯(lián)誠(chéng)軌道裝備有限公司,株洲,412001

0 引言

散熱系統(tǒng)是保障高速列車安全運(yùn)行的重要部件之一,主要用于牽引傳動(dòng)的變流器、變壓器和牽引電機(jī)等產(chǎn)生熱源的儀器和設(shè)備的冷卻,離心風(fēng)機(jī)是高速列車散熱系統(tǒng)核心器件之一。在離心風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能設(shè)計(jì)中,如何更好地匹配關(guān)鍵結(jié)構(gòu)技術(shù)參數(shù),提高風(fēng)機(jī)的氣動(dòng)性能,滿足工程應(yīng)用要求,是工程設(shè)計(jì)人員的重要課題。近年來,國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者對(duì)風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能做了一系列的研究。侯志泉等[1]利用三維雷諾平均N-S方程和SST湍流模型對(duì)斜流風(fēng)機(jī)的內(nèi)部流場(chǎng)和空氣動(dòng)力學(xué)性能進(jìn)行了數(shù)值模擬,并通過試驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。遲劭卿等[2]通過試驗(yàn)和數(shù)值研究分析了進(jìn)口條件對(duì)風(fēng)機(jī)內(nèi)部流量和風(fēng)機(jī)墻性能的影響。劉剛等[3]采用大渦模擬(LES)結(jié)合聲學(xué)模擬方程,研究了葉尖翅片對(duì)軸流風(fēng)機(jī)的流場(chǎng)和聲學(xué)場(chǎng)的影響。邢浩男等[4]以葉片安裝角、葉片數(shù)、間隙占比為因素,設(shè)計(jì)了三因素三水平的Box-Behnken仿真試驗(yàn),并對(duì)葉輪參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。張立祥等[5]采用正交試驗(yàn)法設(shè)計(jì)試驗(yàn),對(duì)葉輪的輪轂比、葉片數(shù)量、葉片安裝角、葉片弦長(zhǎng)、葉片扭轉(zhuǎn)角和葉輪徑向間隙6個(gè)主要結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)和參數(shù)匹配,提高了礦用KJS-Y型降塵風(fēng)機(jī)的除塵性能。姬成等[6]研究了非軸對(duì)稱輪盤面對(duì)高壓比離心葉輪的效率、壓比、堵塞流量及工況范圍的影響規(guī)律。李婧等[7]通過數(shù)值模擬分析了環(huán)形厚度、環(huán)形間距、環(huán)形數(shù)和環(huán)形內(nèi)徑等關(guān)鍵參數(shù)對(duì)流場(chǎng)和氣動(dòng)性能的影響。冀怡名等[8]利用LES方法和FW-H(Ffowcs Williams-Hawkings)方程建立了冷卻風(fēng)機(jī)的流場(chǎng)和噪聲的計(jì)算模型。DING等[9]利用計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)(computational fluid dynamics,CFD)方法得到了離心風(fēng)機(jī)的外部特性和葉輪、風(fēng)機(jī)的內(nèi)部特性。MANASERH等[10]建立了考慮不同風(fēng)機(jī)工作環(huán)境的CFD模型,并進(jìn)行了流場(chǎng)性能分析。LIU等[11]采用CFD方法對(duì)高海拔風(fēng)機(jī)性能進(jìn)行了模擬。

本文以高速列車散熱系統(tǒng)的離心風(fēng)機(jī)為研究對(duì)象,采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(radial basis function neural network,RBFNN)學(xué)習(xí)模型,結(jié)合離心葉輪結(jié)構(gòu)參數(shù)化模型,分別對(duì)離心風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能進(jìn)行單因素和多因素的靈敏性分析,識(shí)別了影響的關(guān)鍵參數(shù),優(yōu)化了離心風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能。

