[发明专利]一种喷嘴雾化模型参数优化的方法

说明书

本发明公开了一种喷嘴雾化模型参数优化的方法，包括：进行雾化实验测量得到雾化参数，再将雾化参数记录形成实验数据库，然后获取与雾化参数相关的经验模型或者半经验模型；根据该模型以及若干组实验工况，计算得到油雾场特征，该特征定义为第一特征，接着采用数值仿真的方式，采用同样的实验工况，获得其在仿真下的油雾场特征，该特征定义为第二特征；根据第一特征与第二特征之间的差异，对数值仿真中的模型参数进行迭代调整，得到与经验或者半经验模型具有可比性的雾化参数，得到最终的喷嘴雾化模型；本发明避免了利用Fluent缺省雾化模型进行数值计算后得到的数据和实验相比具有较大的误差，为燃烧数值计算提供可靠的雾化参数。

技术领域

本发明涉及面向喷嘴雾化模型领域，特别是涉及一种喷嘴雾化模型参数优化的方法。

背景技术

在液体火箭发动机、航空发动机中，喷嘴作为关键部件之一，可以将燃料氧化剂雾化并输送到合适的区域，对燃烧室燃烧性能有着决定性的作用。

雾化过程包括一次雾化以及二次雾化，其中，一次雾化受到喷嘴几何结构等参数的影响，二次雾化过程会受到外流场的影响，然而利用Fluent中缺省的喷嘴雾化模型进行数值计算时并不能保证可以获得一个可与实验数据相对比的油雾场。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种喷嘴雾化模型参数优化的方法，用以解决利用Fluent缺省的喷嘴雾化模型不能保证可以获得与实验数据进行对比的油雾场的问题。本发明方法可以通过对雾化实验数据进行优化后获得合适的喷嘴雾化模型，最终可以在数值计算中获得与实测值具有可比性的油雾场。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种喷嘴雾化模型参数优化的方法，所述方法包括：

步骤S1、首先对喷嘴进行雾化实验测量得到其雾化参数，再将所述雾化参数记录形成实验数据库，然后获取与所述雾化参数相关的经验模型或者半经验模型，最后根据所述实验数据库对所述经验模型或者半经验模型进行动态更新，得到第一模型；

步骤S2、首先根据步骤S1中得到的第一模型，以及若干组实验工况，计算得到喷嘴油雾场特征，该特征定义为第一特征，接着采用CFD数值仿真的方式，采用同样的若干组实验工况，获得其在仿真结果下的喷嘴油雾场特征，该特征定义为第二特征；

步骤S3、根据所述第一特征与所述第二特征之间的差异，对数值仿真中的模型参数进行迭代调整，得到与所述第一模型具有可比性的雾化参数，并且将该雾化参数对应的雾化模型固定，得到最终的喷嘴雾化模型，其中，在进行迭代调整中，选择采用拉丁超立方采样形成参数组合，获得喷嘴雾化模型参数的优化方法。

进一步的，在所述步骤S1中，在进行喷嘴的雾化实验时，通过高速摄影仪、马尔文粒度仪对喷嘴测量，获取其在不同工况下的雾化参数，其中，该雾化参数包括：颗粒粒径、雾化锥角、质量流量以及穿透深度。

进一步的，在所述步骤S3中，在对数值仿真中的模型参数进行迭代调整时，考虑外流场对喷嘴的二次雾化的影响，具体包括：在所述实验数据库中加入修正因子。

进一步的，在所述步骤S3中，所述选择采用拉丁超立方采样形成参数组合，获得喷嘴雾化模型参数的优化方法，其具体包括：

步骤S301、对于数值仿真中模型参数的选取，其采用拉丁超立方采样交叉组合形成覆盖目标场的变化区间，其中的多组变化参数中的各组变化参数分别形成其对应的喷嘴雾化模型来进行数值计算，得到每一组变化参数，其对应的喷嘴参数；

步骤S302、将步骤S301中经过计算得到的多组喷嘴参数与相同工况下基于第一模型给出的油雾场特征进行误差评价，得到多组误差实际值；

步骤S303、在将该多组误差实际值进行拟合筛选或插值处理，获得与第一模型具有可比性的雾化参数。

本发明的有益效果是：