[发明专利]一种S2流面框架下轴流压气机经验模型标定方法在审
申请号: | 202111344337.0 | 申请日: | 2021-11-15 |
公开(公告)号: | CN114117665A | 公开(公告)日: | 2022-03-01 |
发明(设计)人: | 王春雪;张明亮;王大磊 | 申请(专利权)人: | 北京动力机械研究所 |
主分类号: | G06F30/17 | 分类号: | G06F30/17;G06F30/28;G06F111/10;G06F113/08;G06F119/14 |
代理公司: | 大连星海专利事务所有限公司 21208 | 代理人: | 杨翠翠;花向阳 |
地址: | 100074 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 s2 框架 轴流 压气 经验 模型 标定 方法 | ||
一种S2流面框架下轴流压气机经验模型标定方法,其属于压气机气动分析的技术领域。该方法能对子午面上多个叶片排在不同展向位置上各种经验模型在多种工况下进行标定,从而使得标定后的模型能够实现与试验数据基本一致的高精度性能分析。根据物理机理降低了所需的数据量和标定难度,而且所有数据完全可从部件试验中获得;该方法具有操作简单、标定过程周期短、标定后的模型容易调用等优点,而且能够考虑展向位置的影响,并适用于多工况点。
技术领域
本发明涉及一种S2流面框架下轴流压气机经验模型标定方法,其属于轴流压气机气动分析技术领域,特别是基于流线曲率法或者其他相关方法的S2流面分析问题的模型标定、高精度性能分析,以及试验数据分析等。
背景技术
典型的轴流压气机设计体系中,一维以及S2流面的设计和分析在该设计体系中占有重要位置,因此这些低维手段分析的精度极大地影响着多级轴流压气机的计算准确性。
低维分析一般基于流量和转焓守恒,而轴向和周向动量方程则加以省略,其影响通过经验是损失和落后角模型来考虑;同时在低维分析中,一般忽略流体的粘性,叶片表面的粘性影响在损失模型中已有所考虑,而端壁的粘性影响多表现为端壁边界层的增厚,可通过引入堵塞因子来考虑。显然这些经验损失、落后角以及堵塞因子模型直接决定了计算的精度,因此在压气机1D/S2分析中经验模型的准确性至关重要。
轴流压气机中所采用的经验模型是一个多因素、强耦合、非线性的系统。首先轴流压气机的叶片几何参数并不统一。早期多采用NACA 65、C4、BC6等传统叶型;后来引入了双圆弧(DCA)和(MCA)叶型;随着计算水平的提高,可控扩散叶型(CDA)得到广泛应用;目前基于计算机优化的推广,工业界中基于优化技术得到计算机生成叶型已经成为标准做法。这些叶型有着不同的型面坐标和总体几何特征,如最大相对厚度、稠度、弦长、弯角、安装角以及前后缘厚度等。要完全确定一个叶型,有时需要多达30多个参数。如此高的几何复杂度给建模带来了非常大的难度。其次,叶型的性能与工况息息相关。叶型的损失和落后角受Re、Ma以及冲角等参数影响。在不同的工况下,这些参数各不相同,因此叶型的性能(损失、落后角和工作范围等)也差异巨大。此外,叶片的流动机理复杂多变。进出口条件直接影响叶型损失,如进口堵塞B、轴向速度密度比(AVDR)等;叶片中一直存在着复杂的二次流和湍流掺混,给不同展向位置的叶型带来不同的影响;叶尖间隙的泄漏流、端壁边界层、上游叶片尾迹、非均匀来流和扭曲的边界层等和主流的相互作用,都会使得对叶片实现流动的精确建模异常艰难。
目前随着计算流体力学(CFD)的发展,研究者对叶片内流的理解越来越深刻,但即便目前最先进和复杂的流动模型,如非定常Navier-Stokes方程,或者大涡模拟(LES),仍不能说可以全面刻画叶片的流动图景,更别说在低维建模中应用的简化经验模型了。
轴流压气机气动设计是一个由低维到高维、由简单到复杂的、循序渐进的过程,而在低维中对叶片流动模型进行合理简化,得到可用的经验模型就变得尤为关键。而上述的建模复杂性,以及可获取数据的有限性,使得现有的模型很难实现普适,亦即没有普遍可用的、具有工程精度的经验模型。
发明内容
为解决对多级轴流压气机S2流面正问题分析中的经验模型标定问题,试图解决标准经验模型精度低、难调整、无法用于多工况等难题,在这种前提下,唯一可能的手段就是对现有的经验模型进行标定,使其适用于具体的轴流压气机对象,从而能够对其进行较高精度的计算和分析。本文就给出了一种在S2流面框架下进行多级轴流压气机经验模型标定的方法。是一种简单而全面的模型标定方法,能对子午面上不同叶片排、不同展向位置处的、不同经验模型在不同工况下进行标定,从而使得标定后的模型能够实现与试验数据基本完全一致的高精度性能分析。
本发明采用的技术方案为:一种二维流面框架下轴流压气机经验模型标定方法,括以下步骤:
(1)定义参考流量mref和参考转速nref,用于标定过程中流量和转速的无量纲化;
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