1 氣動(dòng)性能分析模型及流程

1.1 離心葉輪結(jié)構(gòu)參數(shù)化模型

離心風(fēng)機(jī)葉輪結(jié)構(gòu)參數(shù)有葉輪外徑D2、葉輪進(jìn)口直徑D0、葉片進(jìn)口直徑D1、出口寬度b2、進(jìn)口寬度b1、葉片出口安裝角β2A、葉片進(jìn)口安裝角β1A、葉片數(shù)Z、葉片的圓弧半徑Rk等。影響離心風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能的關(guān)鍵參數(shù)如圖1所示。

葉輪結(jié)構(gòu)參數(shù)化模型數(shù)學(xué)表達(dá)式[12]如下:

(1)

(2)

葉片的弧長(zhǎng)l為

(3)

(4)

1.2 CFD仿真模型

CFD領(lǐng)域中控制方程的求解仍然存在封閉方程的問題,這需要引入湍流模型[13]。RNGk-ε模型由重整化群方法導(dǎo)出[14],能調(diào)節(jié)湍流渦動(dòng)黏度來考慮旋轉(zhuǎn)效應(yīng)的影響以及大尺度分離對(duì)壁面的影響。RNGk-ε模型[15]表達(dá)式如下:

(5)

(6)

式中,ρ為流體密度;ui為速度矢量;t為時(shí)間;ε為湍流耗散率;xi、xj為笛卡兒直角坐標(biāo);μeff為等效速度;k為湍流動(dòng)能;Gk為平均速度梯度引起的湍流動(dòng)能項(xiàng);YM為可壓縮湍流對(duì)總膨脹率的影響;Gb為浮力引起湍流動(dòng)能k的產(chǎn)生項(xiàng);C1ε、C2ε、C3ε為經(jīng)驗(yàn)常數(shù);αk、αε為湍流動(dòng)能k和耗散率ε對(duì)應(yīng)的Prandtl數(shù);Sk、Sε為用戶定義源項(xiàng)。

圖2所示為離心風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)幾何簡(jiǎn)化模型和流場(chǎng)分析模型,離心風(fēng)機(jī)原始模型可以在任意三維造型軟件中創(chuàng)建。計(jì)算域分為三個(gè)部分,即進(jìn)口、葉輪以及蝸殼,如圖2b所示,其中進(jìn)出口的長(zhǎng)度可根據(jù)計(jì)算結(jié)果適當(dāng)調(diào)整。建模時(shí),葉輪轉(zhuǎn)軸應(yīng)和基準(zhǔn)坐標(biāo)軸共線,風(fēng)機(jī)進(jìn)口延長(zhǎng)300 mm,風(fēng)機(jī)整體宜采用四面體網(wǎng)格劃分,對(duì)各流體域進(jìn)行尺寸設(shè)置,對(duì)關(guān)鍵位置如葉片、進(jìn)風(fēng)道圓弧段以及蝸舌等重要部位進(jìn)行加密。對(duì)于交界面,盡可能將交界面兩側(cè)網(wǎng)格設(shè)置成相同大小,或者上游網(wǎng)格尺寸小于下游網(wǎng)格尺寸。網(wǎng)格全部采用四面體網(wǎng)格,完成后對(duì)網(wǎng)格偏斜進(jìn)行檢查,最大偏斜小于 0.95,整體流體域的網(wǎng)格數(shù)約為230萬。

(a)結(jié)構(gòu)模型 (b)簡(jiǎn)化模型

1.3 LHS模型

拉丁超立方采樣法(Latin hypercube sampling,LHS)是一種隨機(jī)抽樣方法,主要用于優(yōu)化設(shè)計(jì)、模型驗(yàn)證和參數(shù)估計(jì)等領(lǐng)域。LHS法在保持隨機(jī)性的同時(shí),能夠有效避免重復(fù)樣本和樣本聚集的問題,從而提高了采樣的效率和準(zhǔn)確性,同時(shí),它也可以應(yīng)用于高維空間,保證每個(gè)維度上的樣本點(diǎn)均勻分布。因此,高速列車散熱系統(tǒng)的離心風(fēng)機(jī)性能研究可以獲得精度較好的采樣空間及計(jì)算效率。LHS模型由抽樣區(qū)間和相關(guān)性控制構(gòu)成,矩陣ZN×n和RN×n為隨機(jī)生成的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)樣本點(diǎn)序列和所有標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)樣本點(diǎn)的排序信息,每個(gè)抽樣的樣本點(diǎn)的累積概率分布函數(shù)Fxj(Xij)為[16]

