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申请/专利权人：扬州大学

摘要：本发明提供基于出口非均匀流与泵装置效率最高的泵站肘形进水流道优化设计方法，属于泵站工程技术领域，包括对常规肘形进水流道拟定出口直段收缩角、高度和中心线偏角三因素多个水平；以泵装置效率为评判标准，对进水流道出口直段三因素正交试验，对各试验方案泵装置内流场和效率进行CFD计算，确定使泵装置效率最高的进水流道出口直段三因素最优水平组合，得到最优进水流道，泵装置效率较常规优化设计明显提高；对采用最优进水流道的泵装置内流场CFD计算结果后处理，得到的进水流道出口即叶轮进口断面流速分布并不均匀，进水流道出口均匀流的常规评价标准不科学，分析了机理，为泵装置优化设计与评价提供科学方法。

主权项：1.一种基于出口非均匀流与泵装置效率最高的进水流道优化方法，其特征在于，包括以下步骤：A.常规方法设计肘形进水流道：要求肘形进水流道为水泵叶轮提供均匀来流，用叶轮进口断面轴向流速分布均匀度作为进水流道的评价标准，轴向流速分布均匀度越高越好，其计算公式为： 式中：Vu为叶轮进口断面即进水流道出口断面流速分布均匀度；为叶轮进口断面平均轴向速度，ms；uai为叶轮进口断面各计算单元的轴向速度，ms；n为叶轮进口断面计算单元个数；进水流道形线由直线和圆弧组成；B.肘形进水流道出口直段收缩角、高度和中心线偏角三因素取值：在进水流道出口直段原设计参数的基础上，在各参数上下可行的范围内按一定间隔设定收缩角、高度和中心线偏角三因素多个取值，收缩角从小到大取为共m个水平，其中为原设计收缩角；高度从小到大取为h1，…，hj＝hd，…，hn共n个水平，其中hd为原设计高度；中心线偏角取为θ1，θ2，…，θl共l个水平，其中θ1为原设计中心线偏角，θ1＝0°；C.肘形进水流道出口直段收缩角、高度和中心线偏角三因素正交试验：根据拟定的肘形进水流道出口直段收缩角、高度和中心线偏角三因素水平，制作正交表LTm×n×l，确定T个组合试验方案；D.对进水流道出口直段每一正交试验几何参数组合方案的泵装置设计建模，确定泵装置流场计算区域并进行网格剖分，设定进出口边界条件，进行内流场CFD计算，后处理计算泵装置效率，选定泵装置效率最高者为最优方案：D1根据泵装置设计工况的上下游水位确定计算模型，包括前池、进水流道、叶轮、导叶、出水流道和出水池，水面以下流体为水，前池和出水池水面上方为空气域；设置边界条件：距进水流道进口断面10倍叶轮直径处的前池过流断面上被认为是均匀流分布，此处设置为计算域进口，边界条件为有梯度静压分布；距出水流道出口断面10倍叶轮直径处的出水池过流断面上被认为是均匀流分布，此处设置为计算域出口，边界条件为有梯度静压分布；各过流边壁设置为固壁边界；D2应用基于流体体积的雷诺时均法的计算流体力学CFD方法进行泵装置内流场数值模拟计算：雷诺时均法将时间平均方法引入到连续性方程和纳维尔斯托克斯方程中，推导出雷诺时间平均方程如下： 式中：u为水体速度；p为水体压力；f为作用在水体上的外力；ν为水体动力粘度；流体体积法VOF假设水和空气互不相溶，两相由一组标准的动量方程定义，每个体积单元内的两相体积分数之和为1；对于第q相， 式中，αq是第q相的体积分数；V是第q相的速度；基于上述方法对进水流道正交试验的各参数组合的泵装置内流场进行三维流动数值模拟计算；D3计算泵装置外特性性能参数，流量表达式为： 式中：为断面平均流速，ms；A为断面面积，m2；泵装置扬程表达式为： 式中：z是断面水面高程，m；ptotal为断面总压，Pa；ρ为水的密度，kgm3；g为当地重力加速度，ms2；下标1和2分别为进水流道进口断面和出水流道出口断面；轴功率表达式为： 式中：n为转速，rads；Ti为叶轮扭矩，N·m；泵装置效率表达式为： 式中：Q为泵流量，m3s；Hs为泵装置扬程；D4以泵装置效率最高为目标，即maxηs，选取确定进水流道最优方案；E.最优进水流道出口非均匀流泵装置高效原理分析与说明：水泵叶栅效率与所在圆周半径和轴向流速关系确定如下：由于轴流泵叶轮不同半径处的叶栅效率达到最高时的来流流速并不相等，在叶轮进口断面流速均匀时，不同半径处的叶栅效率并没有同时达到最大值，亦即叶轮效率没有达到最高；在叶轮的任意半径的圆周上，所有叶片形成一无限平面直列叶栅，其效率与来流轴向速度大小有关，即任意圆周的叶栅效率用其所在半径和轴向速度的函数来表示，对于叶轮进口断面的某一点，若已知此处的半径和轴向速度，则确定该点的叶栅效率；泵效率表示为： 式中，Pe为有效功率；P为轴功率；水泵有效功率Pe表示为: 轴功率P表示为： 式中：va为水泵某圆周上的轴向流速；Hc为水泵某圆周上的叶轮+导叶叶栅理论扬程；ηc为水泵某圆周上的叶轮+导叶叶栅效率；r1为叶轮轮毂半径；r2为叶轮轮缘半径；则水泵效率表示为： 根据特定泵的叶栅效率特性进行人工神经网络训练，根据叶轮入口处的轴向速度分布可视化预测泵叶栅效率分布，提出一种具有两个隐藏层的人工神经网络拟合叶栅效率与半径和轴向速度之间的关系，选择sigmoid函数作为隐藏层的激活函数，其为输出层的线性函数；对于训练过程，使用改进的梯度下降算法从部分样本中学习，样品被分成两组，其中70％用于训练网络，其余30％用于测试；确定出原常规优化方案水泵进口流速分布等值线图和叶栅效率分布等值线图、现优化方案水泵进口流速分布等值线图和叶栅效率分布等值线图，进行对比分析；在水泵正常工况的特定流量下，当叶轮进口处的轴向速度分布与泵叶栅效率高效特性分布一致或接近时，泵效率达到最高或接近最高；采用泵叶栅效率分布计算泵效率，与水泵装置整体内流CFD计算的泵效率比较，验证泵叶栅效率分布的准确性。

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