(7)

i=1,2,…,Nj=1,2,…,n

式中,rand(0,1)為[0,1]內(nèi)任一的均勻分布隨機(jī)數(shù);Rij為隨機(jī)生成的所有標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)樣本點(diǎn)的排序信息;n為整數(shù)。

通過概率變換為獨(dú)立標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)空間,得到的LHS抽樣樣本點(diǎn)ξij為

ξij=Φ-1(Fxj(Xij))

(8)

式中,Φ-1(·)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)累積分布的逆函數(shù)。

1.4 RBFNN模型

RBFNN模型是一種經(jīng)典的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,它在模式識(shí)別、函數(shù)逼近和預(yù)測(cè)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。它不但具有較好的泛化能力,可以處理高維數(shù)據(jù)和復(fù)雜的非線性關(guān)系,而且RBFNN的訓(xùn)練過程相對(duì)簡(jiǎn)單且具有較快的收斂速度。同時(shí),RBFNN還具備一定的容錯(cuò)性,對(duì)輸入數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值具有一定的魯棒性。因此,為了提高離心風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能的計(jì)算效率,采用RBFNN對(duì)較小的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)。

RBFNN是一種基于徑向基函數(shù)的線性疊加模型。兩層正向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[17]由具有徑向基函數(shù)神經(jīng)元的隱含層和具有線性神經(jīng)元的輸出層組成。隱含層是含有神經(jīng)元的徑向基函數(shù)層,節(jié)點(diǎn)函數(shù)通常為高斯函數(shù)。輸出層是有神經(jīng)元的線性層,節(jié)點(diǎn)函數(shù)通常是簡(jiǎn)單的線性函數(shù)。徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[18]的f(a)數(shù)學(xué)表達(dá)式如下:

(9)

式中,wi(i=1,2,…,nt)為權(quán)重系數(shù);nt為采樣點(diǎn)數(shù);Hi(r)為徑向函數(shù)。

以采樣點(diǎn)為中心,改變歐氏距離,徑向函數(shù)響應(yīng)為單調(diào)函數(shù),其表達(dá)式為

Hi(r)=H(‖a-ai‖)

(10)

(11)

當(dāng)函數(shù)H(a)是具有唯一解的正定函數(shù)且其采樣點(diǎn)不重合時(shí),可得到權(quán)向量系數(shù),其矩陣表達(dá)式為

w=H-1F

(12)

F=(f(a1),f(a2),…,f(a(nt)))

將式(12)代入式(9)可得到預(yù)測(cè)域的近似值。

目前,學(xué)習(xí)模型的精度驗(yàn)證主要是基于方差分析,這種方法只適用于回歸逼近方法,對(duì)于RBFNN模型,樣本設(shè)計(jì)點(diǎn)的誤差為0,不能使用方差分析。該學(xué)習(xí)模型的評(píng)價(jià)方法主要有交叉驗(yàn)證(CV)法。CV法是一種相對(duì)簡(jiǎn)單的模型評(píng)價(jià)和誤差預(yù)測(cè)方法,其基本原理是將樣本設(shè)計(jì)點(diǎn)分為兩部分:構(gòu)建子近似模型和評(píng)估子近似模型的精度。目前,該方法的參數(shù)評(píng)價(jià)主要采用均方誤差(MSE)和預(yù)測(cè)殘差平方和(PRESS)兩種方法,表達(dá)式如下:

(13)

MSE和PRESS值越接近0,近似模型的擬合精度越高。

1.5 分析流程

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型的離心風(fēng)機(jī)性能靈敏性分析及優(yōu)化的分析過程如圖3所示。

圖3 氣動(dòng)性能靈敏性分析及優(yōu)化過程

2 氣動(dòng)性能試驗(yàn)及結(jié)果對(duì)比

2.1 氣動(dòng)性能試驗(yàn)

為驗(yàn)證離心風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能CFD計(jì)算模型的精度,按照GB/T1236—2000《工業(yè)風(fēng)機(jī)用標(biāo)準(zhǔn)化風(fēng)道進(jìn)行性能試驗(yàn)》對(duì)離心風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能進(jìn)行試驗(yàn),繪制它的流量、壓力和效率等性能參數(shù)的特性曲線。

表征離心風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能的主要參數(shù)有流量qV(m3/s)、全壓Δp(Pa)、功率Pe(kW)、效率η(%)和轉(zhuǎn)速n(r/min)。離心風(fēng)機(jī)在單位時(shí)間內(nèi)獲得的有效功率Pe為[19]

(14)

效率反映了離心風(fēng)機(jī)所做有效功的大小,可反映離心風(fēng)機(jī)的氣動(dòng)性能,表達(dá)為

(15)

式中,Ps為軸功率。

采用U型管、皮托管和微壓計(jì)來測(cè)試離心風(fēng)機(jī)管路的動(dòng)靜壓,使用節(jié)流錐調(diào)節(jié)氣流流量,應(yīng)用偏振測(cè)量?jī)x(PAx1000)測(cè)試離心風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速,采用電能質(zhì)量分析儀(Fluck-43B)測(cè)試離心風(fēng)機(jī)功率。離心風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能試驗(yàn)裝置如圖4所示[19]。

圖4 氣動(dòng)性能測(cè)試裝置

風(fēng)機(jī)性能測(cè)試主要步驟如下:

(1)對(duì)試驗(yàn)風(fēng)機(jī)進(jìn)行機(jī)械檢查,目測(cè)裝配、外觀質(zhì)量和安裝尺寸是否符合要求,葉輪旋轉(zhuǎn)方向是否準(zhǔn)確。

(2)檢查風(fēng)機(jī)驅(qū)動(dòng)電機(jī)的耐壓和絕緣是否符合要求,準(zhǔn)備相關(guān)儀器在測(cè)試平臺(tái)上的安裝和測(cè)試。試運(yùn)轉(zhuǎn),確定風(fēng)機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)方向是否準(zhǔn)確,并將出口節(jié)流閥調(diào)至全開狀態(tài)。

(3)啟動(dòng)風(fēng)機(jī),在風(fēng)機(jī)處于全開位置下讀取并記錄試驗(yàn)數(shù)據(jù),并逐漸調(diào)節(jié)出口節(jié)流口,使總壓力逐漸增大,總壓力增加到額定值前,試驗(yàn)3～4組數(shù)據(jù);在接近總壓力額定值時(shí)需試驗(yàn)1～2組數(shù)據(jù);在高于總壓額定值時(shí)試驗(yàn)2～3組數(shù)據(jù)。根據(jù)實(shí)際工程情況,一般需要6組以上的試驗(yàn)數(shù)據(jù)。

(4)對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到風(fēng)機(jī)的性能數(shù)據(jù),繪制其性能曲線并分析。

在測(cè)試過程中,需要測(cè)試的性能參數(shù)主要包括電機(jī)參數(shù)、氣動(dòng)參數(shù)和環(huán)境參數(shù)。電機(jī)參數(shù)主要包括輸入功率、轉(zhuǎn)速和特性曲線。氣動(dòng)參數(shù)主要包括進(jìn)出口靜壓、動(dòng)壓、速度等。環(huán)境參數(shù)主要包括空氣濕度、試驗(yàn)室溫度和大氣壓力等,這些參數(shù)對(duì)空氣密度影響較大,對(duì)風(fēng)機(jī)的壓力有直接影響。通過對(duì)運(yùn)行中的風(fēng)機(jī)節(jié)流裝置進(jìn)行調(diào)節(jié),可以得到不同工況下的試驗(yàn)數(shù)據(jù)。

為了分析試驗(yàn)誤差對(duì)風(fēng)機(jī)性能的不確定性,對(duì)樣機(jī)進(jìn)行多次重復(fù)試驗(yàn),并對(duì)試驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,挑選出三組全壓Δp和效率η的邊界數(shù)據(jù)(Δp1,Δp2,Δp3)和(η1,η2,η3),結(jié)果如表1和表2所示。表1是全壓Δp與流量qV的試驗(yàn)結(jié)果,在工況點(diǎn)N=4處,最大誤差E為3.01%;在工況點(diǎn)N=2處最大誤差E為5.97%。表2是效率η與流量qV的試驗(yàn)結(jié)果,在工況點(diǎn)N=4處最大誤差E為2.76%;在工況點(diǎn)N=7處最大誤差E為5.96%。試驗(yàn)誤差產(chǎn)生原因主要為試驗(yàn)人員在取試驗(yàn)數(shù)據(jù)時(shí),由于數(shù)據(jù)跳動(dòng)不穩(wěn)定,存在較大差異,本試驗(yàn)采用了兩個(gè)不同試驗(yàn)人員也會(huì)導(dǎo)致取數(shù)據(jù)的差異;同時(shí)試驗(yàn)設(shè)備本身存在標(biāo)定誤差,試驗(yàn)環(huán)境條件也存在一定差異。

表1 三次試驗(yàn)全壓Δp與流量qV的試驗(yàn)結(jié)果

表2 三次試驗(yàn)效率η與流量qV的試驗(yàn)結(jié)果

2.2 計(jì)算結(jié)果與對(duì)比

離心風(fēng)機(jī)的氣流流量0.67 m3/s,葉輪的轉(zhuǎn)速2910 r/min,靜壓為2625 Pa,采用不可壓縮空氣,空氣密度 1.2 kg/m3,湍流黏度 1.79×10-5kg/(m·s)。邊界條件為:進(jìn)口施加不同工況的流量如表1所示,采用速度進(jìn)口,壓力出口,出口壓力為0,邊界條件施加如圖5所示。

圖5 邊界條件

計(jì)算收斂后,根據(jù)對(duì)通風(fēng)機(jī)總壓及靜壓的定義,風(fēng)機(jī)總壓等于出口總壓與進(jìn)口總壓的差值。計(jì)算得到風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能結(jié)果如表3所示。

表3 氣動(dòng)性能計(jì)算結(jié)果

圖6是離心風(fēng)機(jī)工況點(diǎn)的流場(chǎng)云圖。從圖6a和圖6b中分析,葉輪流場(chǎng)中存在明顯的低速區(qū)和渦流現(xiàn)象,特別是在壁面處。

(a)整體速度分布

圖7給出了計(jì)算值和試驗(yàn)值的對(duì)比情況,壓力最大偏差為2.6%,效率最大偏差為5.9%。在工況點(diǎn),壓力誤差為0.67%,效率為1.47%,根據(jù)表1和表2中樣機(jī)試驗(yàn)誤差結(jié)果,全壓Δp和效率η均滿足工況點(diǎn)誤差3%和最大誤差6%的要求,因此流場(chǎng)分析模型的精度可滿足要求[19]。

(a)全壓Δp與流量qV

計(jì)算值和試驗(yàn)值的誤差主要來源于試驗(yàn)的工裝和儀器測(cè)量的誤差、離心風(fēng)機(jī)成形和設(shè)計(jì)模型不一致性、試驗(yàn)環(huán)境和理想計(jì)算模型的差異性等。

3 氣動(dòng)性能靈敏性分析結(jié)果

3.1 單因素靈敏性分析結(jié)果

根據(jù)上文建立的風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能CFD仿真模型,分析了葉片數(shù)Z和葉輪寬度b2對(duì)離心風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能的影響,結(jié)果如圖8所示。

(a)葉片數(shù)Z的影響

由圖8a可以分析出,隨著葉片數(shù)的增多,全壓Δp逐步增大,但當(dāng)葉片數(shù)Z達(dá)到11及以上時(shí),全壓的變化不大。隨著葉片數(shù)的增多,效率η先增大后減小,葉片數(shù)Z=11時(shí)的離心風(fēng)機(jī)效率最高。因此,從上述分析可知,葉片數(shù)Z為11時(shí),離心風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能可達(dá)到最佳匹配。

由圖8b可以分析出,葉輪寬度b2在67 mm時(shí)離心風(fēng)機(jī)全壓Δp最大;隨著葉輪寬度b2的增大,離心風(fēng)機(jī)效率η呈下降趨勢(shì),在葉輪寬度b2為65 mm時(shí)效率η最大。因此,要使離心風(fēng)機(jī)效率η最高,可選用葉輪寬度b2為65 mm,要使離心風(fēng)機(jī)全壓Δp性能好,則可選用葉輪寬度b2為67 mm。

在圖8b中,葉輪寬度b2對(duì)離心風(fēng)機(jī)全壓Δp和效率η的影響具有數(shù)據(jù)的波動(dòng)趨勢(shì),是因?yàn)槿~輪寬度b2主要影響離心風(fēng)機(jī)流量qV,對(duì)全壓Δp和效率η沒有明顯的規(guī)律影響。從數(shù)據(jù)分析可知,葉輪寬度b2對(duì)離心風(fēng)機(jī)全壓Δp雖有一定影響,但數(shù)據(jù)最大和最小差值僅有70 Pa,差值較小。效率η總體呈下降趨勢(shì)與流體擾流影響有關(guān)。

3.2 多因素靈敏性分析結(jié)果

影響離心風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能的結(jié)構(gòu)參數(shù)還有很多,下面以葉輪進(jìn)口直徑D0、葉片進(jìn)口直徑D1、葉輪外徑D2、葉片出口安裝角β2A和葉片的圓弧半徑Rk為多因數(shù)參數(shù),采用LHS模型進(jìn)行抽樣,結(jié)果如表4所示。

表4 LHS結(jié)果

RBFNN的輸入層由葉輪進(jìn)口直徑D0、葉片進(jìn)口直徑D1、葉輪外徑D2、葉片出口安裝角β2A和葉片的圓弧半徑Rk構(gòu)成;輸出層為全壓Δp和效率η。輸出的模型誤差分別為13.39%和3.42%。模型形狀參數(shù)為1.5。模型縮放的矩陣如下:

采用全局靈敏性分析識(shí)別得到離心風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能相關(guān)性分析結(jié)果,如圖9所示。

(a)全壓

由圖9可知,葉輪進(jìn)口直徑D0、葉輪外徑D2和葉片出口安裝角β2A對(duì)離心風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能影響最大。其中,顯著影響全壓Δp的參數(shù)為葉輪外徑D2和葉片出口安裝角β2A,靈敏系數(shù)分別為0.432和0.386;葉片出口安裝角β2A對(duì)效率η的影響最大,靈敏系數(shù)為0.541。

根據(jù)上述圖9的全局靈敏性分析結(jié)果,對(duì)影響離心風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能的葉輪結(jié)構(gòu)參數(shù)D0、D2和β2A進(jìn)行進(jìn)一步的分析,如圖10所示。可知,葉輪進(jìn)口直徑D0增大時(shí),離心風(fēng)機(jī)全壓Δp先增大后減小,效率η逐漸減小。葉輪外徑D2增大時(shí),離心風(fēng)機(jī)全壓Δp逐漸增大,效率η逐漸減小。葉片出口安裝角β2A增大時(shí),離心風(fēng)機(jī)全壓Δp逐漸增大,在β2A=43°時(shí)出現(xiàn)拐點(diǎn),然后減小,效率η逐漸減小。

(a)葉輪進(jìn)口直徑D0

4 氣動(dòng)性能優(yōu)化設(shè)計(jì)結(jié)果

根據(jù)上述研究,綜合考慮各參數(shù)的影響,結(jié)合實(shí)際工程及工藝的要求,提出離心風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能優(yōu)化設(shè)計(jì)方案,如表5所示。

表5 改進(jìn)前后的參數(shù)對(duì)比

分析改進(jìn)后的離心風(fēng)機(jī)工況點(diǎn)的流場(chǎng),如圖11所示。相對(duì)圖6所示的原始方案流場(chǎng),圖11中葉輪速度分布圖中的低速區(qū)和渦流現(xiàn)象明顯得到改善,氣流損失明顯減小。

圖12給出了改進(jìn)前后的氣動(dòng)性能仿真計(jì)算結(jié)果的比較。由圖12a可知,改進(jìn)前后,離心風(fēng)機(jī)離心風(fēng)機(jī)工況點(diǎn)的效率η明顯提高。風(fēng)機(jī)在小于工況點(diǎn)的流量下,改進(jìn)后方案的全壓Δp值工況點(diǎn)的全壓Δp值相當(dāng)。由圖12b可知,改進(jìn)前后,大于原方案的全壓Δp值;而在大于工況點(diǎn)的流量下,改進(jìn)后方案的全壓Δp值小于原方案的全壓Δp值。在客戶給定風(fēng)機(jī)全壓Δp=2625 Pa工況下,風(fēng)機(jī)的流量可達(dá)到0.73 m/s。根據(jù)實(shí)際工況,風(fēng)機(jī)工作的流量通常小于工況點(diǎn),因此可以滿足實(shí)際工程要求。

(a)全壓ΔP與流量qV的關(guān)系

5 結(jié)論

(1)針對(duì)葉片數(shù)Z對(duì)離心風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能影響進(jìn)行單因素靈敏性分析,發(fā)現(xiàn):全壓Δp隨葉片數(shù)Z的增加而增大,但當(dāng)葉片數(shù)達(dá)到11及以上時(shí),全壓的變化不大;效率η隨葉片數(shù)的增大呈先增大后減小,葉片數(shù)為11時(shí)的離心風(fēng)機(jī)效率最高。因此,葉片數(shù)為11時(shí),離心風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能可達(dá)到最佳匹配。

(2)針對(duì)葉輪寬度對(duì)離心風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能影響進(jìn)行單因素靈敏性分析,發(fā)現(xiàn):葉輪寬度為67 mm時(shí)離心風(fēng)機(jī)全壓最大;葉輪寬度為65 mm時(shí)效率最高。

(3)針對(duì)離心葉輪結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)離心風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能影響進(jìn)行多因素靈敏性分析,發(fā)現(xiàn):葉輪進(jìn)口直徑增大時(shí),全壓先增大后減小,效率逐漸減小;葉輪外徑增大時(shí),全壓逐漸增大,效率逐漸減小;葉片出口安裝角增大時(shí),全壓逐漸增大,效率逐漸減小。

(4)通過優(yōu)化改進(jìn)葉片數(shù)、葉輪寬度、葉輪進(jìn)口直徑、葉輪外徑和葉片出口安裝角的數(shù)值,合理匹配葉輪結(jié)構(gòu)參數(shù),提出了改進(jìn)優(yōu)化離心風(fēng)機(jī)氣動(dòng)性能的方案,工況點(diǎn)的效率由67.2%提高至73.7%,減小了氣流損失,顯著提高了風(fēng)機(jī)效率。

氣動(dòng)噪聲是目前列車車載風(fēng)機(jī)面臨的一大問題。下一步將對(duì)風(fēng)機(jī)的性能和噪聲進(jìn)行聯(lián)合研究,在滿足性能要求的前提下,優(yōu)化控制風(fēng)機(jī)氣動(dòng)噪聲。